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主要想解决了国内大部分例如拥堵、横穿加塞、模糊标线等极端环境 。和特斯拉区别的是 ， 小鹏并没有激进式的和特斯拉一样选择自建地基(自研芯片) ， 而是自己设计了整个房子的架构(算法全栈自研)后找了一家第三方 。因为这时候的芯片市场开始发生了变化 。以英伟达、高通、Mobileye、地平线、黑芝麻等国内外芯片开始发力车规级智能驾驶芯片 ， 针对智能驾驶芯片定位更加精确 ， 而对于现阶段的竞争而言 ， 自研芯片的路子充满风险 ， 除了是一笔大投资 ， 同时也有可能因为走错路线而被市场淘汰的风险 。而在此时掌握全栈算法的重要性就变得无可厚非。由车企自己掌握架构和软件算法， 找“开发商买地基”， 也方便迁移 、 甚至重写。

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这也是近几年小鹏的 Xpilot 保持优势以及稳定发展的一个重要基础 。在 2.5 系统中同样处于过渡期 ， 小鹏感知系统采用的是来自博世方案 ， 辅助驾驶芯片是来自英飞凌 ， 其余控制器基于自行研发 。小鹏在此时主要积累大量的国内场景 ， 例如加塞、大货车并行、驾驶者的习惯等等 。而 3.0 系统中小鹏的过渡并不被动 ， 小鹏方向明确 ， Xavier、高精地图、高精定位等的加入也以此解决感知与定位精度 ， 也为后续的训练、泊车以及高速、城市 NGP 奠定雏形 。2、 三大技术演进 ： 高速、泊车与城区三大体系的渐进迭代 。第一部分我们看到了小鹏搭载建好架构、算法与数据平台 ， 在成长板块中小鹏思考了高速、泊车与城区三大体系的构建 ， 也是功能落地的基础 。3.0 系统中我们看到了小鹏前后释放出了高速NGP、停车场记忆泊车等基础功能以及部分针对性的场景优化 ， 当然这个优化还在继续 。全栈自研反应在小鹏的开发中有几种优势 ， 我同时把它划分为上、下两部分有助于大家理解 。(1) 感知是开启智能驾驶的第一道钥匙首先第一部分我们解需要解决摄像头、毫米波雷达接入的信号 ， 并把信号输入到感知模块 ， 利用计算精准判断周围有什么物体(例如有车、有人、有十字路口等) ， 还要有这个物体的类别例如(例如数量、大小、类别、速度以及朝向等) 。而这些基础检测 ， 伴随着智能驾驶需求的增长 ， 感知信息也需要升级 。这时候全栈自研的优势逐步发挥出来 。与特斯拉类似 ， 360 度摄像头的感知架构对于目标物的 3D 信息、跟踪、位姿甚至预测要做稳定检测 。而在训练中也可以持续针对国内的特殊场景(包括长尾场景)做优化 ， 例如复杂的十字路口、各种红绿灯的造型、车道线丢失后需要增强甑别、车尾灯信号识别等 。从 P5 体验来看 ， 车道线检测、无标线十字路口等国内特征道路 ， 小鹏优化上已经有明显优势 。至此 ， 我们就完成了基础 L2 的构建 ， 也基本是小鹏 3.0 架构的根本 。(2) 规划和控制才能让智能驾驶真正“动起来”下半部分：有了感知基础 ， 我们下半部分就要把感知信息进一步输入到预测模块 ， 结合高精地图作行为预测与规划 。感知结果和预测结果会同步输入到规划模块 ， 例如路线等规划 ， 然后再到控制模块 。这样的步骤需要在极低的延迟下完成 ， 这对算法效率提出了很高的要求 ， 并且对于城市、高速还是泊车环境中处理的逻辑方式也不同 。我们可以看到：在记忆泊车系统中 ， 小鹏利用现有的架构在没有 GPS 信号、高精地图下 ， 利用语义地图、视觉匹配定位解决泊车难题 。而在地库中我们看到有许多例如鬼探头、行人横穿、路口、静止车辆等等场景 ， 那么车辆需要做好预测以外还需要做好是否刹车等待、避让或者绕行的规划 。

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