當Sinan Karahan博士在西南偏南的講臺上談到中美的交通狀況差異、“各自的駕駛習慣展現出各自的性格”之時，臺下的觀眾笑作一片。不言自明，無論中美，大家對各自的交通狀況都心懷不滿，吐槽各異。
這個時代的城市交通似乎已經走進了一個死胡同，全世界的人都對各自日常的交通體驗憋了一肚子的委屈和抱怨;而正當發育的智能交通和自動駕駛卻又遲遲無法帶了一份全球通行的滿意藍圖。我們距離新交通還有多遠?智能交通就只能停滯在兜兜轉轉的里程積累?
于是，小鵬汽車在西南偏南的現場，對全世界給出了「可落地，可生長」的答案。
**落地**
1900 年福特生產了第一代汽車，讓以馬為標準的原始交通方式有了新的突破。接下來的 30 年中，「模擬-數字化-智能」成為了汽車發展的一條新路徑。
自動駕駛很有可能成為產業的下一個突破點。谷歌 Waymo 、百度、Uber 等等互聯網公司開始涌入這場慘烈的爭奪戰，小鵬汽車也不僅僅把自己看做一家汽車制造商，它還把自己定位為一個移動出行解決方案商，更是將自己打造汽車比喻為打造一個未來的移動機器人。
為此相同的戰略層出不窮。但在戰略之初，更重要的是理解自動駕駛為什么這么難實現?以及如何來解決這個問題。
因為中國與歐洲、美國的駕駛環境有很大差異，這就需要自動駕駛系統在機器學習的過程中更匹配的進行適應。同樣的道理，自動駕駛能力需要技術本身能夠適應不同的社會需求、不同駕駛環境甚至是不同國家的文化。
「在小鵬汽車的自動駕駛戰略規劃中，我們把理解亞洲用戶的駕駛行為放在至關重要的位置上。」Karahan博士說。
例如，小鵬汽車正在研發的自動超車功能，「理解亞洲用戶」意味著，小鵬汽車可能需要檢測比美國、歐洲地區高出 3 倍以上的障礙物和交通環境信息，甚至特別針對亞洲的駕駛模式進行分析，涉及一些不遵守交通規則的駕駛情況的分析和應對問題。
與不同種類的人群適配、不同的駕駛環境適配，甚至是和地理屬性以及社會文化適配，這才是自動駕駛能夠成為真正「落地」的關鍵，而不是成為一紙空談。
**生長**
「大數據圖譜、人工智能算法的閉環迭代、終端機器學習引擎」這是小鵬汽車理解自動駕駛的三大核心要素。
「蓋樓房」式的搭建并不適合自動駕駛技術。自動駕駛其實是一個以海量數據積累和硬件計算力提升為基礎的技術，它更需要的是從量變到質變過程。所以在小鵬汽車看來，自動駕駛更像是呵護一顆種子的成長，關鍵在于引導它自己去生長。
「小鵬汽車的自動駕駛技術必須能夠不斷自學習，不斷汲取數據，不斷迭代算法。」Karahan博士說。
小鵬汽車希望打造一個以云端、車輛和數據架構的閉環。從上層的駕駛大數據，到云端的訓練和部署，到車內的高性能計算單元，最終到OTA 空中軟件升級，在這個閉環中，讓自動駕駛模型會不斷積累對不同駕駛場景、問題的定義，人工智能算法得以擁有真正的「生長能力」。
所以在第一批車上，自動泊車功能、低速跟隨等功能成為「完全自動駕駛」的土壤，成為小鵬汽車在未來向 Level 4 甚至更高階自動駕駛能力的進化關鍵一環。
這不僅僅是一個核心技術的問題，自動駕駛更像是一個文化問題，一個路徑問題。「新一代造車會改變的不僅僅是人用車的體驗，更有可能改變的是人與車的關系。」Karahan博士說。
