何小鹏在 1024 汽车智能日上说「将挑战广州到北京全程 NGP 辅助驾驶」时，NGP 本身还在工程版阶段——小鹏的部分工程车才有相关软件；那些预埋了 XPilot 3.0 硬件的 P7 量产车当时连定速巡航都没有。「辅助驾驶」菜单里是蓝光闪闪的四个字：「敬请期待」。那时，距我前几天在泉州准备用 NGP 把车开到温州，只有不到五个月。

五个月足够走完工程版→Beta 版→正式版的流程了。

我完全不怀疑 NGP 能做到。参加 Beta 版试驾前，我就听说已经有 NGP 工程车成功跑完了广州到北京的长途；小鹏最看重的指标——「要求驾驶员接管率」也低于自动驾驶中心的预期，每一次要求接管工程团队也分析了原因。所以这次 3000+km 从广州到北京的长途测试，应该也很简单……

……吧？

路上简报

小鹏事后统计的结果显示，这一天十多辆 P7 变道超车、出入匝道和隧道通过成功率，都在 90% 以上，百公里接管次数平均为 0.67 次。需要注意的是，这组数据是在天气状况恶劣的条件下获得的。不过，应对恶劣条件是 NGP 开发过程中最早解决的技术问题之一，视觉+毫米波雷达的组合冗余度也足够。

我印象比较深刻的一次要求介入是在某个匝道，前面的大货车扬起了遮天蔽日的水雾，无法看清前方匝道的车道线——正好那个匝道有两条不同的车道，我们要并到右边去，这时候 P7 看不到路，于是提醒我们介入。后来我们超越大车，NGP 又恢复工作。等到我负责的下午路段，只要能用 NGP 的地方，系统的工作都非常稳定——哪怕是弯道很多而且很急的地方，哪怕是日落时分，哪怕雨仍然很大。

偶尔，我们会遇到「高德高级驾驶辅助地图」，aka 高精地图覆盖不全的路段，NGP 会让车辆保持在有地图数据的车道里。最夸张的一次，三车道高速公路只剩一个超车道有数据，P7 在 NGP 引导下也一直保持在唯一有数据的车道内行驶，也不会要我接管。

正如之前自动驾驶中心的黄工和我们说的，NGP 还会根据当前环境，例如雨刷是否开启或摄像头是否监测到桩筒，来判断当前行车环境，并发出相应的「天气不好」或「小心施工路段」的提示，遇到桩筒密集的区域还有可能通过拉紧安全带的形式，警告驾驶者注意行车安全。

我对这个细节印象最深刻，这时候的 P7 真正让我感觉，它对外界环境有感知、能判断，这辆车是真正有智能的。也许这种细节会成为以后判定所谓「智能汽车」的标准也说不定呢，对吧。

NGP 正式版的动作、逻辑延续了 Beta 版偏保守的设定，在试驾 Beta 版的时候我对此不是很理解，因为感觉它不够果断。但真正跑长途的时候，随着驾驶员精力消耗、注意力减弱，人对机器各种动作的心理承受力是在下降的，这时候偏保守的逻辑恰恰能让人安心——例如遇到大车可能越线并道时的一次刹车，就会让驾驶员的安全感强一点。

不过保守也不都是好事——例如在隧道里，NGP 将车辆统一限速为 80km/h，哪怕隧道本身限速是 100km/h。我理解这样的设定是为了安全，不过，如果被堵住的后车司机不是选择减速跟车，而是跨越实现超车再并线回来的话，安全风险反而是提高的。这也说明 NGP 的逻辑还有提升的可能，毕竟眼下高级驾驶辅助系统要做的事情，比原来的驾驶辅助多得多，特殊场景、与其它车辆的互动也是必须考虑的。忘掉那些「自动」吧。

泉州-温州的路段由于多种原因，不是被「高德高级驾驶辅助地图」aka 高精地图 100% 覆盖的，一些地方甚至车载电子罗盘都无法工作而出现定位飘移，这时用不了 NGP，我们就必须在 LCC（自适应巡航+车道居中+被动打灯变道，相当于 XPilot 2.5 的功能）状态下驾驶 P7，正好给我一个比较常见的高级驾驶辅助功能和 NGP 这种「导航辅助驾驶」的机会。

我的结论是，没有接触过 NGP 的驾驶者，很可能对 NGP 的主要功能没啥感知，但只要用过，再回到常规的驾驶辅助就有一点「回不去」的感觉。NGP 在常规高级驾驶辅助的基础上，将：

- 根据路段法定限速调节巡航系统车速；

- 寻找车速最快的车道并手动变道，超越慢车再继续旅程；

- 根据导航提示准备进入匝道、驶离或切换高速……

这几个动作实现了自动化，让驾驶员将精力进一步分配给注意路况上。可以说，NGP（和它的同类系统）进一步分担了驾驶员的思考压力，尽量减少了长途对驾驶员的脑力消耗。

目前的高级驾驶辅助系统无论注重方向如何，它们眼下能实现的都是在简单、长期、枯燥的驾驶操作中协助驾驶者，让人负担自己最擅长的「突发情况处理」环节。小鹏的 NGP 就是这种思路的一大体现。

红绿灯建模，或「我们与自动驾驶的距离」

我对各种高级驾驶辅助系统对外物的建模很感兴趣。以前的驾驶辅助系统，往往只会给摄像头建立车辆、自行车和行人的模型，这就可以完成基础的辅助工作了。如今的高级驾驶辅助系统可能还会增加桩筒、水马的模型。模型越多，代表系统能识别的物体更多，对世界的理解更丰富——当然基本意味着系统性能更强。

桩筒、水马的模型是在 NGP Beta 版就加入的，但在正式版的 NGP 专用界面我看到了「彩蛋」——NGP 识别出了隧道口的红绿灯。当然，NGP 目前是只能在高速开启的，其专用界面不可能在城市道路显示，所以无法判断 NGP 能不能认出城市里的红绿灯。

增加红绿灯模型，或许指出了小鹏高级驾驶辅助系统下一阶段的工作重点：将 NGP 的能力边界拓展到有红绿灯的国道，甚至城市道路。这会是很大的一步，因为目前的各种「导航辅助驾驶」都设定为只能在高速公路/城市快速路上开启，这种道路虽然车速快，但往往标线清晰、车流方向一致，并且是没有行人和自行车的半封闭道路，系统要处理的数据还没城市里那么多，因此反而简单。

但高级驾驶辅助系统又不可能永远守着半封闭道路的场景，而忽视占大部分人 80% 以上用车场景的城市道路。城市道路的复杂度，和高速公路不在一个数量级。光是一个十字路口左转，就涉及红绿灯识别、无标线（或复杂标线）路面转向、行人与非机动车路权、突发事件（如行人闯红灯、违停）等大量信息的处理，更不用说每个城市都有细微差别的交通规则、交警指挥等各种想象不到的情况。

要不怎么说这 3000km 的长途实验可能只是「The End of the Beginning」呢。推出高速公路场景的导航辅助驾驶后，小鹏的研发重心很可能就转移到了城市场景。这不代表 NGP 的高速场景不会继续优化——还会有很多人聚焦解决高速公路上的「长尾」问题，但主要研发力量很可能转变方向，往最难的场景走。