挑战特斯拉的自动驾驶AP，小鹏P7的XPILOT 3.0够格吗？

当我们提起自动驾驶系统，熟悉智能汽车的你会首先想到谁？一定是特斯拉Autopilot，也就是我们常说的AP。

AP能有如此口碑的原因很简单，它确实是当下可用性最高、最成熟的自动驾驶辅助系统，没有之一。

使用AP你可以办到很多曾经难以想象的事，比如在高速公路全自动导航（NOA）、后车紧急避让，将来甚至还可以实现车辆召唤和全自动停车。

特斯拉为什么这么强？

想要做到上面说的这一切，需要一整套非常复杂的系统，性能强劲的计算平台、精妙的算法、丰富的传感器，缺一不可。

对于特斯拉来说，自动驾驶系统的架构是从车辆设计之初就开始考虑的。比如Model 3 ，在发布之初就明确表示将搭载全自动驾驶（FSD）功能，并且在2017年推出的第一批量产车上就搭载了AP。

特斯拉的设计理念是非常超前的，从2016年10月起，特斯拉为旗下所有车型都配备了专门用于Autopilot的硬件系统，名为Hardware 2.0（HW2.0），其中作为核心的计算平台可以说是一台专为神经网络和视觉识别技术而打造的“超级计算机”。

这台“超算”基于英伟达DRIVE PX 2车载电脑打造，拥有一颗Tegra Parker处理器和Pascal GPU，单精度算力可达4 TFLOPS，也就是每秒可以进行超过4万亿次的单精度浮点运算。这就让它拥有了超过每秒300帧的图像处理能力，可以处理来自多个摄像头和传感器，如雷达、激光雷达、超声波等多种传感器的数据。

这还没完，在2018年末特斯拉又推出了新一代自动驾驶硬件 Hardware 3.0，与 HW2.0 相比，HW3.0拥有了超过每秒2300帧的图像处理能力，再次一骑绝尘。

对于其他厂商来说，自动驾驶又或者说高级辅助驾驶只是一个可以给车辆“增值”的附加功能，这就导致这些车的辅助驾驶功能的天花板很低，只能实现一些预设的功能，例如L2级就只能实现L2级的车道居中、但难以通过软件升级实现L3级的自动导航变道超车，除非对车辆进行大的硬件升级。

这很好理解，传统厂商的车辆并没有像特斯拉一样为每一辆车都配备性能强大的硬件，在硬件的选择上依然是成本至上，算力可以满足当下的需求就可以。这样一来，即便日后厂商有足够的能力研发出了更高等级的算法，但高级的算法高级的功能自然需要更强的运算能力，受限于硬件的性能还是无法升级实现。

传统厂商的做法，放在之前是可行的，但随着人们对于智能化生活的追求，“自动驾驶”正在逐步从概念技术转变为刚需，这种做法已逐渐不能满足消费者的需求。

小鹏如何发起挑战？

足够强的算力基础

小鹏汽车无疑是意识到了这一点，对于即将上市的小鹏P7(图片|配置|询价)来说，XPILOT 3.0高级辅助驾驶系统是它的一个核心卖点。按照官方的说法，它可以实现L3级别自动驾驶场景体验，包括前文说到的全自动高速导航等等。

能让等同于L3级别的自动驾驶落地，小鹏P7应该是国内头一个，而它之所以可以达成，首先就是给自动驾驶系统准备了充足的算力。

小鹏P7所搭载的XPILOT 3.0也配备了性能强劲的专用硬件，其核心是来自英伟达的DRIVE Xavier。是不是很眼熟？没错，前文讲到的特斯拉HW 2.0的核心是DRIVE PX 2，小鹏用的这个DRIVE Xavier就是它的升级版。

得益于架构更新和工艺制程的升级，拥有超过90亿个晶体管的 DRIVE Xavier 算力相比DRIVE PX 2 有着几倍的提升，它搭载了一颗 Tegra Xavier CPU 和一颗拥有 512 CUDA 核心的 Volta IGPU，在 INT8 精度下的算力可达 30 TFLOPS，也就是可以实现每秒30万亿次运算，可以说是车规级芯片中的又一个“超算”。

核心算法自研快速迭代

当然，足够高的算力只是给这套系统打好了基础，在这之上所运行的核心算法更是关键。

之前我们曾做过分析文章，指出过小鹏所搭载的XPILOT选择了半自主开发的路子。详细来说，小鹏自主研发了最底层的线控、路径规划和控制部分，包括何小鹏多次在公开场合 PR 的自动泊车。

基于之前半自主开发积累的经验，在小鹏P7的XPLIOT 3.0中，实现了端到端的自研能力，包括涉及到感知、定位、规划、决策的核心算法，并依此实现基于实际数据的算法快速迭代。

举个例子，在小鹏XPLIOT 3.0的一次测试中，发现感知系统漏掉了一个斑马线上走路的老奶奶。经过分析，发现是因为这个老奶奶拉了一个买菜的小车。对于XPLIOT的算法来说，一个拉着小车的行人既不符合行人的特征，也不符合自行车的特征，更不符合三轮车的特征，是一个新出现的东西，自然无法在模拟显示系统上显示出来。