Der technologische Kern von XPENG ist künstliche Intelligenz. XPENG versteht Assistenzsysteme nicht als starre Regelwerke, sondern als lernende Systeme, die aus realen Fahrsituationen besser werden. Dieser KI-Ansatz unterscheidet XPENG klar von klassischen ADAS-Konzepten.
1) Weg von Regeln – hin zu Lernen
Traditionelle Assistenzsysteme arbeiten mit festen Wenn-Dann-Regeln. XPENG setzt stattdessen auf:
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Neuronale Netze
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End-to-End-Lernmodelle
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Datengetriebene Optimierung
Das System lernt Muster aus echten Verkehrssituationen, statt jede Situation vorab zu programmieren.
2) Daten als Grundlage der KI
XPENG sammelt (anonymisiert) enorme Mengen an Real-World-Driving-Daten:
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Autobahn-, Landstraßen- und Stadtszenen
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unterschiedliche Wetter- und Lichtverhältnisse
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komplexe Verkehrssituationen (Baustellen, Stau, Mischverkehr)
Diese Daten fließen in das Training der KI-Modelle ein und sorgen dafür, dass sich das Fahrverhalten kontinuierlich verbessert.
3) Wahrnehmung: KI interpretiert Sensorfusion
Die KI ist das Bindeglied zwischen Hardware und Fahrentscheidung:
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Kameras liefern visuelle Informationen
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Radar liefert Distanz & Geschwindigkeit
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LiDAR (modellabhängig) liefert präzise 3D-Geometrie
Die KI:
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fusioniert alle Sensordaten
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erkennt Objekte & Szenen
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bewertet Risiken
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berechnet sichere Fahrmanöver
Ergebnis: kontextbezogene Entscheidungen statt isolierter Sensorreaktionen.
4) Planung & Entscheidung in Echtzeit
Nach der Wahrnehmung folgt die KI-basierte Planung:
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Welche Spur ist sicher?
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Wie schnell ist angemessen?
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Wann ist Bremsen sinnvoller als Ausweichen?
Diese Entscheidungen werden mehrfach pro Sekunde neu berechnet. Besonders bei XNGP fließen zusätzlich Navigations- und Kartendaten ein, sodass das System vorausschauend fährt (Kurven, Abfahrten, Steigungen).
5) Lernen über OTA-Updates
Ein zentraler Vorteil des KI-Ansatzes:
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Software-Verbesserungen ohne Werkstattbesuch
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Neue Modelle profitieren oft auch von:
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besseren Erkennungsalgorithmen
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flüssigerem Fahrverhalten
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stabilerer Spurführung
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Das Fahrzeug wird mit der Zeit besser, nicht älter.
6) KI ≠ Autonomie
Wichtig zur Einordnung:
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XPENG nutzt KI für Level-2-Assistenz
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Kein freihändiges, verantwortungsloses Fahren
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Fahrerüberwachung bleibt Pflicht
Die KI ist darauf optimiert:
✔ zu unterstützen
✔ Fehler zu reduzieren
✔ Stress zu senken
nicht darauf, den Fahrer zu ersetzen.
7) Warum XPENGs KI-Ansatz praxisnah ist
XPENG kombiniert:
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Sensor-Redundanz
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lernende KI-Modelle
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konservative Sicherheitslogik
Statt spektakulärer Autonomie-Versprechen setzt XPENG auf:
vorhersehbares, stabiles und nachvollziehbares Assistenzverhalten
Das macht die Systeme im Alltag angenehm nutzbar, nicht nur beeindruckend im Demo-Video.
Zusammenfassung: KI bei XPENG
| Bereich | KI-Rolle |
|---|---|
| Wahrnehmung | Objekte & Szenen erkennen |
| Sensorfusion | Kamera, Radar, LiDAR kombinieren |
| Planung | Sichere Manöver berechnen |
| Lernen | Verbesserung durch Fahrdaten |
| Updates | OTA-Optimierung ohne Hardwaretausch |
Fazit
Der KI-Ansatz von XPENG basiert auf Lernen statt Regeln, Daten statt Annahmen und Redundanz statt Minimalismus. Das Ergebnis ist kein autonomes Fahren, aber eine der technisch ausgereiftesten Level-2-Assistenzlösungen am Markt – stabil, nachvollziehbar und alltagstauglich.
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