2024年，智駕行業(yè)最為炙手可熱的概念便是端到端大模型。隨著AI大模型技術(shù)的發(fā)展，近期理想、小鵬、智己等各家車(chē)企在這一領(lǐng)域的研究和量產(chǎn)逐漸深化。而在近期關(guān)于端到端模型方向的討論中，小鵬汽車(chē)副總裁、自動(dòng)駕駛負(fù)責(zé)人李力耘博士在“小鵬P7+AI智駕技術(shù)分享會(huì)”上表示：做端到端很容易方向錯(cuò)了。
在本次分享會(huì)上，李力耘博士首先介紹了目前行業(yè)主流的三種端到端發(fā)展路線，并進(jìn)一步分析其優(yōu)缺點(diǎn)：一種是通過(guò)大量規(guī)則小模型堆疊的 “大模型”，其需要大量的優(yōu)秀規(guī)則工程師；一種是“車(chē)端大模型”，即直接將端到端模型部署于車(chē)輛上，雖然見(jiàn)效快，但受限于車(chē)端算力，且隨著后期訓(xùn)練數(shù)據(jù)量的增加，容易陷入瓶頸；最后一種便是云端大模型（foundation model），其參數(shù)量是車(chē)端模型的幾十倍甚至數(shù)百倍，這是單純的車(chē)端大模型所不可企及的。
簡(jiǎn)而言之，盡管選擇前兩種端到端的技術(shù)路線都能帶來(lái)一定成效，但從智駕競(jìng)爭(zhēng)的終局來(lái)看，布局云端大模型才是制勝關(guān)鍵。而小鵬汽車(chē)早在預(yù)研端到端大模型的階段，就篤定要先構(gòu)建一個(gè)強(qiáng)大的“云端大模型”，這也與全球頭部AI企業(yè)OpenAI所選擇的路線不謀而合。
據(jù)李力耘博士介紹，小鵬云端大模型的參數(shù)量將多達(dá)車(chē)端參數(shù)量80倍，如此大的參數(shù)量意味著云端大模型能夠全面吸納智駕數(shù)據(jù)，不遺漏重點(diǎn)信息細(xì)節(jié)。通過(guò)大參數(shù)量的訓(xùn)練，能夠盡可能地窮盡智能駕駛中的長(zhǎng)尾問(wèn)題，以覆蓋更多駕駛場(chǎng)景，使XNGP實(shí)現(xiàn)L3級(jí)的智駕體驗(yàn)。目前，小鵬云端大模型的訓(xùn)練效率已提升了2.6倍，2025年小鵬云端的算力將會(huì)達(dá)到10EFlops以上。
對(duì)于輕雷達(dá)、輕地圖的智駕方案而言，高算力大模型既是基礎(chǔ)也是門(mén)檻。小鵬云端大模型可極致發(fā)揮攝像頭高信息量輸入，8倍提升有效視覺(jué)信息量。基于此優(yōu)勢(shì)，小鵬汽車(chē)推出了AI鷹眼視覺(jué)方案。相較于傳統(tǒng)的激光雷達(dá)方案，AI鷹眼視覺(jué)方案的攝像頭信息量是前者的80倍，而攝像頭能夠感知的語(yǔ)義和顏色信息是其100倍，攝像頭的反應(yīng)速度也是其3倍。
值得關(guān)注的是，AI鷹眼視覺(jué)方案將首發(fā)搭載在小鵬P7+上，在體驗(yàn)上會(huì)和小鵬現(xiàn)款車(chē)型的Max版本保持一致，并且同步更新。同時(shí)，李力耘博士也強(qiáng)調(diào)小鵬的云端大模型是國(guó)內(nèi)首個(gè)泛機(jī)器人領(lǐng)域的基礎(chǔ)大模型，不僅可以應(yīng)用在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，機(jī)器人、飛行汽車(chē)等領(lǐng)域均適用。
封面新聞?dòng)浾?李繼龍
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