文 |   汽车像素，作者   |   邢芮芳，编辑 |   冒诗阳

与理想、极氪一样，小鹏计划在今年将智能驾驶推向 L3 级别，但不同的是，小鹏准备了两套方案。

小鹏未来智驾的既定路线，同样是基于大模型的无图方案。但在下一代大模型还没有完全成熟时，作为过渡，特定场景的建图方案，重新变成可选项。

" 众包建图 " 这项曾被弃用的技术路径，很可能要以另一种方式回来了。

01  两套方案

我们独家了解到，小鹏已在内部启动了众源建图技术的开发，目前已经推进了数月。该技术目前是预研状态，未来或作为小鹏 L3 级别方案的补充。

众源建图是一项用于优化智能驾驶方案的技术，它通过车辆采集道路数据，实时构建一个导航地图。众源建图有两个特点，一是需要多车协同，多源采集数据，二是实时生成地图，动态更新。众源建图可以为智能驾驶提供全局路径的参考，让智驾系统所能获得的信息，可以延伸至传感器覆盖的范围之外。

理想、极氪、元戎启行、地平线等相继走入 VLA 路线后，小鹏会用哪种技术路线来解决现在大模型的问题，实现 L3 等高阶智能驾驶，一直受外界关注。

4 月 14 日，小鹏在香港举办了一场 AI 技术分享会，首次披露了 " 小鹏世界基座模型 "。该模型可类比为端到端大模型的下一代，区别是换成以大语言模型为骨干网络，这一点与理想、元戎等正在开发的 VLA 大模型类似，不过参数量更大。这意味着，小鹏未来智驾的既定方向，仍然是基于无图路线的大模型方案。

对于预研众源建图，小鹏官方回应称 " 小鹏汽车智驾将坚持无图 + 大模型的路线 "， " 使用众源建图技术 " 不实。

一位熟悉小鹏技术路径的智驾行业从业者告诉我们，小鹏预研众源建图技术，很可能是对现有 XNGP 方案的补充。

目前小鹏的下一代大模型刚刚完成路径验证，距离成熟可用还有相当一段距离。在这个过渡阶段，众源建图有能力弥补 AI 在园区、停车场等内部道路时决策能力的不足，有望让基于 XNGP 的 L3 级高阶智驾方案更快实现可用。

今年 3 月 23 日，小鹏董事长何小鹏在社交媒体上透露，小鹏 " 预计（今年）下半年会实现 L3 级别全场景自动驾驶 "。同样做此推断的还有理想、极氪，他们对做到 L3 的时间预估都是今年内，一场智驾头部玩家新的技术竞逐开始了。

小鹏车端 XNGP 现在使用的端到端大模型包括感知模块 XNet、规划模块 XPlanner 和大语言模型 XBrain 三个部分，虽然也融入了大语言模型，但并不是骨干。

小鹏这套 XNGP 的方案，已经可以在外部道路上实现绝大多数场景的辅助驾驶，但在一些特殊场景，比如内部道路上可能会遇到麻烦。相比于外部道路，内部道路的建设更不规律，道路标识更不规范，这也是特斯拉 FSD 曾经遇到的问题。

对于小鹏来说，如果众源建图能够补足内部道路等特定场景，小鹏可以基于现在的 XNGP 方案，拓宽其实现 " 全场景自动驾驶 " 的范围，更早在很多场景内做到 L3。

小鹏的第一步是先在部分车型上预埋众源建图数据的搜集、回传等能力，这通过 OTA 就能够做到。众源建图需要一定量的数据作为基础，用来调试和优化功能。这个阶段的众源建图，还无法在智驾方案中发挥实际作用。

目前小鹏智驾的正式版本是去年 10 月底推送的天玑 5.4.0。今年 1 月 9 日，小鹏官宣开启了天玑 XOS 5.5.0 版本的尝鲜升级，该版本新增了车位到车位功能。小鹏相对完整的众源建图技术，预计会在两到三个版本后推送。

02  智驾终局前的赛跑

很多车企想做到 L3，是因为他们判断 L3 是 L4 时代的开端，而非 L2 级智驾的延续，因为技术路径会变得明确，智能驾驶的竞赛会接近终局。

按照行业对智能驾驶的一般分级，L2 级智驾的驾驶责任始终在人，而到了 L3 阶段，智驾系统可以在特定条件下完全接管车辆的驾驶，即全场景覆盖，并有能力承担一定的责任。到了 L4，大部分路况都可以交给智驾系统，甚至一些特定用途的车可以去掉方向盘。

需要特别指出，上述描述仅限于技术能力的层面，实际的责任划分是法规问题而非技术问题。

小鹏曾是高精地图 + 规控智能驾驶技术路径上的领先者，但这套方案后来被认为是误区，到 2023 年初，主流玩家都转向了端到端大模型的训练，用人工智能来做智驾。

众源建图并不是智能驾驶领域的新鲜事物。当年高精地图被放弃的原因是采集困难，无法做到实时更新，那时一些业界人士提出引入众源建图，让路上跑的用户车辆，辅助更新导航地图，来低成本解决地图新鲜度的问题。

但这并没有成为主流。过去两年中，主流玩家专心训练大模型，脱离高精地图的 " 无图 " 方案，被作为智驾技术领先度的标志。

随着纯视觉方案的完善，业界曾经认为，众源建图技术发挥的空间会逐渐变小。但当端到端方案需要向更高阶进步时，问题重新出现了。

如今，无论是华为、理想、小鹏还是特斯拉，他们训练的端到端大模型可以解决驾驶决策中的绝大多数问题，但仍有少量难以预知的问题，是现在的大模型所不能企及的。无论智能驾驶方案从 L2 被描述为 L2+、L2++，始终不能跨越到 L3，长尾问题所带来的隐患伴随其间。

理想、极氪转向了下一代大模型 VLA 的训练，将多模态模型内化为端到端智驾大模型的一种能力，尝试让智驾 AI 拥有复杂思考、深度推理的能力，从而有能力实现更复杂的驾驶决策。我们此前曾独家透露，理想已在今年初启动了 VLA 大模型的封闭式开发，项目预计在今年下半年落地。

比如在前面提到的内部道路上，VLA 大模型可以通过推理来读懂道路和特殊标识，这是现在大模型难以做到的，也是众源建图可以辅助解决的场景之一。

如今从小鹏披露的 " 世界基座模型 " 来看，小鹏也转向了 VLA 下一代大模型的研发，众源建图只会是过渡方案。

智能驾驶是过去几年头部新能源车企的竞争焦点，从 NOA 开城到端到端，再到今年的 L3 ，每年都会有一个阶段性的新节点，小鹏始终没有掉出第一梯队。如今看来，这场竞争很可能会在未来一到两年中临近终局。