小鹏智驾负责人质疑FSD：入华搞不定3亿「小电驴」
时间: 2024-08-02 10:40:55 | 作者: 市政项目
它们身段灵活，可穿梭在市井小巷，也能和机动车一较高下；它们神出鬼没，在各种混乱复杂的路口闪现、走位。
前两天何小鹏不是亲赴美国体验FSD“侦查敌情”吗，对FSD肯定赞赏之后，又强调对自家XNGP完全有信心。
首先，中国路况与电单车等非机动车的“切磋博弈”，是 FSD 入华要面临的头疼难点之一。
李力耘表示，中国的路况与美国相比复杂许多，以广州市中心城区为例，约有 30% 的道路没有非机动车道，且中国电单车占用机动车道的情况普遍。
而小鹏在处理电单车方面有丰富的经验。不仅经过了多个城市电单车大军的实际验证与考验，还在寻找电单车保护的“平衡点”，并已形成成熟的解决方案。另外，小鹏还在推进应用 AI 技术来提升在类似 “ 肉搏战 “ 场景中的处理速度。
一句话，小鹏的XNGP在中国复杂的人车博弈工况下“久经考验”，无论是端到端底层技术范式，还是针对特定情况的应对方法，都十分完善。
对了前不久有一位小鹏汽车用户发了一段视频，显示小鹏XNGP成功处理了电动车“鬼探头”场景，避免了一起严重的事故：
这样的“中国特色无人驾驶技术”，是小鹏通过10年时间不断研发、测试、迭代积累的。
无论从技术角度还是使用者真实的体验角度，评判智能驾驶系统在中国表现如何，必须要在小电驴、行人、车辆、狭窄道路的工况下进行比拼，光说NB是没用的。
所以特斯拉FSD要在中国形成一战之力，这一步躲不过去，但包括小鹏在内的中国国内无人驾驶玩家，有先发优势。
3亿电驴神兵，属于小鹏应对特斯拉FSD挑战的外围援兵，真正发挥核心作用的，李力耘认为还是小鹏XNGP技术体系。
现存两种路径：一种是“白名单式”全国都能开，很多车企其实是用这种方式，只对城市里部分白名单道路开放，或只招募部分满足一定门槛的白名单用户去开放。
另一种“黑名单式”全国都能开，除了部分特定场景无法开（如保密区域等），其余全国所有路都能开，且对全量用户开放。
背后，其实是规则主导的模块化无人驾驶技术，在于数据主导的端到端无人驾驶体系竞争中，已经处于疲于奔命的状态了。
骑车人有胖有瘦，车的用途也不一样：有单人骑的，有带人的，有送外卖的、有拉货的…
靠以往人工打标分类的有限数据集去训练模型，无论如何也覆盖不了全部的目标类型。
第二个挑战是规控层面，识别之后采取什么样的举动，是避让还是绕行？或者在鬼探头这样极短时间内就需要做出决策的场景，系统有没有完善的博弈能力？
面对这样的场景，以往靠人为定义规则的方式显然也无法应对，就比如可以把系统做的十分保守，遇到电动车占道、抢行直接刹停或避让，避免事故但这样的系统使用体验很差，很容易劝退用户。
告诉大家一点行业内幕，实际上车企、无人驾驶公司在发布会上拿出的反复测试+剪辑呈现出的AEB效果，完全不能代表系统真实水平和使用体验。
很多厂家在测试前会把系统灵敏度调的非常高，别说120km/h，150、180km/h都能刹住。更有甚者，为了应对测试直接把系统修改成“条件触发”，也就是只识别测试假人白衬衫蓝裤子的模式。
问题当然很严重了。灵敏度过高的AEB，量产根本没办法使用，频繁触发幽灵刹车，其实更危险。第二种就更不用说，完全是作弊造假行为。
行业内衡量AEB系统能力的指标，其实是误触发率，这其中包含了正确触发和误触发两种指标，跟无人驾驶接管率类似，也是“XX公里一次”的衡量标准。
降低误触发率，其实挑战也是一样，不能依靠写定规则，而应该利用感知系统对场景的理解认知作为规控的依据。
首先是短期内，AEB能力作为兜底，防止恶性事故的发生。或许为了委托，做的保守一点也可以。
但长周期内，无论是兜底的AEB，还是感知、规控环节，都必须依赖数据驱动的端到端无人驾驶模型能力。
或许还不够，在对场景、目标的认知能力上，以往的视觉模型并不占优，所以现在国内有玩家开始探索将语言模型应用在无人驾驶任务中，都过大语言模型对图像进行抽象理解，增加总系统的认知能力。
而包括小鹏在内的中国玩家，优势包括“久经考验”积累的经验、场景优势，多传感器融合的方案优势，以及在开城进度上，中国玩家已经占了先机，华为、小鹏、极越几个头部玩家，今年年内就能做到全国都能开的水准。
首先是特斯拉入华后，“里程优势”可能并不会凸显，原因就如小鹏李力耘所讲，北美路况和中国完全不同。
到底是从从图像数据输入，到刹车油门信号输出的所有模块端到端一体化，还是感知决策部分一体化，没有定论。
特斯拉采取的第一种方式，但据说也不能完全抛弃规则，具体方案也从未详细说明过。
