文｜karakush
如题。对于小鹏而言，是眼下比真正成为智驾之王更难的问题。
2023年中国汽车智驾圈列强林立。
前有华为遥遥领先，喊出到年底全国都能开上高阶智驾；后有理想“提权重”、“上强度”，年底通勤noa落地100城；最近还有极越，直接甩掉激光雷达，用纯视觉技术方案跑通上海城区领航辅助。
面对中国智驾，特斯拉都是笑话——至少在国内道路上并不好反驳。
而原本以智驾立命的小鹏，在友商衬托下，从技术第一“落到”技术第一梯队。耐住寂寞科研八年，友商却集体在第八年直接起立。小鹏想必是心有不甘的。
于是在年度1024科技日，何小鹏频发引战名场面，比如：
我们不太喜欢用民间小**展示智能驾驶功能，然后喊遥遥领先，我们更希望扎实地做好技术。
而当被正经问起如何看待华为入场的竞争环境，何小鹏话锋转婉，“这是一个配合”：
行业里面，一般老大、老二pk，老。
三、老四挂了。我们有些人负责吆喝，让大家关注起来；有些人负责干活，把东西干好，再把客户拿过来。我觉得这个配合是天作之合。
婉了，但是不多。突出一个喧嚣烟尘里，哥们儿才是真·臭搞技术的那一个。
着急亮明身份的b面，是底气，也是焦虑。
如今对外解释智驾牛b的成本水涨船高。仅仅一年前，具备城区智驾能力并进行有限落地推送，即是跻身头部的标志。
到今年上半年，头部狂卷城区领航辅助开城数量，量大者昌；下半年开始，开城竞速进入白热化，华为起手梭哈全国之后，竞争细化到开城模式、可用体验、方案、架构以及成本，从根子上明确领先的差距、护城河的宽度，或者至少明确一个排位。
这大概也是小鹏通过本届1024亿吨输出最想表达的事。总结起来，关于小鹏认为自己第一在哪，大概是以下几点：
其一，“全国都能开、全程都好开”，也就是广泛、好用。这是小鹏智驾的两个okr，也将是接下去智驾竞争的主旋律。
之前小鹏已经开通北上广深+佛山五城的城区智驾，并宣布到11月底开通至25城，12月底至50城。
此次小鹏强调自己的“开城”，不画大饼、不换概念，开城就是开城，开通城市经过严格的测试流程，确保提供安全可用、没有违章、舒适高效的体验，能力范围覆盖全国73%的路网，实质上所有路都可以开，第一逻辑优先用户价值高的、用户常开的路。
与此同时，“ai代驾”模式同步进行，它全国可用、不限范围，开启后设置起点和终点，手动驾驶一次后即可形成记忆地图，之后该路线就能启用，并且过程中持续迭代越开越好，如果遇到一些特殊场景，可以反向赋能xngp形成先验。
这项针对单独路线/特定场景的城区智驾功能，由小鹏在上届1024首先提出，在理想叫做通勤noa模式，在蔚来叫做用户路线模式（后者有点区别，用户不用自己跑训练，而是通过有效里程数解锁）。
区别友商以此作为开城标准，小鹏则是用来补完的，比如某些鹏友通勤必经很小、很偏的路，不在路网范围，就可以通过ai代驾定制路线完善全程体验。ai代驾的小范围测试很快就会启动，年内向部分用户推送。
通过xngp开城铺面+ai代驾定制边角，到2023年小鹏旨在完成全国所有城区高阶智驾覆盖，主打一个四海鹏友皆可用、真可用。
其二，无图能力，这是xngp全国**都能开的基础。
值得注意的是，“无图”不是完全抛弃导航地图，而是不依赖高精地图，不受限于高精地图的使用范围和更新时效，所以确切来说是“轻地图”。
小鹏也是在上届1024提出“轻地图、重感知”的方案；到本届小鹏汽车自动驾驶负责人李力耘博士宣布，“无图的战斗已经结束”。在完成工程测试验证之后，小鹏就可以按照用户覆盖率和行程需求开城全量推送。24日晚间，小鹏第一阶段“无图”城区智驾向用户开启公测。
直接好处就是开城速度是原来的20倍，成本只有原来的1/10。
其三，大模型上车，提升智驾拟人感和开发效率。
小鹏2023年的目标是实现“轻地图、全场景、轻雷达”。在初步进入城市智驾场景之后，小鹏发现**量多出4倍，**和规划**量多出66倍，就意识到面向终局的架构一定是数据和模型驱动，走向逐步简化。
于是小鹏祭出xbrain架构，包括深度视觉神经网络xnet 2.0、基于神经网络的规控xplanner、和其他模块。
xnet 2.0据称是行业首个应用大模型、具备时空理解能力的感知架构，融合动态bev、静态bev、和占据网络。
先说后面的三网。在1.0阶段动态bev和静态bev是独立的，很难处理遮挡、光照不清之类的复杂情况，融合之后具备很强的脑补处理能力，感知范围提升了200%；至于占据网络，小鹏宣布是业内精度最高、点云质量最顶，提升对于路沿、植物等等路障的理解。
整体来说，bev+transformer+occ这个技术底座，头部之间是大差不差的，基本上能做出来的都做出来了。
有意思的是，小鹏引入大模型，从而具备时空理解能力，比方说可以有效理解在什么时间进入潮汐车道或者公交车专用道。目前主流城区智驾产品还不能干这个功能。
这是一个长时序模型，而不是我们常听到的通用语言模型，把chatgpt塞到一个orin芯片上工程太大。只是从特性上讲，模型让开车这件事情更加人性化、有记忆、聪明好用。
在规控层面，xplanner可以结合分钟级的时序连续分析动机，依据周边环境信息及时变通，生成最佳运动轨迹。用人话解释——
比如在博弈过程中，你不只是观察者，也是参与者。你不只需要考虑你怎么做，也要考虑双方互动，比如两车相遇，我加速不让你，你会怎么办；如果你硬着头皮要并线，我该怎么办？
李力耘博士指出，在技术架构来说，这是一个很新的挑战，意味着很多模块之间的界限被模糊。它打破传统从**到决策到规划的规则型串型，整合到一个黑盒子的生成逻辑，让各类因子有机交互达到拟人效果。
难点在于，之前的规则，现在变得难控。比如在一个路口，到底是大范围转右，还是轻轻弧度转右，不同需求、不同场景结果不一样，很难调试，因为它不是一个清晰、确定、一致的规则，它是一个环境动态的规则，影响因子非常多。
这是一个蛮有趣的事，何小鹏说，做好比绝大部分司机都要好。不过这是期望，现在还没做到。
何小鹏提出，下一个趋势，是从软件定义汽车，转向ai定义汽车。差别在于，前者是把人的视角写成规则，后者则是把机器视角的规则写进软件。比如用机器视觉的角度来训练，什么是人、什么是车，人没有这样一个训练，所以ai用机器的思维逻辑大量生成规则去指引。
过去的汽车，硬件能力占了90%甚至95%，但是在准无人驾驶领域，ai的能力更多，它将会是一个机器视角生成巨量规则组合的一个体系。
其四，是降低成本。从小鹏来看，技术能力够强，才配降本。
一是减少传感器硬成本。上面提到“轻雷达”，是小鹏第一次提出“轻雷达”方案。今年将在“小鹏最美mpv”x9上率先推出，取消两个前向角雷达，而不影响智驾能力。
降本的前提是不影响可靠性、安全性和用户体验。所以更轻的方案，何小鹏认为，目前完全纯视觉非常困难，无论如何车上都应该有一些雷达或者其他感知设备。
二是提升效率。李力耘分享了一个例子，在动态xnet刚出来的时候，这个算法用了一整颗的orin算力，后来随着优化现在只用到1/10。
三是提升平台化和通用性。比如未来小鹏的pro和max版会技术同源，原本他们也和友商一样，是两套方案，因为两者相差一个关键安全领域激光雷达，以及一块orin芯片。接下去max的架构会移植到pro上，一套架构实现两套能力，在高速和lcc上拉齐体验。拉齐之后，可以更放手做能力增强，分摊基数更大。
其他，还有第五代智舱系统xos天玑，电子电气、电驱系统、整车制造方面的最新进展，以及飞行汽车和机器人两大副业。
外界最大的担心是，小鹏重操不务正业，是不是飘了？何小鹏一边主推是团队的努力，但凡分了一些心，两个项目能够干得更快；另一边笃定这些ai技术的耦合，将是无人驾驶更远的未来的一个必由之路。
从暂时的结果来看，我们似乎应该相信何小鹏的判断。两年多前小鹏第一次推出高速ngp，所有人高度怀疑智驾的可行性；一年多前小鹏遭遇产品危机，所有人再次怀疑智驾的必要性。
现在，以g6和g9来看，选择max版本的用户占到70%。智驾正在走向主流，或者至少从边缘向历史舞台走近了一步。
何小鹏预判，拐点会在2023年出现。以三个特征为标志，第一是全域可用，特别是城市和小区；第二是**合理，在全域可用的前提下做好**；第三是所有的车开始标配。
过去的市场经验告诉我们，面对一个即将到来的大潮，小鹏不只是需要在技术与工程层面争冠，更是要赢在每一步的心智争夺，因为消费者只能记住the best or nothing。
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