作为一家为研发驱动的智能汽车公司，小鹏汽车的研发人员占比一直较高，截至2023年年末，公司研发人员超过5400人，占公司所有员工的近40%。在一众造车新势力中，小鹏汽车被认为是最具“理工男”的特征，原因之一就是全栈自研的flag，同时小鹏在技术研发上也最舍得砸钱。而小鹏汽车的最大的卖点之一，就是智能导航辅助驾驶系统——XNGP，也就是俗称的智驾系统。
作为小鹏的核心竞争力，XPILOT（XNGP的前身）在消费者中认可度高，产品路线图规划清晰。
2018年12月发布的小鹏G3搭载了XPILOT2.5自动驾驶辅助系统以及全自动一键智能泊车，购买小鹏G3车型的车主有50%都购买了自动驾驶功能。
2020年4月发布的P7车型搭载了升级版的XPILOT3.0系统和Xmart OS车载智能系统，购买自动驾驶功能的车主比例更高，达到了90%。据小鹏官方数据显示，其高速NGP月用户渗透率已达84.14%，自动泊车2021年累计使用538万次。
今年北京车展期间，小鹏宣布AI天玑系统全球首发，将AI技术全面应用于智能座舱与智能驾驶的操作系统。10月24日，小鹏汽车全面推送AI天玑5.4.0，完成感知大模型升级和规控大模型上车，XNGP通过此次更新拥有小鹏的AI智驾能力，标志着小鹏的智驾系统XNGP全面进入了端到端架构。
小鹏汽车副总裁、自动驾驶负责人李力耘博士介绍，目前行业主流分三种端到端发展路线，一种是通过大量规则小模型堆叠的“大模型”，其需要大量的优秀规则工程师；一种是“车端大模型”，即直接将端到端模型部署于车辆上，虽然见效快，但受限于车端算力，且随着后期训练数据量的增加，容易陷入瓶颈；最后一种便是云端大模型（foundation model），其参数量是车端模型的几十倍甚至数百倍，这是单纯的车端大模型所不可企及的。
简而言之，前两种端到端技术路线具备成效快，但上限低，长远来看，布局云端大模型才是制胜关键。而小鹏汽车早在预研端到端大模型的阶段，就笃定要先构建一个强大的“云端大模型”，这也与全球头部AI企业——OpenAI所选择的路线不谋而合。
具体来看，小鹏汽车将通过量产的2K纯视觉占用网络大模型上车，用超过200万个高精度网格重构世界，能清晰识别动、静态障碍物的每一个细节。此外，小鹏汽车还引入基于神经网络的规划控制大模型XPlanner，具备长时序、多对象、强推理的特点。
据李力耘博士介绍，小鹏云端大模型的参数量为车端参数量的80倍，如此大的参数量意味着云端大模型能够全面吸纳智驾数据，不遗漏重点信息细节。通过大参数量的训练，能够尽可能地穷尽智能驾驶中的长尾问题，以覆盖更多驾驶场景，使XNGP实现L3级的智驾体验。据小鹏的公开资料，目前，小鹏云端大模型的训练效率已提升了2.6倍，2025年小鹏云端的算力将会达到10EFlops以上。
值得一提的是，小鹏的云端大模型作为泛机器人领域的基础大模型，不仅可以应用在自动驾驶领域，在机器人、飞行汽车等领域均适用。