小鵬測試的數(shù)據(jù)處理和分析是一個(gè)復(fù)雜但有序的過程。

首先，小鵬已量產(chǎn)國內(nèi)首個(gè)端到端大模型，其模型采用分段式結(jié)構(gòu)，包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) XNet、規(guī)控大模型 XPlanner 以及大語言模型 XBrain 三部分。

在數(shù)據(jù)閉環(huán)方面，小鵬的全棧數(shù)據(jù)閉環(huán)能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的清晰處理、高效挖掘和解讀。測試階段實(shí)車測試與仿真測試并重，比如基于超 10 億公里的視頻訓(xùn)練、超 756 萬累計(jì)公里數(shù)的實(shí)車測試和超 2.16 億累計(jì)公里數(shù)的仿真測試，實(shí)現(xiàn)每 2 天一次版本迭代，每 2 周一次體驗(yàn)升級(jí)。在未來 18 個(gè)月內(nèi)智駕能力能提升 30 倍。

同時(shí)，小鵬將數(shù)據(jù)閉環(huán)分為“數(shù)據(jù)收集、標(biāo)注、訓(xùn)練和部署”四個(gè)環(huán)節(jié)，全棧數(shù)據(jù)閉環(huán)能力使城市場景被動(dòng)接管率降低 38%，仿真能力使小鵬能夠創(chuàng)造出更多的長尾場景，保護(hù)程度能提升 4 倍，大幅降低數(shù)據(jù)獲取及算法測試成本。

此外，小鵬汽車還取得車輛電池仿真測試專利，通過確定車輛電池的當(dāng)前荷電狀態(tài)，獲取實(shí)際測試數(shù)據(jù)、實(shí)際阻抗與阻抗響應(yīng)時(shí)間，修正測試阻抗進(jìn)行熱量仿真測試，生成對(duì)應(yīng)的熱量參數(shù)，提高熱量仿真的精準(zhǔn)度。

在電池可用容量測試方面，結(jié)果顯示充電習(xí)慣對(duì)于動(dòng)力電池可用容量有影響。比如，在對(duì)威馬 EX5 和小鵬 G3 的測試中，小鵬 G3 車型平均減少 6.26%。長期滿充對(duì)動(dòng)力電池可用容量有較大影響，而像小鵬 G3 具有可設(shè)置充電截止 SOC 的電池管理系統(tǒng)，車主若能合理設(shè)置不經(jīng)常滿充，有助于保護(hù)電池。

在 3000 公里小鵬 P7 NGP 駕駛測試中，平均百公里接管次數(shù)為 0.71 次，變道超車成功率 94.41%，匝道通過成功率 92.76%，隧道通過成功率 94.95%。