开启AI代驾功能后，用户可在全国范围内设置自己所需的AI代驾路线，不再受限于XNGP可用城市范围，只需设置一次起点和终点，手动驾驶一次后即可形成记忆地图，在之后选择该出行路线时就可以使用“AI代驾”功能，实现单独路线/特定场景的城市导航辅助驾驶。
从技术路线上来看，AI代驾的核心还是基于无图，考验的是智驾本身的实时感知能力，通过实时感知来实时建图。
接下来，小鹏城市智驾的“开城”及“AI代驾”两种模式将同步进行。随着在更多城市的落地，智驾面向全国大范围的规模化普及也将进一步加速。
用户的感知显而易见。一位北京车主晒出的行程对比图显示，更新Xmart OS 4.4.0后，同一段路线的智驾覆盖率从75%涨至93%。
当更多同行还在优化依赖高精地图的智能驾驶体验时，发力“无图”方案的友商还在高喊着激进的开城口号，作为当之无愧的“智驾之王”，小鹏汽车已经高调宣布“无图的战斗已经结束”，率先完成了技术路线的华丽转身。
02
AI+智造，制胜未来
“过去经常听到软件定义汽车，今年我们提出AI正在重新定义汽车，两者差别在于软件是把人视角的规则变成软件，而AI是从机器视角把很多规则变成软件。”何小鹏以前瞻的技术视野判断，提出对未来出行的前卫构想：“未来会发生巨大的变化，下一个5年一定是属于全自动驾驶、属于智能汽车的全新时代。”
在AI赋能下，小鹏的智能驾驶底层技术也进一步演进到面向全场景智驾的终极架构XBrain，可以做到像人类的大脑一样形成从感知到理解、认知，再到做出行动的清晰脉络。
据李力耘分享，XBrain由深度视觉神经网络XNet 2.0和基于神经网络的规控XPlanner等模块构成。
去年的1024 科技日上，小鹏就公布了自研的BEV +Transformer深度视觉神经网络XNet 1.0。在XNet 1.0能力基础上，升级后的XNet 2.0融合行业最高精度的纯视觉占据网络，实现动态BEV、静态BEV、占据网络三网合一，是行业首个应用大模型具备时空理解能力的感知架构。
李力耘认为，在三网合一的情况下，XNGP具备了较强的脑补能力，可以较好地处理遮挡、光照不清等场景，模型的泛化能力大幅提升，能更好适应不同场景和环境。
具体来看，XNet 2.0通过深度学习各种大型和异型路口，实现了感知范围提升200%，感知类型扩展至儿童、小动物、减速带、收费闸等11种，能够做到理解限时公交车道、可变车道；可读懂文字内容，包括ETC、人工车道、文字待行区、非机动车道。
值得注意的是，小鹏XNet 2.0的占用网络（Occupancy Network）来自纯视觉感知，不依赖激光雷达点云。这也意味着，在XBrain架构下，小鹏实现了纯视觉与激光雷达相互独立的感知模型，激光雷达仅作为感知冗余存在，不再对视觉感知起决定性作用，这也为未来取消激光雷达、大幅降低成本奠定了基础。
不过，小鹏希望在不影响可靠性、不影响安全性的基础上，逐步减少对激光雷达的依赖。
在小鹏面向2024年的智驾目标中，除了轻地图、全场景，“轻雷达”方案也被纳入其中。小鹏全新车型X9已经取消了两个前向角雷达。
除了感知层面逐步减少对雷达的依赖，在规划及控制层面，基于神经网络的XPlanner也在逐步降低对“人工规则”的依赖，从而带来长时序（可以预判你的预判）、多对象（决策依据完整周边信息，更综合更拟人）、强推理（像人一样懂得变通，可以走一步看一步）的优势。
长远来看，基于人工规则的决策规划很难完全实现像人类一样的驾驶，更不能灵活应对corner case，李力耘也坦承，“在上一代的决策规划架构中，曾有车主反馈称算法不够聪明，不够拟人”。
而最新的XPlanner，基于深度神经网络实现规划与控制，让系统具备对物理世界的基本认知和拟人化的博弈能力，“具有像人一样懂得变通的逻辑”，在看不清、看不全的时候，可以“走一步看一步”。
这就是小鹏面向终局的全场景智能辅助驾驶架构XBrain，朝着数据驱动和模型驱动不断演化。
值得一提的是，在这次1024科技日上，小鹏还宣布，G6/G9/P7i 的Pro版车型技术架构将会与Max车型同源，即下放Max的架构给Pro版本，从而大幅提升没有激光雷达的Pro版本的SR及感知能力升级、LCC能力以及高速NGP表现。
也就是说，未来小鹏的Pro和Max版本将“只有城市NGP功能的区别”，有用户将其调侃为：除了自家Max，小鹏的Pro版本将是一个不怕任何Max的Pro。李力耘表示，“小鹏是为数不多的，拥有这样技术平台化能力的企业”。
不难发现，通过对架构和算法的优化，小鹏汽车能够进一步减少算力和传感器对智驾能力的影响。当同行还在卷硬件时，小鹏已经可以做到通过算法砍硬件了。对于用户而言，这也意味着以更低的门槛，享受到更高阶的智能辅助驾驶体验。
随着智驾系统不断迭代升级，从依赖高精地图到轻地图、轻雷达、全场景，数据量、代码量的激增都对研发带来了极大挑战。
好在小鹏汽车已经实现了智能驾驶数据的全栈闭环，数据处理效率相比去年提升150%，同时城市场景的被动接管次数显著下降38%。这也离不开AI大模型的深度应用。
以AI生成极限场景的方式正在高效替代过去的数据模拟，从而更有效完成数据消化和模型训练。同时，每一行代码改动和每一次模型升级，都通过端到端仿真验证，可有效拦截问题，减少XNGP扩城的边际成本。
在李力耘看来，“书越读越薄”，“伴随着我们在城市场景的摸爬滚打和数据积累，技术进步会带来架构的逐步简化和成本的降低”。
03
坚持做难而正确的事情，小鹏进入收获期
一年前的1024科技日，小鹏还在试图对外解释：为什么要做难百倍以上的城市场景？
毋庸置疑，城市场景才是用户更高频更刚需的智能驾驶使用场景，但是过于复杂的路况和更具挑战性的技术难度让很多车企望而却步。比如城市NGP的代码量是高速NGP的6倍，感知模型的数据是高速NGP的4倍，预测/规划/控制相关的代码是高速NGP的88倍。
不过小鹏汽车还是坚定地选择了这条少有人走、难而正确的路。
当然，事实也证明了小鹏的前瞻性。
数据显示，小鹏今年7月上市的爆款车型G6，搭载城市NGP的Max版比例超过70%；小鹏2024款G9上市15天大定超过1.5万台，其中Max版本比例更是超过80%。
同样把城市场景实现量产落地的还有华为。搭载HUAWEI ADS 2.0的问界新M7上市首月累计大定突破6万台，其中智驾版的比例也超过了50%。
面对真实的用户选择，已经没有车企还会忽视高阶智能驾驶的价值。智驾，已经成为下一阶段中国新能源下半程淘汰赛的核心赛道。
这也是为什么在理想秋季战略会上，智能驾驶被提到空前高度。李想自我反思智驾投入晚了半年，接下来要“加快投入，甚至可以牺牲一些效率”；曾经唱衰自动驾驶、认为“无人驾驶是忽悠”的比亚迪，也在高阶智驾上加快步伐，腾势N7计划明年一季度开启城市NOA推送。
短短一年时间，聚焦城市场景的高阶智能驾驶，已经或者正在成为越来越多车企新车型有竞争力的卖点，甚至标配功能。无论是主机厂还是Tier 1都在被动或主动调整战略，加速上车节奏，以适应新的形势。
在量产的落地应用和技术实力面前，用户的选择和口碑就是最具说服力的证据。小鹏和华为毋庸置疑已经成为国内第一梯队，将高阶智能驾驶实实在在地转化为用户购车时重要关注且愿意付费的功能，不仅在BEV技术路线、城市高阶智驾落地、用户体验等方面领先行业，也带领中国智能汽车走在世界前列。
面对华为的“来势汹汹”，何小鹏认为，这对行业是好事，得有人去吆喝，把人都吸引过来看，也必须有人负责干活，把真的东西做好。人们常说：行业里老大和老二打架，老三、老四可能就挂了。“我觉得小鹏与华为的配合（竞争）是一个天作之合”。
在小鹏与华为作为先行者在技术上不遗余力地推动，以及在用户认知上的改变，中国城市高阶智能驾驶市场的爆发确实来得比想象中更快，这个速度甚至超过了行业最乐观的观察者、引领者的预期。何小鹏也承认：“客户选择智能辅助驾驶的拐点比计划来得更快、更猛烈。”
在何小鹏看来，智能驾驶的拐点逻辑很简单：在全域可用的情况下，做到价格合理，成为所有车型的标配。随着市场的整体成熟，他认为，2025年内这个拐点就会出现。
全域可用，小鹏XNGP已经在逐步实现了。在价格方面，相比特斯拉FSD高达1.5万美元的售价，小鹏的城市智驾版本只比普通版高2万元，而且是一次性成本就可享受XNGP的全部智驾功能。