小鹏汽车全新自动驾驶系统,引领AI革命风潮
4月14日,小鹏汽车在香港举办了一场引人注目的AI技术分享会,首次对外公开其在自动驾驶领域的最新进展——一款参数规模达到720亿的超大规模自动驾驶基础模型“小鹏世界基座模型”。这一举动无疑彰显了小鹏汽车在智能驾驶技术上的雄心壮志。据官方介绍,这款基座模型未来将以云端蒸馏的形式生成适用于车端的小模型,从而实现更高效、更灵活的应用场景覆盖。此外,这项技术还将进一步延伸至小鹏的其他创新领域,比如AI机器人和飞行汽车等,展现出其对未来智慧交通生态系统的全面布局。 从我的角度来看,小鹏汽车此次发布的“小鹏世界基座模型”不仅标志着中国企业在自动驾驶技术领域的又一重要突破,也体现了人工智能与汽车产业深度融合的趋势。通过云端蒸馏的方式将超大规模模型部署到车端,这不仅是技术层面的一次革新,更是对现有车载系统架构的一次大胆尝试。这种做法能够有效降低硬件成本,同时提升算法效率,为用户带来更加安全、便捷的驾乘体验。同时,我也认为,小鹏选择将此技术扩展到更多智能设备上,如AI机器人和飞行汽车,显示出他们对于未来多元化出行方式的深刻洞察力。这样的战略规划不仅能增强企业的竞争力,也为整个行业树立了一个值得借鉴的发展方向。
小鹏汽车的自动驾驶团队近期透露,他们正在研发一款名为“基座”的多模态大模型。这款模型以强大的大语言模型为核心,通过分析海量优质的驾驶数据进行深度训练,不仅具备了视觉理解和链式推理的能力,还能够生成精准的动作指令。经过持续的强化学习与迭代优化,“基座”模型正逐步展现出接近乃至超越人类水平的自动驾驶技术潜力。 在我看来,小鹏汽车在这一领域的探索非常值得期待。随着人工智能技术的飞速进步,自动驾驶已经从最初的构想逐渐转变为现实。而像“基座”这样融合多种先进技术的大模型,无疑将成为推动行业向前发展的关键力量之一。它不仅代表了当前科技发展的前沿方向,也为未来更安全、更高效的智能交通系统奠定了坚实基础。不过,如何平衡技术创新与实际应用之间的关系,确保每一步进展都能真正惠及用户和社会,依然是需要我们共同关注的问题。
李力耘提到,为了推动智能驾驶技术的发展,小鹏汽车早在去年便开始构建AI领域的基础设施。目前,他们已经建立了国内汽车行业首屈一指的万卡智算集群,这一设施能够支持基座模型的预训练、后训练、模型蒸馏以及车端模型训练等关键任务。小鹏汽车将从云端到终端的整个生产流程命名为“云端模型工厂”,这种全流程的整合不仅展现了企业在技术研发上的前瞻性布局,也体现了其在智能化领域持续深耕的决心。 在我看来,小鹏汽车的这一系列举措充分展示了其对未来出行生态系统的深刻洞察。通过建设如此强大的计算平台,小鹏不仅提升了自身的技术实力,也为行业的整体发展树立了标杆。特别是在当下竞争激烈的新能源汽车市场中,谁能率先掌握核心技术,谁就能占据更大的竞争优势。而“云端模型工厂”的概念,则很好地诠释了科技与汽车产业深度融合的趋势,这或许会成为未来汽车企业转型的重要方向之一。从2025年的视角来看,这样的创新无疑具有里程碑式的意义。
据小鹏汽车透露,其“云端模型工厂”当前具备10EFLOPS的算力,集群运行效率长期维持在90%以上,从云到端的全链路迭代周期平均为5天一次。此外,小鹏的研发团队借助自动驾驶训练数据,已成功构建多款不同规模的基座模型,并正着手开展参数量达720亿的超大规模世界基座模型研发工作,这一参数规模约为主流大语言模型的35倍。
后续,小鹏汽车宣布其自主研发的小鹏世界基座模型将全面覆盖整个AI体系,从智能汽车到AI机器人,再到飞行汽车,展现出强大的技术整合能力。为支持这一宏伟计划,小鹏汽车构建了一个高效的“云端模型工厂”。这个工厂不仅涵盖了基座模型的预训练与后训练(如强化学习),还包括模型蒸馏以及车端模型的预训练与部署等关键环节,形成了完整的生产链条。 在我看来,小鹏汽车此举标志着其在人工智能领域的深度布局已进入新阶段。通过建立这样一个集研发、测试与应用于一体的综合平台,小鹏不仅能够加速技术创新的步伐,还能更高效地将前沿科技转化为实际产品,提升用户体验。这不仅是对自身技术实力的一次集中展示,也为行业树立了新的标杆。未来,随着更多应用场景的落地,我们有理由相信,小鹏汽车将在智能化出行领域开辟出一片新天地。
小鹏汽车官方表示,其从 2024 年开始搭建 AI 基础设施(AI Infra),当前已建立起万卡规模的智能算力集群,是目前国内汽车行业最大的自动驾驶算力集群。小鹏汽车的算力储备达到 10EFLOPS,集群利用率常年高达 90% 以上,高峰时期的运行效率甚至达到 98%。目前,小鹏汽车用于训练基座模型的视频数据量高达 2000 万 clips,这一数字今年将增加到 2 亿 clips。
附小鹏汽车 2024 年三大阶段性成果:
阶段性成果1:证实规模法则在自动驾驶行业持续适用
阶段性成果 2:在后装算力的车端成功实现基模控车
阶段性成果3:开启72B参数基础模型训练,构建面向强化学习的模型训练体系
免责声明:本站所有文章来源于网络或投稿,如果任何问题,请联系648751016@qq.com
页面执行时间0.010229秒