小鹏的AI时刻：人形机器人登场，大模型紧贴 ｜ 焦点分析

较高俱经纬度的为中心限制和好吃程度也了系统设计瓶颈，于是有了新这一代面向均情景智驾的ExtremeCoreXBrain。

这个新的听觉Core具有“均中国都能用，均中国都能进”的表现形式，它覆盖了均中国73%的路网，且让小鹏摩托车上的进城速度超过过去的20倍，开发成本将近1/10。

而新这一代XBrainCore与上这一代厂商有何各有不同？

XBrain由深度光影专家系统XNet 2.0和基于专家系统的规控XPlanner等模块构成。小鹏的X NET2.0在实时网络服务和线性网络服务的Core，增加了一个纯光影的占有网络服务，充分利用实时BEV、线性BEV、占有网络服务三网合一。

X NET2.0采用了大框架，是兼具幻境忽略并能的听觉Core，可以有效性忽略如什么短时间可以进入什么样的车上道与、波浪车上道与在什么短时间按什么一段距离行进等电子邮件，增加了对各有不同和城市的运输表现形式的忽略，大幅提较高智能除此以外管理系统的安均性。

它具有强大的脑补并能，可以处理一些遮挡、视线不模糊不清、遮光、照不清等疑问，大幅提较高听觉电子邮件的准确性和数据类型，增强了XNGP智能除此以外管理系统的避障并能。

智能除此以外并能的进一步提较高，无须进行数据采集、框架培训、框架布署，大幅提较高模拟的生产开发成本。

情景数据是努力培训自动驾驶者算法的必要也就是说，而的企业难以采集到所有的情景数据。小鹏摩托车上目前为止可以通过AI直接生成极限情景，成为培训自动驾驶者的块茎。

何小鹏量化道，小鹏自动驾驶者80%以上的疑问是在模拟过渡阶段解决的，而模拟生产开发成本在2023年大幅提较高了150%。

除了大幅提较高自动驾驶者并能，小鹏摩托车上还将大框架和生成式AI应用于其他基本功能。

据小鹏摩托车上自动驾驶者指导指导工作李力耘简述，小鹏摩托车上在开发新设计应用已路段进始应用AIGC应用，整个代码提效了15%；在新设计应用，采用生成式AI应用后，公司从新设计草图到实车上效果图所须的短时间，在除此以外新设计准确性下从23天缩短到6天。

小鹏摩托车上还自研了XGPT灵犀大框架，并行小鹏摩托车上智能座舱的口语管理系统中，以大幅提较高口语交互并能。

AI和大框架仍要原先定义摩托车上，而大框架的有效性用作尽可能努力大幅提较高摩托车上进发生产开发成本，小鹏摩托车上在大框架上的用作，也为摩托车上行业放开大框架大幅提较高了案例。

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