小鹏汽车发布 720 亿参数自动驾驶基模 推动 L3/L4 级技术落地

一、核心突破：多模态大模型重构自动驾驶技术路径

技术架构创新

• 多模态融合：采用改进版 Swin Transformer 处理 8K 实时图像，识别 2000 + 复杂场景元素；集成 720 亿参数语言模型解析自然语言指令（如 “寻找最近充电站并避堵”），强化学习优化对话逻辑。
• 云端蒸馏技术：在 10 EFLOPS 万卡智算集群完成训练后，通过知识蒸馏将模型压缩至 300 亿参数以下，适配车端算力。全链路研发周期从传统 3 个月缩短至 5 天，每周可完成 2000 万公里虚拟测试。
• 数据闭环体系：已积累 2000 万段视频数据（覆盖中国 90% 复杂路况），2025 年计划扩展至 2 亿段。采用主动学习 + 弱监督学习，人工标注成本降低 70%。

二、产业影响：重塑自动驾驶竞争格局

1. 技术路线分化

• 端到端大模型：小鹏与特斯拉 FSD、Waymo 技术路线趋同，但更注重多模态交互和中国道路场景优化。其基模参数规模是主流 VLA 模型的 35 倍，支持长思维链推理（CoT），可处理训练数据外的极端场景。
• 模块化方案：华为、Mobileye 等仍坚持 “感知 – 决策” 分离架构，依赖高精度地图和规则引擎，与小鹏形成差异化竞争。

2. 算力军备竞赛

• 算力规模：小鹏 10 EFLOPS 智算集群超越特斯拉 Dojo V3（7 EFLOPS），成为全球最大自动驾驶专用算力平台。自研图灵 AI 芯片支持 300 亿参数模型运行，2025 年 Q2 量产上车，算力利用率比英伟达 Thor 高 20%。
• 芯片布局：图灵芯片为 AI 汽车、机器人、飞行汽车通用设计，单颗芯片可跑 300 亿参数模型，计划 2025 年第二季度量产。

3. 商业化时间表

• L3 落地：2025 年下半年推出搭载基模的量产车型，支持高速公路有条件自动驾驶。何小鹏宣布，2025 年底将实现 L3 级智驾能力在中国量产。
• L4 探索：2026 年在北上广深开展 Robotaxi 试点，目标实现 10 万公里无接管。同步推进飞行汽车和 AI 机器人的基模赋能。

三、技术挑战与应对策略

1. 长尾场景泛化

• 极端环境：模型在暴雨、雾霾等天气下感知准确率下降 15%，需通过合成数据增强和对抗训练提升鲁棒性。已开发 “世界模型”（World Model）实时模拟环境状态，构建闭环反馈网络。
• 伦理决策：在 “电车难题” 等场景中，模型决策逻辑需符合中国法律和社会价值观。强化学习框架引入规则经验设计奖励函数，平衡安全与效率。

2. 车端算力瓶颈

• 能效比：720 亿参数模型云端训练功耗达 1.2 MW，车端部署需将功耗控制在 500W 以内。通过模型压缩和专用芯片优化，当前实测推理速度达 80 FPS（目标 100 FPS）。
• 实时性：复杂城市道路需实现 100 FPS 推理，当前通过联合优化 GPU/CPU 及网络 I/O，训练速度提升 5 倍。

3. 合规与安全

• 数据安全：跨境数据传输符合《数据安全法》，国内建立 3 个本地化数据中心。训练数据上传规模提升 22 倍，带宽提升 15 倍。
• 功能安全：通过 ISO 26262 ASIL-D 认证，建立 “硬件冗余 + 软件校验” 双重机制。模型需通过 1000 万公里模拟测试和 10 万公里实际道路测试。

四、生态协同与国际布局

1. 合作伙伴

• 微软：联合优化分布式训练框架，集群利用率提升至 90%。
• 英伟达：采用 H100 GPU 构建算力集群，支持千亿参数模型训练。
• 四维图新：提供厘米级高精度地图服务。

2. 标准制定

• 牵头制定《自动驾驶多模态数据标注规范》等 3 项国家标准，推动中国方案国际化。基模研发成果已被纳入 DeepSeek 论文验证体系。

3. 全球拓展

• 计划 2025 年第四季度推出续航 1400km 的鲲鹏超级电动体系，布局新马泰及欧洲市场。飞行汽车 “陆地航母” 已获 4000 台订单，2026 年量产。

五、行业评价与未来展望