飞象网讯 4月14 日，小鹏轿车在香港举行 AI 技能共享会，初次发表正在研制 720 亿参数的超大规划自动驾驭大模型，即 " 小鹏国际基座模型 "。未来，小鹏将经过云端蒸馏小模型的方法将基模布置到车端，给 "AI 轿车 " 装备全新的大脑。这款模型一起也将赋能小鹏的 AI 机器人、飞翔轿车等。

小鹏轿车自动驾驭负责人李力耘介绍，小鹏基模是一个以大言语模型为主干网络，运用海量优质驾驭数据练习的多模态大模型，具有视觉了解才干、链式推理才干和动作生成才干。经过强壮的强化学习练习，基座模型不断自我进化，将逐步发展出比美乃至逾越人类的自动驾驭技能。

李力耘泄漏，为了研制基模，小鹏轿车早在上一年就开端布局 AI 根底设施，现已建成国内轿车行业首个万卡智算集群，用以支撑基座模型的预练习、后练习、模型蒸馏、车端模型练习等使命，小鹏轿车将这套从云到端的出产流程称之为 " 云端模型工厂 "。现在，小鹏 " 云端模型工厂 " 具有 10 EFLOPS 的算力，集群运转功率终年保持在 90% 以上，从云到端的全链路迭代周期可达均匀 5 天一次。

小鹏国际基座模型：具有长思想链推理才干，参数规划高达720亿。

早在 2024 年下半年，小鹏轿车已开端面向 L4 等级的自动驾驭研制全新的 "AI 大脑 "，即小鹏国际基座模型。

小鹏研制团队使用优质自动驾驭练习数据，先后开发了多个尺度的基座模型，现在现已着手推动 72B（72 Billion，即 720 亿）超大规划参数国际基座模型的研制，参数量是干流 VLA 模型的 35 倍左右。

小鹏国际基座模型的一大优势是具有链式推理才干（CoT），在充沛了解实际国际的根底上，可以像人类相同进行杂乱的常识推理，并将推理效果转化为举动，例如输出方向盘、刹车等操控信号，完成和物理国际的交互。

未来，经由基座模型的赋能，智能驾驭系统有望从 " 仿照人类 " 进化到 " 逾越人类 "，终究可以处理全场景的自动驾驭问题，包含一些模型历来没在练习数据中遇到的问题。

从规划之初，小鹏轿车就将基模定位为一个可以泛化到多种具身终端的基座模型。李力耘表明：" 小鹏国际基座模型是小鹏自动驾驭实在走向 L3、L4 的根底，也会是未来小鹏一切物理 AI 终端的通用模型。" 后续，小鹏国际基座模型将全面赋能小鹏 AI 系统全图谱，应用到小鹏轿车的 AI 轿车、AI 机器人、飞翔轿车上。

从0打造云端模型工厂，敞开AI年代模型出产新范式。

为了开发小鹏国际基座模型，小鹏轿车打造了一座 " 云端模型工厂 "，工厂 " 车间 " 包含基座模型预练习和后练习（强化学习练习）、模型蒸馏、车端模型预练习到布置上车的完好出产链路。" 云端模型工厂 " 选用强化学习、模型蒸馏的技能道路，可以高效出产 " 小身段、大智商 " 的端侧模型，乃至为不同需求的轿车定制不同的 " 大脑 "，让 " 千人千面 " 的模型研制成为可能。

小鹏轿车从 2024 年开端建立 AI 根底设施（AI Infra），当时已建立起万卡规划的智能算力集群，是现在国内轿车行业最大的自动驾驭算力集群。小鹏轿车的算力储藏到达 10EFLOPS，集群使用率终年高达 90% 以上，顶峰时期的运转功率乃至到达 98%。

小鹏国际基座模型负责人刘博士介绍，多模态模型练习的首要瓶颈不仅是 GPU，也需求处理数据拜访的功率问题。小鹏轿车自主开发了底层的数据根底设施（Data Infra），使数据上传规划提高 22 倍、练习中的数据带宽提高 15 倍；经过联合优化 GPU / CPU 以及网络 I/O，终究使模型练习速度提高了 5 倍。现在，小鹏轿车用于练习基座模型的视频数据量高达 2000 万 clips，这一数字本年将增加到 2 亿 clips。

依托强壮的 AI 根底设施和数据根底设施，小鹏敞开了全新的基座模型研制范式，从云端模型预练习到车端模型布置，整个 " 云端模型工厂 " 的迭代周期到达均匀 5 天一次。

时隔一年，小鹏轿车在物理国际AI范畴获得三大阶段性效果。

2024 年是轿车行业的 " 端到端 " 之年，在首先量产端到端大模型一年之时，小鹏轿车又在物理国际大模型研制上再进一步。小鹏轿车在共享会上发表了基模研制的三个阶段性效果：

阶段性效果 1：验证规划规律在自动驾驭范畴继续收效；

阶段性效果 2：在后装算力的车端成功完成基模控车；

阶段性效果 3：发动 72B 参数基模练习，建立针对强化学习的模型练习结构。

规划规律（Scaling Law）提醒了大模型的功能怎么跟着模型的核算量、练习数据量和参数量的提高而提高，被视为 AI 范畴的 " 摩尔定律 "。规划规律在大言语模型（LLM，Large Language Model）范畴已被充沛验证，但自动驾驭基座模型杂乱得多，它的练习数据远不止单模态的文本数据，还包含摄像头信息、导航信息等关于物理国际的多模态数据，本质上，它要求模型对物理国际构成认知和了解。使用驾驭数据练习基模，尤其是参数规划逐步扩大到百亿等级之后，规划规律是否还继续收效？此前行业界不曾有过充沛的验证。

小鹏团队初次验证了规划规律在自动驾驭范畴继续收效，刘博士表明：" 曩昔一年，咱们做了很多试验，在 10 亿、30 亿、70 亿、720 亿参数的模型上都看到了显着的规划规律效应：参数规划越大，模型的才干越强。相同的模型巨细，练习数据量越大，模型的才干也会越强。"

不久前，小鹏轿车将理论变为实际，在后装算力的车端上用小尺度基模完成了控车。虽然仅仅十分前期的实车测验，全新基模现已展现出令人惊喜的根底驾车技能。

小鹏轿车上一年就已开端研制强化学习技能，用以提高基座模型的功能天花板。刘博士表明，强化学习可以协助模型自我进化，学会处理练习数据中没有的长尾问题，做到极致安全的自动驾驭。只要满足强壮的基座模型，才干被强化学习不断激宣布才干上限。这也是小鹏轿车挑选云端蒸馏道路的原因之一：在云端不计成本地练习出满足聪明且泛化才干强的模型，将其蒸馏到适配车端算力的小尺度模型上，终究可让车端模型的功能逾越车端算力 " 一亩三分田 " 的约束。

值得一提的是，强化学习、云端蒸馏等技能计划，在本年爆火的 DeepSeek 论文中都得到了验证。

基模研制是小鹏轿车 "AI 化 " 转型的重要一步，不过，即使来到 " 大模型年代 "，曩昔 " 规矩年代 " 的抢先经历仍在发挥作用。在开发强化学习的奖赏模型（Reward Model）时，研制团队根据规矩经历规划了奖赏函数，将规矩年代的沉积转化为了练习基座模型的出产力。

一起，小鹏轿车现已着手开发国际模型 ( World Model），作为 " 云端模型工厂 " 的重要一环，支撑基座模型的功能优化。刘博士介绍，小鹏的国际模型是一种实时建模和反应系统，可以根据动作信号模拟出实在环境状况，烘托场景，并生成场景内其他智能体（也即交通参与者）的呼应，然后构建一个闭环的反应网络，协助基座模型不断进化，逐步打破曩昔 " 仿照学习 " 的天花板。

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