会飞的车，真的要来了？

　　小鹏的1024科技日已经举办到了第四届，连续4年关注下来，科技日的内容也越来越丰富，也十分有看头。在今年的活动上，小鹏直接罗列出了今年的四大主题：智能驾驶、智能交互、智能机器人和飞行汽车。
　　其实小鹏每年1024科技日的重头戏都是智能驾驶。
　　从2019年的XPILOT 2.5，到后来的XPILOT 3.0，再到具备VPA记忆泊车、高速和城市NGP功能的XPILOT 3.5，的确让越来越多人有机会直观感受到智能辅助驾驶技术的魔力，而＂载体＂也从最早的G3，到后来的P7以及首款搭载激光雷达的P5。可以看出小鹏新车型的推出，都是会伴随着智能驾驶技术的升级迭代的。
　　不久前小鹏G9发布的时候也首次发布了XNGP全场景辅助驾驶功能，而G9各MAX版本上搭载的就是XPILOT 4.0硬件。
　　小鹏XNGP可以按照＂全场景＂的字面意思，简单直接粗暴地理解为＂所有路况和场景下都能使用的导航辅助驾驶功能＂。对于大多数用户来讲，最直观的感知就是，日后只要开车出发前设定好导航并激活XNGP功能，车子就能一直＂自动＂开到目的地停车场，并且最终自动驶入停车位停好。
　　可以讲，XNGP如果最终真的按小鹏计划中的2024年落地，那无论XNGP名字上叫不叫＂自动驾驶＂，实际体验上已经是高度自动化了。
　　如果你了解小鹏的驾驶辅助功能，你就会知道，目前城市NGP功能之所以落地进展未如预期，很大程度上是因为＂卡＂在高精地图上了。一方面是政策对高精地图数据采集和使用的监管越来越严格，而另一方面是高精地图数据的更新频率始终无法跟上城市基建和道路变化的速度。
　　就像一场开卷考试，如果那天的考试科目是物理，但你进了考场才发现带的是化学书，那让给你翻书还有意义吗？
　　所以实现XNGP把＂无高精地图区域的导航驾驶＂放在了第一位。这非常好理解，如果你本身已经随时具备考满分的学霸体质，考试时又何须浪费时间去翻书呢？自己直接答题远比翻书快了。
　　高精地图已经沦为了配角，甚至可有可无。
　　我认为，＂重感知轻地图＂就是小鹏在驾驶辅助技术最大的转变。区别于特斯拉依靠摄像头的纯视觉路线，小鹏的外界感知能力来自于高精摄像头、毫米波雷达和激光雷达。
　　在讲解中，吴新宙博士反复提到了XNGP改用的全新一代感知架构XNet。这里面包括了几个频繁出现的关键词：神经网络、全自动标注系统、数据仿真以及Transformer模型。
　　如果大家有关注过特斯拉的FSD，你或许都会对这几个词印象深刻。就在月初的特斯拉AI Day上，特斯拉的工程师也花了相当长的时间，来介绍他们的神经网络系统，以及在自动标注、数据仿真、训练等方面的情况。
　　用吴新宙博士的话说，XNet深度视觉神经网络将多个摄像头采集的数据，进行多帧时序前融合，输出BEV视角（Bird＂s Eye View, 俗称上帝视觉）下的动态目标物的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）。
　　按照我的理解，所谓的动态目标的4D信息，其实就是在原来的三维信息里面，加入了时间轴，这就像我们人的记忆，我们在开车时候，能看到旁边各个车辆和行人的连续运动轨迹，然后通过他们的轨迹，自然而然就能对他们接下来的行动方向有一定的预判性。
　　具体地讲，就是对于提前防范那些突然变道的车辆和各种＂乱入＂的行人、电动车非常有帮助。通过XNet，系统会具备实时产生高精地图的能力，这是用来克服无图场景高级城市辅助驾驶的最核心的能力。
　　这点在之前众多的特斯拉FSD的测试视频中，都可以看到类似的画面。
　　至于Transformer模型，最早是由Google提出用来进行机器翻译的神经网络模型，是在自然语言处理(NLP)领域应用广泛的深度学习模型，大家可以粗略地理解为这是一套自动驾驶的训练算法。
　　通过引入这个Transformer模型，能大幅提升AI学习效率，也就是花更短的时间，得到更好的学习效果。
　　总的来说，小鹏已经实现了采集、标注、训练、部署四大核心能力组成的数据闭环，通过定向采集的方式，可以通过海量车辆，收集到大量的训练数据，在自动标注体系和扶摇的帮助下，快速进行修正。即使是一些非常少见的极端场景，也可以通过仿真系统，生成大量的同类型数据，进行快速迭代训练。
　　其实除了特斯拉和小鹏之外，目前国内力推＂重感知轻地图＂和Transformer的还有与长城汽车深度合作的毫末智行。技术方面的内容对我们来讲过于复杂就不多说了，但说句题外话，在今年的毫末Ai Day上，他们对Transformer做了比较多的讲解，感兴趣的朋友可以找来看看。
　　小鹏这次也正式公布了XNGP以及XPILOT的发布计划，包括此前的P5和P7车主也能有一定的升级和优化，也算给了众多小鹏车主一颗定心丸。
　　至于语音交互能力，就一直都是小鹏的强项，这次小鹏发布的全场景语音2.0，可以实现小P全程待命无需唤醒，多人同时人车语音对话；甚至在弱网、无网络信号的条件下也可稳定控制600多项车辆功能。
　　从官方演示视频看，功能真的强大到离谱，＂七嘴八舌＂都能应付下来，我觉得甚至已经超出了绝大多数用户日常会遇到的场景了，真有点炫技的味道了。
　　这今年的四大主题内容中，智能机器人和飞行汽车这两部分算得上去年主题的延续，虽然我认为他们目前离普通消费者还很遥远，但却也是最有噱头最吸睛的，所以我先拎出来简单聊聊。
　　这次展出的智能机器人小白龙，虽然仍不是两腿走路的人形形态，但看上去已经有很高的完成度，尤其是那条形似尾巴的六轴机械臂，已经能胜任不少工作了。如果量产后价格亲民的话，我相信很多人都会买一台来玩玩。
　　当然了，自从特斯拉发布的人形机器人之后，我相信小鹏的智能机器人最终也会往人形方向发展，但只依靠两条腿走路的机器人，在技术上肯定要比依靠四条腿的要复杂好多倍。
　　人类从猿进化成人花了几千万年，那你不妨预测一下，小鹏的机器人从四条腿＂进化＂到两条腿将会需要多少年呢？
　　最后说说＂上天＂吧。小鹏的飞行汽车最早是在去年的1024科技日活动上亮相的，而且当时何小鹏不但提出2024年实现量产的目标，甚至还表示价格要控制在100万元内，可谓轰动一时。
　　在今年的活动上，我们惊讶地发现，小鹏飞行汽车的形态再次发生了改变：虽然不如＂旧款＂具有科技感，但却真实了很多，因为旋翼机构在折叠状态下被安放在车顶上方，更像是旅行车上的储物仓，而旋翼展开至飞行状态时，则更像是现在我们常见的＂无人机＂的样子。
　　而且小鹏也随机公开了一段首次成功试飞的视频，证明飞行汽车的研发进入了一个新阶段，但这次并没有再详细提及＂量产＂的时间表了。
　　同时小鹏也承认，由于旋翼直径接近3.5米，所以这款飞行汽车起飞和降落需要大概小半个篮球场那么大的地方，所以目前是不可能实现在马路上遇到堵车，就立马变身飞走的，当然也不是随便就能找到合适的地方降落的。
　　所以如果你对这飞行汽车相当感兴趣的话，那你今后在选房子的时候，记得要选带有大型户外花园的户型了。