亲测！无人驾驶 VS 高阶智驾，究竟谁更牛？
随着汽车科技的不断发展，高阶智驾、无人驾驶似乎正在潜移默化地改变人们的生活。
7月份，武汉萝卜快跑投放了400辆无人驾驶汽车，热度瞬间爆发，一石激起千层浪，单车订单超过20单/日，基本上已经与有人驾驶的运营出租车或网约车达到同一水平。
爆火的背后，萝卜快跑的体验究竟如何呢？这期内容我们将横向对比萝卜快跑和目前高阶智驾第一梯队的小鹏XNGP。
萝卜快跑可以用APP呼叫用车，在北京市界内，目前仅有亦庄、通州和石景山的试点区域使用。需要注意的是，目前萝卜快跑的上下车地点为固定站点，不能像出租车或网约车那样即停即走。
在北京这边，萝卜快跑仍处于试运营阶段，大概率车内会有安全员，仅在突发情况时接管车辆，其余时间都是自动驾驶。
整个体验还是相当丝滑的，萝卜快跑加、减速很平稳，起步的时候没有一脚窜出去，也比较平稳，没有延迟。变道、超车一气呵成，很有“老司机”风范。在转弯路口，遇到斑马线都会主动减速礼让，这一点做得很到位。
本次行程大约10公里左右，出现了2次人为接管，第一次是因为车道线的原因，第二次是未识别红绿灯。和安全员沟通后得知，萝卜快跑的策略是100%不会出现违章，所以遇到潜在违章发生时，车辆就会强制切换为人为接管。
体验小鹏XNGP的载具是G9，智驾系统也升级为最新的XOS 5.2.0。它是全国首个量产上车的端到端AI大模型，全国都能用，有路就能开。此次OTA升级包括426项内容，无图过环岛、掉头体验升级、小路灵活穿行等都是本次OTA升级的亮点。
小鹏G9使用了2颗NVIDIA DRIVE Orin X芯片，算力508TOPS，还有包括2个800万摄像头、2个激光雷达在内的31个感知元件。
使用领航辅助需要提前设置好导航，在行驶过程中，旁边的汽车、非机动车等信息都能在屏幕上清晰呈现。车辆会根据前方路况的拥堵情况自主变道到最快的车道，在左转和右转操作时，系统执行果断，没有拖泥带水的情况。
等红灯时，车机屏幕上的车道线会变为红色，甚至还能显示车辆和停车线的距离。在异型路口转弯时，小鹏XNGP可以很规矩地完成转弯，直接并到当前车道，体验非常舒适。最终小鹏G9出色地完成了本次行程，达成0接管，智驾表现相当强势，不愧为当前智驾第一梯队。
全文总结
回到文章开头，萝卜快跑的爆火，背后代表了无人驾驶的兴起，大家可以把2024年看做是无人驾驶的分水岭。从今往后，无论是技术还是体验只会越来越好，因为这就是趋势，谁都不可逆。
小鹏XNGP这边，它的表现依旧非常稳健，体验很棒。从去年8月开始，小鹏XNGP就具备全国都能用的能力，到今年1月，陆续把有路就能开的无限XNGP部分释放，再到今年7月的全量推送，小鹏团队完成了超过600万公里的实车验证。
另一方面，2天一迭代的端到端大模型拥有超快的成长速度，未来，它只会越来越棒。
NPU、TOPS、TFLOPS看得头痒痒？别怕，一文秒懂！
笔者身边很多朋友表示，最近在浏览最新的手机或电脑广告时，回被一堆看似高深莫测的缩写词和数字搞得晕头转向。很多人刚刚搞明白什么是CPU和GPU，结果又来了NPU、TFLOPS、TOPS……这些术语像密码一样难以搞懂。
不用担心，今天我们就力争用简单的描述让大家都能理解这些名词。
NPU：AI的专用引擎
今年科技行业最热的词不出意外就是“AI”和“NPU”了，这两个名词还经常组队而来。“AI”顾名思义是“人工智能”，那“NPU”是干什么的呢？
NPU全称为"神经网络处理器"(Neural Processing Unit)。简单来说，NPU是为AI应用设计的专用处理器，设计灵感来自于人脑的神经网络，就像我们的大脑可以同时处理多项任务一样，NPU也擅长并行处理。
虽然CPU、GPU和NPU都可以运行AI任务，甚至目前GPU的AI算力往往比NPU高许多，但实际上它们各有优势和适用的场景。
相比于通用处理器，NPU在处理AI任务时更加高效，耗电更少。这就是为什么即使是手机这样的移动设备也能运行复杂的AI应用而不会很快耗尽电池的原因。
另外，随着未来AI应用越来越普及，当我们手机、电脑运行大量AI计算的任务时，NPU可以更多分担应CPU和GPU的计算压力，让CPU和GPU能够更专注于执行其他任务，从而让设备在有限的硬件条件下，发挥更流畅、更低功耗的应用表现。
TOPS:AI引擎的"马力"
既然我们有了专门的AI处理器(NPU)，那么大家平时如何衡量它的性能呢？这就要请出我们的第二位主角——TOPS。
大家经常能看到各PC厂商都在用TOPS宣传自家硬件的AI性能表现，而随着AI技术的发展，芯片厂商们正在不断提高NPU的TOPS。
几年前，10 TOPS就被认为很强大了，而现在移动芯片都已经达到了50 TOPS甚至更高：
2023年，苹果M3系列 18 TOPS
2024年，苹果M4 38 TOPS
2024年，骁龙X系列 45 TOPS
2024年，英特尔LunarLake系列 48 TOPS
2024年，AMD AI 300系列 50 TOPS
TOPS是什么意思呢？数字越高就代表AI性能越强吗？其实不然，请听我继续解释。
如果NPU是AI的专用引擎，那TOPS就是用来衡量它马力的单位。TOPS是"每秒万亿次操作"(Tera Operations Per Second)的缩写。1TOPS等于每秒可以进行1万亿次AI相关的数学运算。
以AMD最新的AI 300系列处理器为例，厂商宣称可以达到50TOPS算力，这就相当于说这颗芯片每秒可以进行50万亿次AI运算。
听起来很厉害，对吧？但要记住，这通常是理论峰值，就像许多汽车广告中宣传的最高马力一样，实际传动到轮胎上的马力通常还要经过变速箱的衰减，马力并不代表一个车的全部性能。NPU的实际AI性能还受到很多因素的影响，如内存带宽、软件优化等。
值得一提的是，在某些情况下，还有厂商会使用 TOPS/W 来作为评价处理器运算能力。TOPS/W 用于度量在1W功耗的情况下，处理器能进行多少万亿次操作，更突出硬件的效能表现。
TOPS vs TFLOPS:
说完了TOPS，我们再来认识一下它的"表兄弟"——TFLOPS。我们以前经常会在CPU、GPU的宣传中看到这一词。它是"每秒万亿次浮点运算"(Tera Floating-point Operations Per Second)的缩写，而这正是衡量传统处理器浮点数运算能力的性能指标。
当我们谈到TFLOPS时，通常会指定是FP32(单精度浮点运算)还是FP16(半精度浮点运算)的TFLOPS。FP32提供更高的精度，但FP16运算速度更快，耗能更低。
TFLOPS通常与游戏图形处理能力有一定相关性。高TFLOPS通常意味着GPU能更快地处理复杂的3D场景和特效。随着GPU被越来越多地用于非图形任务(如科学计算、数据分析)，TFLOPS成为衡量GPU在这些领域性能的重要指标。
为什么如今AI领域也会用到TFLOPS指标？因为在实际应用中，现代AI芯片通常支持多种精度，并可以根据任务需求动态切换。例如，一个NPU可能在训练阶段使用单精度浮点FP32，在微调阶段使用半精度浮点FP16，在最终的推理阶段使用整数INT8。这种灵活性使得AI系统可以在性能、能耗和精度之间找到最佳平衡点。
虽然很多AI推理任务可以使用INT8运算(由TOPS衡量)，但在训练AI模型或处理一些需要高精度的任务时，仍然需要用到浮点运算。这时，TFLOPS就成为了一个重要的性能指标。
小结：
总体而言，NPU为AI提供了专门的硬件支持，TOPS和TFLOPS则分别衡量了整数运算和浮点运算的能力。不同的数据类型(FP32、FP16、INT8)则让AI应用能够在不同场景下灵活选择最适合的计算精度。
当大家理解了这些概念，不仅能在选购智能设备时更有判断力，也能更好地理解AI技术的发展趋势。下次再看到广告上标注的"50 TOPS NPU"或者"16 TFLOPS GPU"时，大家应该就能和别的小伙伴去解释这些数字背后的含义了。
但请记住，这些数字指标并不能完全代表设备的实际性能和用户体验！毕竟，我们更关心的是这些设备究竟能不能流畅地运行我们喜欢的应用！如果有机会还是亲自体验为妙。
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