高阶智驾功能发展到今天，比拼的已经是各项功能细节处理能力，只有更加细腻、拟人化的智驾功能，才能在更加复杂的场景下表现出足够可靠的实用价值。这一点，小鹏XNGP智能辅助驾驶系统做到了，它是当前能够在北京成功应对调头和环岛场景的第一款高阶智驾系统。

2024年，是以城市领航辅助为代表的高阶智驾的集中落地之年。

临近年末，智驾网针对城市领航辅助功能的评测也进入了这一年的总结阶段，包括蔚来、小鹏、理想、问界、智界、享界、极越、智己在内的几乎所有热门车型都已经完成了测试。

总体而言，当前的城市领航辅助具备了完整度很高的驾控能力，在识别信号灯、避让行人车辆以及转弯、变道、进出主路等场景下的应对策略已经比较成熟。

不过，调头和环岛这两个场景始终是个难题。

其实在今年参加过的试驾活动上，有些车型的智驾系统已经征服了这两个场景。但需要指出的是，那都是在官方指定的试驾线路上行驶的表现，其路线大概率已经让系统提前扫描和学习过了。

而在回到北京后的独立测试中，在随意设定的路线上，这些车型的真实能力就显露无疑了。

到目前为止，只有在享界S9上首发落地的华为乾崑ADS 3.0系统能够在实测时完成调头，其余所有车型的智驾系统都没能通过这个挑战。

至于环岛，甚至至今没有一款智驾系统能够通过。

面对环岛场景，有些系统会“知难而退”，在进入环岛前主动退出智驾，并提示驾驶员接管；有些系统虽然可以驶入环岛，但找不到出口，无法按照导航指引驶出，只能在环岛里反复转圈。

现在，这两个“老大难”场景终于被小鹏同时征服了，其XNGP智能辅助驾驶系统成了首个在北京没有提前扫描学习就能通过环岛和调头的高阶智驾系统。

此次智驾网测试的车辆是 小鹏G9，该车XNGP智能辅助驾驶系统的版本为“XOS 5.3.5.8903先锋版3”。

根据官方信息，新版XNGP系统的依然采用“重感知+轻地图”策略，但其无图区域能力得到了大幅升级，主要是因为XNet深度视觉神经网络得到了量产应用。

XNet深度视觉神经网络是一套BEV（bird’s-eye-view ）视觉感知系统，可将多个摄像头采集的数据构建成3D鸟瞰图，并输出BEV视角下动态目标物和静态目标物的相关信息。相比上一代视觉感知架构，XNet深度视觉神经网络不再需要繁复的手写处理逻辑。

于是，这实现了端到端数据驱动算法迭代，在减少对高精地图、人类接管依赖的同时，提高了智驾系统对复杂场景的应对能力。

在硬件配置上，小鹏G9搭载了双英伟达DRIVE Orin-X智驾芯片，算力为508 TOPS，还配备了位于车头的2个激光雷达、12个摄像头、5个毫米波雷达和12个超声波雷达。

为了全面测试XNGP系统的表现，调头测试是在3个不同大小的路况场景下进行的。

第一个是道路中央只有隔离栅栏的路口，需要打满转向贴着栅栏尽头调转；第二个是道路中央有主路，需要在辅路调头车道处转一个大弯驶入对面车道；第三个是道路中央是封闭环线主路，需要在调头时穿过高架桥驶入对面车道。

之后的调头过程，车速控制得当，系统对对向直行车辆的感知距离也足够远，并提前执行了等待让行，在没有障碍物之后继续起步调头。整个过程稳定平顺，所有的操作没有任何犹豫，跟老司机的驾驶风格一致。

在第二个场景中，由于是在辅路车道上调头，所以要绕过道路中央的主路，调头的半径就比较大，行驶路线也相对较长。

XNGP系统的应对依然平顺，以恰当的线路完成了调头。

第三个场景其实对系统的考验难度不高，因为中间要穿过环线高架桥，所以穿行过程的路线比较长，让这次调头更像是两个连续的左转。

XNGP系统在进入调头车道后直行的车速比较快，一直到临近调头处才做了一个力度相对较大的制动，之后准确识别了调头标志并沿着专用车道穿过高架桥完成调头。

在驶入、驶出高架桥下时，光线的明暗变化比较大，但系统对车道的识别一直很准确，可见其视觉感知硬件还是比较可靠的。

在环岛场景的实测中，我们将小鹏G9开到了之前测试时难住了所有车型的东四十条环岛。

这里车流量很大，混行的电动车、自行车也比较多，各个方向的进出口都随时可能出现拥堵。

此次选择的路线相当于通过环岛来完成一个大调头，这样车辆就将在环岛中行驶更长的距离，并且需要连续驶过三个岔路口，最终在第四个岔路口驶出，这将对智驾系统带来更大的挑战。

XNGP系统在环岛中的驾控风格明显要比其他道路更谨慎，从进入环岛开始，就保持着慢速行驶，对变道车辆的阻挡也是能让则让、安全第一的原则。

由于前三个岔路口都不需要驶出，XNGP系统就一直沿着最左侧的车道行驶，这样一来就远离了右侧想要驶出环岛的车辆，最大限度降低了互相干扰的情况。因此，三个岔路口都比较顺畅地驶过了。

在接近即将驶离的岔路口时，右侧驶入环岛的车辆恰好比较多，但XNGP系统没有加速，以较慢的速度“避过”了这些车辆。之后，系统抓住了一个空档，果断变道右转顺利驶出了环岛，并刚好驶入最左侧的车道继续直行。

综上所述，此次对XNGP系统实测后最大的感受，就是它的驾控风格和能力已经更加接近于人类。这与小鹏官方的描述是一致的，其进化的方向就是打造“拟人化决策系统”，实现像老司机一样丝滑的驾控。

据悉，这套系统每年都会完成超1亿公里的里程数据积累，AI可以不断学习人类司机的驾驶行为。

官方表示，在安全性、道路博弈能力和通行效率上，XNGP系统可以超过大部分人类司机。而在此次的三个调头和一个环岛测试中，也的确没有出现需要接管的情况，可见其完善程度已经堪称可靠。

而根据已经公布的信息，下一阶段将要升级的5.4.0版本系统会再次提升效率，将增加“0车速激活”、“原地启动XNGP” 功能。

除了智驾能力上的提升，新版本XNGP系统在屏幕渲染能力上也实现了进化。打开智驾渲染画面后，你会看到车辆、行人、自行车的图像更加精致流畅，UNITY 3D引擎在渲染能力上可以将更丰富的元素表现出来，就连车道标线也更加清晰。

在等红绿灯的时候，还可以在画面上看到信号灯的读秒数据，停止线还会以红色加强警示效果。

根据官方公布的信息，XNGP系统的城市NGP功能目前已经实现了无图导航辅助驾驶，2024年将覆盖全国社会开放道路。到2025年，预计城市NGP每百公里的接管次数将小于1次。

而在征服了调头和环岛两个高难度场景后，小鹏XNGP系统在城市道路基本上实现了全场景覆盖。具有标志性意义的难关实现突破，智驾功能的完整度也再上一个台阶，这意味着小鹏也比其他品牌距离完全自动驾驶更近了一步。