大家好我是特产笔记的小编，很高兴带大家了解各地的特产、旅游景点、人文和风土人情，各地数不胜数的美食以及不同的饮食文化也给我们带来很多有意思的体验，祖国大好河山值得我们去了解和感受，下面是今天带来的文章：

　　一文中，我们已经深度讨论过，高精地图当前面临的鲜度、监管、成本等问题。短期内，高精地图很难实现全国城市道路的覆盖。

　　吴新宙表示，感知能力是实现在无图区域导航辅助驾驶的第一步。感知的 XNet 深度视觉神经网络，这也是中国首个且唯一量产的 BEV 感知（Birds-eye-view Perception）。

　　小鹏上一代的软件能力，是通过多相机单帧做深度学习神经网络，再通过大量的逻辑和算法把信息融合起来，以产生 360 度的感知。而 XNet 则是多相机多帧，把来自每一个相机的视频流，直接注入到一个大模型的深度学习网络里，再让它直接输出 BEV 视角下的静态和动态信息。

　　比如动态目标物的 4D 信息（如车辆，二轮车等的大小、距离、位置及速度、行为预测等），以及静态目标物的 3D 信息（如车道线和马路边缘的位置）。特别是对于静态的环境来说，这意味着 XNGP 将会拥有超级强大的环境感知能力，简单来说就是——它拥有了实时产生高精地图的能力。

　　BEV 的感知的源头确实是特斯拉当时提出的，大家都在跟进。在毫末智行技术副总裁艾锐看来，BEV 最大的好处是终于把所有的传感器都同时用上了，形成了 360 度的视野。 在跨传感器的时候没有之前大家老说的遮挡或者截断导致的各种各样的问题。所以在整个准招、测量方面的效果，现在看起来是，BEV 比之前每个传感器单独做的确实要好很多。

　　在人为输出的规则上，小鹏已经开始抠细节了。比如，在通过绿灯的路口时，XNGP 依旧会适当降低速度，再跨越路口的停止线。再比如为了提升刹车时的舒适性，小鹏就会借助博世 iBooster（电控刹车助力系统）来控制减速。甚至于，因为小鹏 G9 和 P7i 车型尺寸的不同，研发团队会控车策略上有针对性进行调校，避免同样的算法在 SUV 上会造成刹车点头。

　　但这，还远远谈不上实现一套好用的自动驾驶系统。在引入深度学习之后，自动驾驶技术其实已经从高精地图这样的基建问题，转变成人工智能问题。那么，其解题思路就变成了 喂数据 。

　　特斯拉 CEO 埃隆 · 马斯克最近就表示， 为了获得足够多的潜在严重事故的训练案例，特斯拉不得不在仿真环境中生成案例来训练深度神经网络。因为尽管现在 FSD Beta 车队的运行里程达到了 100 万英里 / 天，但这类案例实在太少。

　　吴新宙也提到： 仿真数据也是我们持续建设的中后台能力，所以我们现在所有的软件上线之前都会经过大量的仿真数据的验证，然后再上实车。 此前，小鹏还在乌兰察布建成中国最大的自动驾驶智算中心，使 AI 模型训练效率提升 602 倍。

　　至于在自动驾驶这条路上，谁更胜一筹，小鹏汽车自动驾驶副总裁吴新宙的回答是这样的：

　　我在美国也是深度 FSD 用户。在很多的地方的处理细腻程度，我觉得我们的城市 NGP，或者未来的 XNGP 至少不输的。当然如果 FSD 某一天在中国开放的话，面对中国这样复杂的场景，我也不是很确定，他们（特斯拉）的规控是不是能做到像我们同样的自如。

　　跟国内的友商比，我相信大家都会认同我们是毫无疑问在第一阵营。 吴新宙认为，作为一个综合实力的体现，在有图和无图的能力方面，现在 XNGP 能够达到状态目前是行业领先的。 我们的领先不光在位置上，而且在速度和加速上，我希望通过我们的努力，接下来能够看到扩大的领先地位。

　　当然，一个很现实的问题摆在小鹏面前。2023 年第一季度，这家公司交付了 18,230 辆车，其中 3 月交付了 7,002 辆车。而作为对比，特斯拉一季度在全球范围完成超过 42.2 万的交付量，其中 3 月在中国就交付了近 8.9 万辆车。但截止目前，特斯拉完全自动驾驶 FSD Beta 的全球选装率仅为 10%。

　　显然，特斯拉并不是因为自动驾驶功能超前而卖得好。而在补贴政策和市场红利褪去之时，小鹏汽车尚未习得特斯拉的销量密码。

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