Xpeng G7 setzt die höchste AEB-Bremsgeschwindigkeit der Branche, aber wir sollten uns mehr um andere Dinge als die Geschwindigkeit kümmern
„Sicherheit ist der höchste Luxus.“ Nach unzähligen Markteinführungen von Flaggschiff-Autos ist dieser Satz fast schon ein Muss bei der Erklärung der Sicherheitsmerkmale von Flaggschiff-Autos. Ob es um die käfigartige Karosserie, die Verwendung hochfester Metallmaterialien, den Batterie-Schusstest und den Nadelstichtest im Bereich der passiven Sicherheit geht oder um die automatische Notbremsung AEB, das Sicherheitskontrollsystem bei Reifenplatzern bei hoher Geschwindigkeit und so weiter im Bereich der aktiven Sicherheit – all das ist es wert, darüber zu schreiben.
Aber wie sieht es mit Nicht-Luxusmodellen aus? Bei der Markteinführung von Nicht-Flaggschiff-Modellen, insbesondere von erschwinglichen Modellen, werden wir solche Aussagen nicht sehen, sondern eher über führende Konfigurationen in der gleichen Klasse und herausfordernde Raumverhältnisse.
Die beiden Autos und ein Test, die Xiaopeng kürzlich herausgebracht hat, haben eine wichtige Frage in den Vordergrund gerückt: Sollten nach der Angleichung von Leistung, Platzangebot und Konfiguration nicht auch Technologie und Sicherheit gleich sein?
Xpeng G7 erreicht die branchenweit höchste AEB-Bremsgeschwindigkeit
Vor kurzem wurde beim Xiaopeng G7, dessen Vorverkauf bereits begonnen hat und dessen offizielle Markteinführung kurz bevorsteht, ein AEB-Notbremstest durchgeführt. In den beiden Szenarien mit stehenden Unfallfahrzeugen/Fußgängern, die tagsüber nach vorne gerichtet waren, erreichte die Bremsgeschwindigkeit 130 km/h und stellte damit zugleich die höchste AEB-Notbremsgeschwindigkeit der Branche dar.
Darüber hinaus gelang es dem AEB des Xpeng G7 in zwei Szenarien, nachts bei hoher Geschwindigkeit auf rutschiger Fahrbahn und mit einem Unfallfahrzeug und Fußgängern vor ihm, das Auto bei einer Geschwindigkeit von 120 km/h erfolgreich zum Stehen zu bringen.
In extremeren Situationen wie Nachtfahrten, Nebel im Tunnel, rutschigen Straßen und einem Unfallfahrzeug vor dem Fahrzeug konnte die AEB des Xpeng G7 das Auto bei einer Geschwindigkeit von 80 km/h erfolgreich zum Stehen bringen.
AEB ist keine besonders neue, aber hochtechnologische Technologie, die kontinuierlich weiterentwickelt wird. Vereinfacht ausgedrückt nutzt AEB die Wahrnehmungssensoren des Fahrzeugs, darunter Millimeterwellenradar, Kameras und Lidar, um die Fahrumgebung, insbesondere die Vorwärtsrichtung, zu erfassen. Erkennt der Sensor ein Hindernis und das System eine Kollisionsgefahr, berechnet das AEB-System die verbleibende Zeit bis zum Aufprall. Diese Zeit wird branchenweit als TTC (Time To Collision) bezeichnet. Basierend auf der TTC und der aktuellen Fahrzeuggeschwindigkeit wird der Fahrer zum Bremsen aufgefordert oder das Bremssystem direkt zum Abbremsen aufgefordert.
Welche Beziehung besteht zwischen „hoher Rechenleistung und starken Modellen“ und AEB?
Am 28. Mai dieses Jahres wurde der Xiaopeng MONA M03 Max auf den Markt gebracht. Xiaopeng MONA M03 brachte vier neue Modelle auf den Markt, nämlich den Xiaopeng MONA M03 502 Long-Range Max, den Xiaopeng MONA M03 600 Ultra-Long-Range Max, den Xiaopeng MONA M03 515 Long-Range Plus und den Xiaopeng MONA M03 620 Ultra-Long-Range Plus. Die offiziellen Richtpreise liegen zwischen 119.800 und 139.800 Yuan.
Die Max-Version ist standardmäßig mit zwei Orin-X-Chips ausgestattet und verfügt über eine Gesamtrechenleistung von 508 TOPS. Dies ist eine seltene Konfiguration unter den Modellen der 130.000er-Klasse. Die Rechenleistung von Produkten der gleichen Klasse liegt im Wesentlichen bei etwa 100 TOPS.
Da das intelligente assistierte Fahren mit Turing-KI von Xpeng rein visuell erfolgt, sind keine Lidar-Komponenten erforderlich. Dieser technische Ansatz entspricht dem von Tesla.
Durch die Reduzierung einer Sensordatenart lässt sich viel Rechenleistung einsparen, was wiederum die Kapazität, die Parametermenge und die Schlussfolgerungsfrequenz des visuellen Wahrnehmungsmodells verbessern kann. Da die Bildrate der Datenerfassung der visuellen Kamera (24 fps) deutlich höher ist als die des Lidar (10 fps), ist auch die Reaktionsgeschwindigkeit schneller. Dies ist entscheidend für AEB, das unter Hochgeschwindigkeitsbedingungen wahrnehmen und Entscheidungen treffen muss.
Der Xiaopeng G7, der erst kürzlich im Vorverkauf erhältlich war, ist aktuell das Modell mit der höchsten Rechenleistung für intelligentes assistiertes Fahren im Xiaopeng-System. Die Flaggschiff-Version Ultra ist mit drei von Xiaopeng selbst entwickelten Turing-KI-Chips ausgestattet, die eine effektive Rechenleistung von über 2200 TOPS bieten. Xiaopeng erklärte, diese Rechenleistungsreserven dienten der Vorbereitung auf das nachfolgende intelligente assistierte Fahren der Stufe L3.
Im Bereich der intelligenten Fahrassistenzlösungen ist der Xiaopeng G7 das erste Fahrzeug der Branche, das das VLA-OL-Modell „Gehirn + Kleinhirn“ und das VLA + VLM-Großmodell auf den Markt bringt. Die Entwicklung der multimodalen Großsprachenmodelltechnologie hat die Obergrenze des intelligenten Fahrassistenzsystems deutlich verbessert, und auch die Untergrenze, einschließlich der aktiven Sicherheit, wurde entsprechend verbessert. Im Vergleich zu intelligenten Fahrassistenzlösungen, die auf schriftlichen Regeln basieren, kann die durch das Großmodell unterstützte End-to-End-Lösung wie der Mensch „klarer sehen und klarer denken“. Wie das menschliche Gehirn verfügt diese Lösung über die Fähigkeit zu verstehen und zu lernen, wodurch das Auto immer intelligenter wird.
Das VLA-OL-Modell „Gehirn + Kleinhirn“ ermöglicht intelligentem assistiertem Fahren, zu verstehen, zu schlussfolgern und Entscheidungen zu treffen. Es verfügt über die Fähigkeit, aktiv zu denken und die Welt zu verstehen. Beispielsweise kann es bei einem Erdrutsch oder einer Begegnung mit einem Krankenwagen wie ein menschlicher Fahrer ausweichen. Solche Szenarien mit geringer Wahrscheinlichkeit lassen sich mit bisherigen Lösungen für assistiertes Fahren, die auf die Entwicklung von Regeln durch Ingenieure angewiesen sind, nur schwer abdecken.
Ich habe so viele neue Xiaopeng-Autos und End-to-End-Lösungen für intelligent unterstütztes Fahren besprochen, weil sie eng mit AEB verbunden sind. Da AEB ein typisches „Wahrnehmung + Entscheidungsfindung“-Szenario ist, bestimmen die Genauigkeit der Wahrnehmung und die Geschwindigkeit der Entscheidungsfindung die Wirksamkeit von AEB.
Wenn Sie diese Logik verstehen, werden Sie verstehen, warum die vom Xiaopeng G7 demonstrierte Xiaopeng-AEB-Fähigkeit erheblich verbessert wurde, denn im Wesentlichen ist AEB ein typisches Szenario zur Überprüfung der aktiven Sicherheitszuverlässigkeit der rein visuellen intelligenten Fahrassistenzlösung von Xiaopeng.
Die intelligente Fahrassistenzlösung Pure Vision basiert auf „hoher Rechenleistung und leistungsstarken Modellen“. Ein leistungsstarkes Modell kann die Verarbeitungseffizienz und Genauigkeit der wahrgenommenen Informationen verbessern, während eine hohe Rechenleistung dazu führt, dass große Modelle auf der Fahrzeugseite reibungsloser laufen, was bedeutet, dass „Wahrnehmung + Entscheidungsfindung“ präzise und schnell erfolgen kann.
Darüber hinaus verwendet Xiaopeng ein einstufiges End-to-End-Modell, das alles von der Wahrnehmung über die Entscheidungsfindung bis hin zur Planung und Kontrolle in einem Schritt abwickeln kann. Die vereinfachte Berechnung reduziert die Latenz des End-to-End-Modells erheblich.
Wer DeepSeek-Modelle mit unterschiedlichen Parametergrößen lokal eingesetzt hat, weiß: Je kleiner die Parameter, desto schneller die Verarbeitung und Antwortgeschwindigkeit und desto geringer die Hardwareanforderungen, desto schlechter aber die Antwortqualität. Je mehr Parameter, wie beispielsweise die Vollversion von DeepSeek R1 mit einer Größe von 671 B, desto besser ist die generierte Antwortqualität, aber desto höher sind die Hardwareanforderungen, und desto langsamer sind Verarbeitung und Antwortgeschwindigkeit.
Der Anspruch, gleichzeitig präzise und schnell zu sein, ist also ein Widerspruch. Sollen intelligente Fahrassistenzsysteme schnelle Entscheidungen treffen, insbesondere die Wahrnehmung und Entscheidungsfindung von Notbremsassistenten, muss das Modell lokal sein, da die Cloud-Kommunikationszeit zu unkontrollierbar ist und zu viele Störfaktoren auftreten. Bei lokaler Ausführung darf das Modell nicht zu groß sein, da sonst die Reaktion langsam ist. Ist das Modell jedoch nicht zu groß, ist es nicht intelligent genug, was wiederum die Effizienz und Genauigkeit der Wahrnehmung sowie die Genauigkeit der Entscheidungsfindung beeinträchtigt.
Xiaopengs Ansatz besteht darin, zunächst Chips mit hoher Rechenleistung vorzubereiten. Der Turing-KI-Chip kann bis zu 30 Milliarden große Modelle ausführen, was die Obergrenze seiner Leistungsfähigkeit darstellt und zudem eine enorme Redundanz für zukünftiges intelligent unterstütztes Fahren bietet.
Denn, so Xiaopengs Logik, eine hohe Rechenleistung ist Voraussetzung für intelligentes assistiertes Fahren. Reicht die Rechenleistung nicht aus und kann das starke Modell nicht laufen, ist alles andere leeres Gerede.
Auf der Fahrzeugmodellseite setzt Xpeng Motors das weltweite Basismodell auf der Fahrzeugseite ein, indem es ein kleines Modell in der Cloud destilliert. Die „Destillationstechnologie“ kann die Größe des VLA-Modells auf der Fahrzeugseite effektiv reduzieren und gleichzeitig die Funktionen des ursprünglichen Cloud-basierten Modells übernehmen.
Tatsächlich basierte das große Modell hinter DeepSeek, das während des diesjährigen Frühlingsfests beliebt war, auf bestärkendem Lernen und Wissensdestillation der großen Open-Source-Modelle der Llama- und Qwen-Serie.
An diesem Punkt können wir die logische Beziehung zwischen der End-to-End-Großmodelllösung, die von Xiaopeng Turing AI für intelligentes assistiertes Fahren übernommen wurde, dem VLA-Modell und dem VLM-Modell, dem Turing AI-Chip und den AEB-Testergebnissen verstehen.
Xiaopeng hofft, bei der Entwicklung des 72B-Cloud-basierten Großmodells mehr Modellfunktionen und eine höhere fahrzeugseitige Rechenleistung zu erhalten. Dadurch wird sichergestellt, dass die Grundlage der rein visuellen intelligenten Fahrassistenzlösung mit ihrer hohen Rechenleistung und ihrem starken Modell solide genug ist und somit die Möglichkeit besteht, verschiedene Szenarien der Wahrnehmung und Entscheidungsfindung zu realisieren.
AEB ist die konkrete Verkörperung dieser Fähigkeit.
Nur was der Nutzer nutzen kann, hat einen Nutzwert
Als ich über Xiaopengs intelligente Fahrassistenz sprach, erwähnte ich ausdrücklich, dass die MAX-Modelle des 130.000 Yuan teuren Xiaopeng MONA M03 mit zwei Orin-X-Chips mit einer Rechenleistung von 508TOPS ausgestattet sind. Das bedeutet einerseits, dass Xiaopeng bei möglichst vielen Modellen „hohe Rechenleistung und leistungsstarke Modelle“ einsetzt. Andererseits bedeutet es auch, dass selbst die Einstiegsmodelle des Xiaopeng-Systems in Bezug auf die intelligenten Fahrassistenzfunktionen auf Augenhöhe mit den höherwertigen Modellen stehen.
Der Xiaopeng G7 ist mit drei Turing-KI-Chips ausgestattet und blickt in der Ultra-Version mit einer effektiven Rechenleistung von über 2200TOPS in die längerfristige Zukunft.
Wie dem auch sei, Xiaopengs Verschwörung seit dem letzten G6 ist sehr klar: Intelligentes assistiertes Fahren muss gleichberechtigt sein, und das Produkt, das diesen Weg am gründlichsten umsetzt, ist MONA M03.
Dieser AEB-Test und die damit verbundene Botschaft sollen dafür sorgen, dass auch die aktive Sicherheitstechnik gleichberechtigt ist.
Kürzlich erklärte ein leitender Angestellter von Xpeng Motors @爸爸托马车 auf Weibo, er habe He Xiaopeng bei einem internen Meeting gefragt, ob viele Autos im Preisbereich von 200.000 oder 300.000 Yuan deutlich weniger Rechenleistung für intelligentes Fahren hätten als der MONA. Hat Xpeng Motors die falsche Wahl getroffen? Denn diese Autos können tatsächlich „intelligentes Fahren“ fördern.
He Xiaopeng erklärte, dass der Grund, warum die Max-Version des Xiaopeng MONA M03 mit der gleichen Rechenleistung ausgestattet sei wie die Max-Versionen Xiaopeng G6, G9 und P7+, darin liege, dass die Rechenleistung unterschiedlich sei und auch die Fähigkeiten des intelligenten assistierten Fahrens und der aktiven Sicherheit stark variieren würden. Dies hänge auch damit zusammen, ob das Auto in einigen Jahren hinsichtlich seiner Fähigkeiten weiter an „Denken und Wachstum“ gewinnen könne.
Wenn wir gleiche Sicherheit wollen, ist gleiche Rechenleistung die Voraussetzung, denn Sicherheit betrifft jeden und jedes Szenario.
Die Anwendungsszenarien der AEB-Technologie sind sehr vielfältig und umfassen nicht nur Verkehrsunfälle auf der Autobahn oder Fußgänger, die zufällig die Straße überqueren, sondern auch viele alltägliche Autoszenen sowie Szenen im toten Winkel des menschlichen Auges.
Beispielsweise ist die menschliche Sicht in extremen Situationen wie Nachtfahrten, Nebel im Tunnel, glatter Fahrbahn und einem Unfallfahrzeug vor Ihnen eingeschränkt. Ein Großteil der Wahrnehmungsarbeit bei reinen Sichtlösungen wird jedoch durch Millimeterwellenradar und Ultraschallradar geleistet. Diese beiden Radartypen können die Mängel der Kamerawahrnehmung bei schlechten Lichtverhältnissen und Rauchverdeckung ausgleichen.
In Guangzhou beispielsweise gibt es eine große Anzahl elektrischer Zweiräder (im Volksmund „Elektro-Hühner“ genannt). Diese belegen die Fahrspuren, missachten rote Ampeln und überqueren willkürlich die Straße. Dies stellt ein ernstes Problem dar und ist die Hauptursache für Verkehrsunfälle. In dieser Situation kann AEB eine Rolle spielen und durch aktives Bremsen Kollisionen verhindern, wenn Elektro-Hühner willkürlich auf die Straße geraten.
Darüber hinaus kann AEB beim Einparken auf einem Parkplatz oder beim Rückwärtsfahren in einem engen Bereich zusätzlichen Sicherheitsschutz bieten, um Unfälle durch Fehlbedienung zu verhindern.
Der enorme Benutzerwert von AEB und die technische Grundlage, die es auf der 130.000-Yuan-Ebene unterstützt, stellen Xiaopengs Verschwörung der „Sicherheitsgleichheit“ dar.
Dies erklärt auch, warum „Sicherheit“ in He Xiaopengs Weibo schon immer ein häufig verwendetes Wort war.
Seit der Markteinführung des Xiaopeng P7+ und des Xiaopeng MONA M03 im letzten Jahr sowie der Erneuerung des X9 und G6 in diesem Jahr hat Xiaopeng sieben Monate in Folge mehr als 30.000 Fahrzeuge ausgeliefert. Von Januar bis Mai 2025 lieferte Xiaopeng Motors insgesamt 162.578 Neuwagen aus, ein Plus von 293 % gegenüber dem Vorjahr. Gleichzeitig bevorzugen Nutzer die Max-Version mit NOA-Fähigkeiten für den Stadtverkehr. Absatz und Nutzerpräferenzen bestätigen Xiaopengs Wert auf „Sicherheitsgleichheit“.
Abschließend sei noch ein Punkt hervorgehoben: Die maximale Bremsgeschwindigkeit des AEB stellt die Leistungsfähigkeit dar. Er dient als Backup-Funktion in Extremsituationen. Darüber hinaus verursacht Bremsen bei hoher Geschwindigkeit große körperliche Belastungen für Fahrer und Passagiere. Wir sollten genauer darauf achten, ob der AEB in alltäglichen und hochfrequenten Situationen eine Rolle spielen kann.
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