人类的情感使得像特斯拉 FSD 这样的 L2 级系统比 L4 级机器人轴更难实现。
中国电动汽车制造商中的自动驾驶先驱之一 - XPeng 鹏博士 - 也是首家自主研发人工智能驾驶芯片 "图灵 "的企业，并凭借机器学习技术的进步，转向了纯视觉系统。其驾驶辅助系统被称为 XNGP（XPeng Next Generation Pilot），针对大城市交通中的自动驾驶进行了优化。
据 XPeng 的自动驾驶系统负责人 Candice Yuan 称，该公司将推出一款专用的机器人出租车，类似于特斯拉的 Cybercab的专用机器人出租车，它将采用类似于无监督 FSD 的第 4 级车辆自动驾驶技术。该公司在不需要驾驶员输入的第 4 级自动驾驶系统方面的工作实际上比其车辆现在所使用的第 2+ 级 XNGP 更容易。
她提到，Level 4 系统完全能够在瞬间做出决定，就像特斯拉的 无监督FSD Robotaxi服务所依赖的那样。不过，对于 L2 级自动驾驶系统，开发人员必须考虑到人类是有情感的，经常会做出一些不合逻辑的行为，从而妨碍自动驾驶软件的算法决策。随后，袁举了几个例子，说明人工智能驱动的系统认为完全安全，但人类驾驶员却认为千钧一发并接管了系统的情况：
首先，驾驶员要的是效率。例如，如果 ADAS 做得正确，但车辆速度比驾驶员预期的慢，他就会接管。再比如，系统可能会计算出情况足够安全，可以行驶。但驾驶员认为太窄或太近，他就会接管。第三个例子可能是，如果车辆加速过快或过慢，驾驶员会感觉不舒服，同样会接管。因此，与我们在阿里巴巴开发的无人车 L4 相比，乘用车的更高级别 2 自动驾驶在某些方面更加复杂。
驾驶员关心情绪和感受，因此我们需要像他一样思考。我们需要更加注重体验...如果一辆机器人出租车走错了路，它会继续朝那个方向行驶，然后掉头，按照新的导航行驶。但在第二级，如果你走错了路，驾驶员就会接手。所以......禁止走错路。
另一方面，XPeng 创建的第 4 级自动驾驶系统可以从好的和坏的驾驶实践视频短片中学习，以确定在任何特定情况下的最佳行动方案，这与特斯拉的无监督 FSD 非常相似。XPeng表示，机器学习的最新进展使其能够放弃
激光雷达只使用车辆配备的摄像头进行自动驾驶。然而，第三方芯片制造商无法提供其 XNGP 系统所需的定制功能，无法将 XPeng 的车辆硬件与自制的 ADAS 软件相融合，因此该汽车制造商不得不开发自己的定制 AI 芯片。
XPeng基于视觉的系统所使用的大型语言模型可以像特斯拉的FSD一样应用于任何地方，XPeng目前只等待公共监管系统跟上步伐，以便在欧洲等地推出其自动驾驶系统，例如，为了避免进口关税，XPeng最近在欧洲开始了本地化电动汽车制造。
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