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而高速 NGP 显然也同理 。在高速环境下需要对更早探测目标物 ， 在变道前需要对相邻车道或者自车道前方车辆等做预测、对慢速车辆、进出匝道口等场景做好规划 。伴随着 3.5 系统以及激光雷达的加入 ， 城市 NGP 也即将到来 ， 城市更为复杂的场景包括行人、外卖小哥、加塞等复杂场景挑战能读也更大 。针对国内更多特殊场景、整一个全栈自研的链路开始真正跑起来 。3.5 系统少不了 3.0 系统的基础搭建 ， 同理 4.0 系统也需要 3.5 跑起来才能持续渐进优化 。3、地图数据的采集下半场 ， 除了数据与算法的演进 ， 对于多传感器与高精地图的技术而言 ， 也需要面对城市高精地图开放性与采集的难题 。XPILOT 3.5 的城市 NGP 还是利用传感器融合高精地图来实现高精定位 ， 但从现阶段看城区内高精地图覆盖率相比高速、快速道路要低不少 。

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小鹏为首家搭载高德第三代车载导航的企业 。而下半场 ， 城区成为更高阶智能驾驶的竞争高地 ， 地图显然是另一个重要维度 。小鹏收购了具备甲级测绘资质「智途科技」的消息不胫而走 ， 这也是当前新势力车企中第一家拥有甲级测绘资质的车企 ， 引起了外界的猜测 。

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能够在城区落地具备领航驾驶能力或者自动驾驶能力的 ， 大部分都为 Robotaxi 无人车公司以及在测试道路中的部分准量产车型 。而在框起来的部分范围下 ， 也就是我们所说的 ODD 下 ， 通过自测车队完成地图的采集、更新是可能的 ， 相反想要实现全国城区的所有开放道路的覆盖短时间内不切实际 。从目前看利用视觉这种低成本方案进行规模化部署、以众包的方式进行更新是目前主流的思路 。相信小鹏 XPILOT 3.5 后开始重视在地图的采集 ， 而地图的采集前 ， 资质是最基础一道入门槛 。4、总结其实从这里我们看到小鹏技术演进的思路和特斯拉类似 ， 先搭建框架、优化框架来解决感知难题(纯视觉方案与多传感器融合方案) ， 接着进一步优化下游的规划、控制与地图算法 。在这基础上通过数据训练来针对性解决问题 ， 前者更注重大范围内场景 ， 后者更为注重国内特色场景 。

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只不过对于小鹏而言视觉是基础 ， 但对于特斯拉而言视觉将会是整个技术的命脉 。而在颇具争议的地图问题上 ， 两者实际上都采用了高精地图 ， 只不过二者因为技术观念不同对高精地图的质量、供应与更新方式也有不同 。可预见的是 ， 小鹏在计算平台的演进、传感器的优化上也在持续不断的演进 ， 而从架构、算法以及软件自研的优势也在国内不断有序、渐进式呈现出来 。

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关于应对国内特殊场景的挑战 ， 也伴随着城市 NGP 的到来更具色彩 。如果说特斯拉和小鹏属于国内外的两个激进派代表 ， 那么对于蔚来和我们接下来要讨论的理想而言 ， 则属于保守派 。当然对于曾历经生死的蔚来而言 ， 甘愿一直“保守”吗?我们往下看 。

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