摘要：在2025年的智能驾驶赛道上，华为ADS 4.0与小鹏XNGP两大系统正展开激烈角逐。一方是依托激光雷达与多传感器融合的“无图派”，另一方是深耕纯视觉与BEV感知的“重感知派”，两者的技术路线和实测表现究竟谁更接近人类驾驶的“老司机”？本文结合实测数据与技术解

在2025年的智能驾驶赛道上，华为ADS 4.0与小鹏XNGP两大系统正展开激烈角逐。一方是依托激光雷达与多传感器融合的“无图派”，另一方是深耕纯视觉与BEV感知的“重感知派”，两者的技术路线和实测表现究竟谁更接近人类驾驶的“老司机”？本文结合实测数据与技术解析，一探究竟。

一、硬件配置：冗余感知 vs 极致算力

华为ADS 4.0延续了“激光雷达+视觉+毫米波雷达”的多模态融合方案，搭载192线激光雷达与800万像素摄像头，算力升级至400TOPS以上，强化了极端天气下的感知能力。其核心在于GOD 4.0通用障碍物检测网络与PDP预测决策规控网络的深度协同，通过实时建模与类人决策逻辑，实现“有路就能开”的无图能力。

小鹏XNGP则采用“双激光雷达+双Orin-X芯片”的硬件组合，算力达508TOPS，并依托XNet深度视觉神经网络构建BEV鸟瞰图，通过端到端数据驱动减少对高精地图的依赖。其优势在于动态场景响应速度，例如环岛内车道切换和连续变道时的流畅性。

对比结论：华为的冗余感知更注重安全上限，小鹏的算力优势则支撑了复杂场景的实时决策效率。

二、实测表现：安全冗余 vs 通行效率

复杂路口与调头场景
华为ADS 4.0在无保护左转和施工路段绕行中表现稳定，但对大曲率路口仍存在车道误选概率（约1.5%），需驾驶员接管。小鹏XNGP则在北京东四十条环岛测试中，以“慢速避让+果断变道”策略，首次实现无提前扫描的全程自主通行，接管次数趋近于零。极端天气与夜间场景
华为ADS 4.0凭借激光雷达穿透性优势，在暴雨、大雾中仍能精准识别静态障碍物；小鹏XNGP通过XNet 2.0优化光感算法，雨夜行驶时对车道线和动态目标的识别误差降低至5%以下，接近人类视觉极限。博弈能力与通行风格
华为策略偏向保守安全，例如高速车流密集时变道成功率仅为65%，但紧急避障响应速度达0.3秒；小鹏则更接近“老司机思维”，在车流中通过“微减速-加速反超”策略，变道成功率达85%。