在这届1024之前，市场有传闻称小鹏会扔下两枚重磅炸弹：推出自研芯片和砍掉激光雷达，结果证明都没有，但这并不意味着这次活动就没有看头。

已经远赴英伟达的前小鹏副总裁吴新宙曾说过，自动驾驶不是广告学，需要的不是天马行空的创意，而是日拱一卒的工程积累，强如特斯拉，FSD（完全自动驾驶）也是从第一个版本老老实实更新到了V12。

作为圈内人眼中的科技春晚，小鹏这届1024的风格还是和往届一样，不打诳语，像一个情绪稳定、言出必行的中年人。

去年1024，小鹏推出了基于BEV+Transformer的XNet 1.0版本，今年则是端出了BEV+Transformer+Occupancy的2.0版本这道硬菜，简单来说，就是技术架构更简洁，感知能力更强悍，做出的决策更准确了。

过去半年，随着 小鹏G6/G9以及问界M7 Max版等车型的热卖，市场普遍认为智能驾驶的春天真的要来了，而要赢下这场艰难的战役，最关键的就是两点：开最多的城，降最猛的本。

这是这届1024最重要的主题，也是未来行业角逐的技术制高点。

01

后吴新宙时代的架构演进

有人说吴新宙之于小鹏就像Andrej Karpathy之于特斯拉一样。

此言非虚。

作为中美两国自动驾驶行业的翘楚，两位都在前东家呆了五年左右，在模型算法、数据仿真、工程落地以及团队建设等方面都立下了汗马功劳，两人的离开虽然令人遗憾，但并不影响技术演进，至少对小鹏来说是这样。

今年的1024，自动驾驶依旧是全场关注的焦点，作为吴新宙的接班人，李力耘的首秀令人期待，而作为NGP和CNGP背后的灵魂人物，他也交出了一份令人信服的答卷。

接替吴新宙的李力耘

去年1024，小鹏推出的XNet 1.0可以根据周围环境实时生成类“高精地图”，今年则推出了XNet2.0+XPlannner+More的XBrain架构，可以称之为“小鹏大脑”。

这套“终极架构”和上一代相比在性能上有了明显提升：

在BEV+Transformer的基础上，XNet 2.0融合了行业最高精度的占据网络（Occupancy Network），感知范围和类别有明显提升，涵盖了清扫车、无人摩托车、儿童、小动物、减速带、地锁、收费闸等动静态物体。

引入大模型之后，XNet 2.0还具备了时空理解能力，换言之，它不仅可以识别车道线和行人，还可以读懂文字信息，理解限时公交车道和潮汐车道的的含义，考虑到不同城市道路结构和路况信息的差异性和复杂度，时空理解能力能在一定程度上降低智驾开城的难度。

XNet2.0可以读懂交通指示牌上的文字信息

在规控环节，XPlanner具备分钟级以上的规划能力，可以连续分析周围环境参与者的动机，像老司机一样随机应变，而不是一遇到问题就呆若木鸡。

按照李力耘的说法，自动驾驶的研发和演进就像人类通过读书来理解这个世界一样，随着阅读量增加，书会越读越薄。

XBrain就是“越读越薄”之后的结果。过去，自动驾驶系统的开发基本上是基于规则驱动的，就像一个小学生理解世界，需要依靠死记硬背书本上的知识一样，随着阅读量的提升和社会阅历的增加，小学生会变成初中生，会开始懂得举一反三和融会贯通，逐渐摆脱了“教条主义”。

有趣的是，在1024活动结束后的采访环节，当被问到现在小鹏现在自动驾驶水平段位时，何小鹏的回复是：“如果L4无人驾驶是大学水平的话，当下的XNGP已经是初中生水平，接下来要做的准无人驾驶就是高中生水平。”

随着算力和算法的提升，现在的自动驾驶正在由过去的规则+小模型驱动变成大数据+大模型驱动，这不仅可以让技术架构变得更加简单，还能实现智驾系统的降本增效。

去年推出的XNet 1.0版本可以实现动态4D和静态3D信息的感知，但用的是两套神经网络，对算力要求高，今年的2.0版本实现了“动态BEV+静态BEV+占据网络”的三合一，不仅降低了对算力的占用，还有效提高了对障碍物和遮挡空间的识别能力。

李力耘在接受采访时表示：“第一代XNet刚出来时，占用了一颗Orin-X的全部算力（256TOPs），但经过一轮又一轮的优化，现在只用了10%的算力。”

值得一提的是，占据网络技术的引入使得智驾系统的三维感知能力大大提升。

以前，系统需要知道物体的属性和类别才能做出反应，而现在，系统不需要知道它是什么，而是根据物体所占体积和运动状态来识别其是否为障碍物，这不仅提升了视觉感知能力，也减少了动态BEV学习并覆盖这些corner cases的时间和成本。

以前，自动驾驶的开发往往存在“软件不够，地图/硬件来凑”的情况，所以有些车企会通过堆砌硬件来掩盖软实力的不足，但这种做法没有可持续性，因为成本撑不住，高精地图本身又存在“低覆盖、低鲜度、高成本”的问题，因此会严重阻碍智驾下沉的效率。

小鹏的办法是在软件算法上多做文章，通过这种方式给硬件减负。在今年的1024上，小鹏就宣布要在2024年做到“轻地图、轻雷达”的方案，一方面是推动无图城市NOA，另一方面是减少不必要的传感器，比如X9上就取消了两颗前向角雷达。

在今年上半年的财报会上，何小鹏表示，自动驾驶的系统成本可以降低50%，轻地图和轻雷达让小鹏离这个目标又迈进了一步，也为XNGP下沉提供了有利条件。

02

进城下乡有多难？

进城是自动驾驶行业今年出镜率最高的词汇，从字面意义上理解，进城就意味着进入更多城市，覆盖更多城市道路，唯有这样，智能驾驶的价值才能被更多人认可，推动汽车销量，让行业走向正循环。

但进城说来容易做起来难。

一个最容易被理解的原因是，相比于高速这样的封闭结构化道路和泊车这样的低速场景，城区场景的复杂度陡增，狭窄的道路，模糊不清的车道线、奇形怪状的障碍物、到处乱窜的电瓶车和行人、随处可见的施工改道、又贵更新又慢的高精地图，对车辆的感知和规控都提出了史无前例的挑战。

小鹏在去年1024立下flag，今年下半年要在大部分无图城市实现XNGP能力，小鹏智驾团队对于实现这个目标一度感到非常悲观。

原因在于没有高精地图之后就失去了先验信息，相当于一个人出国旅行时手机里没有google map，一切只能依靠实时感知和直觉判断。

但中国道路信息的一致性又太弱，交通规则（包括潜规则）差异性比较大，修路改道也比较频繁，场景泛化难度比较大，强如人类老司机，进入一座新城市后也需要适应一段时间才能避免迷路或者是吃罚单。

但拿掉高精地图这根拐杖又是必须迈出的一步。

小鹏自动驾驶高级总监刘毅林在社交媒体上写道：“高精地图的局限性，并不单在资金成本和鲜度，除了这两点，高精地图运维的人力成本会随着里程数指数上升，且很难降低，任何一家理性的汽车企业，都不可能养成千上万人的地图维护团队。”

此外，他也表示，用众包模式来取代高精地图也走不通。

“抛开其他政策因素，如果希望覆盖度扩大，众包图的人工参与度就要极低，对众包的原始数据抽离和云端的拟合质量要求就非常高，这套链路的闭环难度，不亚于训练一套高度可用的感知系统。”

这就对智驾系统本身就提出了更高的要求，不仅要它看得清、看得远，还要算得快、算得准，能够覆盖足够多的corner case，同时减少因为模型参数调优所产生的时间成本和工程量，保证在不同城市和不同场景下体验的一致性和连续性，这也就是小鹏所讲的“全场景”覆盖。

而小鹏今年推出的XBrain架构就是实现全场景覆盖的有力保证。也正是因为深知开城之难，所以小鹏选择了一种相对于友商而言更稳健的策略。

目前，小鹏开放了北京、上海、广州、深圳、佛山5个城市的NGP，除了北京之外，其余四座城市都有高精地图背书，到今年11月底，不依赖高精度地图的XNGP将会开放至25座城市，到今年12月底，XNGP将开通50座城市。

何小鹏认为，智能驾驶只有实现了“全域可用、价格合理、能力标配”这三个要求之后，智能驾驶的拐点才会真正到来。

03

尾声

一直以来，智驾是小鹏最为重视的品牌标签，当它遭受威胁时，就会激烈地捍卫。在1024结束后不久，何小鹏在接受42号车库采访时说了一段内涵意味十足的话：

“友商讲了AEB（自动紧急制动），我认为99%是假的，它就是造假，那些宣传都不是公司官方发布的，全是来自小视频。我们的人也去问了，它的AEB根本不能开，路上误刹车的情况太多了。”

接收到信号的余承东也火力全开，在朋友圈上公开怼了回去：“有车企的一把手还根本没有搞懂（AEB）”

有趣的是，就在1024当天，何小鹏还表示，小鹏和华为在自动驾驶这条赛道上是“天作之合”，“一个负责吆喝，一个负责干活”。

小鹏和华为对智驾标签明争暗夺，可以反映出战场重心的转移，智能驾驶对竞争格局的影响真正开始显现了。