文｜刘俊宏。 。

编｜王一粟。

“AI大模型让咱们看到自动驾驭，比任何时分都挨近于落地。”。

在中国轿车智驾才干竞赛益发剧烈的今日，小鹏轿车自动驾驭副总裁李力耘找到了智驾通往自动驾驭的大门。

针对上一年车企们热心的端到端的智驾练习办法，李力耘以为智驾模型还能做得更大，要打破曩昔端到端模型的“一亩三分地”。

端到端的模型做智驾的优点，李力耘解说说，“用端到端的模型做自动驾驭，我觉得无非两个重要的点：一是坚持信息的无损。另一个是下降整个车辆的延时，让自动驾驭的功用愈加活络、高效和拟人。”。

但直接学习人类行为的端到端，其上限仅仅挨近人类。在许多的数据和练习中，智驾逐步构成相似于人类日常驾驭的才干和习气。但实在遇到极点场景时，智驾厂商简直拿不到这部分数据。一方面是由于场景发生的频次十分少，另一方面是人类自己都反响不过来，根本就没有“能够参阅的答案”。

怎样让端到端智驾变得更强？小鹏给出的答案是用云端大模型蒸馏并辅以强化学习的办法，跳出之前车端思路做智驾模型的“一亩三分地”。

事实上，过往的自动驾驭其实并没有实在用到“大模型”。参阅上一年云端模型的进化，AI生长的根本逻辑，遵从Scaling Law的“规划越大，才干越大”。

“依据当时干流的车端芯片，车端模型的尺度一般在1亿到5亿之间。最近十分遭到业界注重的VLA模型，参数规划一般在20亿左右。这是由于自动驾驭的模型其实是一个十分复杂的，既需求统筹视觉，也需求统筹推理，最终还需求有动作输出的一个大模型。可是云端大模型能够实在打破这样的约束，整个参数量能够到达干流车端模型的35倍以上。”李力耘介绍道。

为了建立云端满足强的大模型，本次小鹏初次披露了正在研制的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办法将基模布置到车端，给“AI轿车”装备全新的大脑。

针对算力优化，小鹏从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，是目前国内轿车职业最大的自动驾驭算力集群。

现在，小鹏的算力储藏到达10EFLOPS，集群运用率终年高达90%以上，顶峰时期的运转功率乃至到达98%。

“咱们为什么要投入巨大的资源去做云端的基座模型呢？假如咱们只约束在车端算力的一亩三分地，咱们模型巨细是受限的，能实在消化的数据也是受限的。只要逾越车端芯片算力的约束，实在用更大的模型、更海量的数据，去大道至简地把驾驭这件事做好，咱们才干实在完结车端的智能。”李力耘介绍说。

怎样让车端模型具有云端大模型的才干？李力耘借用了上一年云端模型的两个最重要的进化，“一个是知识的蒸馏，另一个是强化学习”。

Deepseek在数字国际证明晰蒸馏和强化学习能够大幅增强壮模型的才干，小鹏现在在具身物理国际测验履行和落地。

其间，知识的蒸馏是先让云端大模型具有深度考虑（CoT思想链）的才干，然后再将这些才干蒸馏到车端模型上。在云端练习中，大模型构成对每一个场景会做出一系列契合逻辑，但又或许逾越练习数据自身的思想链条。然后再将这些思想经过练习数据转化为操作，并以一个适宜的频率操作自动驾驭。

引进思想链之后，智驾大模型展示出了极强的泛化才干。“在香港其实咱们并没有正式敞开XNGP功用，但咱们的用户发现在这里XNGP也可依照导航驾驭咱们的车。说明晰在实在大模型才干赋能下，经过蒸馏是能够等待自动驾驭实在具有自己的魂灵、自己的大脑的。”李力耘介绍说。

在蒸馏之后，接下来是运用强化学习来打破智驾大模型的上限，然后到达比人驾更安全的作用。在危殆场景下，人类会严重，会遭到思想惯性的影响，但AI不会。针对AI强化学习，本质上便是答应AI运用全部操作，打破人类固有的认知，找到风险场景的可行解，然后最大化保证行车安全。

关于强化学习，依据小鹏国际基座模型负责人刘博士介绍，小鹏挑选从三个方面下手建立整个奖赏机制。

首要是规划奖赏函数。小鹏在这部分运用的是最简略的规矩，例如合规、安全、舒适等，这些参数直接决议了行车体会。这些规矩的规划和起点，来自小鹏过往智驾研制过程中堆集的许多阅历。以这些规矩作为大模型强化学习的开端，小鹏的智驾大模型在起步之初就打好了根底才干。

其次是规划奖赏模型。奖赏模型的规划意图，是让智驾模型取得更接连、更泛化、更多维的奖赏信息。简略来说便是告知智驾“什么是好的”，并以此让智驾想办法到达这些体现。这部分小鹏更注重智驾接收和商场的反响数据，奖赏模型就会让智驾尽量防止接收，或依照商场主张来改善“开车习气”。

最终是国际模型。作为当时智驾最前沿的技能计划，职业界主要用国际模型来进行仿真，然后让端到端智驾继续取得泛化才干。在小鹏看来，国际模型不只仅实际国际的“模仿器”。要想用好国际模型，就得将它作为智驾模型的闭环“练习场”。国际模型要有才干依据智驾模型的动作输入，模仿出实在的场景，并且生成其他智能体的呼应，然后构建闭环的练习网络。

怎样了解国际模型应该具有的才干？刘博士举了这样一个比如，假定智驾看到前面有辆车，随后挑选了绕行。对过的车辆看见咱们正在绕行，它也会略微避开一点空间，而不是继续坚持直行。国际模型自身的运转，应该契合知识，而非“生硬死板”的模仿空间。“国际模型更像是一个生成式的幻想体系，要了解这个国际以及怎样去完结动作”，刘博士总结说。

“在今日真的是十分走运，在大模型的赋能下，咱们实在看到自动驾驭离咱们史无前例的近。”。

回想起从事自动驾驭开发的阅历，李力耘唏嘘不已。一路走来，小鹏轿车阅历了硬件算力稀缺的时期，走过了不断写规矩完善智驾的艰苦，也体会了端到端加快智驾研制的惊喜。面临自动驾驭的“顶峰”，李力耘在研制中越来越有决心。

“功成不用在我，功成必定有我。咱们小鹏轿车自动驾驭团队必定会在这条路上继续深耕，必定会把实在的自动驾驭带给咱们。”。

以下为小鹏AI大模型技能交流会问答环节实录（经光锥智能编辑整理）。受访者为小鹏轿车自动驾驭副总裁李力耘与小鹏轿车自动驾驭产品高档总监袁婷婷。

Q：小鹏的AI模型开发与特斯拉有什么相同与不同？国际模型与其他友商有什么差异？

李力耘：我觉得应该是“英雄所见略同”。首要咱们都是面向C端的公司，都有C端落地的产品，所以咱们都有海量的数据。其次，咱们都有十分高的算力储藏和AI才干。我觉得许多东西或许就不言自明晰，假如AI才干仅仅为了从车端练习小的模型的话，必定不是一个终极计划。差异部分是小鹏的基座模型不只仅是对国际的了解，更重要的是需求它像人相同巨细脑吞并，可快可慢，然后完结与实际国际的交互。

袁婷婷：现在或许大部分人想要用国际模型做仿真，但很显然它不只仅是只能做仿真。咱们还在用模型来调教Agent（智能体）的反响，和它之间的博弈以及接下来要做哪些动作。

Q：依据以往的规矩，能够了解为是一种托底吗？国际模型生成的规矩是否或许与以往设定的规矩发生抵触？许多人都在提基座模型、VLA，看起来如同都是言语、视觉或许说动态的、多模态的概念，这些差异到底在哪里？

李力耘：我觉得最重要的差异是逾越车端芯片算力的“一亩三分地”，咱们的模型真的便是“大道至简”。不需求考虑布置的问题，便是先经过最简略的模型、最朴实的模型架构、最海量的优质数据，到达逾越的、未曾想到的才干出现作用。

关于言语，言语是一种表征办法。不是说一切言语都应该以人类言语的办法表明。咱们依据大言语模型加上共同的多模态视频编码器的输入，再加上咱们动作解码器的输出，最终进行强化学习。咱们的基座模型的意图，是为了做好物理国际交互。言语模型的预练习是一个起点，让模型有开端的推理才干，但更重要的仍是让模型体现出推理和思想才干。在云端验证了这些才干之后，这才是咱们值得去蒸馏的东西。

回到规矩，在规矩年代小鹏无疑是抢先的，咱们的规矩堆集很深。这些规矩，曾经或许算是一个担负，但现在十分骄傲和快乐，由于这些规矩正在转化成咱们的本钱。咱们成功完结了许多中心研制同学从规矩化到AI化的转型，尤其在强化学习的初期，规矩其实算是堆集好的阅历和教师，规矩不断沉积，AI才干更高效地生长。没有曾经规矩的堆集，或许会不知道怎样去教AI。只要规矩和强化学习的堆集到必定程度，咱们才干完结从Reward Model（奖赏模型）到World  Model（国际模型）的改动。

袁婷婷：我以为咱们的云端的基座大模型和他人的云端练习至少有三处不同。

榜首是咱们的练习办法。咱们在上一年11月份就提出，先在云端练习一个十分巨大的模型，再蒸馏到车端的流程。本年1月咱们看到DeepSeek揭露的论文显现，他们也在用蒸馏办法时，咱们感觉真的是英雄所见略同。经过这样的办法，能够打破车端模型的才干上限，改动云端参照车端算力来搭设模型规划的做法。

第二点是架构和功能体现不同。咱们正在练习的模型现已到达了72B的参数。更大的模型能够支撑更大的练习数据量，咱们现在用到的是2000万Clips，估计年末会到达2亿Clips。这些抢先职业数量级的练习数据量，将转化成模型功能上的巨大优势。

第三点是咱们的根底才干。咱们从0开端建了AI  Infra，这些AI根底设施不或许是一天遽然从0到1生成的。咱们还建成了整个自动驾驭职业界首个万卡集群。怎样把这些算力练习的功率发挥到最大化，以及怎样12小时就能练习一版模型出来，这些都体现了咱们今日抢先于职业的一些特色。

Q：LLM的错觉问题怎样处理，需求规矩兜底吗？模型蒸馏到自研芯片上，其功率与运用常见芯片比较怎样？

李力耘：的确大模型的预训上有时分会有一些错觉或许偶然有一些模态崩塌。这些情况很难针对出问题的case用相似写Loss-Function（丢失函数）的办法处理。但咱们经往后练习微谐和强化学习进行打磨，最终目标是让AI不只到达十分高的上限，并且还能对下限进行兜底。咱们跟现在的车端端到端不相同，车端的端到端模型很小，有时分有一些东西的确很难学进去。但云端大模型是有才干把握实在的魂灵和智能的，这是咱们笃定的方向。

关于第二个问题。在云端的国际模型、仿真、实车验证了才干之后，是能够蒸馏到车端不同芯片上的。在承认云端的才干之后，车端的芯片决议了承载才干。咱们期望用自研的芯片和软硬一体的优化给咱们带来事半功倍的作用。

袁婷婷：我以为第二个问题要害就两点。榜首是用蒸馏的办法必定能进步上限。所以，咱们用云端的基座模型蒸馏到车端的办法，是远胜于现在直接训车端的双Orin或今后咱们自己的芯片的。不管哪个都是加码，这是一个确定性的答案。

第二点，咱们立刻要发新车了。新的芯片算力必定比现在车端的算力有数倍进步。假定自动驾驭是一个人，需求有十分聪明的大脑、有十分锋利的眼睛，来面临这个国际并做出判别。这个过程中，最中心的部分必定是聪明的大脑。大脑越大，转的速度越快，必定愈加凶猛，我觉得这也是一个很简略的知识性问题。所以，不管是今日的双Orin车型仍是来自研芯片的车型，都遵从ScalingLaw的进化。

Q：安全对轿车来讲是生命线，AI技能未来在安全中怎样发挥更大的作用，在当下咱们这套体系中咱们有没有一些最新的考虑？会再加一些规矩或什么样的办法再去把控底线吗？

李力耘：咱们以为安全最重要的是要有雪亮的眼睛，要有聪明的大脑，以及活络的身手和反响。安全作为咱们最重要的一环，咱们也在往这三个方向尽力。

雪亮的眼睛，便是咱们眼观六路，耳听八方，比如在传感器的覆盖上，咱们是十分注重的。当然，更重要的是，咱们以为你要有聪明的大脑，这样才干做到许多预防性的安全。最终，身手也需求好，不管是整个车端的端到端，仍是经过云端的基座模型蒸馏出来的端到端，都是一体式的，所以会有最小的延时，运用最多的信息，以最活络的办法去帮咱们把安全做到更好。

袁婷婷：榜首，AI轿车必定是安全轿车。AI轿车必定代表了AI安全，这是确定性的，并且AI的安全在整个小鹏中心战略里是要害的，是决不会让步的一步。

第二，从端到端走向L3、L4的过程中，AI的榜首步是端到端，它是极致人类行为的模仿。人类怎样开我就怎样开，能够和人类开得相同好，它显现出了你的舒适性、体会、灵活性都十分高。但要逾越人类的时分，强化学习必定会带来新的惊喜。这也是为什么咱们会用云端基座模型蒸馏的办法打破云端的上限，用强化学习既打破云端基座的上限，也打破车端的上限。

咱们都十分忧虑AI的错觉，忧虑下限守不住。首要，我想说咱们现在能够看到的是跟着AI介入越来越多，其实安全性的体现是越来越好的，而未来这个体现应该还会继续得更好，并且会远远超出人类现在驾驭行为能够带来的安全。所以会给咱们超出预期外的安全，在更多的极限场景，假如你要到达L3、L4，就必定要在会遇到概率0.0001%的情况下也能够发挥出更好的实力。

Q：自研基座模型的必要性？为什么其他基座模型蒸馏的作用做不到小鹏这样？对模型开源有什么了解？

袁婷婷：其实咱们首要需求LLM作为主干，做自动驾驭就需求往上叠加许多实际国际数据。物理的AI国际十分复杂，跟文本的比特国际不相同。物理国际会遇到实际的速度、控制，人类、运动等十分不相同的情况。咱们添加了自动驾驭数据今后，还用CoT推理链去一步步了解，推导出整个实际国际的头绪和物体的运动。这些都是差异，当然咱们也有一个LLM的底层主干网。

我以为小鹏自动驾驭也好、智能座舱也好，其实在AI开源浪潮中是获益的。不管是通义千问仍是DeepSeek这些十分棒的、十分优异的AI公司，都让咱们有所获益，咱们对未来的开展也抱着敞开的情绪。或许有一天咱们也能够看到咱们的自动驾驭有一部分也能够经过敞开的办法，给国际和职业一些反响，这也是咱们对未来的等待，但今日必定还没有到这个时分。

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