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小鹏XGPT灵犀大模型，XNet/XPlanner/XBrain三模型驱动AI智驾
小鹏AI天玑系统包含AI智驾与AI座舱，智驾端到端大模型由深度视觉感知XNet、规划大模型XPlanner、语言模型XBrain组成：XNet感知范围扩大2倍（约1.8个足球场）、识别50+目标；XBrain理解复杂场景与指令；XPlanner使驾驶更平稳，并融合智谱AI基座大模型。
XGPT三模型驱动，感知范围扩大2倍
广州小鹏汽车科技有限公司发布于 2026年7月22日实施于 2024 年阅读 0
感知范围
扩大2倍（约1.8个足球场）
来源披露
目标识别
识别50+种目标物
来源披露
AI角色
AI小P/AI保镖/AI司机三角色覆盖全场景
来源披露
企业痛点
汽车小鹏端到端智驾
01
业务背景
智能驾驶需要更强的感知、规划与语义理解能力，传统方案上限受限。
02
遇到的问题
感知范围窄、规划不够拟人、复杂场景理解不足。
03
AI 解决方案
构建XNet+XPlanner+XBrain端到端智驾大模型，融合智谱AI基座与多模态模型，并引入大模型至车辆设计与代码开发提升研发效率。
- 1发布AI天玑系统（AI智驾+AI座舱）
- 2构建XNet/XPlanner/XBrain三模型
- 3融合智谱AI基座大模型
- 4大模型引入研发设计提效
04
实施结果
感知范围：扩大2倍（约1.8个足球场）（2x）
目标识别：识别50+种目标物
AI角色：AI小P/AI保镖/AI司机三角色覆盖全场景
05
风险与边界
端到端模型训练与验证成本高。
编辑点评 · AI 辅助生成并经审核
该案例来自佐思汽研评选的“汽车AI大模型TOP10”，由小鹏汽车研发并在汽车行业落地，展示了大模型在智能座舱、自动驾驶与车载语音等场景的技术能力，建议车企结合自研或采购方案参考。
适合
追求AI智驾体验的主机厂
前置条件
端到端智驾大模型、基座大模型
信息来源
1 个来源页面内容为结构化改写；关键结论应可追溯到以下材料。
关联报告：佐思汽研《汽车AI大模型TOP10分析报告》（2024） · 佐思汽研 · 2024