我的XNGP用车日常

小鹏XNGP体验，是车企画饼还是确有其事，一起来看看各位小鹏车主们的XNGP用车日常，看看小鹏XNGP是否值得信赖？以及有怎样的corner case。

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2025-02-16 · 小鹏G9

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小鹏XOS 大模型共创版1.0上线！智能辅助驾驶再进化！

小鹏XOS 大模型共创版1.0上线！智能辅助驾驶再进化！🚗✨小鹏汽车的车主们，好消息来啦！XOS 大模型共创版1.0正式上线，这次更新不仅让XNGP的拟人化表现 查看全文

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双擎会铁皮
2025-01-05

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一个智驾功能是否好用，是否能让用户形成使用习惯，不仅仅是这个功能能力本身就能决定的。而是跟整个使用流程的提示和引导形成的综合体验息息相关，例如现在很多品牌都已经具备的“离车泊入”功能，之前我用得不多。但现在小鹏 APP 和 XOS 版本的提示越来越充分的情况下，我开始形成使用习惯了（图一）。下面我罗列一下今天使用 P7+ 所记录的提示流程： - 准备泊入前提示车位很窄，提示建议选择离车泊入（这个不属于新鲜事儿就不发素材了）； - 下车走开，车辆亮起小蓝灯自动泊入（图二），同时手机锁屏下自动弹出正在泊入的信息，并且有快捷按钮可以终止这个流程（图三）。如果遇到特殊情况不需要手忙脚乱打开 APP 寻找停止功能； - 泊入完成，手机提示泊入完成（图五）。直接点击可以查看泊车完成的全景图片信息（图六）； - 下次拿着手机靠近汽车时手机也会提示是否进行自动泊出，点击后也可以使用离车召唤出车位功能（图九）。 贴心的提示可以引导没有使用习惯的人也慢慢尝试并且熟练用上这些功能，不需要用户主动去挖掘甚至学习，要不然这些功能就肯定成了摆设。

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双擎会铁皮
2024-11-23

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今天又收到“爱上充电的张哥”的新小视频，张哥大量这种碎片式分享我挺爱看的。对应我上一条动态：https://m.xchuxing.com/ins/795214 说说感受： - 真实吗？真实，都是通勤路上的点滴； - 专业吗？日常每天都用的人起码相比整天研究什么纽北圈速和非铺装路越野的人“专业”一些； - 够全面吗？对于单一个 NGP 来讲涵盖的场景数量非常丰富以及有代表性。当然不覆盖其他品牌产品，需要横向同类信息可以去看其他品牌的同类作者，这样的全面性不敢说 100%，但起码比某些所谓“专业评测”摆一个虚拟场景就评个三六九等更全面； - 观众觉得满足吗？对于喜爱 NGP 的用户这已经属于量大管饱类型，并不是所有人都需要那么“全面”。况且一旦稍微能拿到点对比资源，这样的用户可能制造更大更真切的对比结果。例如张哥上次拿实际通勤路况对比了华为的例子，网上爆红。张哥也有令更多人满足的能力，有条件的时候也能扩展； - 实现成本高吗？就是日常通勤的点滴记录，对于车主就是买个小相机甚至是手机兼顾，常开机就行。作为一种兴趣没固定更新周期的强制要求，没有太多额外时间成本； - 品牌方喜欢吗？应该很喜欢，甚至是多多益善。真实用户的分享何其珍贵，花再多的钱给媒体搞合作都很难获得的成果； - 品牌方觉得足够吗？一个张哥肯定不够，但如果能拥有很多个张哥那确实无需投给很多单纯靠 B 端搞关系的所谓媒体（注意：是说单纯靠）； - 张哥的粉丝量和流量足够吗？这恰恰就是优势了，我相信有更多粉丝更多流量会对张哥更有激励，更有满足感。但更为优势的是这个并非张哥必须的，有就更好没有也不影响继续分享兴趣，毕竟出发点不是为了拿到什么商业合作，哪怕以后有，也是顺便 ……

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双擎会铁皮
2024-10-27

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这两天已经连续收到多位鹏友的 AT，最新 5.4 貌似征服了不少童鞋。车主还是比我们当媒体的幸福不少，我们还碍于保密协议得过几天才能透过 P7+ 具体通过视频跟各位热聊。实名羡慕各位畅享 5.4 最新能力的鹏友们 👍👍👍 试驾 P7+ 的时候已经感受到 5.4 的提升，距离心目中的完美很接近了。当然，此处依然只用“接近”一词，毕竟在较窄的路段还是会表现得相对比较怂。例如刚才看到鹏友：远古橙子说它已经敢于绕过慢使的自行车及电摩，我们试驾的时候在较宽松的路段是可以的，但窄路还是会被压住车速，而且如果有行人较接近车道就还是会遇到需要踩电门才肯走的现象。所以现阶段的智驾依然以偏保守的权重为先，确保较高安全系数的原则还是没变。这个我觉得也是好事情。等到了很窄的路段也能顺畅自己通行的时候，那估计是 AI 再进化到下一阶段，更有自信在更复杂的环境里面也确保较高安全系数了。

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双擎会铁皮
2024-10-21

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网络聊天很喜欢把问题简单化，甚至是极端化，只有 0 跟 1，例如： 你是不是端到端 ？ 你是不是 one model ？ 答案只能有“是跟不是”，而且里面“是跟不是”的定义也是狭隘且具有特定条件的。定义完成之后就可以轻松延展，用于骂战和拉踩！但实际上，事情哪有那么简单 …. 晚点这篇对小鹏自动驾驶的李力耘和袁婷婷的采访，对很多技术概念和工程实施复杂性有了更深入的介绍和科普 https://weibo.com/ttarticle/x/m/show#/id=2309405091839278448767&_wb_client_=1 信息量很大研读细嚼中整理了以下一些要点： - 对于 AI 训练的数据量，车队规模确实是一个重要基础，但不能直接代表训练数据的规模，因为只有高质量的驾驶数据才有价值。 小鹏拥有多样化数据，从 A 级到 B 级到 C 级，从轿车到 SUV 到 MPV，车型覆盖丰富，包括有偏小车的数据，也有偏大车的数据及更丰富的用户行为，高质量数据上处于领先。而且智驾是平台化的，不但数据量上不成问题，也更容易适配多类型的车型。 - 到 2025 年低，小鹏云端算力会达到 10EFlops 以上，比 2024 年的规模增加 2.6 倍。而且更需要关注的是算力的利用率，小鹏云端训练集群的利用率常年保持在八九成以上水准； - 小鹏没有完全抛弃主动传感器，但希望以“轻雷达轻地图”方式，做到“全国都好用”； - 小鹏是“三网合一”的端到端架构，是 one model 而不是所谓的分段式，和华为很类似。三网之间是通过神经元来连接，而不是通过规则定义的结构接口，并不是分段式的逻辑。三网合一架构的 one model 哪怕遇到问题也不会像单纯一个黑盒的 one model 那样不可控，而是依然可以通过调试来寻找具体问题是在哪个方面出现。 - 目前的体系化端到端大模型时代对比以往依赖规则或者小模型时代，就类似以往是冷兵器时代，利用武林高手个人能力单兵作战，而现在是热兵器时代，通过多兵种各种部队协同体系化作战。 - 最尖锐的部分则在于对最近频频秀端味儿的一些产品用“预制菜”来借喻，从长远规划上来评价：短期内在车端部署模型实现眼前的一些端味见效快，但长期会受限于模型本身大小的局限而有可能面临重新设计，这种“车端大模型”路线小鹏也曾考虑过，但最后还是选择了把云端大模型（foundation model) 做大做好，用云端大模型蒸馏部署到车端模型的方式。云端大模型有几百亿甚至千亿级参数，这是车端模型的几十甚至上百倍。 - 而且小鹏的云端大模型不仅服务于自动驾驶，更是国内首个泛机器人领域的基础大模型，涵盖自动驾驶 / 智能座舱 / 机器人 / 飞行汽车等。 - 端到端因为工程实施的链条更长，会造成第一梯队厂商跟后面的厂商之间距离拉得更开。 - 今年 8 月份小鹏完成了组织架构调整，原来预测、规划、定位、感知、控制等串行模块的技术部门，已经调整成以 AI 为核心的：AI 模型开发、AI 应用交付、AI 效能三个部门，充分发挥 AI 生产力。小鹏没有去裁人，没有说规则的工程师不再重要，而是觉得他们具备的基础知识可以很好的地指导 AI，因为 AI 在发展早期仍然需要人类老师。这是小鹏跟一些急功近利的车企很不一样的地方 ....

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双擎会铁皮
2024-10-17

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当一夜之间个个都说自己是“端到端”的时候，发现头部几个已经更为精准而具体地将产品特性描述为“车位到车位”了。这方面理想和华为已经有内测版本秀了肌肉。这两者其实在之前已经深度开发 AVP 功能来为这个时刻而铺垫。NOA 和 NCA 一旦拥有自动通过抬杆能力就完美和 AVP 衔接，自动开入车位。反之，AVP 已经能从车位自动开出，通过抬杆后和 NOA 及 NCA 无缝衔接。 之前小鹏在这方面看似进度较慢，毕竟 VPA 自从两年前率先搞了跨楼层能力之后就好像断更了，以当时那种能力用来衔接现在的 NGP 比较够呛。但是，但是我们都忽略了一个即将完美取代 VPA 的能力其实也已经在铺垫，那就是运用在停车场外场景落地的 AI 代驾，这玩意儿在停车场外我个人一直完全不看好，也基本上不使用，但这个东西放入停车场内或者封闭园区内那就是加强版的 VPA，是完全可以用于跟 NGP 衔接的，完成“车位到车位”的应用需求，接下来我估计很快也会跟那个断更的 VPA 说再见了。 具体啥时候？大约在冬季？

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