基于个人理解，XNGP 至少有三套地图。实际应用中，道路基础导航基于第一套地图，XNGP导航基于第二套地图，感知规控基于第三套地图。

第一套地图：图商提供的地图

对于XNGP而言，第一套地图是高德的地图，有高精地图（车道导航）和非高精地图（道路导航）。这套地图显示在中控屏上，主要用于基础导航。在目前国内高精地图管理规范下，在有资质的高精地图图商没有提供高精地图的区域，理论上所有汽车厂商都不能提供基于高精地图的辅助导航系统。在规范上，小鹏 肯定是乖孩子，但是其他厂商呢？哎。。。

第二套地图：小鹏优化的地图（XNet）

对于XNGP而言，第二套地图是小鹏超算服务器上的地图，有高精地图（NGP，包括HNGP和CNGP）和非高精地图（LCC-L），也有地图未覆盖区域（无法提供辅助导航功能）。在目前的高精地图管理规范下，小鹏超算服务器上的地图，是基于高德的高精地图的优化版本（增加了XNet网络），但和高德的地图并不完全一致。这套地图和高德的地图叠加在一起，显示在中控屏上，主要用于提供XNGP辅助导航功能。

第三套地图：本地感知的地图（BEV）

对于XNGP而言，第三套地图是小鹏汽车本地感知系统即时生成的地图，也就是显示在仪表盘上的BEV地图。这套地图不受高德地图的限制，主要用于实现辅助导航系统的感知和规控。因为实际路况的变化，这套地图和以上两套地图并不完全相同，地图鲜度最优，但感知范围相对有限。

XNGP和其他架构的关键差异

目前除华为的自动驾驶方案不确定之外（个人不确定华为GOD网络到底是什么），目前市场主流的辅助驾驶系统框架都没有明确的第二套地图（也有厂商寄希望于大模型），所以寄希望于仅仅通过第三套地图（或者叠加大模型）就实现L4级别的辅助驾驶功能。但从特斯拉FSD的实践来看，这个方案实现的技术难度相当大。相对而言，个人认为小鹏的三层架构大幅降低了实现L4级别的辅助驾驶系统的技术难度，也更有可能在技术层面最快走向成熟的L4。

最后总结：小鹏XNGP的核心竞争力并不是 BEV，也不是 Transformer，而是XNet。