小鹏汽车的XNet技术是其自动驾驶系统XPILOT的核心感知架构之一，主要应用于XPILOT 4.0及更高版本。XNet的设计目标是实现更高效的多传感器融合、动态环境建模以及实时决策能力。以下是XNet技术的关键细节和特点：
1. 多传感器融合与数据统一
多模态输入：XNet整合了来自摄像头、激光雷达（LiDAR）、毫米波雷达、超声波雷达等传感器的数据，构建360°的环境感知能力。
摄像头：高分辨率视觉数据，用于目标检测、车道线识别等。
激光雷达：提供精确的距离和3D点云信息，增强对复杂场景（如遮挡、夜间）的感知。
毫米波雷达：长距离探测和速度测量，适用于恶劣天气。
BEV（Bird's Eye View）视角统一：通过神经网络将多摄像头和激光雷达的数据统一到鸟瞰图坐标系下，消除视角差异，提升感知一致性。
2. 实时动态环境建模
4D时空感知：XNet不仅捕捉静态环境（如道路结构、障碍物位置），还预测动态目标（车辆、行人）的运动轨迹（时间维度）。
目标跟踪：通过时序建模（如Transformer或RNN）持续跟踪目标状态（位置、速度、加速度）。
意图预测：结合历史轨迹和场景上下文，预测行人横穿、车辆变道等行为。
场景理解：识别交通信号灯、车道线、可行驶区域等，并实时更新道路拓扑结构。
3. 深度学习驱动的感知网络
端到端架构：XNet采用深度神经网络直接处理原始传感器数据，减少传统模块化流水线的信息损失。
Backbone网络：基于高效的CNN（如ResNet、EfficientNet）或Transformer提取特征。
多任务学习：同时完成目标检测、语义分割、深度估计等任务，提升计算效率。
Transformer的应用：利用自注意力机制处理长距离依赖关系，例如在BEV生成中对多摄像头数据进行全局关联。
4. 高精度地图与定位
无高精地图依赖：XNet支持“轻地图”模式，通过实时感知构建局部地图，减少对预存高精地图的依赖。
SLAM技术：结合视觉、激光雷达和IMU数据，实现厘米级定位精度。
5. 数据闭环与持续迭代
大规模真实路测数据：小鹏通过量产车收集海量驾驶场景数据（包括Corner Cases），用于模型训练。
仿真平台：利用虚拟环境加速算法验证，覆盖极端场景（如暴雨、强光照）。
OTA升级：通过云端持续更新模型参数，优化感知和决策能力。
6. 硬件支持
计算平台：基于NVIDIA DRIVE Orin芯片，提供508 TOPS的算力，支持XNet的实时推理需求。
传感器配置（以G9为例）：
双激光雷达（前向）
12个摄像头（包括前视、侧视、环视）
5个毫米波雷达
12个超声波雷达
7. 技术优势
长尾场景处理：通过激光雷达+视觉的冗余设计，提升对异形车辆、施工路障等罕见场景的识别能力。
实时性：BEV视角和多传感器融合优化了计算效率，延迟低于100ms。
可扩展性：架构支持从高速NGP到城市NGP的场景扩展。
对比与行业定位
XNet的技术路线与特斯拉的纯视觉方案（HydraNet）不同，小鹏选择“多传感器融合+激光雷达”的路径，强调安全冗余。相比传统方案，XNet通过端到端网络和BEV统一感知，减少了手工规则的设计，更依赖数据驱动。
小鹏XNet的持续演进方向可能包括：
**更轻量化的模型
