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“把車子開上高速，它竟然自己動起來了，不但會根據(jù)限速加減速，還會自動變道。“

如果你是第一次體驗小鵬P7的NGP智能輔助駕駛系統(tǒng)，它給你的直觀感受就是這樣的。雖然它與ACC智能自適應巡航、車道偏離預警、LCC碰撞輔助一樣，同屬于車輛的“輔助駕駛”系統(tǒng)，但是它給你的感覺是車子已經(jīng)從被動的“機器”成為了開始有思考能力移動出行工具。

前不久，鈦媒體在廣州對小鵬P7上工程版的NGP駕駛輔助系統(tǒng)進行了體驗，車輛在該系統(tǒng)的輔助下行駛了超過30公里的高速路段。下面就分別從駕乘感受、變道決策、以及一些對功能未來發(fā)展的思考，與大家分享小鵬P7的這項功能有何不同。

自動介入、駕駛邏輯非常自然

現(xiàn)在智能駕駛輔助已經(jīng)成為了新車的標配了，用戶對于ACC自適應巡航、車道偏離輔助等系統(tǒng)也開始不斷了解。但是這些技術的體驗，還是非常的”機械化“，很多需要手動開啟、甚至做一些基礎的設定，而且其針對的場景局限性也非常大，比如車道保持功能只針對清晰車道的高速路段。

而所謂”自動駕駛“的實現(xiàn)則是通過幾個系統(tǒng)的協(xié)同來實現(xiàn)，就好像做飯的時候需要通過層層食材的堆積實現(xiàn)最好的味道一樣。那么在實現(xiàn)了各項單獨駕駛輔助功能的落地后，下一個發(fā)展方向在哪里呢？小鵬汽車的NGP、特斯拉的NOA、蔚來的NOP就是這個問題的答案，將自動駕駛從單獨的功能變成場景解決方案。

NGP高速自主導航駕駛作為XPILOT3.0上的新功能，它在駕駛中帶來的第一個改變是“自然介入”不同于需要單獨開啟的其他駕駛輔助系統(tǒng)，在開啟NGP后，系統(tǒng)會自動根據(jù)高精度地圖的位置信息以及目前所處的環(huán)境，判斷是否符合開啟條件。

當車輛駛入支持該功能的路段后，系統(tǒng)會通過語音提示：“已進入自主導航駕駛路段”，此時系統(tǒng)就已經(jīng)實現(xiàn)了對于車輛控制的介入。除了語音提示之外，沒有任何的多余操作，車輛就實現(xiàn)了對于駕駛的“接管”。此時駕駛著就不需要去控制車速以及車輛行進方向了。

小鵬P7在試駕中，對于這個銜接過程的控制也非常自然，其感覺真的如同一位“隱形司機”坐到了駕駛座上，而且它會沿著當前的駕駛有一定的“延伸”，不會出現(xiàn)系統(tǒng)介入突然出現(xiàn)打方向、加油門、剎車減速等突兀的銜接。

在NGP系統(tǒng)中，小鵬P7在道路上行駛的決策主要來源于高精度地圖和實時道路環(huán)境，與特斯拉的NOA相比，高精度的地圖作為數(shù)據(jù)輔佐的加入可以針對標線不清、限速不明確的路段提供更好的支持，同時也使得系統(tǒng)獲得了對于下一個路段的規(guī)劃能力，比如路段限速從120Km/h變?yōu)?0Km/h。

另外就是讓車輛獲得了對高速匝道行駛的增強，如今NGP已經(jīng)可以實現(xiàn)連續(xù)的高速行駛，即不同高速間的自主切換，在規(guī)劃完目的地后，即將到達匝道時，車輛會減速并向外側車道并線，而在高速路段的行駛中，則可以自主進行變線、超車。

實際體驗中，在最初NGP接管的幾分鐘內(nèi)，無論你是駕駛著還是車上的乘坐者，都還是有些緊張的，因為從主觀視角來看，這輛車真的“自己開起來了”，它下一步的加速、減速以及行駛方向，都不再是司機的手腳來控制的。

但當它逐步實現(xiàn)車速平穩(wěn)控制、開始自己打開轉向燈、變道之后，車上人員的心理就會慢慢放松，因為整個超車、變道的過程表現(xiàn)的真的很像一個老司機。實際駕駛中經(jīng)常遇到的一個場景是：最左側的快車道有慢車行駛，而中間的行車道則是空閑的狀態(tài)，此時NGP會自動像中間車道并線，完成超車后再回歸最左側的車道。

高精地圖+實時監(jiān)測，一條通向自動駕駛的捷徑

據(jù)現(xiàn)場的工程師介紹，小鵬的NGP系統(tǒng)將在明年年初實現(xiàn)向車主進行推送，并且后續(xù)將會進行一輪從廣州-北京的高速長測，按照預定的目標，小鵬P7將在高速自主領航駕駛系統(tǒng)的輔助下，完成這段長途旅程的“自動駕駛”，過程中人為介入系統(tǒng)的次數(shù)有望控制在3次以內(nèi)。

整套NGP系統(tǒng)30公里的高速路段體驗下來，在路況良好、車輛密度較低的情況下，實際的駕駛感受其實和走上軌道的高鐵差別已經(jīng)不大了。只不過按照目前的法律法規(guī)仍然需要駕駛者觀察道路情況、坐在駕駛位、系好安全帶并手握方向盤。

體驗中，鈦媒體也發(fā)現(xiàn)，這套系統(tǒng)目前也有幾個比較容易出現(xiàn)人為干預的場景，比如駛入曲率較大的匝道、并入車輛密集的主路，一方面是駕駛者對于系統(tǒng)的信賴程度會下降，另一方面是系統(tǒng)也有一定幾率觸發(fā)手動駕駛接管。

另外，對于復雜路況與超車時機的判斷，也仍然是整車廠商要長期面對的問題，無論是特斯拉的NOA、小鵬的NGP還是蔚來的NOP都無法對這個問題給出完美的解決方案?？梢哉f在真正的擬人化神經(jīng)計算網(wǎng)絡出現(xiàn)之前，這個問題都是“無解”的，因為對于機器而言，它始終只有“執(zhí)行權”而非“判斷權”。

要知道現(xiàn)有的車輛操作無論多么的“擬人化”，但是其背后都是基于固定的算法邏輯來實現(xiàn)的。也就是說對于特殊情況的判斷只能通過預設方案來解決，在這種情況下，車輛能夠獲取的周圍環(huán)境信息越多，也就意味著其在應對措施的選用上越精準，對于人類自身而言，思維具備“應變能力”，但對于車輛而言，需要的是數(shù)據(jù)與匹配方案的支撐。

以此為前提推斷下去，在同一場景能夠提供給主機的數(shù)據(jù)量，就成為了整個自動駕駛環(huán)節(jié)中最關鍵的一環(huán)。這也是為什么主機廠在各類傳感器、車載芯片上不斷做加法的原因。前面也提到，小鵬開發(fā)的這套NGP系統(tǒng)，核心的數(shù)據(jù)來源有兩個：高精度地圖與實時的車輛感知數(shù)據(jù)。

目前行業(yè)內(nèi)當然也有其他的解決方案，比如特斯拉的NOA就是以車輛感知數(shù)據(jù)為主的，以生活中的實際路況來看，NOA在遇到雨雪、路面標識不清的情況下，更容易出現(xiàn)判斷失誤，而小鵬的NGP與蔚來的NOP從當下的發(fā)展來看，更加迅速也更加符合實際的道路狀況，可以有更多的本地數(shù)據(jù)作為車輛判斷的依據(jù)。

但也不能因此得出高精地圖+實時監(jiān)測的方案一定是未來自動駕駛的最終道路，因為它也有著自身的局限性。比如高精度地圖的覆蓋范圍與更新速度能夠完全符合實際環(huán)境，另外一點是長期依賴高精度地圖，勢必會導致地圖信息與實際監(jiān)控數(shù)據(jù)間出現(xiàn)出入，此時還需要系統(tǒng)快速做出取舍。

總的來說，小鵬P7目前展示出的這套NGP工程版系統(tǒng)，將自動機駕駛的落地場景又向前推進了很大的一步。今后在高速路段需要高度集中精神駕駛的時間會進一步縮短，對于長時間的高速行駛的安全性，有了多一重的保障。

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