提起小鵬汽車，大家似乎第一個想到的就是智能駕駛。
前段時間，小鵬車友圈傳出這樣一件趣事：小鵬G9雖然銷量不高，但是整個上海的租車資源非常緊俏，諸多車企都想租一台小鵬G9，作為研發的對標驗證車型。
這也從側面說明了小鵬智駕技術被認可的程度。
俗話說，羅馬不是一天建成的。已經成為智能駕駛行業標杆的小鵬汽車，究竟是如何逐年疊代智能駕駛的？他們對於未來的智能駕駛技術又有怎樣的預期呢？
自2018年起，小鵬汽車就開始逐步布局智能駕駛上下游技術，掌握視覺感知、傳感器融合、決策、規劃、控制等一系列核心能力，建立疊代Xpilot高級輔助駕駛系統，以期實現智能駕駛方案全棧自研。
同年，小鵬汽車Xpilot2.0智能輔助駕駛系統正式落地，能夠提供單車道輔助駕駛、自適應巡航等功能，開啟了智能駕駛領域探索之路。
彼時，量產版本小鵬G3還錨定了輔助泊車功能，在市場中收穫了用戶的關注度。而在此之前，小鵬G3前後一共花了四年的時間，疊代出3個測試版本，足以看出小鵬對於輔助駕駛的關注。
此後，2019年，小鵬汽車L2級行車輔助系統Xpilot2.5成功實現量產應用，能夠提供自動輔助駕駛、自適應巡航、ACC智能巡航、車道居中輔助、自動變道輔助等功能。
2021年，小鵬汽車又推出了Xpilot3.0，可以實現高速NGP功能。此後，Xpilot3.5推出，開始提供覆蓋城市路況的NGP功能，擁有紅綠燈路口通行、城市路況超車、定製化跟車、自動限速調節和環島通行能力等。
2022年，小鵬汽車城市NGP功能，正式推送給用戶。而首發城市NGP功能的車型即是小鵬P5。小鵬P5也是全球首款搭載雷射雷達的量產智能汽車。P5 選擇了大疆車規級雙雷射雷達Livox-HAP，採用稜鏡式掃描方案，能達到較高的點雲密度（等效144線）。
值得一提的是，小鵬P5使用了30TOPS算力的英偉達Xavier晶片，就實現了城市NGP，這在當時也算是一個創舉，即使放到現在也仍有其先進性。
同期，Xpilot 4.0在G9車型上搭載，在硬體全面升級的情況下，將提供全場景輔助駕駛功能。小鵬汽車表示，城市NGP的代碼量達到了高速NGP的六倍。
在硬體技術上，小鵬汽車採用了高清攝像頭、毫米波雷達、雷射雷達及高精度定位的多感知融合硬體的搭載策略，堅持以視覺為核心，並融合雷射雷達以實現安全冗餘。
比如，高速NGP功能僅依賴攝像頭，而城市NGP功能則需要在攝像頭的基礎上融合雷射雷達。
此外，隨著Xpilot輔助駕駛系統持續升級疊代，為滿足相關算力需求，小鵬持續引進性能更高的晶片。
小鵬Xpilot 2.0及Xpilot 2.5採用Mobileye EyeQ4晶片，採用28nm工藝製程，算力為2.5TOPS。
隨著輔助駕駛系統升級至Xpilot 3.0及Xpilot 3.5，小鵬開始使用英偉達首次推出的車規級晶片Xavier，能用於支持 L2級的輔助駕駛。到Xpilot 4.0階段，小鵬將算力平台升級為英偉達Orin-X晶片，算力高達254TOPS，能支持L2-L5級自動駕駛功能。
按照小鵬汽車內部的規劃：2022年，他們已經完成了智能輔助駕駛上半場核心能力的建設，完成了三大拼圖的創立。
這三大拼圖分別是高速NGP、記憶泊車VPA和城市NGP。
「在城市NGP發布之後，我們的用戶90%的時長都可以享受到我們智能輔助駕駛的一個便利了。
那如何才能到達最多的100%，那這就是我們智能駕駛的下半場需要去解決的問題，下半場主要的功能我們叫做全場景NGP。」在年初的行業交流會上，小鵬汽車自動駕駛高級專家陳林這樣判斷。
全場景輔助駕駛，即XNGP，是小鵬第二代智能輔助駕駛系統，包含從起點停車位到終點停車位全程使用輔助駕駛的能力：從停車位泊出，到城市道路、高速/快速路，再到停車場內部道路等，最終泊入車位都可以使用智能駕駛輔助系統。
我們可以把它看成是無高精度地圖區域的導航輔助駕駛，目標是在高速/城市道路實現零接管，在安全性、道路博弈能力和通行效率上超過大部分司機。
在此基礎上，XNGP就可以形成一個用戶基本上100%的時長都可以使用的智能輔助駕駛系統，覆蓋大部分用戶日常用車的實際場景。
可以用三個「全」來形容XNGP，即「全國都能用、全程都能用、全天都能用。」
XNGP的實現需要以傳感器、算力晶片等硬體以及XNet為代表的軟體及AI體系作為支撐。
硬體方面，小鵬汽車的車端算力已經從之前的Xavier 30TOPS的晶片已經升級到508TOPS，並搭建了600PFLOPS算力的扶搖超算中心提供雲端算力支持。
軟體及AI體系方面，小鵬從2021年下半年開始構建基於Transformer的BEV視覺感知系統XNet。
XNet可通過將多個攝像頭採集的數據，進行多幀時序前融合，輸出BEV視角下的動態目標物的4D信息（如車輛速度、運動預測等）和靜態目標物的3D信息（如車道線位置等），利用神經網絡實現端到端數據驅動算法疊代。
舉個例子，得益於XNet技術，2022年，小鵬汽車完成了全自動的標註系統，2000人/年的標註，只需要16.7天就可以完成。
更為關鍵的是，XNet通過超強環境感知能力降低對高精地圖的依賴，從而避免獲取高精地圖所需的昂貴成本以及嚴格的資質審查，能夠降低對雷達等價格更高的傳感器的依賴，進一步降低小鵬智能駕駛方案的成本，加速小鵬XNGP技術滲透率的提升。
此外，影子模式、仿真等技術也為XNGP模型的訓練提供大量素材。有數據顯示，截止2022年底，小鵬汽車已經擁有5000萬公里的仿真行駛里程，相應的場景超過2萬個，每一行代碼的發布都會經過這些仿真的測試才能出去。
我們可以梳理一下小鵬汽車智能駕駛下半場的AI技術體系：量產車車隊去採集數據，經過全自動化的標註過程，再經過扶搖自動駕駛計算中心訓練，最後就可以部署到車子上。
至於XNGP的下一步量產時間，陳林表示，2024年，我們會把所有的場景打通，實現車位到車位的智能導航輔助駕駛能力。
當然，如果說XNGP是輔助駕駛的最終形態，那么小鵬汽車自動駕駛目標仍然是L4、L5。
據了解，小鵬汽車已經獲得國內「智能網聯汽車道路測試」牌照，並且其軟體優化後、硬體零改裝的量產車已經通過了自動駕駛封閉道路的測試，這也是國內首例。
據了解，在扶搖架構支撐下，小鵬智能駕駛領域XNGP的綜合研發效率將提升30%，車型適配成本將降低70%。
在已落地的北上廣深所有可用城市NGP的路段中，小鵬城市NGP的里程滲透率達到62%，每百公里緊急接管次數僅為0.65次，效率已接近人類司機90%的水平。
而在無高精地圖的城市布局上，2023年底小鵬有望在50座城市提供類似城市NGP體驗。
或許，何小鵬曾經的狂言——「小鵬智能的速度和加速，遙遙領先、沒有對手」，並非是一句空話。