我为小鹏出谋划策

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BarryNICE
01-23 · 小鹏P7

彩虹🌈壁纸丨你见过真的龙🐲吗?

To be honest, the original is pretty good!说老实话,原图是最好看的!和大学里的要好的学长讨论过这张图... 查看全文

我和小鹏的故事 我为小鹏出谋划策 小鹏2023年度用车报告 我要上新出行开屏

智能基操
2023-12-29 · 小鹏G9

真无图,我信了,小鹏XNGP真实体验!
武汉终于开城了,幸运的是从家到公司能覆盖90%以上的路段了,而且都是新手路段。不幸的是,体验非常差,令人难以接受,频繁接管,退出智驾。那么到底是哪些原因呢,让我凭借新鲜的记忆,细细说来,没图全是字大家凑合看吧。
以下几点是我在短短不到十公里路上体验到的,按照线路时间顺序说,尴尬指数是我的个人发明,分值从1到5,综合了技术和体验角度的纯主观综合评分。

1. 超车逻辑有待改进,尴尬指数半颗星

这段其实是在高架上,小问题。刚从右侧汇入高架,处于3车道。这时候XNGP想往左侧变道,左侧2车道有慢车,1车道无车,3车道前车有慢车,后方完全没车。正常逻辑应该是降速然后变到2车道,然后马上可以变到1车道,快速驶离。但他非不,跟着两个慢车磨磨唧唧,非等2车道慢车加速到前面才变到2车道,再变到1车道。因为其实不是特别尴尬,就是有点傻,所以评级半星。

2. 红绿灯识别距离和规划能力太差,尴尬指数两颗星

经过红绿灯,大概百米左右吧,绿灯已经明显在闪了,人眼能隔老远看到,但车不行,既不加速也不减速,刚好卡着黄灯闪然后猛踩刹车,小P自己打个双闪,简直要骂人。我认为是单纯的感知能力不行,再看远一点规划能力应该还好一点。只要不卡在闪灯时候,无论是红灯还是绿灯,还是前面有车挡着,体验都还行。所以评分尴尬指数两颗星。毕竟尴尬完了一脚电门就走了。

3. 无法按照导航路线切换主路和辅路行驶,尴尬指数五颗星

这里情况是这样的,主路行驶,即将右转,但是需要先右转通过斜线经过绿化带切换到辅路,然后再从辅路变到最右侧专用右转道右转。问题出在哪?即将切到辅路了,此时XNGP仍然在主路右侧第二条直行道,毫无变道意图,如果不接管就完全去不了辅路只能一路直行了!这里体现了XNGP完全看不懂导航的切换辅路规划。真无图啊,真没先验信息啊,真不知道路怎么走啊。尴尬指数五颗星,其实我人到不是很尴尬,因为此时后面没车看着。我是单纯替XNGP尴尬,因为横竖两条路都是新手路线,这个右转都能跑错路。

4. 没必要的变道一意孤行,尴尬指数三星半

最后一段了,即将驶离新手路线了,我在二车道,前面是左转,1车道没车,2车道我前面有车,后面也有车,于是我手动打了转向灯,变到1车道。然后这个老六又给我变到2车道了,马上接管掰回来,恢复后又要给我变道到2车道!连续来了3次,非要变道到2车道。2车道后车给我滴滴了好几下,估计是觉得我有病。我赶紧彻底退出XNGP,一脚加速跑了。此处的问题在于1车道前面明明没有车,前方又是左转,我不知为什么要变到中间车道,连续给我整3次,完全不懂这个逻辑。我猜是不是因为前面路口3车道变5车道,而导航给的信息又恰好在2车道,所以才这么倔的?反正这肯定是没有完整的先验信息的,不然不会规划的这么烂。尴尬指数三星半主要是因为被后车滴滴了,其实我先不接管到路口再接管问题也没那么大。

经过了这次体验,我彻底相信了此刻的XNGP是真的无图,并且不用先验信息,小鹏还是真搞技术的。但是这不代表体验就好了,就遥遥领先了,这只是技术长跑上的暂时领先,还远远没到目的地呢!!

要想真正达到和人类一样的驾驶能力,我想XNGP应该还要从三个方面进化:

一是环境感知理解能力,需要更大更远,这点在和人类比互有胜负,人眼能看得更远,机器能全角度盲区小。但在目前为止,至少XNGP在纵向距离上,我认为是暂时还不够的,目前只能保证行驶安全,在规划角度还看的不够远,什么时候该去哪条道,绿灯闪了要过还是停下来等下一个,在视距不够的情况下还比较抓瞎。

二是规划能力,什么时候变道,怎样变道更快,有没有更好更准的路径,之前我夸过小鹏终于会减速变道了,但目前看,这一招还练的不够纯熟。和人类大脑的灵活性还有一定差距。

三是驾驶经验和先验信息。低精导航信息能不能看明白,道路拓扑结构理解的充不充分?如果没有高精地图和先验信息,其实能看懂导航,看懂路牌,看明白道路结构,也是可以的。但是如果感知理解能力没有这么强,那么我觉得先验信息还是非常有用的。毕竟如果新手第一次开不过去走错了路,第二次也大概记住了,知道要怎么走了。在哪提前变道,在哪转入辅路,在哪走那条道又快又安全。

好在小鹏曾在1024画了个大饼,让我知道小鹏的路线没错,只是目前的体验还有待改进。

期待XNet2.0早日落地,能更好理解道路结构,路牌信息,能看的更远,提前规划。能早日落地占用网络,三网合一,看的更准,识别异形障碍物。
期待XBrain和XPlanner早日落地,让变道更灵活,道路选择更准,更少的无效变道和不舒适刹车,更精确的红绿灯通过规划。
期待AI代驾早日落地,让大家能够用先验信息弥补识别能力导致的规控不足。

最后,这只是我的初体验,接下来的7天,我仍将反复跑这段道路,和更多的路,看看会不会有改进和变化。希望小鹏的工程师们继续加油,不仅从技术上,更要从体验上,做到遥遥领先。让一项功能不仅勉强能用,更要做到好用,最后做到让人想用,真·离不开的那种。

@MrRocky @智驾许全蛋

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T虎啸龙吟
2023-12-27 · 比亚迪唐EV

成立仅9年的小鹏汽车,为什么腐败得这么快?


1、揭开小鹏内部腐败问题的是一位德国人。

去年,德国大众看上了小鹏G9的生产线,提议合伙研发两款新车。消息传回国,小鹏员工感觉就像穷小子终于拜了一个有钱的干爹。

但正式合作之前,德国人提出要派人来广东调查,防止小鹏有“地雷”,别到时爆了连累大众。

因此,大众得以查阅小鹏G9的内部资料。当看到零件采购成本时,大众的工程师倒吸了一口凉气,他们发现小鹏的采购价比其他车企高出了一大截。

这意味着:要么小鹏内部有严重的贪污行为,要么小鹏养了一群不懂造车的白痴。考虑到G9的工艺挺先进的,德国人认为前一种可能性较大。

于是,大众CEO贝瑞德决定亲自跑一趟广东。他按照中国人的方式,在饭局上委婉地向何小鹏指出:“你们的采购价有些不合理,比市场价高出了25%。”

自己公司的问题,自己居然不知道,反倒被外人点出来了,何小鹏的尴尬可想而知。

这种感觉如同在好友提示下,才发现自己被老婆“绿”了一样。

何小鹏说:那是他人生中吃过压力最大的一顿饭。

2、成立仅9年,小鹏从一家不足百人的初创企业,膨胀成了一家拥有两万名员工的大集团,成长速度在新能源界首屈一指。

但这么多人,9年时间,仅卖了30多万辆车。

大众是68万员工一年卖了830万辆车,年人均销量是小鹏的7.6倍。

当然,何小鹏可以解释说:与成熟的大众相比,小鹏还是个“婴儿”,这么对比没意义。

问题是这个“婴儿”吃的“奶粉”是不是有点太多了?光吃不长身体有什么用?雇了两万员工,看上去都很忙,经常加班,但不产生价值,等于白忙。

何小鹏是互联网工程师出身,开发个APP,他是专家,没人能蒙他。但做实业,他不懂,要依靠另一批造车专家帮衬,这就为吃回扣创造了机会。

同样的问题,也困扰过马斯克。他的做法是睡在车间,自己搞清每个生产环节,让自己变成汽车专家,这样就不会被其他专家蒙了。

有个经典的案例是,马斯克在Model Y的电池组上发现了一层多余的防火层。他便问这是谁要加上去的?

生产车间推设计部门,设计部门推安全部门,相互踢皮球,最后也没搞清是谁加上去的。

马斯克立刻废除了这道多余的工序,这个小小的举措,每年能为特斯拉节省10亿美元的成本。

小鹏内部浪费了多少采购资金?有多少人吃了回扣?或许永远是个谜了。

3、知乎上有一个热帖是:新能源赛道如此火热,为什么中国很少有盈利的新能源车企?

或许,小鹏提供了一个答案:有些企业未老先衰。在盈利之前,组织内部的腐败,已把企业掏空了。

就拿采购来说,小鹏买的贵,造车的成本就高,卖出后留存的利润自然少。这样的情况下,即使小鹏一年卖出100万辆,也不可能盈利。

马斯克曾说:“成本是特斯拉的生命线。”特斯拉想要成功,必须想尽一切办法降低成本。但我们有部分车企员工想的是如何虚报采购价,多吃回扣。

供应链的腐败背后有可能隐藏着安全风险。有点良心的把供货价定高点;没良心的在货品质量上动歪脑筋。供应商行贿的成本最后都会由消费者买单。

某个短视频APP的普通员工,凭借手里的采购权,一年能吃两百多万回扣。他说:“反正创业公司失败的概率很大,不如趁着公司有钱,多搞点出来,在北京买套房是真。”

因为大部分创业公司,在高速扩张阶段,没时间思考员工腐败的问题。他们更急的是扩张规模,跑赢对手。所以公司不知不觉中就养了很多“蛀虫”,导致企业未老先衰。没有大公司的命,却染了大公司的病。

已经倒闭的拜腾汽车,更是上演了集体腐败。5年烧了84亿,一辆车没造出来,员工一年的零食费竟高达5000万元!吃个零嘴,一年吃掉5000万元,还堂而皇之地写在财报上,不倒闭就有鬼了。

现实生活中,这样的企业还有很多,只不过他们可能用的是“技术开发”“市场营销”“售后服务”等名义把钱装进自己口袋的。

有一个值得关注的细节是,去年,小鹏高管名单上还有12个人,今年只剩下了两个人,其中发生了什么?给人留下了足够的想象空间。

抗战胜利前夕,黄炎培在窑洞里问导师:一个朝代如何才能跳出历史周期律?

“历史周期律”是指任何一个组织,无论曾经多么的有活力,一旦运行的时间长了,都会滋生文恬武嬉、贪污腐败的状况。

这个问题困扰着所有组织的领导人,也将长期困扰着何小鹏。

作者:江左佑安

作品声明:内容取材于网络

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