XPENG VLA 2.0 у Мюнхені: лідер світового інтелектуального водіння
XPENG L03. Фото: Ларрі Еванс
Підтримайте роботу CleanTechnica через підписку на Substack, Patreon або Stripe. Допоможіть нам створювати якісний оригінальний контент щотижня, незважаючи на виклики у вигляді штучного інтелекту для збору контенту, антисоціальних мереж, інфляції та інших перешкод.
Під час моєї нещодавньої поїздки до Мюнхена з нагоди презентації XPENG L03 я знову мав можливість протестувати технологію VLA 2.0 та дізнатися більше про її продуктивність у Європі. Раніше я писав про ціну та деталі дизайну L03. У цій статті я зосереджусь на інтелектуальному керуванні. Я був одним із небагатьох щасливчиків, які мали можливість взяти участь у бета-тесту VLA 2.0 на німецьких дорогах. Прототипи проходять тестування на дорогах Німеччини лише протягом короткого часу, а офіційний публічний запуск системи інтелектуального керування запланований на початок наступного року. Я вже був вражений цією системою, схожою на людську, під час попереднього тест-драйву в Пекіні. Судячи з цього раннього прикладу, європейські водії також мають бути в захваті.
Компетентний китайський водій, який керує автомобілем у Німеччині
Основа цієї моделі ґрунтується на досвіді водіння в Китаї. Для тих, хто вже керував автомобілем у Китаї, іноді хаотичні дороги, заповнені скутерами, створюють складне середовище. Використання цього середовища для навчання моделі VLA 2.0 означає, що автомобіль вже є компетентним водієм.
Однак Німеччина дещо відрізняється. Тут інші дорожні знаки, інше правило проїзду. Автомобілі та трамваї часто їздять по одних і тих самих вулицях. Неписані правила також інші.
Система VLA 2.0 навчається не шляхом надання їй великої кількості правил для дотримання. Вона вчиться на прикладі того, як керують автомобілями люди. Спочатку це навчання часто відбувається за допомогою симуляцій. X-World використовує «мапування віртуального та реального світів та інференцію сценаріїв», щоб допомогти системі адаптуватися до нових ринків. Це дозволяє XPENG прогнозувати, що станеться на справжніх дорогах, ще до того, як автомобіль поїде по них. Завдяки цим симуляціям у реальному світі потрібно відносно мало запису даних, переважно у виняткових ситуаціях, що зменшує проблеми з конфіденційністю. Навіть у таких випадках усі дані анонімізуються перед тим, як вони покинуть автомобіль. Крім того, усе записування даних в Європі залишається в межах Європи.
Система також не використовує людське міткування даних. У Баффало, Остіні, Каліфорнії та Юті немає будівель, наповнених людьми, які міткують зображення для навчання моделі, на відміну від певного конкурента. Система самостійно обробляє візуальні дані.
3 чіпи Turing Ai у моделі L03 забезпечують сумарну обчислювальну потужність 2250 TOPS. Це у кілька разів більше, ніж у багатьох конкурентів, що дозволяє виконувати більше рішень щодо автономного керування безпосередньо на пристрої.
Основою моделі VLA 2.0 є скорочення шляху від сприйняття до дії для багатьох завдань без необхідності перетворення вхідних даних у формат довгої мовної моделі. Це схоже на те, що ви бачите приймача та кидаєте м’яч, не потребуючи писати книгу про те, як кидати м’яч, перед тим як це зробити. У той же час інші функції, такі як X-Cache, прискорюють процес обробки даних, зменшують кількість необхідної обчислювальної потужності та використовують менше кроків для оптимізації візуальних даних. Крім того, X-Mind забезпечує більш ефективне проактивне керування автомобілем. Загальний підхід забезпечує значно вищу ефективність обчислень, ніж можна було б очікувати лише від апаратного забезпечення.
Завдяки ефективності моделі та обчислювальній потужності автомобіль під час руху не потребує зв’язку з хмарою. Усі обчислення та прийняття рішень відбуваються безпосередньо на борту.
Система вивчає стиль керування водія та імітує його. Якщо водій швидко прискорюється та різко повертає, система буде керувати автомобілем у подібний спосіб. Однак іноді люди хочуть, щоб система автономного керування керувала більш розслаблено, ніж вони самі. XPENG наразі працює над різними режимами керування для оновлення OTA, яке дозволить користувачам обирати режими більш розслабленого чи більш агресивного керування.
Проїхавши двічі на VLA 2.0 у Китаї, мене цікавило, як він буде керуватися на німецьких дорогах.
Тест XPENG L03 VLA 2.0 у Мюнхені
Ми мали можливість випробувати VLA 2.0 у новому XPENG L03. Базові версії L03 оснащені одним чипом Turing із обчислювальною потужністю 750 TOPS, що все одно більше, ніж у HW4. Базова модель має NGP із функціями L2 ADAS та автопаркування. Однак лише версія Ultra пропонує повну версію VLA 2.0 із 3 чипами Turing та обчислювальною потужністю 2250 TOPS. Це передбачає додаткову плату близько 4000 доларів, хоча вона також включає інші функції, наприклад 20-дюймові диски. Ця версія забезпечує можливість переходу до вищих рівнів інтелектуального керування автомобілем після отримання схвалення регуляторних органів. Проте, якщо VLA 2.0 стане настільки популярним, як очікують деякі, ми можемо побачити, як повна версія пошириться на інші рівні оснащення, як це вже відбувається у деяких більш преміум-моделях у Китаї.
Нашим тестовим автомобілем був AWD L03 Ultra, який розганяється з 0 до 100 км/год за 4,5 секунди, хоча ми не змогли перевірити його повну швидкість розгону під час тесту. Цей автомобіль трохи коротший у загальних розмірах та має коротші виступи, ніж Model Y, але більший простір для пасажирів. Він зручний для чотирьох дорослих чоловіків, навіть тих, хто носить ковбойські капелюхи. У тесті мене супроводжували Метт та Стефан з XPENG, а також експерт з електромобілів та давній друг CleanTechnica Роджер Аткінс.
Мої початкові враження були такими, що автомобіль проявляє занадто велику обережність. Однак я з’ясував, що це переважно через те, що перші випробувальні водії були надзвичайно обережні під час керування одним із перших прототипів автомобілів на континенті. Коли людські водії стануть більш впевненими, система також буде проявляти більше впевненості.
Мене також зацікавило те, що якщо людський водій накаже автомобілю порушити правило, наприклад припаркуватися на тротуарі, автомобіль буде слідувати за водієм. За замовчуванням автомобіль буде їхати зі швидкістю, нижчою за допустиму. Однак якщо водій натисне на газ, поки система активна, автомобіль буде слідувати за ним та підтримувати цю швидкість, не вимикаючи систему. Як я зазначав під час поїздки, система сприймає цей сигнал, не виходячи за межі дозволеного.
Система також здавалася обережною щодо пішоходів та велосипедистів. Вона зупинялася, коли пішоходи наближалися до перехресть, та поступалася місцем електровелосипедам. Вона не впадала у плутанину та не поводилася агресивно, але була менш рішучою, ніж у Китаї. Частково це пов’язано з відмінностями у німецьких законах про пріоритети руху.
Однак, окрім законів, існують неписані правила у різних ситуаціях руху. Чи дозволять люди вам обігнати їх, чи очікують, що ви поступитеся їм місцем? Що робитимуть скутери? Які є належні процедури у разі надзвичайної ситуації?
Під час поїздки трапилася одна необхідна зміна водія. Ми їхали по одній смузі з узбіччями з обох боків. За нами під’їхала карета швидкої допомоги, і водій змінився, щоб проїхати по узбіччю на тротуар та дати можливість кареті пройти. Це був цікавий винятковий випадок, адже їзда по тротуару зазвичай є незаконною, але необхідною для пропуску аварійних транспортних засобів. Більшість людей у Нью-Йорку так не робитимуть. Однак у Німеччині це є звичайною практикою. Оскільки цей випадок було задокументовано, система вже почерпнула уроки з цього досвіду. Іншою необов’язковою зміною водія було зупинитися, щоб я та Роджер могли помінятися місцями в автомобілі.
Щоб усе було зрозуміло, це був тест версії Beta, а не остаточна версія. Як зазначили кілька людей, які тестували систему, вона, схоже, значно покращується з кожним днем. Я вже казав, що це трохи схоже на те, як концертний музикант вивчає новий інструмент під час виступу. В цілому система здавалася плавною та природною у використанні, хоча ще не досягла такого рівня надійності, як у Китаї. Це майже занадто надійно для тестової версії, що ускладнює водієві зосереджуватися на керуванні. Звісно, водіння в Мюнхені суттєво відрізняється від водіння в Афінах чи Неаполі, і буде цікаво побачити, як система навчатиметься в різних умовах. Також буде цікаво побачити, як вона навчатиметься керувати автомобілем у зимових умовах.
Порівняно з моїм першим досвідом керування автомобілем у Німеччині кілька десятиліть тому, можу чесно сказати, що VLA 2.0 керував краще за мене. Я пам’ятаю, як уперше розгубився через різні дорожні знаки та позначки смуг. І досі іноді не розумію, хто має пріоритет у різних ситуаціях. Я бачу, що ця система може стати корисною для тих, хто їде по незнайомих дорогах.
У режимі самостійного паркування система може обирати різні місця та орієнтації, навіть там, де немає офіційно позначеної парковки. Нам вдалося легко розвернутися у дуже тісному просторі з відносно низькою та вузькою стійкою для велосипедів. Ультразвукові датчики, безумовно, допомогли в цій ситуації, надаючи інформацію про відстань до перешкод під час маневрування.
Окрім функцій автономного керування, автомобіль був тихим та їхав плавно. Підвіска, адаптована для європейського ринку, була трохи жорсткішою, ніж у багатьох автомобілях китайського ринку. Він більше нагадує спортивний Next P7, ніж більш орієнтований на комфорт P7+. Відкритий вид спереду, дзеркала без рамок, видимі бампери та короткі виступи робили його зручним для керування на дорозі. Хоча система інтелектуального керування здавалася більш ніж достатньою, я дуже хотів сам керувати ним.
Можливо, перша у світі система інтелектуального керування
XPENG спроєктувала цю систему з самого початку з урахуванням глобальних правил. Йдеться не лише про чинні норми, а й про пропоновані в майбутньому. Коли їх запитали, чому вони виключили LiDAR із системи, однією з причин були різні правила щодо використання LiDAR на різних ринках, які вимагали б змін у системі. Вони прагнули створити одну систему, яка може працювати всюди без необхідності модифікацій.
Це також означало дуже серйозно ставитися до питань конфіденційності даних. У Китаї вже існують суворі закони, які не дозволяють таким компаніям, як Tesla, що використовують більш централізований збір даних, пропонувати повну версію FSD. XPENG також прагнула суворо дотримуватися запропонованих глобальних регуляцій. Дані для Європи зберігаються в самій Європі, а людський вплив на ці дані обмежений. Люди виключені з процесу настільки, що вони стверджують, не можучи повністю пояснити, як саме система приймає рішення.
Однією з важливих новин є інтеграція даних Google Maps. Ці дані потім надходять до інтерфейсу та систем XPENG. Хоча автомобіль не використовує карти високої роздільної здатності для навігації, у майбутньому він буде інтегрувати дані Google, такі як інформація про смуги руху та перекриття доріг. Це дозволить йому заздалегідь визначати бажану смугу чи маршрут перед доїздом до перехрестя. Під час бета-тестування для визначення смуги руху використовувалися дорожні знаки та позначки, а інтеграція даних має зробити систему ще більш ефективною.
Завдяки великій кількості даних з приблизно двох мільярдів телефонів у всьому світі Google Maps регулярно оновлюється. Немає потреби перестворювати карти світу. Використання західних даних також зменшує ризики, пов’язані з регуляторними вимогами.
Це не той випадок, коли компанія робить усе, що хоче, а потім намагається сформувати правила відповідно до своїх бажань. XPENG з самого початку розробила свою систему так, щоб вона добре функціонувала в межах запропонованих регламентів. Це, ймовірно, ускладнило початкову розробку, але тепер це починає давати результати.
XPENG очікує, що зможе стати першою компанією, яка запропонує систему, що повністю відповідає новим регламентам UN DCAS (системи допомоги водієві), які уніфікують правила інтелектуального керування автомобілем на світових ринках.
Готові до глобального розвитку
XPENG заявила під час одного з семінарів, що 69% водіїв у Китаї тепер вважають інтелектуальне керування автомобілем обов’язковим. Ця тенденція відображається і у продажах. За даними представника китайського MIIT, частка ринку інтелектуального керування рівня L2 та вище сягнула 70,5%, причому функція навігації в режимі автопілота (NOA) становить 34,2% від загального обсягу продажів нових автомобілів. Іншими словами, у Китаї продається більше автомобілів з функціями ADAS рівня L2 та вище, ніж загалом продається автомобілів у США чи ЄС. Кількість автомобілів, проданих у минулому кварталі з функцією NOA, перевищує загальну кількість активних підписок на систему FSD у Tesla. У таких умовах конкуренція за найкращу систему інтелектуального керування є дуже запеклою.
XPENG прагне бути лідером та пропонує один із найплавніших та найбільш природних у користуванні досвідів. Це стимулює водіїв довіряти цій системі. У поточних автомобілях XPENG 50,44% від загальної кількості пройдених кілометрів проїжджається за допомогою функцій ADAS, при що частка їх використання щомісяця становить 96,97%.
На основі цього, у поєднанні з розумним та безпечним підходом до локалізації, XPENG має всі шанси стати лідером у галузі глобальних технологій інтелектуального керування автомобілем. Звісно, у найближчому майбутньому ми навряд чи побачимо їх у США. Однак XPENG зазначила, що Канада та Північна Америка входять до їхніх довгострокових планів.
Крім того, запускається Robotaxi на базі моделі XPENG GX без жодних змін до цього преміум-автомобіля. Поїздка на такому транспортному засобі здаватиметься покращенням першого класу порівняно зі звичайним таксі. Хоча співробітники вже зараз користуються ним у Гуанчжоу, планується, що він почне комерційну роботу цього року, а його ширше впровадження відбудеться у 2028 році.
Інтелектуальне керування автомобілем швидко починає замінювате те, що я називаю „нудним водінням“ — той вид керування, який нікому не подобається. Це може значно зменшити стрес під час поїздок. Однак, усуваючи проблеми, пов’язані з водінням, це також може зробити його знову приємнішим. Я дуже хотів би сам керувати моделлю L03, навіть якщо розумію, що система буде керувати автомобілем протягом більшої частини часу. Ця ситуація може змінити спосіб, у який люди використовують інтелектуальне керування, а також спосіб використання їхніх автомобілів загалом.