全场景语音、记忆泊车、NGP，5分钟带你回顾小鹏的1024的智能化
10月24日，一年一度的程序员日，但今天我们要说的不是它，而是同在10月24日举办的“小鹏汽车智能日”。
今年的小鹏智能日回到了何小鹏的母校——华南理工大学，场地不是很大，但讲的东西却很有分量。这篇文章将用几分钟的时间，带你回顾小鹏的1024智能日，所展现出的智能化野望。
可能是中国最好用的智能座舱
在谈备受期待的NGP之前，小鹏先讲了讲自己的智能座舱。相信很多人曾与我一样，对这个概念的印象还很模糊，似乎大屏+联网就可以称得上“智能”了。
但小鹏显然不这么认为，先看演示：
视频不长，但很惊艳。需要特别注意的有这几点：
演示全程只说了一遍唤醒词“你好小P”
多次打断小P并继续成功识别命令
前后语义关联，例如将邓紫棋的《喜欢你》换成Beyong的版本
精准控制，如将空调设置为吹头、避人吹
所见即可读，屏幕中出现的字均可通过语音控制点击，例如音效设置
当然，在活动现场还演示了更多炫技操作，如精准到1%的车窗控制、声纹识别、语音翻页、无意义命令忽略等等。
这一切都在向我们提供一个信息：小鹏的语音助手可能是中国最好用的语音助手。这意味着，所有以往需要用手按下、点击、滑动的操作，现在都可以通过语音实现，你的任何一只手再也没必要离开方向盘，目光也无需从道路上拿开。
人机交互方式已被革新。
在革新交互之余，小鹏还对车机的内容生态进行了丰富。例如针对中国复杂路况设计的车载导航，可以实现道路拥堵路线重新规划、长途导航规划、充电规划手机APP地址发送车机等等便捷操作，手机支架从此成为多余。
足够好用的智能系统+足够好用的语音助手，这可能就是中国最好用的智能座舱。
可能是中国最好用的领航辅助驾驶
现在来说说NGP。
关于NGP可以实现的功能这里就不再赘述了，之前已经提过很多。目前市面上真正推出领航辅助驾驶系统的已有两家：特斯拉和蔚来。而小鹏的NGP作为先发声、后推出的一家，势必要有其独特的优势才能赢得消费者的认可。
对于领航辅助类系统来说，优势无非体现在三个方面：精度、策略、舒适度。
舒适度最好理解，如果在领航中变道、变速不知轻重缓急，让乘客产生不适感，那么这套系统就是不合格的。
而精度和策略，才是真正体现系统优劣的地方。
我们先来看一段NGP与NOA的对比吧，视频来自小鹏官方。
可见，在与NOA对比行驶同一路段时，NGP的表现更稳定也更合理。
首先在进入高速时，NOA出现了压线变道的情况，难道是美国的公路没有设置导流线？求解答。反观小鹏P7，NGP的变道则比较稳健，但时机略晚，显得就比较保守了。
在演示中NOA还出现了一次比较严重的失误，偏航进入了服务区。
从演示中可以看出，该路段限速40，车速并不快，且地面提前有标识，有足够的变道时间。但即便旁边没有车时，NOA依然没有提前变道，最终遇到了长实线，被迫驶入了服务区。
对于NOA的这个情况，猜测有两种可能的情况：1.NOA不熟悉纵向减速标线，导致不敢变道；2.由于众所周知的原因特斯拉没有国内的高精地图数据，所以压根就不知道这里要提前变道。
从对比的全程可以看出，在领航辅助类系统最常用的高速公路工况上，NGP体现出了优于NOA的稳定性，这与小鹏的自动驾驶技术支持高精地图、立足于自研和本地化是分不开的。
同时，小鹏还额外放出了一段在雨中夜晚使用NGP的演示，这也说明了NGP具有全天候工作的能力。
可见，拥有高精地图的小鹏在领航驾驶系统上凭借精度更高的定位系统、地图数据，以及自研的本地化程度更高的决策系统，在现阶段可能是中国最好用的领航驾驶系统。
唯一遗憾的是，按照最新的规划，带有NGP功能的XPILOT 3.0将要2021年初才能正式开放给车主，与去年发布的规划相比稍慢了些。
可能是中国最好用的自动泊车
在上半年的P7发布会上，小鹏曾透露过一个名为“停车场记忆泊车”的功能，宣称可以解决用户最后一公里的自动驾驶。如今，我们终于可以窥得它的全貌。
照例，先看演示：
这也是一项颇为炫技的功能，它主要有以下几个关键点：
停车场绘制，可以在有限的几次常规停车后完成对停车场车位的记忆。
车辆和行人的自动避让，并且非常智能，如果检测到障碍车辆已主动避让，小鹏则会绕行通过。
常用车位记忆，并自动记录停车路线。
不依赖停车场改造，全部依靠车辆上的传感器，实现更高的通用性。
可以说小鹏对自动泊车进行了升维：其他拥有自动泊车功能的汽车，仍然需要车主将车辆开到车位附近，而这对于某些设计复杂的停车场来说依然是十分痛苦的。而停车场记忆泊车则是有可能真正解决“最后一公里”的自动驾驶。
进入停车场、开启自动泊车，然后等待下车。这可能将是中国最好用的自动泊车。
由内而外的智能，基于全栈自研
交互的智能、驾驶的智能，可以说小鹏的智能将是由内而外的。在小鹏看来，这些智能化上的成果，主要要归功于小鹏的“全栈自研”。
所谓全栈自研，可以通俗理解成“全方位”自研。如果以自动驾驶为例，则意味着不仅基于车端的感知、定位、规划和控制等模块的自研，更要在数据通路及云端数据采集与标注、分布式网络训练等方面自研，这样才可形成数据和算法的全闭环，并为其快速的功能迭代打下坚实的技术基础。
在XPLIOT 3.0早期的一次测试中，研发团队发现车辆的感知系统漏掉了一个斑马线上走路的老奶奶。经过分析，发现原因是这个老奶奶拉了一个买菜的小车。对于XPLIOT的算法来说，一个拉着小车的行人既不符合行人的特征，也不符合自行车的特征，更不符合三轮车的特征，是一个新出现的东西，自然无法识别。
查到问题所在之后，小鹏的研发人员立刻更新了算法，对神经网络进行了训练，并通过OTA对车辆端的系统进行了更新，这时XPLIOT 3.0就可以识别到这类拉着小车的行人了。
这就是一个全栈自研的优势案例。小鹏汽车自动驾驶副总裁吴新宙博士直言：自动驾驶的全栈自研量产能力是小鹏汽车的核心优势，目前在全球只有两家企业拥有此能力。
在活动开场，小鹏安排了一项关于“汽车大于智能还是智能大于汽车”的辩论赛。但其实这一辩论并无意义，因为汽车的智能化与产品力并非冲突项，汽车的智能化程度高不代表车本身造的不行。
在笔者看来，在车造的足够好的基础上，智能化才是未来真正决定一款车受不受欢迎的决定性因素。就像手机从功能机向智能机的转化一样，现在已经没有多少人在意这款手机能否接打电话，而是更原因为了更流畅的系统、更厉害的相机、更智能的语音助手买单。
从现在看，电动化依旧是衡量一个车企能否生存到下个十年的决定性因素，而在下个十年，决定一个车企发展高度的因素，则必定是智能化。
小鹏的智能化野望，在其官网的slogan中已有了十足的展现——做更懂中国的智能汽车。而从目前的进展来看，小鹏的全栈自研、立足中国，将是小鹏野望的强力支撑。
