【CNMO科技音讯】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“小鹏世界基座模型”。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。

小鹏世界基座模型：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级其他自动驾驭研制全新的“AI大脑”，即小鹏世界基座模型。

　　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）超大规划参数世界基座模型的研制，参数量是干流 VLA 模型的35 倍左右。

　　小鹏世界基座模型的一大优势是具有链式推理才干（CoT），在充沛了解实际世界的根底上，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，完成和物理世界的交互。

　　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：“小鹏世界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，小鹏世界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。

　　为了开发小鹏世界基座模型，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%。

　　小鹏世界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，小鹏轿车在物理世界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，小鹏轿车又在物理世界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世界的多模态数据，本质上，它要求模型对物理世界构成认知和了解。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世界模型(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，小鹏的世界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。

　　关于小鹏世界基座模型研制和练习效果更多的细节，本年6月小鹏轿车将会在核算机视觉世界顶会CVPR进步一步共享，敬请期待。

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(责任编辑：人文)