蔚來汽車的智駕技術(shù)主要集中在算法與數(shù)據(jù)閉環(huán)、硬件與軟件架構(gòu)的升級。

蔚來采用分段式端到端的感知規(guī)劃全棧網(wǎng)絡模型，為其增強版領(lǐng)航輔助駕駛NOP+提供了強大的通用泛化能力。這一模型不僅能進行想象推演，還具備想象重建功能，進一步提升了自動駕駛的決策精準性。NOP+目前已覆蓋726個城市，未來有望實現(xiàn)點到點的全域領(lǐng)航，有望在今年第4季度進行車端部署，進一步推動自動駕駛技術(shù)的商業(yè)化。

蔚來還通過群體智能系統(tǒng)快速挖掘真實場景數(shù)據(jù)，結(jié)合生成式仿真訓練大規(guī)模的世界模型。此舉加速了數(shù)據(jù)閉環(huán)，從而推動技術(shù)迭代，確保智能駕駛系統(tǒng)能夠應對多變的復雜場景。

云端算力方面，截至2023年9月，蔚來智能計算集群總算力規(guī)模為1.4EFlops，預計目前算力規(guī)模更高，而截至2024年7月蔚來基于群體智能的整體端云算力已超過306.9EOPS。

硬件架構(gòu)方面，蔚來的長期布局賦予車輛更長的生命周期，同時通過軟件架構(gòu)的持續(xù)更新，實現(xiàn)車輛的長久迭代。

小鵬汽車的智能駕駛研發(fā)重點放在其XNGP系統(tǒng)的全面升級與AI鷹眼視覺方案上。

XNGP系統(tǒng)不僅僅是“全國都能開”，更是提升為“全國都好用”。該系統(tǒng)通過集成神經(jīng)網(wǎng)絡XNet、規(guī)控大模型XPlanner和大語言模型XBrain，大幅提高了在復雜交通場景中的應對能力。XNGP的升級計劃將于2024年底完成，屆時將實現(xiàn)從高速公路到城市道路、再到泊車場景的“門到門”智能駕駛體驗。

小鵬推出的AI鷹眼視覺方案，通過升級前視、側(cè)視、后視攝像頭，取消了對激光雷達的依賴，同時依舊能提供精準的駕駛體驗。頻繁的OTA更新結(jié)合自研的圖靈芯片，使小鵬保持了在技術(shù)迭代中的快速反應能力。通過端到端的智駕大模型，小鵬實現(xiàn)了對復雜交通場景的實時決策與處理，未來更有望進一步提升智能化水平。

云端算力方面，小鵬云端算力儲備已達到 2.51EFlops。

理想汽車的智能駕駛突破主要體現(xiàn)在無圖NOA導航輔助駕駛技術(shù)和下一代自動駕駛系統(tǒng)上。

理想的無圖NOA系統(tǒng)無需依賴高精地圖，憑借鳥瞰圖視角（BEV）與時空聯(lián)合感知技術(shù)，理想能夠在全國范圍內(nèi)實現(xiàn)無縫的自動導航輔助駕駛。該技術(shù)讓車輛能夠準確感知復雜路況，提升駕駛體驗。理想在2024年7月完成了無圖NOA的全量推送，覆蓋24萬用戶，成為智能駕駛領(lǐng)域的重要里程碑。

在下一代自動駕駛系統(tǒng)的研發(fā)上，理想通過端到端模型、視覺語言模型（VLM）與云端生成式世界模型的結(jié)合，進一步提升了系統(tǒng)的感知能力和決策精準度。特別是通過占用網(wǎng)絡（OCC）與激光雷達的協(xié)同作用，理想的車輛在復雜場景中的安全性和操控精度得到了顯著提升。

理想還通過對主動安全系統(tǒng)的優(yōu)化，如AEB自動緊急剎車系統(tǒng)的升級，降低了事故率。特別是在第三排的安全性設(shè)計方面，理想進行了多項技術(shù)突破，進一步全方位提升車輛的安全性。