#我的提车作业#
这是一篇迟到的提车日记。时间回到2023年10月26日，提到了心仪已久的小鹏G9，具体配置是 2022款G9 650Max 4C 微光蓝 21寸多幅轮毂
接下来是分享整个提车过程。一些基本的提车准备事项例如身份证和支付就不说了。重点来讲一讲提车当天的体验。
首先这次是异地提车，因为当时正值广州有10000元补贴（6000广州+4000黄埔）提车前一天晚上通知了交付，第二天提车时居然没有洗车，于是有等了一会。
然后验车环节，检查车身漆面到内饰、空气悬架升高降低的高度、轮胎玻璃出场日期是否都早于和铭牌日期。在检查的过程中其实可以发现在车身覆盖件上黑色的塑料饰板出现了很多太阳纹。因为车辆是车龄5个月的，怀疑是洗车过程的不当，例如在洗车时没有先预洗冲掉泥沙再擦拭，而是直接擦拭，这类的原因造成的。但是因为自己有一定的汽美经验，想着可以自己进行抛光处理，所以还是选择了接受。不知道是不是全国的交付中心，反正就黄埔中心这个来说，还是需要加强培训。
然后接下来就是支付尾款和选择合适的车险。
接下来就是上牌，可以花600给他们包办，也可以自己去车管所。但是为了图方便选择600包办。之前提T牌电动车的时候是50元辅助办理，但是这个是需要你自己开车到检车线的。所以其实都是不同的选择。
上完牌照就是车辆讲解，这一部分是另外一个人（不是付款当时的交付）进行的讲解，体验还不错。
由于开了也有半年了，所以可以再简单顺便分享以下用车体验。
首先是NGP：其实自己是有一辆T牌电动车，T牌电动车在美国的自动驾驶算法确实是SOTA（State of the art，你可以理解为遥遥领先）的存在。但是国内的T牌电动车的NOA算法可能还落后于美国的FSD BETA8版本（19年发布，现在是FSD BETA12），所以非常眼馋。并且有一些原因T牌电动车不能进入生活的园区，所以选车阶段就是直接瞄准“自动驾驶、国产新能源、科技“这几个关键词进行选车。所以顺其自然选择了小鹏。
NGP体验方面，在感知方面小鹏的BEV范围可以说是非常广，从车机HMI上来看，几乎是国内第一的水平。并且也是落地最快的，在体验方面，高速Highway非常不错，进出匝道的体验可以进行一定的优化（和后面我对Planner的建议有关）。具有红绿灯识别自动停车的LCC-L功能也是国内首发。在城区里，使用LCC-L配合打灯变道功能其实也能减轻很多开车的疲惫感和负担。接下来就是我觉得体验可以优化的部分了：
一. 首先我注意到HMI上的渲染画面有一定的延迟（例如后车超越的时候，有时候后车到了本车侧前方了，仪表上任然显示在侧后方）。让我怀疑是否是小鹏的感知网络部分进行正向传播时间比较长。
反应在体验上就是：1.极限变道的场景中，对于隔壁车道的空位总是不能及时感知。它确实能够感知，但是总是延迟了2秒的时间才能够感知，然后在HMI上显示变道意图。但是一般在Planner进行规划变道的时候这个时候后面车已经跟上来了，然后就取消变道。2.在窄路场景中对于各个对象的MotionPrediction（运动预测）也存在时延，感觉方向盘的动作是针对这些人或车2秒前的轨迹进行的调整。
所以希望小鹏能够优化这个时延的问题，让决策能够给用户更好的体验。
二. 在一些场景中，例如变道，小鹏的Planner很明显还是rule-based（基于规则）的。例如侵占车道压线行驶，试探后车意图的这个，你能很明显感受到他每次进行这种操作都是一样的行为。很明显是人工规定的行为。去年小鹏在1024上已经官宣要做一个XBrain，（类似于FSD12端到端，也是国内首个）也就是基于深度学习的Planner。基于深度学习比人工规定好就好在更好进行优化，基于新的标定Label进行反向传播计算损失就可以进行优化。更加利于数据推动效果，小鹏又是很早布局自动驾驶的，而且在2022年的1024就分享了自己的数据闭环，所以我相信在深度学习Planner端上桌以后，归控能够得到大幅度提升。
三.OCC网络好像在5.1.0已经有了，这边也不说了，希望赶紧推送！
接下来是驾驶体验。底盘都是非常不错，底盘高度调整范围非常大，并且可软可硬。这些老生常谈的就不说了。众所周知G9是由极客模式的。由于自己习惯了T牌电动车的0怠速，速度减到0自动Autohold的‘单踏板’模式。首先小鹏的第一脚电门迟滞，虽然比极氪蔚来理想都小，但是确实比T牌电动车大。可以优化。再就是油门控制时，输出和回收的临界区域对应的行程真的太小了，比较难进行控制。希望也能够通过OTA进行控制。
说到OTA最后在吹一下。当年G9也是国内第一个使用左、中、右域控制器控制全车这种集成化的形式的车，就连现在还有一堆车不是这个形式没错说的就是赛里斯。这种域控制器最好的有点就是固件更新非常方便。希望小鹏持续研发，不断进行OTA，提升车主体验！
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