第四屆“1024 Xpeng汽車科技日”如期而至,以“從前瞻到不止相遇”為主題,從智能駕駛、智能交互、智能機器人、飛行汽車四個維度分享了Xpeng汽車在未來出行領域的探索歷程和量產推進計劃。

城市場景的落地是智能輔助駕駛系統發展規劃的關鍵。

城市場景的落地只是智能輔助駕駛下半場的開始。小鵬G9搭載的XNGP智能輔助駕駛系統具備全場景智能輔助駕駛能力,也是無人駕駛之前輔助駕駛的終極技術形態。它不僅不需要高精度地圖,而且可以在全國所有城市和路段使用。同時可以覆蓋日常通勤,無縫連接高速、市區、地下停車場等各種場景,體驗不間斷。XNGP的體驗也會在高速、近零接管、安全、路局能力、通行效率等方面超越大部分車手。為了實現這一能力,Xpeng Motors對硬件進行了大幅升級,采用了508頂級計算能力+雙激光雷達+800W像素高清攝像頭,并應用了能力提升的軟件架構和全閉環、自生長的AI和數據系統。

XNGP智能輔助駕駛系統,其中XNet深度視覺神經網絡融合多個攝像頭采集的時間序列前多幀的數據,從BEV視角輸出動態物體的4D信息(如車輛和兩輪車的大小、距離、位置、速度和行為預測)和靜態物體的3D信息(如車道線和道路邊緣的位置)。相比于Xpeng Motors第一代視覺感知架構,XNet采用神經網絡代替復雜的手寫邏輯,實現端到端的數據驅動算法迭代。當然,優秀的技術背后是龐大的數據收集、標注、訓練和間距部署。以50萬個訓練數據片段和10億個對象為例,使用全人工閱卷需要2000人年,使用計算能力為2400TFLOPS的服務器進行單機訓練需要276天。同時,如果不經過優化就部署到車輛上,這個單個網絡可以占用單個Orion-X計算能力的122%。因此,在Xpeng Motors搭建全自動貼標系統只需要16.7天,貼標效率是人工貼標的45000倍,即XNet需要的貼標量為2000人年。此外,Xpeng Motors還在烏蘭察布建設了中國最大的自動駕駛智能計算中心。基于阿里云智能計算平臺,計算能力可達600PFLOPS(每秒60億次浮點運算)。在“旋風”的加持下,自動駕駛模型訓練效率提升602倍。與2400TOPS服務器相比,80機并行訓練可以將訓練時間從276天縮短到11小時。同時,從城市NGP研發中積累的極致工程能力,使得動態XNet所需的122% Orion-X計算能力,優化后只有9%。極致的工程部署能力是XNet推出的關鍵,也是未來持續迭代的關鍵。

XNet深度視覺神經網絡另外,數據閉環的基礎能力由采集、標注、訓練、部署四個核心能力組成,效率是AI系統的重要KPI之一。因此,Xpeng Motors可以通過定向采集的方式,通過大量車輛采集大量訓練數據,并借助自動閱卷系統和surge進行快速修正。即使在一些極其罕見的場景下,也可以通過仿真系統產生大量同類型的數據進行快速迭代訓練。通過定向采集和模擬相結合的方法,一年內解決了1000多個極限場景,取得了良好的效果……高速NGP的nt費率降低了95%。同時,每一行代碼的改動都需要走過5000萬公里的仿真里程,5000+的核心仿真場景,挑戰17000+的特殊仿真場景,以保證功能迭代的可靠性和正向進化。

Xpeng Motors自動駕駛副總裁吳新洲發表演講。憑借軟硬件系統帶來的高效率,XNGP系統將在2023年上半年之前,在全國范圍內(所有沒有地圖的城市),除了G9 Max版具備高速NGP、記憶泊車、LCC、智能泊車等功能外,都可以識別紅綠燈,直行通過路口。NGP包括廣州、深圳和上海。2023年下半年,在部分沒有地圖的城市開放變道、超車、左轉右轉能力(根據用戶數量和測試進度,分階段開放部分高級能力的可用范圍),2024年開放全場景,實現從車位到車位的智能導航輔助駕駛能力。此外,對于XPILOT版本的用戶,小鵬的智能輔助駕駛能力將不斷更新。2022年至2023年上半年,小鵬G9 Pro將在交付高速NGP、記憶泊車、LCC、智能泊車現有功能的基礎上,開通紅綠燈識別、車道級導航等功能。該功能還將在小鵬P5 P和E版、小鵬P7 E版和智尊版開放,小鵬P5 P版城市NGP將增加開放城市深滬,城市NGP和LCC增強版性能也將有所提升。2023年下半年,小鵬G9 Pro的高速NGP、VPA和LCC的性能將得到提升,上述所有車型的高速NGP功能也將在此期間進行限速調整和失控檢測方面的優化。(注:城市NGP開通進度以OTA計劃為準,部分功能需要升級相應軟件和服務)

XNGP發布計劃

XPILOT發布計劃小鵬新一代智能機器人將到來。自2021年首次亮相以來,小鵬鵬興的智能機器人不斷探索,迎來了新一代原型。相比上一代,現在的機型更加科幻,具有未來主義風格:頭部集成AR投影,是對機器人交互形式的探索;采用與高端跑鞋相同的“EVA超臨界發泡”,鞋底采用耐磨橡膠,提供卓越的緩震性、靜音性和耐磨性;頸部等部位采用新型彈性面料和液態硅膠材料,解決多自由度運動的設計難題,抗沖擊防刮傷。

小鵬鵬星新一代智能機器人不僅升級了造型,還迎來了“小白龍”的架構升級。車身和腿部的“骨骼”借鑒了汽車領域的輕量化設計思路,比初代更強更輕;新一代AI計算單元和智能汽車具有同代計算能力,大大提升了機器人的智能潛力;同時還配備了hi-fi系統,帶來精致的語音和視聽娛樂享受;當然,最顯著的一點是,升級后的“小白龍”配備了6軸協作機械手,配合四足底盤在家庭環境中執行各種功能,大大增強了機器人與物理環境交互的潛力。在小鵬生態體系下,在智能機器人的研發過程中,從智能汽車的研發領域,包括動力系統、自動駕駛、人機交互、AI能力等,對動力系統、自動駕駛、人機交互、R&D系統等技術進行了有效賦能。AI能力將成為驅動機器人智能和汽車智能技術發展的“引擎”,數據將成為驅動技術發展的“能量”,汽車智能和機器人智能將“互為表里”。目前機器人最佳形態的討論還在進行中,鵬興的產品未來可能會有新的形態。“路空一體”成為可能,世界上第一輛電動飛行汽車被吊起。2021年1024科技日,何肖鵬帶來了飛行汽車的概念模型。一年來,在原作的基礎上,小鵬·田慧也在不斷瞄準量產。1024年,小鵬·田慧發布了最新配置的飛行汽車,它有一個折疊的手臂存儲系統,可以在陸地和飛行模式之間切換。當吊桿折疊存放時,其尺寸與常規汽車相當,可在開闊路面上自由行駛;可以在陸地和飛行模式之間切換。在法律和環境允許的條件下垂直起降,飛越堵塞、障礙物、河流等。,滿足人們短途、低空出行的需求。

與去年的概念車相比,小鵬·田慧飛行器的最新設計從串聯雙旋翼配置優化為分布式多旋翼配置。目前的方案具有更短的吊臂和槳葉,更小的飛行狀態總長度和寬度,對著陸點的尺寸限制更小,飛行通過性更好,使用更方便。同時取消了葉片折疊和周期性變槳轂,折疊存放方式更加簡單。降低了整個系統設計的復雜性,提高了安全性和可靠性,同時獲得了較低的噪聲水平。此外,具有飛控和電源雙備份的容錯控制功能,即使發生單點故障,仍能保持可控飛行和安全著陸。目前,小鵬田慧已經成功地對前期探索的產品進行了多次單電機故障測試。飛行汽車還將創新性地采用小鵬田慧公司開發的飛行汽車駕駛控制系統。它耦合了飛機和汽車控制的功能,以滿足飛行和陸地的駕駛需求。在陸地狀態下,與現有汽車的駕駛模式基本一致;在飛行狀態下,通過方向盤和右變速桿的配合,可以輕松實現飛行汽車在空中的前進、后退、轉彎、上升、懸停和下降。第四屆“1024 Xpeng汽車科技日”如期而至,以“從前瞻到不止相遇”為主題,從智能駕駛、智能交互、智能機器人、飛行汽車四個維度分享了Xpeng汽車在未來出行領域的探索歷程和量產推進計劃。

城市場景的落地是智能輔助駕駛系統發展規劃的關鍵。

城市場景的落地只是智能輔助駕駛下半場的開始。小鵬G9搭載的XNGP智能輔助駕駛系統具備全場景智能輔助駕駛能力,也是無人駕駛之前輔助駕駛的終極技術形態。它不僅不需要高精度地圖,而且可以在全國所有城市和路段使用。同時可以覆蓋日常通勤,無縫連接高速、市區、地下停車場等各種場景,體驗不間斷。XNGP的體驗也會在高速、近零接管、安全、路局能力、通行效率等方面超越大部分車手。為了實現這一能力,Xpeng Motors對硬件進行了大幅升級,采用了508頂級計算能力+雙激光雷達+800W像素高清攝像頭,并應用了能力提升的軟件架構和全閉環、自生長的AI和數據系統。

XNGP智能輔助駕駛系統,其中XNet深度視覺神經網絡融合多個攝像頭采集的時間序列前多幀的數據,從BEV視角輸出動態物體的4D信息(如車輛和兩輪車的大小、距離、位置、速度和行為預測)和靜態物體的3D信息(如車道線和道路邊緣的位置)。相比于Xpeng Motors第一代視覺感知架構,XNet采用神經網絡代替復雜的手寫邏輯,實現端到端的數據驅動算法迭代。當然,優秀的技術背后是龐大的數據收集、標注、訓練和間距部署。以50萬個訓練數據片段和10億個對象為例,使用全人工閱卷需要2000人年,使用計算能力為2400TFLOPS的服務器進行單機訓練需要276天。同時,如果不經過優化就部署到車輛上,這個單個網絡可以占用單個Orion-X計算能力的122%。因此,在Xpeng Motors搭建全自動貼標系統只需要16.7天,貼標效率是人工貼標的45000倍,即XNet需要的貼標量為2000人年。此外,Xpeng Motors還在烏蘭察布建設了中國最大的自動駕駛智能計算中心。基于阿里云智能計算平臺,計算能力可達600PFLOPS(每秒60億次浮點運算)。在“旋風”的加持下,自動駕駛模型訓練效率提升602倍。與2400TOPS服務器相比,80機并行訓練可以將訓練時間從276天縮短到11小時。同時,從城市NGP研發中積累的極致工程能力,使得動態XNet所需的122% Orion-X計算能力,優化后只有9%。極致的工程部署能力是XNet推出的關鍵,也是未來持續迭代的關鍵。

XNet深度視覺神經網絡另外,數據閉環的基礎能力由采集、標注、訓練、部署四個核心能力組成,效率是AI系統的重要KPI之一。因此,Xpeng Motors可以通過定向采集的方式,通過大量車輛采集大量訓練數據,并借助自動閱卷系統和surge進行快速修正。即使在一些極其罕見的場景中,也可以生成大量的同類型數據……通過仿真系統進行快速迭代訓練。通過定向采集和模擬相結合,一年內解決了1000多起拐角案例(極端場景),高速NGP事故率降低了95%。同時,每一行代碼的改動都需要走過5000萬公里的仿真里程,5000+的核心仿真場景,挑戰17000+的特殊仿真場景,以保證功能迭代的可靠性和正向進化。

Xpeng Motors自動駕駛副總裁吳新洲發表演講。憑借軟硬件系統帶來的高效率,XNGP系統將在2023年上半年之前,在全國范圍內(所有沒有地圖的城市),除了G9 Max版具備高速NGP、記憶泊車、LCC、智能泊車等功能外,都可以識別紅綠燈,直行通過路口。NGP包括廣州、深圳和上海。2023年下半年,在部分沒有地圖的城市開放變道、超車、左轉右轉能力(根據用戶數量和測試進度,分階段開放部分高級能力的可用范圍),2024年開放全場景,實現從車位到車位的智能導航輔助駕駛能力。此外,對于XPILOT版本的用戶,小鵬的智能輔助駕駛能力將不斷更新。2022年至2023年上半年,小鵬G9 Pro將在交付高速NGP、記憶泊車、LCC、智能泊車現有功能的基礎上,開通紅綠燈識別、車道級導航等功能。該功能還將在小鵬P5 P和E版、小鵬P7 E版和智尊版開放,小鵬P5 P版城市NGP將增加開放城市深滬,城市NGP和LCC增強版性能也將有所提升。2023年下半年,小鵬G9 Pro的高速NGP、VPA和LCC的性能將得到提升,上述所有車型的高速NGP功能也將在此期間進行限速調整和失控檢測方面的優化。(注:城市NGP開通進度以OTA計劃為準,部分功能需要升級相應軟件和服務)

XNGP發布計劃

XPILOT發布計劃小鵬新一代智能機器人將到來。自2021年首次亮相以來,小鵬鵬興的智能機器人不斷探索,迎來了新一代原型。相比上一代,現在的機型更加科幻,具有未來主義風格:頭部集成AR投影,是對機器人交互形式的探索;采用與高端跑鞋相同的“EVA超臨界發泡”,鞋底采用耐磨橡膠,提供卓越的緩震性、靜音性和耐磨性;頸部等部位采用新型彈性面料和液態硅膠材料,解決多自由度運動的設計難題,抗沖擊防刮傷。

小鵬鵬星新一代智能機器人不僅升級了造型,還迎來了“小白龍”的架構升級。車身和腿部的“骨骼”借鑒了汽車領域的輕量化設計思路,比初代更強更輕;新一代AI計算單元和智能汽車具有同代計算能力,大大提升了機器人的智能潛力;同時還配備了hi-fi系統,帶來精致的語音和視聽娛樂享受;當然,最顯著的一點是,升級后的“小白龍”配備了6軸協作機械手,配合四足底盤在家庭環境中執行各種功能,大大增強了機器人與物理環境交互的潛力。在小鵬生態體系下,在智能機器人的研發過程中,從智能汽車的研發領域,包括動力系統、自動駕駛、人機交互、AI能力等,對動力系統、自動駕駛、人機交互、R&D系統等技術進行了有效賦能。AI能力將成為驅動機器人智能和汽車智能技術發展的“引擎”,數據將成為驅動技術發展的“能量”,汽車智能和機器人智能將“互為表里”。目前機器人最佳形態的討論還在進行中,鵬興的產品未來可能會有新的形態。“路空一體”成為可能,世界上第一輛電動飛行汽車被吊起。2021年1024科技日,何肖鵬帶來了飛行汽車的概念模型。一年來,在原作的基礎上,小鵬·田慧也在不斷瞄準量產。1024年,小鵬·田慧發布了最新配置的飛行汽車,它有一個折疊的手臂存儲系統,可以在陸地和飛行模式之間切換。當吊桿折疊存放時,其尺寸與常規汽車相當,可在開闊路面上自由行駛;可以在陸地和飛行模式之間切換。在法律和環境允許的條件下垂直起降,飛越堵塞、障礙物、河流等。,滿足人們短途、低空出行的需求。

與去年的概念車相比,小鵬·田慧飛行器的最新設計從串聯雙旋翼配置優化為分布式多旋翼配置。目前的方案具有更短的吊臂和槳葉,更小的飛行狀態總長度和寬度,對著陸點的尺寸限制更小,飛行通過性更好,使用更方便。同時取消了葉片折疊和周期性變槳轂,折疊存放方式更加簡單。降低了整個系統設計的復雜性,提高了安全性和可靠性,同時獲得了較低的噪聲水平。此外,具有飛控和電源雙備份的容錯控制功能,即使發生單點故障,仍能保持可控飛行和安全著陸。目前,小鵬田慧已經成功地對前期探索的產品進行了多次單電機故障測試。飛行汽車還將創新性地采用小鵬田慧公司開發的飛行汽車駕駛控制系統。它耦合了飛機和汽車控制的功能,以滿足飛行和陸地的駕駛需求。在陸地狀態下,與現有汽車的駕駛模式基本一致;在飛行狀態下,通過方向盤和右變速桿的配合,可以輕松實現飛行汽車在空中的前進、后退、轉彎、上升、懸停和下降。
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