事实上，激光雷达的加入主要是为了弥补“摄像头+毫米波雷达”这套硬件配置在物力特性上的不足。在昏暗的隧道、强烈阳光引起的摄像头过曝、雨雾天气对摄像头的污垢遮挡、以及一些异型车和抛撒物等场景下，激光雷达都能更加精准地感知障碍物。
吴新宙表示，目前测试车搭载的这套城市NGP已经可以在大雨天正常工作，并且在溅起的雨水和泥土产生的噪点问题上也做了许多工作（业内通常把雷达识别到的一些临时障碍物称为“噪点”，系统需要去排除这些噪点的干扰以避免影响正常的驾驶）。
（何小鹏笑得很开心）
此外，小鹏汽车还是业内第一家在30TOPS的算力水平下，将激光雷达这套功能成功做出来的企业。吴新宙在向何小鹏表达这个意思的时候，后者的脸上第一次露出了会心的微笑。
-无保护左转
所谓“无保护左转”，及在十字路口向左转弯时无法得到红绿灯的保护，随时可能面临和对向来车发生碰撞的风险。事实上，本次城市NGP测试视频中展示的并不是标准的无保护左转场景，但在一定程度下也体现了系统在没有车道线情况下的转弯能力。
（“无保护左转”很容易和对向车辆发生碰撞，因此多年来一直是智能驾驶的痛点之一）
通常来讲，在直线行驶中智能驾驶系统都会通过对车道线的检测来正常行驶，可以简单地把车道线理解为智能驾驶系统的“轨道”，这些“轨道”的信息目前都是来自于高精度地图。
而左转场景是没有车道线的，也就意味着智能驾驶系统无法获得来自高精度地图的辅助，因此只能另寻他法。
吴新宙给出的解决方案是，可以通过检测旁车的行驶轨迹（车流壁）来达到左传的目的，“说白了，左拐的时候我们是完全不按车道线走的哪怕是有一点车道线，他更多的参考也是按照旁车的轨迹”。
通过测试来看，小鹏在“无车道线左转”场景下的这套方案已经相当成熟。
这些毛病让何小鹏大呼“受不了”
-180°掉头
驶出小鹏汽车总部遇到的第一个场景，就让坐在主驾驶的何小鹏黑了脸。
小鹏汽车总部门前有一个180°的掉头场景，通过肉眼可以看到在这个路口两侧当时总共停着3辆电动自行车。但是，在中控大屏上可以发现，小鹏P5此时只识别到了近点的一辆电动自行车，或许是由于前方掉头车辆遮挡的缘故，位于远点的外卖小哥并未出现在屏幕上。
（通过挡风玻璃，人类驾驶员是可以观察到3辆电动自行车的）
结果也不出所料，当车辆开始转弯时，位于远点的外卖小哥突然启动，测试车察觉后立即刹停。但通过观察中控大屏可以发现，直到外卖小哥启动前小鹏P5都是没有发现他的，很难想象如果外卖小哥没有立刻启动会造成什么样的后果。