辅助驾驶的终极形态？小鹏P7i Xnet技术详解

小鹏P7i改款后，不少人调侃，新车好像没什么变化，改了个寂寞。

这个问题我们咨询过小鹏官方，但从外在而言，小鹏P7的外观已经非常超前，即便放在3年后的今天依然能够引领潮流。

而内在，小鹏进行了大刀阔斧的升级，尤其是辅助驾驶功能。在新款小鹏P7i max身上，小鹏喊出了全场景智能辅助驾驶的口号，何为全场景辅助驾驶？

来看看官方的一段定义：基于普通地图发起导航后，⻋辆从起点停⻋位到终点停⻋位全程使⽤辅助驾驶，包括停⻋位泊出，到城市道路、⾼速/快速路，再到城市、内部道路、停⻋场内部道路等，最终泊⼊⻋位的全场景打通。简单⽽⾔，从⼀个停⻋位出发，到另⼀个停⻋位，从P挡到P挡，⽤⼾均可使⽤⾼阶智能辅助驾驶。

它的亮点如下：

1、全国都能⽤：⽆需⾼精地图，全国各个城市和路段都能⽤；

2、每天都能⽤：覆盖⽇常通勤，可在城区上完成转向掉头、变道超⻋、绕⾏障碍，避让⾏⼈和⾮机动⻋等能⼒；

3、全程都能⽤：⻋位到⻋位，⽆缝连接⾼速、城市、地下停⻋场等各种场景，体验不中断；

4、比肩⽼司机：在⾼速、城快，接近零接管，安全性、道路博弈能⼒和通⾏效率上，超过⼤部分司机。

我们试驾时，现阶段P7i还没有在将该功能部署下来，目前仅能在高速使用该功能，城市只能使用LCC-L，就是加强版功能。但目前的高速功能已经相当强大，能够实现直线跟车加减速，自动打灯变道，超车，上下匝道等功能。

后续，小鹏P7i将升级为全场景智能辅助驾驶。它已经具备了这样的实力。

硬件：508 TOPS 算⼒、双激光雷达、800W像素⾼清摄像头；

软件：⽆图区域能⼒⼤幅升级；XNet 深度视觉神经⽹络; 拟⼈化的决策系统; 全新的⼈机共驾体系；

全闭环、⾃成⻓的AI及数据体系：全⾃动标注系统; ⽆监督学习; 中国最⼤的⾃动驾驶智算中⼼“扶摇” ; 强⼤的模型部署体系; 数据闭环及⾼效的⾃我迭代。

这个硬件水平算得上业内top3级别，除了蔚来，阿维塔等少数车型，大部分车型都装的是一颗激光雷达，小鹏P7i“双激光雷达+双Orin”的布局算的上业内少有。

小鹏更大的优势在于软件构建能力，小鹏作为国内最早布局智能驾驶的主机厂，号称与业内同行有代际差。

下面，我们将对小鹏全新P7i的技术进行全面拆解。

XNet神经⽹络

在新P7i身上，小鹏将此前的XPILOT系统升级为Xnet技术，它背后底层的支撑是多相机多帧原理。

简单说来就是，XNet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视⻆下的动态目标物的4D信息，比如⻋辆，⼆轮⻋等的⼤⼩、距离、位置及速度、⾏为预测等，以及静态⽬标物的3D信息，如⻋道线和⻢路边缘的位置等。

就是目前主流的“BEV+Transformer”技术方案，BEV负责收集到的信息进行前融合，Transformer负责对信息进行处理。

按照小鹏官方的说法，XNet和⼩鹏汽⻋的第⼀代视觉感知架构相⽐，利⽤神经⽹络替代了繁复的⼿写后处理逻辑，实现了端到端数据驱动算法迭代。也就是说智能驾驶真正进入了AI大模型时代。

众所周知，视觉方案对数据的需求非常大。切换成BEV技术之后，数据的形式也在发生变化，之前的图片帧现在都切换成了clip小视频形式。

核心的技术难点就是数据的处理工作，包括数据采集、标注、训练和部署等。以50万段训练数据Clip，10亿个物体为例，采⽤全⼈⼯标注需2000⼈年。标注⼯作量按照每⼈每天⼯作8⼩时，⼀年⼯作250天计算），以2400TFLOPS算⼒的服务器进⾏单机训练需276天。同时，若将其不经优化的部署⾄⻋端，仅此单⼀神经⽹络就可占⽤单个Orin-X算⼒的122%；

⼩鹏汽⻋采取的是全⾃动标注系统，标注效率是⼈⼯标注的近45000倍，即XNet所需2000⼈年的标注量，现在仅需16.7天可以完成。同时，质量更⾼，信息更全，包含3D位置，尺⼨，速度，轨迹等信息；产量更⼤，峰值⽇产 30000 clips，相当于 15个NuScene数据集。

Transformer 部署能⼒也非常考验企业的软件水平，小鹏城市NGP研发积累的⼯程化能⼒，优化了小鹏的算力利用率。这是 XNet 上线的关键，算力被高效的利用，给未来的持续迭代留了增加了更多想象空间。

实时构建3D地图

小鹏P7i还有一个值得称道的地方在于，它通过XNet深度视觉神经⽹络升级了SR 2.0（第⼆代环境模拟显⽰）率先摆脱对⾼精地图的依赖，可实时构建3D地图。

不依赖⾼精地图，360°的环境感知能⼒可以覆盖8条⻋道以上，连绿化带/护栏后⾯的⾮机动⻋/⾏⼈也能看⻅，对周围交通参与者及道路设施进⾏精细渲染和可视化展⽰，兼顾眼前和远⽅的信息呈现视觉呈现使⽤UNITY 3D引擎渲染。

可识别的道路标线&标识包括虚线、实线、⻩线、斑⻢线、停⽌线、地⾯箭头，国内还增加了⾸个可⾏使区域和路沿的显⽰，包括多种货⻋、三轮⻋、两轮⻋、⾏⼈（⽀持交警识别）、⽔⻢、锥桶、圆桶、红绿灯、旁⻋转向灯等。

众所周知，高精地图一直让业内有苦难言。成本高，更新慢等各种问题，大家都在极力摆脱高精地图。但难度巨大，目前除了特斯拉，国内企业还没有能够做到这一点的企业，小鹏率先跑出了第一步。

据小鹏介绍，目前技术方案已经成熟，正在部署阶段，很多会在小鹏P7i上车。

全闭环、⾃成⻓的AI及数据体系

小鹏P7i能够完成从量变到质变，离不开小鹏之前的积累。

尤其是数据闭环基础能⼒的构建，它由采集、标注、训练、部署四⼤核⼼能⼒组成。

数据采集也是全闭环的数据体系⾮常重要的⼀步。同时，在基础能⼒之上，⼩鹏汽⻋也建⽴了⼀个更加复杂的能⼒体系，特别是：

引⼊了⻩⾦⻣⼲⽹络架构（Golden backbone），⾸次应⽤⾃监督技术，不断⽤数据演进⻣⼲模型；同时解藕了⻣⼲模型和发布模型的训练，让多任务的⽹络训练效率更⾼；

引⼊了仿真数据能⼒，⽤来辅助解决、优化发⽣频次极低的极端Corner case；

不断加强⼤规模数据仿真验证能⼒，把⼤数据深度运⽤到持续集成中。

数据闭环的效率是AI体系的重要KPI之⼀

通过定向采集的⽅式，可以通过海量⻋辆，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。即使是⼀些⾮常少⻅的极端场景，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。通过定向采集和仿真结合，⼀年内累计解决1000个以上Corner case（极限场景），⾼速NGP事故率降低95%。

小鹏P7i智能驾驶功能的开放时间表如下：

也就是从下半年开始，无图城市将开放相关功能。