数据标明，在用户的总用车路程中，城市路途占比高达71%，此外，每天仅有25%的用户出行会经过高速，而城市路途则是100%。这阐明了城市场景才是用户真实的刚需，也是让小鹏轿车催生城市NGP智能导航辅佐驾驭（下文总称城市NGP）的决计地点。

  简略来说，城市NGP是用户在可用的城市路途完结A到B点的智能导航辅佐驾驭。敞开城市NGP后，车辆能完本钱车道巡航跟车、导航变道、超车变道、汇入/汇出路途、绕行停止车辆或物体、规划适宜车速等动态驾驭使命，并可以在必定程度上完结红绿灯识别起停、自主打灯变道、路口左/右转、环岛通行、高架和地道通行、躲避路途施工、躲避其他交通参与者（行人、骑行者）等典型城市路况交通行为。

  因为城市场景中路途扑朔迷离、交通行为不标准、改道施工频频等要素，导致了城市NGP要想真实落地，面对的困难是十分艰巨的。所以，它需求更强壮的软件才能。比较高速NGP，城市NGP的代码量提升至6倍，感知模型数量提升至4倍，猜测/规划/操控相关代码量提升至88倍。

  9月17日起，城市NGP连续推送给在广州（试点）的P5用户。到现在收集到的多个方面数据显现，城市NGP周用户浸透率到达84%，路程浸透率到达63%，通行功率可接近人类司机的90%，每百公里被迫接收仅0.6次。这一些数据背面，无不在阐明着城市NGP的超卓才能，以及用户的必定。

  城市NGP的成功，除了本身硬件的高水准外，还得益于新新一代感知架构XNet，以及全闭环、自生长的AI和数据体系。

  XNet经过多个摄像头收集的数据，以及多帧时序前交融，然后生成了超强环境感知才能，输出动态方针物的4D信息和静态方针物的3D信息，更精准的360度感知，造就了车辆在城市NGP功用下的博弈才能，以及变道成功率，然后带来更高的通行功率与安全功能。

  此外，数据闭环的根底才能由收集、标示、练习、布置四大中心才能组成，功率是AI体系的重要KPI之一。因而，小鹏轿车经过定向收集的方法，将收集到很多的练习数据，在主动标示体系和扶摇的协助下，快速进行批改。而较为罕见的极点场景则经过仿真体系，生成很多的同类型数据，进行快速迭代练习。值得一提的是，经过定向收集和仿线个以上Corner case（极限场景），高速NGP事端率下降95%。

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