Jeder Autohersteller und sein Cousin werden uns in eine autonom fahrende Zukunft führen … so ihre Presseabteilungen. Tatsächlich denke ich, dass es nur wenige Autohersteller gibt, die tiefgreifende interne Teams haben, die sich auf beeindruckende interne Innovationen konzentrieren, um dieses letztendliche Ziel zu erreichen. Kurzfristig ermöglicht ihnen diese Art der Führung auch die besten ADAS-Funktionen (Advanced Driver Assistance System). Abgesehen von Tesla ist XPeng das Top-Unternehmen, das ich in diesem Bereich im Auge behalten habe. Ich weiß, dass sie ein robustes internes Team haben, das sich auf die Full-Stack-Entwicklung autonomer Fahrtechnologien konzentriert, und ich weiß, dass sie einen interessanten Ansatz verfolgen, der mehr Arten von Hardware als Tesla integriert (Lidar, Radar und Kameras statt nur Kameras). Auf der Softwareseite würde ich vermuten, dass sich mehr Softwareentwickler darauf konzentrieren als jeder andere aber Tesla. Kurz gesagt, ich denke, es ist eines der Top-Unternehmen, das sich in diesem Bereich möglicherweise in eine Pole-Position bringen könnte – vorübergehend, wenn nicht sogar langfristig. Ich bin nicht vorhersagen das (ich mache keine solche Vorhersage für einen Autohersteller, ein Startup für autonomes Fahren oder einen Automobilzulieferer), aber es ist eine klare Möglichkeit.
Vor diesem Hintergrund fand ich es interessant, einen Blick darauf zu werfen, wie der CEO von XPeng, He Xiaopeng, bei einer kürzlichen Testfahrt der Technologie auf die fortschrittlichste Version von XPengs „City NGP“ (City Navigated Guided Pilot) reagierte. Als ich mir das Video ansah, war ich noch beeindruckter zu sehen, dass er sehr offen und kritisch gegenüber Schwächen war, die er in der Technologie sah, während er natürlich auch einige ihrer fortschrittlicheren Fähigkeiten lobte. Da ich Tesla FSD Beta in meinem eigenen Auto habe, kenne ich einige der größten Herausforderungen für diese Art von Technologie auf der Straße ziemlich gut, und Sie können sehen, wie He Xiaopeng im Video auf einige dieser genauen Herausforderungen hinweist. Er hebt ziemlich nuancierte Probleme hervor, die verhindern, dass die autonome Fahrsoftware so reibungslos und entspannend ist, wie es ein normaler Fahrer sein kann. Sehen Sie sich das Video unten an und dann werde ich auf einige dieser Punkte genauer zurückkommen.
Wenn man sich nur dieses kurze Video über die Fähigkeiten von City NGP ansieht, sieht die Technologie nicht viel anders aus als Tesla Autopilot. Es scheint hervorragend in der Spurhaltung und im verkehrsbewussten Tempomat (auch bekannt als adaptiver Tempomat) zu sein, und es scheint sehr geschickt darin zu sein, die Spur automatisch zu wechseln, aber mit einigen kleinen Problemen, wie manchmal zu passiv zu sein oder den Kontext eines Staus nicht zu erkennen – voller Stau, in dem sich andere Autos anders verhalten und Ihnen nicht viel Platz geben, um in eine Öffnung zu gelangen. Der VP des Autonomous Driving Center von XPeng, Wu Xinzhou, stellt in dem Video jedoch fest, dass eine zukünftige Version der Technologie solche Verkehrssituationen zur Kenntnis nehmen und den Fahrer bitten wird, in diesen Umgebungen beim Spurwechsel zu helfen. Es ist kein perfekter Robotaxi-Ansatz für diese Herausforderung, aber es scheint der richtige für diese Phase der Technologie zu sein.
He Xiaopeng bemerkt auch einen Moment, in dem ein Auto, das etwas aggressiv in seine Fahrspur einfährt, von der XPeng City NGP-Suite bemerkt wird und die Software sehr angemessen etwas zusätzlichen Platz für das Einfahren dieses Autos bereitstellt. Dieses Maß an scheinbar natürlicher, menschenähnlicher Anpassung ist beeindruckend und zeigt, wie das XPeng-Team daran arbeitet, City NGP so reibungslos und vorhersehbar wie möglich zu gestalten.
Jeder, der meinen Kommentar und meine Rezension von Tesla FSD Beta verfolgt hat, weiß, dass Schlaglöcher eine meiner Hauptsorgen und Hauptgründe für den Rückzug sind. Niemand will Schlaglöcher treffen, aber das System ist noch nicht in der Lage, damit umzugehen. He Xiaopeng fragt speziell nach Schlaglöchern und wie das City NGP-System damit umgeht, und Wu Xinzhou gibt an, dass es sie noch nicht gut erkennen und vermeiden kann, aber dass das Team daran arbeitet und die nächste Version der Technologie „mit Sicherheit “ in der Lage sein, sie zu erkennen. Ich persönlich finde es erfrischend, dass sie bereit sind, solche bestehenden Schwächen öffentlich zu teilen, wie sie es tun (nicht jedes Unternehmen würde diese Dinge hervorheben – und schon gar nicht durch ein CEO-Testfahrt-Video). Diese Art von Authentizität und Ehrlichkeit wird geschätzt, und ich denke, nicht nur von mir. Ich finde es auch ermutigend, dass sie sich auf die Lösung des Schlaglochproblems konzentrieren. Ich bin sehr gespannt, wie gut sie das in der nächsten Version ihrer teilautonomen Fahrtechnologie machen.
Wu Xinzhou verbringt auch ein wenig Zeit damit, zu erklären, wie Lidar dem XPeng-Team hilft, bestimmte Dinge wie starken Regen zu bewältigen. Auch dies ist ein Bereich, in dem das System von Tesla etwas zu kämpfen hat, da es zu 100 % auf Sicht basiert und die Sichtbarkeit bei solchem Regen schwierig ist. Ich würde die beiden Systeme gerne bei ähnlichen Regenbedingungen nebeneinander vergleichen! Vielleicht könnte uns XPeng eines Tages ein Fahrzeug dafür leihen. ?
Wu Xinzhou spricht auch darüber, wie Lidar dem Unternehmen hilft, statische Hindernisse zu erkennen und zu vermeiden. Ich bin mir nicht sicher, ob dies absichtlich einen leichten Schatten auf Teslas Ansatz wirft, aber es ist ein bekanntes Problem, mit dem Tesla-Fahrzeuge konfrontiert waren, weil sie Lidar nicht verwendeten. Natürlich arbeitet Tesla daran, dieses Problem auf andere Weise zu lösen, aber es scheint bemerkenswert, dass XPeng ausdrücklich hervorhebt, dass dies ein Grund ist, warum sie Lidar als kritisch ansehen.
Für die Computerfreaks da draußen ist die vielleicht beeindruckendste Anmerkung von allen die Rechenleistung, die XPeng für all dies verwendet. „Wir sind das einzige Unternehmen auf der Welt, das es geschafft hat, ADAS-Funktionen auf Stadtebene zu entwickeln, die auf nur 20–30 TOPs an Rechenleistung basieren“, sagt Wu Xinzhou. Aber anstatt sich bei dieser wirklich beeindruckenden Leistung einfach selbst den Rücken zu klopfen, springt er sofort in Selbstkritik. „Aber wir haben auch Grenzen. Für bestimmte Situationen reichen die Rechenkapazitäten einfach nicht aus.“ Dann spricht er über einige Grenzfälle, an denen sie arbeiten, wie Menschen, die sich hinlegen, Menschen in Rollstühlen und Menschen, die in die Hocke gehen.
Insgesamt hat mir die scheinbar offene, ehrliche Sichtweise auf den derzeitigen Stand der halbautonomen Fahrtechnik von XPeng sehr gut gefallen. Ich empfehle Ihnen dringend, es anzuschauen. Wenn beim Ansehen des Videos weitere Gedanken auftauchen, melde dich unten in den Kommentaren und lass es uns wissen.
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