Xpeng Smart Driving Li Liyun: Wir befinden uns am Vorabend der Automatisierung, die Skalierungsgesetze des autonomen Fahrens bieten noch große Vorteile | Interview mit 36Kr

Schrift von丨Li Anqi

Redaktion丨Li Qin

Nach der Testfahrt mit Teslas FSD in den USA ist Li Liyun, Leiter des intelligenten Fahrens bei Xiaopeng, mit zwei Eindrücken zurückgekehrt. Erstens, das Tesla FSD ist in Nordamerika tatsächlich führend, aber er ist sich auch bewusst, dass man das Image von Tesla demontieren muss.

"Die Straßenverhältnisse in China und den USA sind sehr unterschiedlich. Wir verstehen die chinesischen Straßenverhältnisse und die Fahrgewohnheiten der Chinesen besser, während Tesla möglicherweise mehr über die Gewohnheiten der Amerikaner weiß. Es ist schwer zu sagen, wer stärker ist." sagt Li Liyun.

Wettkampf und Konkurrenz sind im Bereich des intelligenten Fahrens keine Neuheit. Im vergangenen Jahr sind Unternehmen wie Xiaopeng schnell in den Wettbewerb um das "landesweit fahrbare, Ende-zu-Ende"-intelligente Fahren eingetreten.

Ende Dezember plant Xiaopeng, die Funktion "von Parkplatz zu Parkplatz" auszuliefern. Das technische Modell wurde auf "ein Abschnitt, Ende zu Ende" aufgerüstet, um alle Szenarien abzudecken, einschließlich der langsamen Fahrt auf dem Campus, in Zukunft auch Parken, Autobahnen und sogar intelligentes Fahren im Ausland.

"Von Parkplatz zu Parkplatz" ist die technologische Hochburg im aktuellen Wettkampf des intelligenten Fahrens der Automobilunternehmen. Wie der Name schon sagt, hoffen die Autohersteller, dass Nutzer das intelligente Fahren bereits auf dem Parkplatz aktivieren können, das Fahrzeug langsam fahren, die Schranke selbstständig passieren, auf die Autobahn auf- und abfahren können, um schließlich den anvisierten Parkplatz zu erreichen.
 

Anfang Dezember beinhaltete die von Tesla an einige Testnutzer gesendete Tesla FSD v13.2-Version die Funktion des Starts aus dem Parkzustand, also die "von Parkplatz zu Parkplatz"-Funktion. Vor kurzem kündigte auch Li Auto diese Funktion an, und auch Huawei und Xiaomi werden ähnliche Funktionen bald herausbringen.

Der Prozess des intelligenten Fahrens hin zur vollständigen Automatisierung ist nicht über Nacht zu bewältigen, sondern setzt voraus, dass die Automobilhersteller anhand von technischen Durchbrüchen eine Vielzahl von Szenarien wie Autobahnen, Stadtgebiete, Parkplätze und Campusfahrten kontinuierlich abdecken. Nun ist dieser Schritt fast abgeschlossen.
 

Li Liyun äußerte ebenfalls, dass Xiaopeng sich nun am "Vorabend der Autonomie (des Fahrens)" befindet und im nächsten Jahr weitere Fortschritte bei den Fähigkeiten machen werde, "vielleicht zuerst bei den Max-Modellen wird Xiaopeng intelligentes Fahren schrittweise autonome Fahrfähigkeiten bieten."
 

Dies ist fast der erste inländische Autohersteller, der einen Termin für autonomes Fahren nennt.

Xiaopeng ist in der Tat eines der ersten inländischen Autounternehmen, das mit dem Label "intelligentes Fahren" ausgezeichnet wurde. Im Jahr 2019 entwickelte Xiaopeng in den Coupé-Modellen P7 die Hochgeschwindigkeits-NGP-Funktion, die sich an Teslas NOA orientiert.

Doch aufgrund des frühen Starts durchlief Xiaopeng fast alle technischen Routen und entwickelte sich von einer Abhängigkeit von hochpräzisen Karten zu einer kartelosen Option und anschließend zu Ende zu Ende. Im August 2023 erlebte Xiaopeng Drive jedoch das Ausscheiden der zentralen Figur Wu Xinchou sowie Teamturbulenzen, was Xiaopeng Drive in eine Verteidigungsposition brachte.

Im gleichen Zeitraum traten einige Mitbewerber schnell in den Massenproduktionszustand von fortschrittlichem intelligentem Fahren ein. Zum Beispiel Huawei, das massiv investiert und als erster das "landesweit fahrbare" intelligente Fahren eingeführt hat; und Li Auto, das aufgrund weniger Altlasten entschlossen auf die "Ende zu Ende"-Technologie umstieg, mit dem Übergang zu einer aggressiv "ein Abschnitt, Ende zu Ende"-Lösung.

Seit Mitte dieses Jahres versucht Xiaopeng Drive eine Rückkehr und einen Gegenangriff.

Kürzlich gab Li Liyun, Leiter von Xiaopeng Drive, ein Interview mit 36Kr, in dem er erläuterte, wie Xiaopeng KI in das intelligente Fahren integriert und nach der Standardisierung des reinen visuellen Fahrens technologische Gleichstellung und kommerzielle Schließkreisläufe erreicht.

Li Liyun sagte gegenüber 36Kr, dass die Entwicklung von Ende zu Ende bei Xiaopeng im April 2023 begann, als das Hauptziel darin bestand, sich von der Abhängigkeit von hochpräzisen Karten zu lösen.

Das Ergebnis war, dass Xiaopeng herausfand, dass, nachdem das "ein Abschnitt, Ende zu Ende"-Modell online gebracht wurde, Szenarien, die zuvor lange Zeit in Anspruch nahmen, wie spezielle Abzweigungen, Rechtsabbiegungen oder U-Turns, schnell gelöst werden konnten.

Im Mai dieses Jahres brachte Xiaopeng offiziell das "Ende zu Ende"-Fahrmodell auf den Markt, das aus drei Teilen besteht: dem neuronalen Netzwerk XNet, dem Regelkontrollmodell XPlanner und dem großen Sprachmodell XBrain.

Eines der Kernelemente, auf das sich das Ende zu Ende-Fahren stützt, ist Daten. Xiaopeng gab an, dass das Volumen der Trainingsdaten des Ende zu Ende-Großmodells bereits 20 Millionen Clips erreicht hat. Li Auto hat auch ihre Trainingsdaten für Ende zu Ende öffentlich gemacht, die derzeit etwa 8 Millionen Clips umfassen.

Über die Ausgangsdaten von 20 Millionen Clips sagte Li Liyun gegenüber 36Kr, dass dies dem früher anhand von Regeln gesammelten Know-how im Bereich des intelligenten Fahrens zugutekommt, da Xiaopengs aktuelle Datenerfassungs- und Trainingseffizienz hoch ist. Die Modellierung der Trainingsdaten kann durch das Echtzeit-Tagging von Fahrzeugregel-Erfahrungen und die präzise Sammlung der nötigen Segmente zur gezielten intensiven Szenariobetreuung erleichtert werden.

Er ist der Meinung, dass bei den umfangreichen Daten und der sich kontinuierlich erhöhenden Rechenleistung in der Cloud und im Fahrzeugbereich auf lange Sicht noch viel zu gewinnen ist.

Das sogenannte Scaling Law ist eine Gesetzmäßigkeit in der Branche für große Modelle und zeigt normalerweise an, dass größere Modelle, größere Datensätze und mehr Rechenressourcen eine bessere Modellleistung ergeben.

Das repräsentative Ergebnis von Xiaopengs "Ende zu Ende" Großmodell-Intelligentes Fahr-Lösung ist unter anderem die entschlossene Beseitigung der Abhängigkeit von Lidar und die ausschließliche Verwendung von reiner Visualität als intelligente Fahrtechnologie路线 Zum Beispiel hat Xiaopeng im neuen P7+ Modell standardmäßig eine reine visuelle Fahrlösung mit der AI-Adlerauge-Strategie verwendet.

Im Sektor bleibt jedoch auf absehbare Zeit die Hauptwahl, Visualität + Lidar als hauptsächliche Sensoren. Dazu äußerte sich Li Liyun gegenüber 36Kr und sagte, dass die Entscheidung für reine visuelle Fahrt tatsächlich auf der Grundlage des Prinzip der Erstenطب而 getroffen wurde 嘛

Ihn zufolge wird die Verkehrsumwelt, einschließlich Straßenschildern, Verkehrsschildern, Ampeln und selbst der Gestaltung der Straßen und Fahrzeuge vollkommentlich für Menschen geschaffen. "Das wichtigste Sensorsystem für den Menschen ist das Augenlicht, betrachtet man, dass reine Visuelle Lösungen die direkteste und effizienteste Methode zur Lösung eines Problems darstellt."

Xiaopeng erklärt außerdem, dass ihre AI-basierte pure visuelle Lösung basierend auf Adelergeh ein besseres Ergebnis als das menschliche Auge erzielt, indem sie große Lichtunterschiede und Gegenlichtszenarien gut bewältigen kann.

Auf der reinen visuellen Intelligenten Fahrstraße hat Xiaopeng Automobile beschlossen, diesen Weg vollständig zu gehen. Li Liyun sagte gegenüber 36Kr, dass ab dem P7+-Modell keine Unterscheidung mehr zwischen Max und Pro bestehen wird und stattdessen die vollständige AI Turing Intelligence Drive (NGP) Lösung als Standard verwendet wird.

Die verfolgt -13 Jahre 15