- 轉發 @本諾__: 小鵬汽車昨天宣佈了新的城市推送計劃。
243城。
推送速度可以稱得上是斷層第一。
那麼這種速度的來源是什麼？我們回到小鵬的XNGP的架構上來
這可能要溯源到一篇採訪，那時候XNGP剛剛推送給媒體用户，進度大大超出了友商團隊的意料。
大概可以得出結論。
視覺實時感知靜態地圖 + 城市策略輔助
分別是什麼意思？
為了滿足更好的泛化性，和對城市地圖變化的適配性，去掉高精地圖之後，對靜態感知提出了更高的要求。
實際上BEV靜態地圖的構建，目前也是靠神經網絡實時檢測（類似 圖一 圖二）來完成的。
在上帝視角，直接繪製出局部位置的地圖，再提供給下游進行規劃控制。
大致來看，整個靜態地圖的構建網絡見過的路口越多，對地圖的繪製就越準確，泛化性就越好，腦補能力就越強，再加上SD 導航地圖，進行地圖信息補充，能夠提供高泛化性和靈活性。
也就是説，就像我們開車時，某些看不清楚的路口，我們可以靠一些經驗能夠想像出這條路的基本走向，加上車機的導航地圖，出錯的概率可以控制在相對較小範圍內。
但是還是有可能出錯，一個城市從來沒開車去過，很多規則時不一樣的，例如可變車道王國杭州，進城時，最好有人告知，需要注意可變車道。
回到智能駕駛系統時，加上靈活性更好城市策略輔助，例如某條路是不允許右轉的，例如某條路雖然很寬，但是也不是機動車道，這些都需要每個城市有一個自己的指導書。
從這個角度看，這種系統設計策略也非常類人。
國內城市的多樣性我相信會有上限，城市的覆蓋度很有可能不再是線性提升，而是冪級。
這是去高精地圖，相信AI 泛化性的魅力。
將地圖繪製在神經網絡裏，讓城市記憶在億萬參數裏。
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via 於欣烈的微博