除了PDP网络，华为还引入了本能安全网络，一种应急响应机制。本能安全网络的设计可以类比人类的“无条件反射”，在ADS3.0系统下，本能网络独立于PDP决策网络，通过极低延迟的自动化决策专门对极端风险进行兜底处理，提升安全下限。
除了用于中高端车型的“满血版”ADS3.0，华为还为低价车型推出ADS SE版本，其架构和ADS3.0相似，也由GOD感知、PDP决策和本能安全网络构成，但由于硬件中没有配置激光雷达而无法支持城区NOA，ADS SE是华为推动智驾平权和扩展鸿蒙智行“朋友圈”的重要战略。
出于在芯片、云计算、传感器硬件和软件算法的全布局优势，华为在自动驾驶系统的训练和迭代上都具备坚厚实力。算力和数据是端到端模型的重要基础，截至 2024 年 10 月，华为智能驾驶系统的云端学习训练算力达到 7.5EFLOPS，训练数据量达到日行 3500 万公里，模型每五天就能迭代一次。余承东也预计将在今年推出高速L3商用和城区L3试点。
小鹏汽车在创立之初就以智能化和扎实技术作为自己的目标和使命，也是国内最早开始自动驾驶研发的车企之一。2018年底，小鹏智能驾驶系统的第一代产品Xpilot1.0随首款量产车型小鹏G3落地，随后不断迭代至Xpilot3.5，逐步开通高速NOA和多个城市的城区NOA。2023年3月，小鹏智驾系统升级至XNGP，实现全场景的无图化智驾。
去年5月，XNGP实现全国无图化，紧接着在7月推出全国首个端到端AI大模型量产上车，8月又推出纯视觉自动驾驶方案，小鹏预计XNGP 将在 2025 年底至 2026 年初进入全新阶段。
从技术架构来看，小鹏可谓紧追特斯拉的脚步。2022 年 10 月，小鹏引入 BEV+Transformer的识别和预测架构，随后又增加占用网络，重写其自动驾驶感知模块代码，大幅提升效果。
目前XNGP由神经网络 XNet+规控大模型 XPlanner+大语言模型 XBrain三部分组成，形成模块化端到端的自动驾驶系统。
XNet是小鹏XNGP系统的感知模块，由静态BEV（识别）、动态BEV（预测）和纯视觉 的占用网络组成。XPlanner则是规划决策模块，同样采用神经网络和模仿学习生成拟人的驾驶决策，同时也通过强化学习训练防加塞、环岛等场景下的博弈驾驶策略。
最后，XBrain作为大语言模型主要用于识别并理解路牌、待转区等路面信息，与华为的场景理解和理想的VLM作用相似。
小鹏的主要创新在于其对纯视觉算法的深入探索，以此实现降本和智驾平权。为了达到更好的视觉感知能力，小鹏研发的 AI 鹰眼视觉，是行业首个采用LOFIC 架构，在暗光、逆光等传统视觉短板场景中达到与激光雷达相近的感知精度，感知距离提升 125%，识别速度提升 40%。如此一来，小鹏得以去除激光雷达，大幅降低成本。
AI鹰眼视觉对纯视觉方案短板的补齐意义重大，在除特斯拉外众多车企选择多传感器融合方案时，小鹏在为纯视觉阵营扳回一城的同时实现高阶智驾的降本平权，也正因为如此小鹏Mona M03首次将高阶智驾带到20万以下。
坚定专注投入智驾等智能化的小鹏似乎也在销量上得到了兑现，智驾系统的升级对于其销量具有明显推动作用。
蔚来的自动驾驶研发同样起步较早，早期采用Mobileye的方案，直到2020年开始转向自研，同年10月成为国内首个实现高速NOA全量交付的车企。
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