大家好，我是電動車公社的社長。

前段時間小鵬汽車做了一次軟件OTA更新，主要來說更新了3部分：

Xmart OS（車載系統(tǒng)）體驗上的升級；

NGP的升級；

更新了記憶泊車。

關于Xmart OS和NGP的升級不算大升級，簡單過一下。

Xmart OS的升級主要是在體驗上，比如導航卡片里有了車道顯示和功耗顯示，方向盤也可以直接去開關空調。這些我們日常需要的常用功能，現(xiàn)在都可以一眼看到并且更便捷地操作了。

Xmart OS最大的變化在于語音控制上。

在2020年10月24日時，小鵬推出了所見即可說的語音識別，而這一次最大的變化是，在部分第三方軟件里也可以做到語音控制了。比如在優(yōu)酷里，除了本身可以用語音進入優(yōu)酷之外，還可以播放電影、調節(jié)音量大小、快進快退等等操作。

盡管目前支持語音的第三方軟件還不多，但小鵬率先可以這么做，并且將很大一部分研發(fā)精力放在了智能化包括語音上，也就意味著，小鵬的車型有極大可能性成為市面上第一個真正不需要觸控的車型。

過去，關于“到底屏幕是未來、還是語音是未來？”的爭論一直沒有休止，而何小鵬本人在上海車展時也明確表態(tài)，他認為的未來必然不是屏幕，“現(xiàn)在還有人這樣爭論，只能說明現(xiàn)在的語音還不夠好用，小鵬正在努力。”

語音上的進步，不僅體現(xiàn)在Xmart OS的升級上，還體現(xiàn)在NGP的升級上。

過去NGP向左向右變道取決于車自己的算法，而更新完這個版本后，變道已經(jīng)可以通過語音來控制了：

而且為了防止錯誤引導，在語音變道的功能上，小鵬在語音指令里增加了“請幫我向左/右變道”這樣的請求敬語，這也算是避免了我們日常在車上和人聊天時的錯誤觸發(fā)，畢竟日常生活中我們不太會用“請幫我”這樣的敬語語氣閑聊天。

這個功能目前來看似乎有點雞肋，除了需要記住特殊的指令句式、用敬語向小P發(fā)出指令外，可能有人會覺得目前未進行版本迭代的NGP其實也可以進行自動變道，而完成這步操作，甚至只需要你用手撥一下轉向燈。所以語音變道看上去毫無存在的意義，甚至還因為繁瑣的指令，讓體驗變得更不好。

我倒是不這樣認為。

目前的NGP雖然可以領航輔助，卻也依然只是輔助駕駛的一部分，依然需要我們人工監(jiān)測車的安全性，甚至做出干預。

但如果有一天，全自動駕駛的那一天真正意義上到來時，你可能是在車里坐著，也可能是躺著、趴著，如果你想要提高通行效率，想讓車完成變道時，必然不可能還從椅子上爬起來打轉向變道。

我想這才是語音控制在真正的智能化時代的終極形態(tài)——躺著即可完成一切操作。

除了這一點之外，NGP這次還增加了雪糕筒的監(jiān)測和應對、以及遠離大型車的功能。

雖然Xmart OS和NGP不算大升級，但每一小步都是自動駕駛的一大步。

接下來重點聊一下記憶泊車。

小鵬在泊車上一直做得是業(yè)內有名的，2019年夏天我第一次使用G3進行泊車，當時給我的感覺非常驚艷，不僅用起來很簡單，不需要像別的車一樣去找它的觸點，而且干脆、利落，甚至比很多新手司機強很多倍。

而這次的記憶泊車，則是在這基礎上又進了一步。

簡單來說，記憶泊車就是：當你進入停車場后，在任意的某個位置（比如入口處）開始讓車記錄你的行駛軌跡，直到你找到你的車位后停下來、終止記錄。當你下次再進入這個停車場時，車可以按照你之前的軌跡，自動行駛到你的車位上將車停好。

目前記憶泊車可以記住單個停車場內1000米內的泊車路線，最多能記100個停車場，而且數(shù)據(jù)保存在車端，不會進行聯(lián)網(wǎng)上傳。這個量級的存儲，滿足我們日常使用完全沒有問題。

關于這次的記憶泊車，官方PPT上有一行小字寫的是：首個可量產(chǎn)且不依賴于停車場改造的“最后一公里”泊車功能。

我們一群媒體在現(xiàn)場看到這行小字就笑出了聲，官方倒是也沒回避，甚至開啟了自嘲模式，“是的，只要定語加得足夠多，就肯定是第一。”

自嘲歸自嘲，仔細看看這幾個定語你就會發(fā)現(xiàn)用得非常到位且微妙：

威馬之前推出W6的時候，PPT上是這么寫的：

emm……小鵬這次在威馬的定語中間加了一個詞叫“不依賴于停車場改造”，這個詞的微妙處在哪兒呢？可能需要先跟大家講講威馬的W6:

W6推出時曾引起很大的輿論反響，“百萬級算力”“L4級自動駕駛能力”都讓整個車友圈轟動了一下，不過在轟動之余冷靜下來看，你就會發(fā)現(xiàn)W6的百萬級算力前有個定語叫“云端”，而L4級自動駕駛前有個定語叫“特定場景下”，而它的泊車也因此有了兩種：一種是必須依賴云端學習的泊車，叫H-AVP；而另一種是必須依賴云端高精地圖來實現(xiàn)的泊車，叫P-AVP。

而小鵬VPA的不同之處在于，與H-AVP相比不需要依賴云端計算，可以通過本地計算來實現(xiàn)；與P-AVP相比，則不需要依賴停車場的改造。

可能很多人會問，不采用威馬正在用的停車場高精地圖方式，那么用的是什么技術呢？在電動車公社專訪的過程中，作為小鵬汽車前10號員工的自動駕駛中心產(chǎn)品開發(fā)高級總監(jiān)肖志光反復提到的一個詞是“語義地圖”。

語義地圖算是小鵬這次更新的記憶泊車的核心技術了，它主要包括視覺識別能力和語義地圖定位技術。

從視覺識別上來說，主要的突破點是，過去傳統(tǒng)的識別的是車輛、車位線這些元素，而停車場是一個非常復雜的低速場景，除了這些元素，還需要識別墻壁接地線、柱子、行人，甚至是購物車等等，而在以后還需要做到的是懸空物的識別，這些都是挑戰(zhàn)和難點。

而從語義地圖定位技術來說，相當于是在停車場里沒有GPS信號、也沒有高精地圖，同時毫米波雷達在停車場復雜環(huán)境下也基本不可以用的前提下，使用攝像頭視覺技術來實現(xiàn)厘米級的定位精度和記錄，同時還要把行車軌跡進行記錄，最后產(chǎn)生這樣一個有物理意義的場景構建。

最關鍵的是語義地圖相比其他方式，可以拼接、可以更新，同時存儲所需的空間也更小。

而關于需要通過停車場改造來實現(xiàn)記憶泊車的技術路線，肖志光是這么認為的，他說，改造停車場也是為了想要得到室內的精準定位信息，但小鵬不這么做是因為考慮到改造停車場會增加推廣難度，通過車端去解決可以更快被消費者接受。

而且在他看來，停車場技術路線和目前的技術路線并不沖突，“如果停車場改造完之后，有更多信息可以提供給我們，我們只需要按照協(xié)議做好停車場跟車的信息交互接口的解析，就可以獲得停車場的信息，從而能提前知道停車場停車位的信息，在傳感器沒有監(jiān)測到之前就可以規(guī)劃好停車路徑，有效率地停到空車位上，所以兩個技術本質上沒有沖突。”

到底好不好用，自己體驗了才算數(shù)，所以我們在申請了“世界最大地下停車場”吉尼斯世界記錄的、擁有6600多個停車位的北京薈萃中心停車場進行了測試，并用手機一鏡到底進行了記錄：

選擇這個停車場一方面是因為它足夠大、足夠完成盡可能遠距離的測試，另一方面是，停車場上面就是宜家和一個商場，也就是說這里除了會出現(xiàn)其他停車場會出現(xiàn)的對向來車、突然竄出來的車之外，還將可能出現(xiàn)慢速行駛的行人、小孩、購物車，以及各種可能出現(xiàn)的未知場景。

整體長達半天的測試里，除了上車之前必須通過的app上的測試之外，讓我印象最深刻的是，在面對交叉路口時，我手里的P7會晃一下遠光燈示意自己將通過；在拐角處，也會自動亮起轉向燈，示意后車即將轉彎。這種體現(xiàn)在細枝末節(jié)的“安全提示”還是到位了。

當然，這次我也體驗到了一些問題：

比如目前進停車場進行完路線記錄后，需要出停車場后再次進入、回到起點，才可進行記憶泊車。

關于這一點，專訪中肖志光提到，這是產(chǎn)品設計問題不是技術問題，因為平時做測試的時候也會沒有出停車場到起點就能開啟記憶泊車。而這么設計的原因是，模擬的是用戶上下班或者回家的場景，也就是說，在他們的假設里，用戶一般不會馬上使用這個功能。

除此之外，在記錄路徑的過程中不可以倒車超過1米，同時學習的路徑也不可以重復。包括這樣的場景也算重復路徑：

（圖二非重復路徑，但因此處地下停車場路線不夠方正、規(guī)范，或因為需要會車等情況，所以出現(xiàn)打方向情況，從而出現(xiàn)了路徑重復）

而在我沒體驗到這部分的時候，我也確實是路線記憶失敗導致重復了一遍。

在之后的專訪中，我也將我的質疑拋給了肖志光，他給的回答是：這也算是產(chǎn)品設計問題，因為在一開始的目的是提升通行能力和效率，所以如果在車自主進行第二次記錄泊車的時候，倒車或者停頓，體驗都會變得非常差；而且大多數(shù)情況下，都會選擇最近的路徑到自家車位，所以對于不清楚自家停車場路線的情況也會比較少。隨后肖志光笑笑說，后續(xù)可能也可以考慮到我們這些嘗鮮用戶去做一些優(yōu)化。

目前，小鵬的泊車團隊有150人左右，其中負責軟件的有大約100人左右，而即使在有了P7和G3的成功的基礎上，也依舊花了1-2年才將這個記憶泊車的技術落地。

這么大一個團隊只做這一件事，也就意味著，企業(yè)需要承擔非常大的成敗風險，關于這一點肖志光在專訪中也提到，“最有挑戰(zhàn)的事兒其實也是這個，意味著資源要往這方面傾斜，人力要傾斜，費用也要傾斜，而且有很大的失敗風險，所以有很多主機廠是很猶豫的。”

寫 在 最 后

從2019年1月到今年4月底，小鵬一共進行了23次主要的OTA升級。不過，關于不斷升級的泊車功能，我相信，在何小鵬的愿景里，最終的前進目標一定是自主泊車，簡單來說就是，當你把車開到停車場門口時就可以下車了，車就像你的代客泊車小哥，你去忙你的，停車交給它。

而做到這一步的那一天，我相信真正意義上的全自動無人駕駛也基本到了。

為什么這么說？如果我們把我們日常的通勤進行步驟拆分，基本可以分成高速駕駛+城市駕駛+兩端的停車場駕駛。

如果我們把這3部分代入到小鵬，高速駕駛部分交給正在逐步變強的NGP；停車場駕駛的開端是自動泊車，進階版是記憶泊車，終極版是自主泊車；而城市駕駛，預計今年要交付的P5上就會實現(xiàn)。

不過可能有的用戶和我們有同樣的疑問，泊車有泊車的感知系統(tǒng)、行車有行車的感知系統(tǒng)，在未來完全打通的情況下，是否可能存在重構的風險？

這個問題我們也拋給了肖志光，他說，小鵬目前是把這三套系統(tǒng)用同一套硬件系統(tǒng)去做的，所以傳感器和執(zhí)行器的數(shù)據(jù)可以共享，這也是為什么小鵬目前可以在三個場景下同時發(fā)力的原因。而軟件上之所以會有區(qū)分，是因為場景和需求不同，比如行車需要解決的是車輛和車道線的問題；停車需要解決的是十字路口、橫穿車輛和行人、逆行車的問題。

也就意味著，到那一天，真正意義上的無人駕駛，也就是將泊車、行車、高速三者不斷進行完善后的形態(tài)，那時候還需要打通的點可能只有一個了，三者之間的鏈接處，比如從停車場到城市駕駛之間，可能存在收費處，甚至可能需要交停車費、升起道閘等等。

等這些難點也都解決后，全自動無人駕駛也就來了。

說實話，還挺期待那一天的到來！