何小鹏：自动驾驶越往后越难，头部效应也越明显

“完全自动驾驶和全无人驾驶，将在2024年的全新10年里面实现。”

这是小鹏汽车董事长兼首席执行官何小鹏对自动驾驶未来的判断。

5月20日，小鹏汽车举办了以“开启AI智驾时代”为主题的520 AI DAY发布会，分享AI技术的最新进展，并宣布面向用户全量推送AI天玑系统。

AI天玑系统方面，第一批推送车型为小鹏X9/G9/G6/P7i；第三季度开启测试的车型为小鹏P7；2025年Q1开启测试车型为小鹏P5/G3。

小鹏汽车还宣布，到2024年第三季度，其智能驾驶系统将能够覆盖全国每条路，2025年，城区智驾的体验将与高速智驾的体验相媲美，实现类L4级的智驾体验。

01.

端到端大模型，智驾能力提升2倍

小鹏汽车的智驾端到端大模型是由三部分组成：神经网络XNet+规控大模型XPlanner+大语言模型XBrain。

感知方面，三网合一的深度视觉感知神经网络XNet，通过聚合动态XNet、静态XNet和纯视觉2K占用网络，能够让自动驾驶系统实现如同裸眼3D的效果。技术方面，小鹏的2K纯视觉占用网络可以用超过200万个网格重构世界，可对显示可通行空间进行3D高度还原，使得感知范围提升2倍，面积可达1.8个足球场大小，能精准识别50+个目标物。

XBrain相当于人的大脑，可以进行意图的推测。根据何小鹏介绍，XBrain可以认识什么是待转区，可以推测交通参与者的意图，甚至还在努力实现阅读理解文字，不管是中文、英文还是德语还是法文。“用越多的数据训练，它就越聪明，甚至不远的将来会聪明过我们一般的司机。”

XPlanner则类似于人类的小脑，通过海量数据时刻训练，使得驾驶策略不断向拟人进化，拥有“老司机般的脚法”，使得前后顿挫减少50%、违停卡死减少40%、安全接管减少60%。

何小鹏介绍，小鹏汽车的端到端大模型在内部能够做到“2天迭代一次”。在18个月内，XNGP的能力提升30倍（接管率指标）。

当然，在何小鹏看来，目前的端到端还无法做到完全是神经网络。但是采用端到端AI大模型对智驾上限有非常好的保证，针对端到端的不可解释性问题，小鹏也在下限有非常好的兜底，例如通过规则将刹车、控制器等做好。

小鹏汽车的目标是，2025年，城区智驾的体验将与高速智驾的体验相媲美，实现类L4级的智驾体验。并且小鹏汽车正在全球范围对XNGP端到端的能力进行测试，智驾技术开始走向全球。

对于城区智驾，何小鹏是有具体要求的，到2024年第三季度，不仅要做到泉沟都能开，而且全国每条路都能开。

何小鹏表示，要实现“每条路都能开”，是指在每个小区、每一条小路上，将无图体验都能够做到与高速相媲美，甚至超出高速的体验。

小鹏汽车为了实现这一目标，2024年其将投入35亿元用于智能研发，并新招募4000名专业人才，今后每年还将投入超过7亿元用于算力训练，今年的这个峰值的算力会到7000张训练卡以上。

02.

重构智能驾驶、智能座舱

操作系统方面，小鹏全面接入AI大模型，智驾感知和理解能力赋能座舱,将AI天玑系统打造为为车载AI助理，司机和保镖。

小鹏汽车智能体验负责人于桐在介绍天玑系统时表示，该系统是行业首个将 AI 技术全面应用于智能座舱与智能驾驶的操作系统，其先进性保证用户“久用不卡顿”。完成升级后，AI天玑系统的平均帧率、首帧跟手性、触摸响应速度均提升30%以上，应用启动速度提升50%。在用户公测中，AI天玑系统的满意度高达97%以上。

于桐表示，他们充分压榨了8155芯片的性能，它是在所有8155平台上最流畅的系统。当然在8295平台上它依然是最流畅的，而且流畅时间可以做到大于5年。

智能座舱方面，小鹏汽车推出的“全域大语言模型”能够充分理解用户需求，用户只需要说出需求，例如“当我驶过此地，请提醒我注意速度”或“我将小憩片刻，20分钟后唤醒我”，小P就能够给出精准服务。

此外，小鹏汽车的AI代驾功能，是一个“点到点”超长记忆领航智驾，AI代驾仅需一次学习，系统便可生成定制化的驾驶路线，为用户提供覆盖全程的智能辅助驾驶体验。单个用户最多可存储10条记忆路线，每条路线最长100km。AI代驾已经可以实现“通勤路线0接管0降级”。

针对泊车难题，小鹏汽车的AI泊车也可以做到全自动离车泊入和多场景极速泊车，可泊入车位提升3倍，泊车速度提升50%，侧方位、断头位等复杂刁钻车位也可一把到位。

当然，小鹏汽车还具备AI保镖的功能，即使在人驾期间，也会有主动安全提醒功能，例如提前识别非常广的范围，并且预警它的风险，所以我们将人驾最常用的这6个场景打通，例如起步盲区提醒、前车风险提醒、事故/临停车提醒、行人/非机动车提醒、变道风险提醒以及起步提醒。

在应对鬼探头等方面，小鹏的AEB功能进行了四方面的进化，包括灵敏度、感知能力、及时提醒和刹停距离方面。

例如灵敏度可自定义，例如，如果用户希望车辆离很近时才进行刹停，可以将灵敏度设置为1；如果是新手司机，把灵敏度设置为高，可以在前车还有一段距离的时候，就开始去执行刹车动作。

在超强感知方面，前文提到，感知神经网络XNet具备很强的感知能力，到风险即将来临之前，就把风险预判给用户。并且可以做到80km/h的刹停能力。

此外，哨兵模式也可以做到24小时在线，全程记录潜在风险。全新的哨兵模式则具有90%的准确率，能够通过手机查看并录制事发前的场景。

03.

“自动驾驶越来越难”

在何小鹏看来，自动驾驶进入端到端阶段，门槛已经非常高了，头部效应会越来越明显。

何小鹏认为，未来小鹏汽车将会甩以规则、以AI辅助做智能辅助驾驶的企业越来越远。

在何小鹏看来，现在的自动驾驶不是靠钱、靠人就可以做到的，它有一个非常大的数据门槛，越往后就会越难。

“目前，小鹏汽车每两天一次的内部OTA循环，根本靠人做，完全做不到。之前自动驾驶的规则大概有10万条的级别，用大模型将来会做到10亿条规则甚至会更大，它的逻辑和以前完全不一样。”

何小鹏还认为，以后大模型领域很难出现Tier 1，因为以后卖出的不仅仅自动辅助驾驶软件，而是需要大量的数据支撑，“你的数据要循环起来，小鹏今年一年的算力费用大概一个多亿美金。”后期的支出只会越来越高。

技术门槛也越来越高。对此，何小鹏以无图和大模型进行举例，他认为去掉高清地图是一件非常难的事情。很多企业只在非常少的区域用到了轻地图或者说无高清地图。此外，目前热度非常高的大模型，从应用到汽车工程落地难度也非常大。

显然，小鹏在智能驾驶方面的押注是正确的。随着特斯拉、小鹏、华为等企业开启端到端的时代，智能驾驶迎来了新一轮快速发展，早期认为遥遥无期的全自动驾驶、无人驾驶似乎也没有那么遥远。但是要做到真正的安全恐怕仍然任重道远。