2022年夏天，大的動駕在一次工程車上進行城市NGP測試時，野心三亞外圍收費標準（電話微信181-2989-2716）三亞外圍收費標準快餐全套一條龍包夜何小鵬坐在主駕，裝自吳新宙坐在副駕。駛里吳新宙的鵬最壓力溢于言表，因為何小鵬是大的動駕來驗收成果的。
在廣州的野心城市道路上，他們測試了輔助駕駛無保護左轉、裝自繞道等多項能力。駛里何小鵬一邊點評城市NGP的鵬最表現，一邊叮囑吳新宙要對實測時暴露出的大的動駕問題務必改進。
意外出現了。野心
測試過程中，裝自他們遇到一輛出租車違規停車時，駛里輔助駕駛讓車停了下來，沒能及時繞行。何小鵬當即發問：“這個情況要怎么辦?”
吳新宙回答：“我們可以滴它一下”，話未落吳新宙又補充了一句：“遇到這種情況以后還是要讓司機接管。”
這段本來用作宣傳自家自動駕駛的視頻，后來被原封不動地放了出來。眾人看了都很意外，前面幾分鐘何小鵬和吳新宙還有說有笑，后面畫風一轉，成了CEO對技術團隊的臨時拷問。
01
尋找可以救火的那個人
2018年，常年待在美國硅谷的吳新宙買了張機票回國，決定實地考察下小鵬汽車，而這次考察將會完全逆轉他的職業生涯。
在和小鵬的獵頭搭上線之前，吳新宙是一個從來不理會獵頭邀約的人。
吳新宙本科畢業于清華大學電子工程系，之后到美國求學，在伊利諾伊大學香檳分校碩博連讀。博士畢業后，他進入了一家做4G通信的創業公司，后來這家公司被高通收購，吳新宙成為了高通的員工。
吳新宙經歷過高通的巔峰時期，那也是通信行業的黃金時代。
芯片行業崛起，高通的市值水漲船高，牛人遍地。3G時代到來后，高通四處撒錢投資，試圖開辟通信之外的市場。2015年起，高通有意收購在汽車芯片行業獨占鰲頭的恩智浦，all in自動駕駛。與此同時，吳新宙被委以重任，成為了高通自動駕駛負責人。
吳新宙本想在自動駕駛領域大干一場，可高通收購恩智浦一事因涉及“反壟斷”以失敗告終。那陣子，一向心態很好的他開始變得焦慮，他擔憂5G時代高通會被華為按在地上摩擦，危機感油然而生。
在一個關系不錯的下屬介紹下，吳新宙認識了正在幫小鵬挖人的獵頭，得知何小鵬正在重新尋找自動駕駛業務負責人。
何小鵬還是小鵬汽車幕后的投資人時，就想做自動駕駛，曾接觸過國內不少自動駕駛技術公司，比如2015年開始做量產自動駕駛的易航智能。易航當時正在給理想汽車首款量產車型做智駕。
只不過，那時的何小鵬還沒有清晰的規劃，直至加入小鵬汽車后決心要搞自研。何小鵬甚至揚言，如果招不到合適的人，他會親自出任CTO。
早年，何小鵬有特斯拉情結，幾番輾轉找到了曾為特斯拉搭建了機器學習團隊的谷俊麗，并將其招至麾下。
谷俊麗曾擔任芯片公司AMD的主任工程師，負責大數據和深度學習軟件的研發。簡歷上最突出的三亞外圍收費標準（電話微信181-2989-2716）三亞外圍收費標準快餐全套一條龍包夜一筆，就是作為傳奇處理器架構師Jim Keller人工智能夢之隊的骨干成員，和Keller一起加入特斯拉。
曾有傳聞稱，她在特斯拉時憑一己之力完成了特斯拉Autopilot 2.0一半的代碼。
2017年10月，谷俊麗出任小鵬自動駕駛研發副總裁，直接向何小鵬匯報。實際上，谷俊麗加入前，小鵬內部已有一個做L2的團隊，base在廣州，由肖志光負責。
肖志光是小鵬的第10號員工，曾在廣汽無人駕駛項目任職。小鵬的兩位聯合創始人夏珩和何濤也同樣出身廣汽，2015年底他們搭建了一個草創團隊后，肖志光隨即加入。
接觸過肖志光的人認為他心氣很高，性格很犟，在谷俊麗統率著小鵬自動駕駛研發時，肖志光曾有過一些微詞。再加上谷俊麗在硅谷的時間居多，對國內團隊的指揮效果不甚理想。因此，谷俊麗來了一年，只是在硅谷初步搭建起一個感知團隊。
何小鵬覺得進度太慢，再加上兩個團隊關系并不融洽，他有意從外部找一個新的負責人。
那陣子，何小鵬接連面試了近百個候選人，幾乎搜遍了自動駕駛領域的華人圈。其中最大牌的是時任百度集團COO、分管百度智能駕駛的陸奇。可何小鵬和這些候選人們，似乎沒有那種一眼就來電的感覺。
機緣巧合下，吳新宙認識了幫小鵬挖人的獵頭，也就有了吳新宙那趟歸國之旅。
何小鵬之前接觸的候選人，有要求先鏟除內部勢力再加入的，有提議只在硅谷做一個前沿研發中心的。總之，但凡有意向加入的都提出了各種條件。
而吳新宙不聊其他，只聊他對自動駕駛行業的看法，分析小鵬當前的困境并給出解決方案，以及后續會帶哪些人加入小鵬，這讓何小鵬對吳新宙好感倍增。
而站在吳新宙的角度，他也需要小鵬來找職業的下一個春天。自動駕駛在硅谷火熱后，吳新宙身邊不少人都轉行去做自動駕駛，原本一些做視覺的人，成為了香餑餑。吳新宙偶爾會感慨：“我入行晚了。”
而眼下，小鵬是一個不錯的機會。一個求賢、一個求主，二人相見恨晚。
于是，在何小鵬、顧宏地、廖清紅等人的共同游說之下，吳新宙在2018年年底加入了小鵬汽車，出任自動駕駛副總裁，接手了小鵬在美國和國內的團隊。谷俊麗雖和他同級，卻要向他匯報。
吳新宙無負何小鵬的尚方寶劍，很快就讓自動駕駛團隊煥然一新。
吳新宙先是從高通帶來不少人，比如原高通CR&D軟件總監Parixit Ahera、曾主導高通ADAS芯片設計方案的Benny Katibia，又陸續挖來了原Drive.ai聯合創始人王弢、LinkedIn技術負責人林一樹、百度Apollo成員李力耘、原宜高美研發負責人高炳濤等等。這些人不僅單兵作戰能力強，而且基本都有帶團隊的經驗。
吳新宙挖人，靠的是“人品”。何小鵬后來也和他說過，走得遠靠人品。和吳新宙合作過的人，對他的評價大多是“智商高，情商也高”。即使不再合作，吳新宙也能和對方保持友誼。
比如，還在高通時，吳新宙去過成都考察了在高精地圖深耕多年的宜高美，機緣巧合地結識了高炳濤。當即，吳新宙就在領英上關注了高炳濤。
到了要搭建團隊時，吳新宙刷領英時突然想起這號人物，立即和HR說：“你去把高炳濤搞定，我們的地圖不就搞定了”。
恰巧那段時間宜高美在國內的境況并不好，高炳濤很認可吳新宙，和他聊完就加入了小鵬，還把自己的老班子帶過來了，小鵬地圖團隊就此搭建完成。
到了2019年底，感知、規控和地圖三大團隊基本搭建完畢。小鵬自動駕駛的團隊規模擴大了一倍，從前一年的150多人變成了300多人。
并且，吳新宙還為新的團隊設計了新的分工方案：核心的算法團隊都放在美國。國內團隊則負責對每個模塊如何定義提需求，配合完成路測，再把問題反饋回去。
由王弢負責小鵬北美感知團隊、Parixit Aghera擔任圣地亞哥團隊負責人，主導傳感器融合、Vignesh Sethuraman擔任自動駕駛定位負責人、李力耘負責自動駕駛行為規劃、林一樹負責大數據團隊、高炳濤負責高精度地圖及SLAM。
最后，由吳新宙一人掌握全局，直接向何小鵬匯報。小鵬的自動駕駛版圖，進入了吳新宙時代。
02
控盤能手與路線之擇
如上文所述，有兩個關鍵因素決定了小鵬自動駕駛業務成敗，一個是吳新宙作為管理者的強自我約束，另一個是身為CEO的何小鵬保駕護航。
吳新宙三年前曾給出一個論斷：自動駕駛的終局只有兩條路，一條是top-down，直接從L4開始，自上而下地實現完全自動駕駛;另一條是bottom-up，從L2到L4，自下而上地逐步實現完全自動駕駛。
前者以Waymo、Cruise、Pony.ai、Momenta為代表，而后者以特斯拉為首。只不過，一開始L4自動駕駛技術公司更受追捧，國內的自動駕駛初創公司單輪融資基本都超過1億美元。2018年，摩根史丹利甚至給出Waymo高達1750億元的最高估值。
與L4自動駕駛技術公司截然相反，小鵬選的是從L2到L4的升維路線。先從簡單的功能做起，比如ACC(自適應巡航)、自動泊車，再到面向高速場景和城市場景的輔助駕駛。
小鵬自動駕駛感知團隊負責人王弢表示：“選對路線很重要，因為GPU就這么大。”
以感知架構為例，首先要考慮的是搭一個大網絡，還是把每一個任務都分成一個小網絡。從團隊合作的效率來看，小網絡往上疊加肯定效率更高。但不可避免會搶占算力，做無用功。
所以，在規劃之初，小鵬的方向就是盡量共享資源，保證各團隊之間不打架。
選擇升維路線，是吳新宙還未加入小鵬前就萌生的想法，這和何小鵬不謀而合。過去幾年里，直到城市NGP之前，小鵬自動駕駛的每一步棋都是按照兩人的設想落子。
現在，吳新宙總共管理著9個團隊，自動駕駛研發部、產品、測試、大數據等部門都向他直接匯報。沒有疫情時，他得中、美兩地來回跑。
在小鵬內部有一個玩笑是吳新宙24小時都在線，這顯然有夸張的成分。實際的情況是一天24個小時，小鵬自動駕駛團隊每個時段都有人在線。
因為跨地區和時差的緣故，小鵬自動駕駛團隊一般是早上發一個版本軟件，下午發一個版本。廣州團隊一醒來就可以測試北美團隊發過來的軟件，北美亦是如此。如果研發進度快，他們通常還會在晚上多發一個版本。
如今，小鵬自動駕駛團隊，從2019年初的300多人，增長到上千人。
團隊變大后，管理難度也隨之升級。吳新宙不會事必躬親，但他需要對各種細節做到心中有數。只要有一個動作不對，吳新宙能快速反應，分析出這個動作為什么錯了，是哪一塊邏輯不對，哪一條代碼造成的。
吳新宙在管理上表現出的游刃有余，和他在高通時的經歷密不可分。他挑起高通自動駕駛業務研發負責人的擔子后，必須讓美國、中國、韓國等地的5個團隊聯動，協同工作。比如，當他提出一個新的方案，就得想方設法同時說服高通的20多個SVP，而這些人隨時都可能反悔。
和在高通不同的是，到了小鵬之后，吳新宙只需要說服何小鵬一個人，就能得到一路綠燈。
大兵團作戰的經驗，加上何小鵬堅定不移地掠陣壓場，業內人士也大多驚訝于吳新宙人在硅谷，卻能讓中、美兩地的團隊配合得很絲滑，且少有摩擦。
除了操盤管理，吳新宙還幫小鵬上緊了效率的發條。
軟件迭代的速度必須快，每個人都必須提效。吳新宙曾經招過從某些L4自動駕駛技術公司出身的測試員，這些人技術能力沒問題，但工作效率完全達不到他的要求，后來就不再招了。
小鵬自動駕駛團隊有一條鐵律：測試不能停。廣州因疫情防控收緊時，短時間內無法恢復自動駕駛的實車測試。未雨綢繆的吳新宙提前安排了人手，到深圳、上海等地做實車測試，這才讓項目順利地走下去。
為了提高效率，吳新宙還嚴令禁止在車上debug，他認為軟件工程師在車上debug效率很低。另外一個原因是，這樣做會導致整個流程會不受控制，沒法測出是車自身的問題還是原始軟件出了問題。
這種“快”曾經達到了讓其他高管們難以置信的地步，比如吳新宙帶著團隊僅用400多天就完成了XPILOT 3.0的研發。
2020年4月，小鵬的爆款產品轎跑P7上市，這款車型為用戶提供了兩個版本的自動駕駛系統，分別是XPILOT 2.5和XPILOT 3.0。P7上市前，高管們都訂了車，但沒有一個人選擇有XPILOT 3.0的高配款，他們單純不相信這款號稱全棧自研的軟件能做出來。
因為那段時間，吳新宙既要大刀闊斧地調整自動駕駛團隊的組織架構，火速推進XIPILOT 3.0的研發，還得兼顧XPILOT 2.5落地，可謂分身乏術。
盡管相比于XPILOT 2.0，XPILOT2.5已經有了極大的進步，實現了自動泊車、ACC(自適應巡航)、LCC(車道居中保持)三大L2級輔助駕駛的核心功能，但XPILOT2.5用的仍然是博世的感知方案。
XPILOT2.5顯然不是吳新宙和何小鵬兩人想要的，全棧自研是他們的唯一目標。
小鵬為此付出的代價不小。自動駕駛團隊要在單顆芯片算力僅為30TOPS的英偉達Xavier上，完成高速NGP的研發。光是高速NGP這一項功能，小鵬就投入了300多人。在赴美IPO前，小鵬大約有1500名研發人員，其中有三分之一都是自動駕駛中心的人。
人紅是非多，P7一炮而紅后，小鵬和特斯拉的戰火卻越燒越旺，從因前員工引發的糾紛變成了隔空挑釁，馬斯克頻頻發推文，有意無意地提到小鵬汽車。
尤其是2020年11月，小鵬發布了以激光雷達為主的新架構后，馬斯克當即發推文調侃：“他們有我們的舊軟件，卻沒有我們的神經網絡”。氣得何小鵬直上火，馬上發微博回敬：“明年開始，在中國的自動駕駛你要有思想準備，被我們打得找不著東，至于國際，我們會相遇的。”
何小鵬放狠話的底氣來自于他對小鵬自動駕駛能力的自信。他非常清楚，自己唯一要做的事就是保證這項業務不受到干擾。
即使是2019年，小鵬已經在ICU門口徘徊時，自動駕駛方面的研發投入也沒有大幅降低。在這一年小鵬的首個科技日，何小鵬還親自上場，心潮澎湃地講智能汽車的未來和小鵬智能化的藍圖。此后，每年的“1024”成了小鵬披露其自動駕駛和智能座艙的關鍵節點。
到了后期，何小鵬不直接管自動駕駛業務，鮮少會像這樣跳出來自證些什么。因為他明白只要有吳新宙這根定海神針在，他大可放心。
讓吳新宙定下的目標得以逐步實現的還有一人——小鵬前自動駕駛產品總監黃鑫。
黃鑫是一個很有靈氣的產品經理，吳新宙形容其是“小李飛刀”，人狠話不多，遇到問題后他能精準擊中要害。為了摸清用戶的需求，黃鑫沒事就會往車里鉆，開了上萬公里路。
吳新宙和黃鑫，一個管技術，一個負責推進產品落地，是不錯的拍檔。黃鑫在小鵬期間， 最大的功績是推動了高速NGP和記憶泊車項目的落地。
到了2021年底，黃鑫離開了小鵬，加入蔚來汽車。黃鑫走后，產品總監的位置空缺了一陣，后來由原互聯網中心的副總經理劉毅林頂上。
如今，劉毅林從座艙產品轉到自動駕駛產品將近一年。初到自動駕駛中心時，他驚覺一個技術團隊竟然會如此積極地響應一個業務目標。
“很多公司的研發團隊都偏保守，需要自我保護，設定的目標非常穩妥，是能夠得著的那種。這里講使命必達，承諾在幾月幾號做到某件事情就一定會搞定，不給自己任何退路。”
敢承諾，也是吳新宙給何小鵬的初印象。吳新宙到小鵬后，先是信守承諾地帶來了人馬，又迅速搭好了團隊，選定了技術路線后就再也不回頭。
過去的五年里，何小鵬和吳新宙君臣一心，讓自動駕駛中心成為了小鵬這艘巨輪上最堅固的帆板，也成為了屏蔽外界紛擾的世外桃源。
不少自動駕駛領域的獵頭透露，第一梯隊的主機廠和tier1都傾向于要小鵬的人。薪資待遇比小鵬高的車企比比皆是，但他們接觸過的候選人，卻都很難被撬動。
03
三次豪賭始末
高速NGP、城市NGP和XNGP
2021年1月26日，小鵬向所有用戶全量推送了高速NGP。身在國內的項目總監馬君松了一口氣，他忽然覺得自動駕駛已經做成了，可以先躺兩天。
馬君對于業內普遍認為小鵬自動駕駛搶跑友商一事，是后知后覺的。
他清楚地記得，2020年的“1024”，他們僅僅是向參會的媒體們展示了高速NGP的工程版，馬君認為當時的軟件還存在不少問題，在場者卻紛紛驚嘆：“高速NGP居然能做出來。”
驚嘆的原因在于，做高速NGP的這套方案時，小鵬還沒用上激光雷達，依靠的是純視覺的能力。
可還沒等馬君躺下，團隊又開始著手城市NGP的研發。小鵬自動駕駛團隊的研發節奏，是某一代產品進入大規模量產后，一定會同時開啟下一代產品的研發。
在全量推送高速NGP之前，團隊內部就在討論城市NGP的事——城市場景才是用戶每天都要面對的高頻場景，也是各家自動駕駛能力高下立見的角斗場。
此時，小鵬的自動駕駛團隊仍用著那顆算力僅為30 TOPS的Xavier芯片。要在Xavier上做城市NGP，吳新宙一開始有信心，但其他人心里沒底。
高速NGP依靠高精度地圖很快就能量產，主要解決的是感知層面的問題，但城市NGP要解決的大部分都是規控問題。他們只能一點一點壓CPU性能、調架構，絞盡腦汁才讓城市NGP順利跑起來。
后來，Xavier已無法承受愈來愈龐大的算法系統，小鵬不得不切換新的計算平臺，重構算法。用上算單顆算力為254 TOPS的OrinX后，規控團隊在半年內把規控代碼重寫了一遍。
不過，在城市NGP的研發上，自動駕駛團隊破天荒地慢了下來。疫情所致，地圖資質卡在審核上，城市NGP推遲了幾個月，直到2022年9月才向用戶首次推送。
反觀同行，就在小鵬正式向用戶推送城市NGP不久后，華為向極狐阿爾法S HI版用戶推送城區NCA。今年，理想宣布了要在年底完成100個城市的城市NOA落地推送，蔚來也即將正式推送NOP+。城市NOA(導航輔助駕駛)如同烈火烹油，一路從2022年燒到2023年。很難否認小鵬在這一局中，先贏了一步棋。
正式推送城市NGP前，馬君在網上看到一條評論，大意是“小鵬自動駕駛做得好，但方向做錯了，將來不用高精地圖了”，矛頭指向“無圖化”。
在小鵬研發城市NGP期間，“重感知、輕地圖”甚至是“去高精度地圖”的論調在已經在車圈漸成氣候。
車企走向“無圖化”，更多是迫于成本和外部壓力。采用高精度地圖成本高昂，拋開成本不說，因為政策、法規層面的問題，國內開放高精度地圖的城市屈指可數，且放開的速度也比車企預計的晚一大截。
再者，圖商提供的高精度地圖的圖像質量和更新速度，遠遠無法滿足訓練自動駕駛神經網絡的要求。圖商一個季度更新一版高精度地圖的速度，在車企看來還是太慢。
在城市導航輔助駕駛上，小鵬已奪得先手。眼下角斗場中的對手們卻試圖另辟了一塊新戰地，要在去高精度地圖的擂臺上一決高下。
小鵬無法坐以待斃，吳新宙做了一個果斷的決定：自研不需要高精度地圖就能實現全場景輔助駕駛的新一代架構——XNGP。
2022年上半年，小鵬引入基于BEV的XNet網絡，2022年底就進入了量產階段。
XNGP的一大亮點是引入了新的感知架構XNet。在引入XNet之前，小鵬的感知系統采用的是多相機的輸入方式，通過車上的8個攝像頭實時采集到2D圖像，但輸入到AI系統中的圖像都是單張的靜態圖片。
問題是現實世界是3D的，輸入的圖像必須再經歷一道2D轉3D的工序。在AI眼里，單張圖片之間是沒有時間順序的，AI無法得知圖片中物體的歷史運動軌跡。
引入XNet后，小鵬的感知系統輸入的不再是單幀的圖片，而是一個短視頻，AI可以直接得知交通參與者的大小、位置、姿態、具體的速度等。在XNet的加持下，用戶可以通過車上的SR(智能輔助駕駛環境模擬顯示)，看到駕駛過程中周圍的環境，擁有上帝視角。
Xnet帶來的好處顯而易見，卻是吞噬算力的黑洞。在最初的實驗中，僅運行Xnet就要用掉單顆Orin X芯片接近122%的算力。
吳新宙吐露過，僅用一顆orinx芯片運行XNGP是遠遠不夠的。某自動駕駛技術公司的負責人李銘同樣表示，僅運行BEV+Transformer至少要消耗單顆Orin X過半的算力。
解決算力問題，最簡單粗暴的方式就是堆硬件來解決軟件問題。所以能在不改變硬件配置的情況下實現“無圖化”，這是所有人都夢寐以求的。
最終，小鵬的XNGP順利地在2顆Orin X上跑起來了，英偉達的人聽后大吃一驚，因為有的車企用了4顆Orin X，城市導航輔助的不少功能依然跑不動。
把算力資源的占用率壓縮到極限，直到XNet的動態網絡的算力占用率壓到9%，這是小鵬已經做到的事情。
但XNet的靜態網絡比動態的復雜，用了多層Transformer模型，優化工作直到現在仍未停止。
馬君表示：“優化可以永遠做下去，但誰家研發效率越高，優化的時間就越多，比拼的是速度和加速度。”做得快，意味著功能調通后才有更多的時間優化。
在平衡場景、算力及工程化之間，必須做出取舍。比如有些復雜場景暫時搞不定，小鵬會把這些場景降級或者直接讓用戶接管。體驗過小鵬輔助駕駛的人，之前大多都覺得小鵬自動駕駛的風格偏保守，不激進，求的是穩重。
而在G6開啟小范圍的試駕后，小鵬得到的反饋更多是“自動駕駛能力更加接近老司機”。
評價自動駕駛能力高低與否，小鵬內部有一套嚴密的體系。最底層是KPI，包括接管率、降級、減不減速等每家自動駕駛公司都會用的評判標準。
往上一層是“老司機專項”，對軟件駕駛行為和人類司機操作的偏離進行評價。內部設立這個專項的初衷是通過仿真，讓軟件學習人類的駕駛行為和習慣。
在這兩層之上，是產品總監劉毅林的把關和其他產品經理的上車報告。最頂層則是以何小鵬、吳新宙為首的團隊骨干們，每次發新版本軟件后，最真實的上車體驗。
城市NGP全量推送后，何小鵬不再是“抽檢”。在每天上下班用完城市NGP后，他都會給自動駕駛產品總監劉毅林發兩三條長語音，提出軟件可以改進的地方。
何小鵬對小鵬自動駕駛的期望很高。他曾對外表示，小鵬內部有個要求，自動駕駛的技術要每年提升一年的駕齡。也就是說，到2024年小鵬的自動駕駛要達到人類司機四、五年左右的駕齡。
回過頭來看，小鵬之所以能快速地切換計算平臺、進攻“無圖化”，仰仗的是技術中臺堅若磐石。吳新宙堅定不移地認為，自動駕駛下半場拼的不是算法，而是效率和體系。
拼效率，需要多線程作戰的能力。鮮為人知的是，在研發XNGP期間，小鵬的自動駕駛團隊還在兼顧CNGP和HNGP的研發，并且試圖把XNGP的能力下放到高速和城市場景，讓P5、P7i的用戶僅通過OTA就能體驗到高層級的輔助駕駛能力。
拼體系，需要深厚的技術中臺。何小鵬和吳新宙常常和旁人提起，小鵬自動駕駛有很強的數據閉環，大致可以分為三部分：特殊案例、高精度地圖和全自動標注。
高精度地圖方面，小鵬身后有高德鼎力支持。
小鵬汽車對云的投入很大，前期一年投入能達千萬元，光是標注團隊就有600多人。2022年，小鵬和阿里合作，在烏蘭察布建了國內首個智算中心，設備半買半租，至少花了數億元。
多位業內人士指出，小鵬之所以能在業內無出其右，其中一個重要的因素是小鵬在硅谷、圣地亞哥、廣州三地辦公室有上幾百人的團隊，整整做了4年數據標注。后來小鵬還建了一個自動標注系統，引入了Transformer架構后，訓練模型半天內就能完成一次迭代。
為了獲取價值更高的行駛數據，何小鵬和吳新宙在2022年下半年，把Robotaxi業務推到了臺前，想通過這一方式來積累自動駕駛的行駛里程，從而提升自動駕駛系統的泛化能力。
看似不計成本地投入自動駕駛背后，是小鵬試圖把護城河越修越深。高速NGP難以拉開差距，于是他們把火力對準了城市NGP，“無圖化”席卷后他們又端出了XNGP。
對于小鵬而言，只有走過最難的拐點，安全過彎后，才有機會吃到后面無盡的紅利。
04
何小鵬會賭對嗎?
小鵬是選擇全棧自研、最早一批想吃螃蟹的人。但全棧自研的問題在于，太燒錢，而且付出的代價遠超回報。
僅從財務角度來看，選擇全棧自研自動駕駛，ROI極低。P7上市時，小鵬靠一套售價2萬元的XPILOT 3.0，賺了8000萬元。這項收入被小鵬寫進了2021年Q1財報，曾讓二級市場的投資者們為之一振。
但2021年Q1后，小鵬不再公開自動駕駛軟件的收入;P7上市后，小鵬在后續的新車上不再同時提供新、老兩個版本的輔助駕駛軟件，只提供最新的版本;2022年5月起，小鵬干脆取消了自動駕駛軟件收費;到了2023年下半年G9上市后，XPILOT智能輔助駕駛系統變成了全系標配。
余聞是P7的首批車主，在P7上市時他多花了2萬元選裝了XPILOT 3.0。“我當初就是奔著智駕能力去的。我們這批車主最后都成了炮灰，更新Xpilot3.5時，因為硬件不支持，就沒有辦法體驗新功能。再后來，軟件都免費了。”
輔助駕駛軟件免費是小鵬在進行了多次用戶調研后，才做出的選擇。眼下，一個不容忽視的事實是：自動駕駛付費還處在前夜，是用戶的癢點但不是痛點。要讓自動駕駛從成本單元轉變為利潤單元，不只是小鵬，其他車企同樣需要花更長的時間教育市場。
2023年3月31日，小鵬向廣州、深圳、上海這三個開放了高精度地圖城市的G9、P7i用戶，推送了XNGP智能輔助駕駛第一階段能力，用戶可以體驗點到點的城市NGP功能。
該功能宣布推送后，二級市場的反應最為敏銳，小鵬的股價立即有所回升，一周內小鵬美股、港股的股價均飆升超過10%。
這是何小鵬與吳新宙的一次階段性勝利，二級市場再一次為小鵬的自動駕駛能力而振奮。
2023年年初，何小鵬曾在內部有一個講話。
他說：“下一個五年，智能化一定會成為真正的用戶的痛點，一定會成為小鵬客戶購買小鵬、關注小鵬、喜歡小鵬的首要選擇。”
何小鵬賭的是自動駕駛的終局：用戶會為智能化能力買車。所以在終局來臨前，小鵬不可能，也舍不得輕易走下牌桌。
今年以來，小鵬毫無保留地亮出了底牌，耗費5年時間、累計研發投入百億的「扶搖」架構被推向臺前、基于扶搖架構研發的新車型G6上市在即、被內部視為最強輔助駕駛的XNGP釋放了第一階段的能力。
這是小鵬自動駕駛“眾人抱薪”之后的結果，是一場集體智力的交付。外界可以說，小鵬做自動駕駛是為了估值、為了銷量。但僅從自動駕駛自研的結果而言，這件事情小鵬正在走向更高的段位——在5月下旬雷峰網在廣州的一次試駕過程中，小鵬G6已經可以在城市NGP的測試里，繞開障礙物，幫吳新宙緩解去年的尷尬。
圣經里有句話：“要進窄門，不要進寬門。寬門易進，所以人多，但必至滅亡，窄門里人少，方得永生。”
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