特斯拉|把小鹏P7开上高速，它竟然自己跑起来了！( 二 )
但当它逐步实现车速平稳控制、开始自己打开转向灯、变道之后 ， 车上人员的心理就会慢慢放松 ， 因为整个超车、变道的过程表现的真的很像一个老司机 。 实际驾驶中经常遇到的一个场景是：最左侧的快车道有慢车行驶 ， 而中间的行车道则是空闲的状态 ， 此时NGP会自动像中间车道并线 ， 完成超车后再回归最左侧的车道 。
高精地图+实时监测 ， 一条通向自动驾驶的捷径
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匝道行驶
据现场的工程师介绍 ， 小鹏的NGP系统将在明年年初实现向车主进行推送 ， 并且后续将会进行一轮从广州-北京的高速长测 ， 按照预定的目标 ， 小鹏P7将在高速自主领航驾驶系统的辅助下 ， 完成这段长途旅程的“自动驾驶” ， 过程中人为介入系统的次数有望控制在3次以内 。
整套NGP系统30公里的高速路段体验下来 ， 在路况良好、车辆密度较低的情况下 ， 实际的驾驶感受其实和走上轨道的高铁差别已经不大了 。 只不过按照目前的法律法规仍然需要驾驶者观察道路情况、坐在驾驶位、系好安全带并手握方向盘 。
体验中 ， 钛媒体也发现 ， 这套系统目前也有几个比较容易出现人为干预的场景 ， 比如驶入曲率较大的匝道、并入车辆密集的主路 ， 一方面是驾驶者对于系统的信赖程度会下降 ， 另一方面是系统也有一定几率触发手动驾驶接管 。
另外 ， 对于复杂路况与超车时机的判断 ， 也仍然是整车厂商要长期面对的问题 ， 无论是特斯拉的NOA、小鹏的NGP还是蔚来的NOP都无法对这个问题给出完美的解决方案 。 可以说在真正的拟人化神经计算网络出现之前 ， 这个问题都是“无解”的 ， 因为对于机器而言 ， 它始终只有“执行权”而非“判断权” 。
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自动变道
要知道现有的车辆操作无论多么的“拟人化” ， 但是其背后都是基于固定的算法逻辑来实现的 。 也就是说对于特殊情况的判断只能通过预设方案来解决 ， 在这种情况下 ， 车辆能够获取的周围环境信息越多 ， 也就意味着其在应对措施的选用上越精准 ， 对于人类自身而言 ， 思维具备“应变能力” ， 但对于车辆而言 ， 需要的是数据与匹配方案的支撑 。
以此为前提推断下去 ， 在同一场景能够提供给主机的数据量 ， 就成为了整个自动驾驶环节中最关键的一环 。 这也是为什么主机厂在各类传感器、车载芯片上不断做加法的原因 。 前面也提到 ， 小鹏开发的这套NGP系统 ， 核心的数据来源有两个：高精度地图与实时的车辆感知数据 。
目前行业内当然也有其他的解决方案 ， 比如特斯拉的NOA就是以车辆感知数据为主的 ， 以生活中的实际路况来看 ， NOA在遇到雨雪、路面标识不清的情况下 ， 更容易出现判断失误 ， 而小鹏的NGP与蔚来的NOP从当下的发展来看 ， 更加迅速也更加符合实际的道路状况 ， 可以有更多的本地数据作为车辆判断的依据 。
但也不能因此得出高精地图+实时监测的方案一定是未来自动驾驶的最终道路 ， 因为它也有着自身的局限性 。 比如高精度地图的覆盖范围与更新速度能够完全符合实际环境 ， 另外一点是长期依赖高精度地图 ， 势必会导致地图信息与实际监控数据间出现出入 ， 此时还需要系统快速做出取舍 。
总的来说 ， 小鹏P7目前展示出的这套NGP工程版系统 ， 将自动机驾驶的落地场景又向前推进了很大的一步 。 今后在高速路段需要高度集中精神驾驶的时间会进一步缩短 ， 对于长时间的高速行驶的安全性 ， 有了多一重的保障 。
也许机器把人解放的那一天 ， 就要来了 。
（本文首发钛媒体APP ， 作者/邓剑云、编辑/项欧）
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