之前的智駕方案對於感知、規控、控制這些方面都是分開來處理的，所以車輛在遇到一些場景時候的處理會有一些猶豫。
但升級到端到端後，車輛可以直接通過傳感器輸入的內容來輸出車輛的控制。並且端到端訓練也由之前的圖片升級到視頻。端到端大模型下的智駕會更加的類人。
同時何小鵬表示，小鵬的端到端大模型，智駕能力能夠提升 2 倍。
- XNet：感知距離提升 2 倍，能看清 1.8 個足球場面積，識別目標物 50+。
- XBrain：能認識待轉區、潮汐車道，還能讀路牌文字，推測交通參與者意圖。
- XPlanner：複雜場景也越來越像老司機，頓挫、卡死、安全接管都減少將近 50%。
同時小鵬也在非常快速的迭代端到端大模型：2 天迭代 1 次。
在智駕能力方面：18 個月提升 30 倍。
- 視頻訓練：折算里程 10+ 億公里，日新增里程 9.78+ 萬公里。
- 實車測試：646+ 萬累計公里數，1972 個城市和區縣。
- 仿真測試：2.16+ 億累計公里數、2.2+ 萬核心模擬場景、5.8+萬專業模擬場景。
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