城市 NGP 将于 2022 年在 XPILOT 3.5 上实现， 全场景辅助驾驶将于 2023 年上线，届时基于 XPILOT 4.0 和全面升级的硬件。
我们的车从广州四季酒店的地库出发，使用 VPA 停车场记忆泊车驶出停车场，切换到城市 NGP，全程行驶超过 10 公里，一些路况非常复杂，比如途径了广州服贸城，遇见扛着大包小包的拖车和行人。最终我们来到小鹏总部的地库。
即便是工程演示版本也足以让人惊喜。不同于高速公路的「封闭环境」，它天然排除了像行人等一系列不可控因素，城市道路更为复杂，涉及红绿灯识别、绕行静止车辆、环岛行驶等等情况。
无论是在体验中，还是之后的沟通交流能够看出，小鹏在设计城市 NGP 的时候，是偏「保守型」的，将驾驶人和行人的安全放在首位，在极其复杂的情况下需要被接管。
仅一年，小鹏的辅助驾驶从高速场景到城市场景渗透，小鹏认为智能辅助驾驶的下半场从此开始，「量产城市场景辅助驾驶+全栈闭环能力建成。」城市 NGP 将于 2022 年在 XPILOT 3.5 上实现， 全场景辅助驾驶将于 2023 年上线，届时基于 XPILOT 4.0 和全面升级的硬件。
下半场的「入场券」
11 月 1 日，小鹏公布最新销量。10 月，小鹏交付新车 10138 台，与 9 月持平。截止今年 10 月底，历史累计交付量已突破十万。这些数字背后，NGP 智能导航辅助驾驶累计行驶 1198 万公里里程，停车场记忆泊车累计记忆路线 20731 条，高速 NGP 里程渗透率已达 60%（仅是 2021 年 Q3 数据），意味着在用户可使用 NGP 的总路线中，每行驶 100 公里，就有 60 公里是使用 NGP 来完成的。
小鹏 P5 具备 2 个激光雷达，5 个毫米波雷达，12 个超声波传感器和 4 个环视摄像头，以及 9 个高感知摄像头，并且实现激光雷达的首次量产。小鹏不依赖激光点云，而是多传感器融合定位的技术栈，融合了视觉、高精地图、GPS、IMU、轮速仪。实现城市楼宇、高架桥下、隧道全覆盖，具有更细颗粒度的城市高精地图静态信息和天级更新能力。
激光雷达首次量产，可以帮助做深度信息融合，3D 可达空间感知。另外对于视觉感知网络进行了升级—从 2D 检测到 3D 检测。这套以视觉为纲，毫米波雷达，激光雷达为辅的多重感知融合方案，加上厘米级的定位能力，是为场景更加复杂的城市 NGP 奠定了强大的「基础」。
在规划城市 NGP 时，小鹏会考虑到高速场景中无法遇见的标志性动作。比如绕行公交车、行人，全速域极限变道。如何理解两者的差别和挑战，「高速场景到城市场景就是幼儿园到大学的区别。」小鹏自动驾驶项目总监马君说道。
演示版并不完美，不过这恰好是小鹏的「目的」。这次小鹏核心要去验证城市 NGP 架构整体能否「work」起来，更多 corner cases 会在未来逐步被补齐。
辅助驾驶如何更像「老司机」？
「总体顺畅」是不少人在体验过后的评价。具体到 corner case 上，当我们的车从右侧辅路并入主路，与一辆在主路行驶的车距离较近，这时候安全员接管了汽车。然而另外一次，前方右侧公交车压线，当自车开过的时候，自动稍微向左躲避和偏离。
马君对此解释，虽然此次为了验证城市 NGP 的「综合表现」，优化没有到更为「细枝末节」，但是对于城市场景的重要特征也做了引进。以前辅助驾驶遇到前车稍微停留，要么大刹车，要么几近撞车。直到高速 NGPXPILOT 3.0 下发了该功能，在保证安全的情况下，进行一定的躲避和偏离。但是实现起来非常难，既要保证在躲避的时候自车不会被撞，又要计算偏离多少能够顺利通过。
「顺畅」的原因是小鹏数据闭环，全栈自研能力（定位、感知、预测以及规控算法）日渐增强。不仅能够准确识别车道线，保持车道准确，也能及时识别到前方的路况信息，道路方向、匝道位置等，中控屏上显示红绿灯信息，做到完全「遵守」交通规则。
但是城市场景是「全方位」的复杂。高精地图只能解决静态问题，城市场景的规控十分重要，但是感知也更复杂。比如路口来车，服贸城大量行人和推车，以及临时施工路段都需要靠动态感知和识别，会出现车辆对于路边锥桶识别不够准确，安全员接管情况。当然辅助驾驶从应对到博弈，达到更加聪明，需要更多数据来训练，所以这也是马君口中「量产」的必要性。
距离开车「大撒把」还有很长一段路，一段时间里，辅助驾驶还要更好解决「人机共驾」的问题。一个细节是，比如车辆在刹车制动上表现还不够细腻和平稳，马君说这也许在于当人自己开车时，已经有心理预期要踩刹车，而对于机器踩刹车是没有预期的，说到底还是人的主观体验和车的客观表现的一个磨合。
当用户变成自动驾驶的老司机之后，也对「人机共驾」提出更多更高维的要求——对于用户数据要有持续运营的概念，光是技术上突破重重困难还不够，毕竟当机器表现逐渐稳定，「人」才是自动驾驶下最复杂的因素。
