高速辅助驾驶=自动驾驶？
所谓的高速辅助驾驶，顾名思义也就是在高速上，车辆会根据导航进行自动驾驶，车辆在高速中可以自主变道、自主选择最优车道、自主调整限速、自主实现超车、自主进出匝道、自主通过匝道切到另外的高速上。当然，使用的场景就仅限于在高速上。
最先发布这项功能的是特斯拉，在2019年6月份，特斯拉就向国内选装了FSD（完全自动驾驶）硬件的车主推送了NOA(Navigate on Autopilot) 自动辅助导航驾驶功能。特斯拉也是全球第一家在量产车型中实现高速自动驾驶的车企，显然，特斯拉作为智能汽车的搅局者和领头羊，在技术的推进的速度是十分强悍的。
而在今年的10月初，蔚来向选装了NIO Pilot全配包(自动辅助驾驶系统)的车型推送了NOP(Navigation on Pilot)领航辅助驾驶功能。这个名字虽然听着不太一样，但本质跟特斯拉的NOA是一致的，都是在高速上车辆根据导航进行自动驾驶。
类似功能在小鹏上被称为NGP(Navigation Guided Pilot)自主导航驾驶功能，目前小鹏NGP功能还处于调试状态，仍未向用户进行推送，预计推送的时间是在明年一季度，搭载的车型是选装了NGP硬件的小鹏P7。如果小鹏正式推送发布NGP的话，相信会是全球第三家实现该项功能的车企。
实际上高速导航自动驾驶本质是自动驾驶的一个小分支，在特定场景下实现了自动驾驶这么一项人类一直在追求的技术。而在自动驾驶在高速场景下率先得到量产应用，原因也十分简单：因为高速的路况远比城市路况简单。高速上并没有红绿灯，也没有十字路口，更没有行人，车辆只需要做好跟车、车道选择以及进出匝道即可实现自动驾驶。
当然，高速导航自动驾驶功能看似实现起来并不难，但这仅仅是相比城市中全场景自动驾驶而言的。要真正实现高速自动驾驶功能，需要处理的问题也是十分多，如果这项功能真的那么容易实现，那至今就不会仅有两家车企实现了这项功能的量产推送。
那高速自动驾驶过程中，需要解决什么样的难题呢？举个例子：车辆本车道行驶时怎么保证跟车安全？有车辆突然加塞或紧急变线时怎么处理？在车辆变线时怎么保证车辆的安全？车辆变线的时机怎么确认？什么时候应该超车？车很多时要怎么出匝道？出匝道后并入主道怎么保证准确？道路的标线和限速怎么精确识别？路面遇到施工封路怎么处理？
关于高速自动驾驶这方面的问题，真的有很多很多，所以这才需要工程团队花巨大的时间去逐项进行算法确定以及优化，
可能也会有小部分网友觉得，自己的车通过自适应巡航+车道保持也能实现在高速上车车辆的自动驾驶，但显然这跟本文说的高速导航自动驾驶还有十万八千里的差距。因为高速导航自动驾驶的安全性和稳定性要远高于普通的自适应巡航等驾驶辅助，另外高速导航自动驾驶车辆还会自动超车和出匝道，这些功能是传统L2级别驾驶辅助功能不能实现的。
小鹏NGP需要什么硬件支持？
人在开车时就需要眼观八方，为的就是采集车辆周围的信息，从而判断接下来该做什么动作。那对于车辆自动驾驶而言也是这样的，车要先知道四周的情况才能确定该怎么去驾驶。对于小鹏而言，这套NGP系统使用了13个摄像头、12个超声波雷达、5个毫米波雷达和1个车内摄像头来实现对车辆周边的信息采集。
13个摄像头中，4个是传统的环视摄像头、5个是环车身高感知摄像头、1个放在挡风玻璃上方的三目摄像头模块（广角、中距和远距摄像头）、1个在三目摄像头模块旁的前安全辅助摄像头。这些摄像头的存在是为了通过视觉来识别车辆周边的车辆距离和位置，另外还会通过视觉识别出前方的行人以及桩筒等障碍物。未来在城市中要实现自动驾驶的话，还需要摄像头识别红绿灯信号。
而毫米波雷达则是用来确定车辆周边目标的距离、范围和速度。一般自适应巡航以及主动刹车系统中，都会使用到一颗前置的毫米波雷达，其作用就是为了确定前车的距离和速度。而自动驾驶中需要采集车身周边目标的信息，所以使用了更多的毫米波雷达来进行信息采集。
小鹏的NGP采用了多传感信息融合路线，通过摄像头以及雷达双重感知，让车辆对周边的环境有了精确的了解，这样可以让NGP系统作出最合适的指令。
在数据采集方面有了丰富基础后，车辆要实现自动驾驶还需要一个大脑，这个大脑需要去处理每一个车辆收集到的信息，并且根据当前的信息去发出下一步的指令。小鹏NGP系统使用的“大脑”就是英伟达(NVIDIA)Xavier 计算平台，这是英伟达2018年初发布的AI超级计算芯片，单块Xavier 芯片算力达到了30TOPS（峰值为32TOPS），也就是芯片每秒可以进行30万亿次运算。虽然看似这个芯片的数据处理能力超强，但实际上自动驾驶对算力的需求是无尽的，算力越高的芯片，可以让自动驾驶系统效率越高，表现也会越强。
小鹏其实是在2018年与英伟达、德赛西威签署战略合作协议，共同研发适配中国交通环境和驾驶场景的L3级自动驾驶技术。其中英伟达负责提供Xavier计算平台、德赛西威完成自动驾驶计算平台的硬件开发、小鹏则提供自主研发的自动驾驶软件系统。从现在来看，三方的合作是成功的，最终的成品也在小鹏P7上实现了落地。
除了传感器以及处理器外，NGP还需要高精度地图以及高精定位系统。高精度地图的作用是为了让车辆知道前方的道路基本状况（直线还是弯道、弯道曲率、限速、车道数量等等），而高精定位系统则是可以实时定位车辆的位置，并且可以确定车辆处于哪一条车道上，这样才能让系统判断接下来的要做什么操作。
要想享受NGP，得花多少钱？
小鹏NGP功能实际上是XPILOT 3.0自动驾驶辅助系统里的其中一项功能，而XPILOT 3.0是小鹏目前最新最先进的自动驾驶辅助系统。这套自动驾驶辅助系统包括了常规的驾驶辅助（自适应巡航、车道保持、主动刹车）、NGP高速自主导航驾驶、自动泊车等功能。不过目前XPILOT 3.0系统仍然未向车主进行推送，车主们还需要耐性多等待一段时间才能体验到全面的驾驶辅助功能。
想要拥有NGP功能就必须选装XPILOT 3.0的硬件和软件，而小鹏跟特斯拉有一个很大的不同就在于其不同车型的驾驶辅助硬件是不一样的，想要选择XPILOT 3.0功能的朋友必须了解清楚车辆配置，因为小鹏P7后期是不支持硬件升级的。
小鹏P7共有后驱长续航版、后驱超长续航版、四驱高性能版四个大基础版本，在后驱长续航版、后驱超长续航版中又分别有智行版（低配）、智享版（中配）、智尊版（顶配）三个配置版本，而在四驱高性能版中则只有智享版（中配）、智尊版（顶配）两个配置。在所有车型版本中，只有智尊版才会搭载有XPILOT 3.0系统的硬件，其余车型没有也不能选配XPILOT 3.0系统的硬件。
当然，你以为你选择了智尊版车型就可以顺理成章享有XPILOT 3.0系统的硬件和软件？抱歉，小鹏这里还有一个小“套路”：XPILOT 3.0的硬件和软件是分开购买的，智尊版标配XPILOT 3.0硬件，但软件上只会配XPILOT 2.5+的功能（自适应巡航、车道保持、自适应弯道巡航、自动变道辅助、主动刹车、前碰撞预警、车道偏离预警等）。
如果你想要在智尊版的基础上享受到XPILOT 3.0功能，可以在购车时选装XPILOT 3.0软件功能，价格是2万元。如果是在提车后再购买的话，则需要3.6万元。从性价比而言，自然是在购车时直接选装是最好的。
这么算下来，拥有NGP功能最低需要花多少钱呢？答案是27.99万元。首先选的是小鹏P7入门的后驱长续航版（小鹏G3车型不支持XPILOT 3.0），然后再选里面的顶配智尊版车型，外观内饰均不做额外的选配，这样补贴后价格是25.99万元，再加2万元选配XPILOT 3.0软件功能，这样车价就是27.99万元。当然，落地的话还得上个保险，这样至少也得28.59万元。
小鹏NGP工程版体验
前几天我有幸参与到小鹏NGP工程版的体验活动中，我使用NGP功能在高速上跑了40分钟左右，也经历到了相当丰富的高速场景，对于小鹏NGP系统可以说有了一个深入的了解。在展开说的之前，需要注意的是本次体验的小鹏NGP功能属于工程版，功能、表现、车内屏幕UI都不代表最终推送的状态。
功能开启
要开启NGP功能，首先你需要设置好导航，然后在驶入高速收费站后，车辆就已经进入NGP可用范围，此时你快速下拨两下挡杆，车辆就会进入NGP功能。在出高速接近收费站时，NGP功能就会停止，因为出了高速后NGP就不支持使用。如果行驶过程中人接管后，想要再次启用NGP，也是直接拨两下挡杆即可。
进入NGP功能后，中控屏可以调出自动驾驶场景显示，不过这个画面仅是工程版的展示，实际NGP功能推送时，仪表盘以及中控屏都会有新的自动驾驶UI出现，并不会像现在我们看到这般普通。
主路行驶
在高速主路上行驶时，NGP系统会根据地图以及路牌自动调整限速，显然这项技能还是十分基础且有必要的，因为如果在行驶中还需要自己手动调节限速的话，就不算是真正的自动驾驶了。
而在本车道内保持正常的跟车以及在车道内的居中行驶，这也是基本功之一，因为这两项功能本质上就是自适应巡航+车道保持。小鹏NGP在这方面表现是正常的，即便是有车进行加塞也能很好地进行识别并且减速。
而高速导航自动驾驶其中一个很关键的技能，就是超车。那么超车其实就涉及到两个基本问题：超车的时机还有变道表现。首先来说的是超车时机，小鹏NGP整体的策略还是偏高效的，在进入高速主道后，会找机会进入主干道或是快车道行驶，而在本车道内如果前车过慢，系统就会作出超车的指令。在体验的过程，小鹏NGP表现比较机智，识别到前车车速明显低于限速时，车辆就会寻找机会超车，在超车道行驶时，如果旁边快车道都是慢车，那么车辆也不会急着变道回去，而是会过了慢车后再变道回去快车道，这点表现还是很不错的。
NGP变道的表现也是可以让人满意的，系统会判断左侧车道的前后车辆状态，如果间距合适的话就会自动打灯变道。左侧车道并线距离不足或是后方车辆在快速靠近、前方车辆有制动减速的话，小鹏NGP都不会执行变道指令，它会等待一段时间找合适的机会变道。如果等到一段时间后仍旧没有找到变道机会的话，NGP会取向变道的想法，在本车道内继续行驶一段距离。
小鹏NGP变道时打转向还是比较急的，至少称不上是平和地切入隔壁车道，在车内的感受会觉得动作稍大，当然，这样的设定也是有好处的：可以更快更高效地完成变道，如果变道太缓慢，那么很容易会因为状况出现变化而中途取消变道。另外很重要的一点就是，小鹏NGP变道时会同时提速，并不会出现变道减速这种基本错误。
而在变道时其实还会遇到一个比较高难度的场景，那就是向右变入目标车道时，车前方或后方也有车辆同时变线进入目标车道。这样的场景小鹏的工程师坦言，目前还处于调试状态，并不能100%能识别到这样的场景并进行躲避。但我相信在小鹏NGP正式推送时，工程师会把这个问题解决好。
进出匝道
当然，在实际体验时我也遇到了右侧两个车道都堵满了大货车以及大巴（车流密集），这个时候虽然NGP在努力在找机会变道，但无奈条件都不能达到，车辆就会减速一直找并线机会。这种情况确实对NGP是一个挑战，连人驾驶挤进入都不容易，有何况是自动驾驶系统呢？所以遇到这种特殊情况，建议还是人接管来过渡一下更为高效。
进入匝道后，车辆会按照最高60km/h的速度来行驶，驾驶员也无法手动调高限速，这个设定是为了保证车辆通过匝道时的安全。不过实际使用时这个限速要求似乎有点太古板，因为有些匝道是比较直和宽的，通过速度还能提升，另外就是匝道超车时，NGP也会坚守最高60km/h的速度，所以超车后速度提不上去就会堵住后方的车辆。匝道限速这个问题，小鹏的工程师们表示已经注意到这个情况，在研究怎么解决。
一般匝道的弯道曲率都比较大，这对于车辆保持车道居中其实也是个不小的挑战，小鹏NGP通过匝道都比较自然，没有出现需要大幅突发修正方向的情况，整体感受跟人自己驾驶类似。
而通过匝道后，就会进入下一条高速，此时车辆要做的是从匝道出口并入主道。小鹏NGP在并入主道前就会开始分阶段提速，所以整体提速感不会太突兀。而并入主道的过程表现也足够自然，并没有太过生硬的动作出现，这点NGP系统优化是到位的。
突发路况
在高速上，除了上面提到的状况外，其实还有相当多的突发情况出现，这都是需要小鹏NGP系统去一一处理的。在体验过程中，我就遇到了两个常见的高速突发场景：施工封道、保洁车极缓慢在超车道行驶。
先来说的是施工封道情况，高速施工区域前都会设置有很长的桩筒群，以提示驾驶员注意前方变化。而桩筒的排列都是斜的，最后逐渐封闭车道。小鹏NGP可以通过摄像头来识别到车道前方的桩筒，但最关键的是NGP系统能不能避让桩筒。从我们的体验中，由于超速在100km/h以上，所以NGP虽然识别到了桩筒，但也没有办法做出避让。而工程师表示，车速在80-90km/h以下，系统是可以自动避让桩筒，顺着桩筒自动变换车道安全通过。
其实速度太快不能避让桩筒，这里面涉及到很多方面的原因。首先是桩筒的识别与定位，桩筒的识别全靠挡风玻璃上方的三目摄像头，毫米波雷达是不能识别桩筒的。而三目摄像头识别出前方有桩筒不难，难的是精确计算出桩筒的位置还有与车轮的距离。只有车辆距离桩筒较近时，NGP系统才能计算出主桩筒群的定位以及距离，从而让车辆做出避让，这也是为什么速度低时就可以避让桩筒，因为速度太快的话，待摄像头精确识别到桩筒群，此时车辆就来不及做避让动作了。
当然，小鹏NGP能够在一定速度区间内避让到桩筒，已经很不错了，要知道特斯拉NOA和蔚来NOP目前都还不能避让桩筒。
关于避让桩筒这一块还得补充的是，实际上小鹏还留了一手。目前NGP系统中，硬件是没有全开的，三目摄像头中的窄角（长焦）摄像头以及后车身高感知摄像头都是没有开启。如果远距摄像头开放工作的话，桩筒识别方面表现或许或更好，桩筒的避让表现也会更好一些。小鹏官方表示，在NGP功能正式发布时，全车硬件将会全开。
第二个要说的是前方遇到停在车道中的车辆或行驶极为缓慢的保洁车。这种情况，车辆的毫米波雷达和摄像头都是无法识别到前方有障碍物的，NGP系统也不会提示前方有异常。此时如果人不接管主动变道的话，就会出现危险，此前特斯拉在国内就出现过一例这样的事故。所以在使用NGP系统时，我们需要清楚地认识到，NGP并不是100%的安全，还是需要驾驶员时刻观察路况，随时作出接管准备。
对比先行者怎么样？
前面已经提到，实现量产高速导航辅助驾驶功能的，目前只有特斯拉和蔚来，而小鹏NGP也推送可期，所以这三者的功能对比是逃不掉的。
从传感器的数量来看，小鹏P7是最多的，所以其感知车身周边环境也要更为高效和精确，并且小鹏使用的是视觉+雷达的双重感知方案，可以让NGP系统安全性更高、策略也可以更灵活。
特斯拉实际上是比较倚重视觉感知方案，所以特斯拉只有一个毫米波雷达。在变线超车以及出匝道时，特斯拉都是通过摄像头来感知周边环境。虽然说传感器数量没有小鹏丰富，但特斯拉凭借强大的算法和图像处理，让车辆实现了高级驾驶辅助功能，这也是特斯特厉害的一个地方。特斯拉在自动驾驶的路径上其实并没有选择地图融合，也就是没有使用高精度地图进行驾驶辅助，而是依靠视觉和雷达感知，加上对周边车辆的行为/运动预测来达成自动驾驶。
而蔚来其实更多是倚重毫米波雷达来进行驾驶辅助的，虽然ES6也拥有8个摄像头，但其中4个是传统的环视摄像头，只能提供近距离的车辆识别。另外3个摄像头则是挡风玻璃上方的三目摄像头，它们只能收集道路前方的信息。所以蔚来的领航辅助功能更多的是利用毫米波雷达实现变道，合流、出高速则结合地图、毫米波雷达和前视摄像头实现。蔚来相比特斯拉而言其实并没有做周边车辆的行为/运动预测，但蔚来比特斯拉多了使用地图融合，也就是会结合高精度地图来进行路况的感知。
小鹏P7的双重感知方案其实有点类似糅合了特斯拉以及蔚来的方案，感知源更为丰富，并且除了有双重感知外，小鹏NGP也会对周边车辆的行为进行预测，并且还会使用高精度地图信息，这样全面的架构对自动驾驶是有很大帮助的。当然，更多的感知源、更复杂的架构也会大大增加数据的处理量，对于算法和处理器也有更高的要求。
提到数据处理，这里就少不了自动驾驶处理器。以各自最新车型为例，特斯拉Model 3搭载的是HW3.0，这是特斯拉自己研发的芯片，单块芯片算力为72TOPS，整个HW3.0处理器算力为144TOPS。而蔚来ES6使用的是英特尔旗下的Mobileye EyeQ4处理器，其算力为2.5TOPS。小鹏使用的NVIDIA Xavier计算平台，其算力为30TOPS。从数据处理能力来看，特斯拉的HW3.0依旧处于领先地位，小鹏和蔚来与其均有差异。
特斯拉的HW3.0拥有超强的算力，这点可以让驾驶系统处理更多的数据。这也是为什么最近特斯拉在美国向部分用户推送智能辅助驾驶的最新版本FSD Beta的原因，FSD Beta支持在城市中进行自动驾驶（该版本仍然处于测试中，并未大规模开放用户升级）。在硬件没有升级的前提下，特斯拉试水在城市中进行自动驾驶辅助，依靠的正是强大的处理器，它可以从图像中分析出更多的信息，能够把城市中的道路标线、路旁的障碍物、人以及车辆都识别出来。
在这种背景下，更是让我期待特斯拉Model 3、蔚来ES6和小鹏P7三者一起进行高速自动驾驶辅助测试，看看是双重感知的小鹏NGP更像老司机，还是处理器实力超群的特斯拉NOA更高效。这里就先给各位留下一点悬念，待日后小鹏正式推送NGP时，我们将会找来车型进行对比。
总结
小鹏的NGP高速导航驾驶辅助功能虽然目前还是工程版，但经过体验后，我认为小鹏在NGP系统上确实用心，无论是常规表现还是特殊路况，都有自己的一套解决方案，整体驾驶策略灵活。如果你打算选择小鹏P7的话，我觉得你一定不能错过XPILOT3.0功能，这可以说是小鹏P7另外一个灵魂。（图/文/摄：太平洋汽车网 杜庆炜）
