2026年小鹏汽车各分公司自动驾驶测试含答案

2026年小鹏汽车各分公司自动驾驶测试含答案一、单选题（每题2分，共20题）说明：本部分考察小鹏汽车自动驾驶技术在各分公司测试中的基础知识与实操应用。1.小鹏汽车P5i车型搭载的XNGP自动驾驶系统，其核心感知硬件不包括以下哪一项？A.8个摄像头B.5个毫米波雷达C.12个超声波传感器D.1个激光雷达2.在广州分公司进行的XNGP城市NGP测试中，以下哪个场景被列为最高优先级测试？A.高速公路拥堵路段B.城市交叉口行人干扰C.乡村道路无信号区域D.立交桥匝道变道3.小鹏汽车在上海分公司的自动驾驶测试中，针对“鬼探头”场景的应对策略主要依赖：A.视频监控人工干预B.超声波传感器辅助判断C.摄像头AI行为预测D.预设紧急制动参数4.小鹏P7i在成都分公司测试时，遇到“行人横穿无信号斑马线”的判定机制，以下描述正确的是：A.仅依赖摄像头识别B.结合毫米波雷达与摄像头C.忽略行人行为分析D.由驾驶员强制接管5.XNGP在长沙分公司测试中，针对“前车急刹”场景的响应时间要求是多少？A.≤0.3秒B.≤0.5秒C.≤0.8秒D.≤1.0秒6.小鹏汽车在重庆分公司测试时，山区道路占比约40%，其自动驾驶系统需重点优化：A.长距离跟车能力B.窄路环境避障C.高速动态巡航D.夜间光照适应性7.北京分公司自动驾驶测试中，针对“红绿灯误判”问题的解决方案包括：A.增加AI学习数据量B.依赖交警现场指挥C.关闭自动驾驶模式D.仅靠GPS定位修正8.小鹏汽车在西安分公司测试时，遇到“沙尘天气”对自动驾驶系统的影响，以下措施最有效的是：A.降低摄像头分辨率B.提高毫米波雷达探测距离C.增加车内灯光强度D.禁用部分传感器9.广州分公司测试数据显示，XNGP在“夜间行人检测”中的漏检率低于多少？A.5%B.8%C.12%D.15%10.小鹏汽车在杭州分公司测试时，针对“多车道变道干扰”场景的优化方向是：A.提高车道线识别精度B.增加变道预判时间C.降低系统计算功耗D.依赖驾驶员手柄操作二、多选题（每题3分，共10题）说明：本部分考察小鹏汽车自动驾驶系统在分公司测试中的综合应用与场景分析能力。1.小鹏汽车在武汉分公司测试时，以下哪些场景属于“高难度测试点”？A.雨雪天气湿滑路面B.自行车道混合交通C.临时施工区域D.高速匝道拥堵2.上海分公司测试中，XNGP系统需应对的“城市复杂路况”包括：A.大型车辆突然切入B.自行车逆行干扰C.电车分道行驶D.慢行电动车突然停止3.小鹏P5i在成都分公司测试时，以下哪些传感器数据用于“精准定位”？A.GPS高精度模块B.IMU惯性测量单元C.摄像头环境特征匹配D.毫米波雷达距离测量4.长沙分公司测试发现，XNGP系统在“恶劣天气”下的适应性不足，需优化：A.增加雨量传感器阈值B.提高激光雷达穿透性C.优化摄像头夜视模式D.增强毫米波雷达抗干扰能力5.小鹏汽车在重庆分公司测试时，山区道路的“特殊挑战”包括：A.弯道曲率变化B.桥面路面标线磨损C.山区信号盲区D.窄路会车需求6.北京分公司测试中，以下哪些措施用于“降低误报率”？A.增加训练数据样本B.调整算法置信度阈值C.实时人工复核D.关闭部分传感器7.西安分公司测试显示，XNGP系统在“复杂交通流”中的表现需改进：A.快速变道决策B.长距离跟车稳定性C.紧急避障反应D.车道保持精度8.广州分公司测试中，以下哪些场景需重点验证“系统冗余性”？A.单传感器失效时切换B.多传感器数据融合C.网络断开应急方案D.车辆失控自动紧急制动9.杭州分公司测试发现，XNGP系统在“人车混行”中的优化方向包括：A.行人意图预测B.自行车行为分析C.慢行车辆避让D.优先保障行人安全10.小鹏汽车在武汉分公司测试时，以下哪些场景需进行“极限测试”？A.高速紧急制动B.低速自动泊车C.长距离跟车至尾随D.城市拥堵路段动态调整三、判断题（每题1分，共10题）说明：本部分考察小鹏汽车自动驾驶技术在分公司测试中的基本认知与判断能力。1.小鹏XNGP系统在成都分公司测试时，仅依赖摄像头进行高精度定位。（×）2.长沙分公司测试显示，XNGP系统在夜间光照不足时需降低自动驾驶等级。（√）3.西安分公司测试中，山区道路的“弯道曲率变化”是XNGP的强项。（×）4.北京分公司测试发现，XNGP系统在“红绿灯误判”时需立即切换为手动模式。（×）5.广州分公司测试数据显示，XNGP在“夜间行人检测”中的漏检率低于5%。（√）6.杭州分公司测试中，XNGP系统在“人车混行”时优先保障车辆通行效率。（×）7.武汉分公司测试显示，XNGP系统在“恶劣天气”下需降低自动驾驶等级。（√）8.上海分公司测试中，XNGP系统仅依赖GPS进行高精度定位。（×）9.成都分公司测试发现，XNGP系统在“窄路会车”时需主动避让。（√）10.广州分公司测试中，XNGP系统在“快速变道”场景下需提高响应速度。（√）四、简答题（每题5分，共5题）说明：本部分考察小鹏汽车自动驾驶技术在分公司测试中的问题分析与解决能力。1.简述小鹏汽车在武汉分公司测试中，XNGP系统遇到的主要挑战及应对策略。答案要点：-挑战：雨雪天气湿滑路面、自行车道混合交通、临时施工区域、高速匝道拥堵。-应对策略：增加传感器冗余（激光雷达+毫米波雷达）、优化AI算法对非标交通行为的识别、增强系统对施工区域的动态路径规划能力、提升拥堵路段的动态车速调整精度。2.长沙分公司测试中，XNGP系统在“恶劣天气”下的表现不足，请提出优化方向。答案要点：-增加雨量传感器阈值以区分雨滴与喷溅物；-提高激光雷达穿透性技术；-优化摄像头夜视模式增强低光环境识别；-增强毫米波雷达抗干扰能力，降低误报率。3.西安分公司测试发现，山区道路的“弯道曲率变化”对XNGP系统影响较大，请说明原因及改进措施。答案要点：-原因：山区弯道曲率变化剧烈，传统导航数据无法精准覆盖，导致定位漂移。-改进措施：增加高精度地图数据覆盖、优化IMU惯性测量单元的补偿算法、提升摄像头环境特征匹配精度。4.北京分公司测试中，XNGP系统在“红绿灯误判”问题上的解决方案是什么？答案要点：-增加训练数据样本，特别是复杂路口场景；-调整算法置信度阈值，降低误判概率；-实时人工复核机制，辅助系统决策；-关闭自动驾驶模式，转为辅助驾驶。5.广州分公司测试中，XNGP系统在“夜间行人检测”中的漏检率较高，请分析原因并提出改进方案。答案要点：-原因：夜间行人穿着反光材料、摄像头眩光干扰、行人头部与地面重合等。-改进方案：增加红外传感器辅助识别、优化摄像头HDR算法、提升AI对夜间行人的行为预测能力。五、论述题（每题10分，共2题）说明：本部分考察小鹏汽车自动驾驶技术在分公司测试中的综合应用与行业理解能力。1.结合小鹏汽车在多个分公司测试的案例，论述自动驾驶系统如何应对“城市复杂路况”的挑战。答案要点：-多分公司测试案例：广州（城市拥堵）、上海（人车混行）、成都（窄路会车）、武汉（恶劣天气）。-应对策略：-增加传感器冗余，提升环境感知能力；-优化AI算法对非标交通行为的识别与预测；-增强系统动态路径规划能力，降低冲突概率；-实时数据反馈机制，持续优化模型。2.小鹏汽车在多个分公司测试中，自动驾驶系统在“山区道路”的表现如何？请分析原因并提出改进方向。答案要点：-测试表现：重庆（山区占比40%）、西安（山区道路复杂）。-原因分析：-弯道曲率变化剧烈，传统导航数据无法精准覆盖；-窄路会车需求高，系统需频繁调整路径；-山区信号盲区导致定位漂移。-改进方向：-增加高精度地图数据覆盖；-优化IMU惯性测量单元的补偿算法；-提升摄像头环境特征匹配精度；-增强系统对山区特殊路况的预判能力。答案与解析（因篇幅限制，部分答案要点已精简，实际考试中需补充完整细节）1.单选题答案：1.D2.B3.C4.B5.B6.B7.A8.B9.A10.A2.多选题答案：1.ABCD2.ABCD3.ABCD