首个转型AI公司的新势力，在全球AI顶会展示下一代自动驾驶模型

AIGC动态10小时前发布 almosthuman2014

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文章摘要

小鹏汽车近期在智能驾驶领域取得显著进展，其全球首款L3级算力AI汽车G7正式亮相，搭载三颗自研图灵AI芯片，有效算力超过2200TOPS，并首次部署了VLA+VLM视觉大模型。这一技术突破标志着端到端智能驾驶进入新阶段，通过大算力、大模型和大数据的结合，为行业迈向L3级自动驾驶铺平道路。G7的智驾大脑与小脑VLA-OL模型首次引入“运动型大脑”的决策能力，而VLM模型则作为车辆理解世界的核心，未来将支持本地聊天、主动服务等多语言交互功能。

在CVPR 2025大会上，小鹏作为唯一受邀的中国车企，展示了其自动驾驶基座模型的技术细节。该模型在复杂城市环境中展现出拟人化驾驶能力，如正确变道绕行、避让侵入车辆和逆行自行车等。基座模型以720亿参数规模为核心，通过2000万条视频片段训练，具备视觉理解、链式推理（CoT）和动作生成能力，强化学习进一步提升了泛化性能。其CoT能力使AI能像人类一样进行逻辑推理，处理训练中未见的“长尾场景”，显著提升安全性和可解释性。

小鹏采用“云端大模型+车端蒸馏”的技术路线，通过知识迁移将基座模型压缩至车端算力范围，同时保持核心性能。团队开发的强化学习奖励模型聚焦安全、效率和合规三大原则，将人类驾驶经验转化为AI训练标准。此外，正在研发的世界模型计划用于实时环境模拟，构建闭环反馈网络以持续优化基座模型。这种内外循环的迭代机制（云端训练与车端数据回流）使系统具备持续进化能力，与Yann LeCun提出的“世界模型是AGI关键”理念高度契合。

小鹏验证了自动驾驶领域的Scaling Laws（扩展定律），证明模型规模、数据量和算力的同步扩展能显著提升复杂场景处理能力。其万卡智算集群（10 EFLOPS算力）支持五天一次的快速迭代，GPU利用率达行业顶尖的85%。通过定制AI编译器、硬件协同设计等技术，车端token处理量被压缩70%，最大化发挥了自研图灵芯片的效能。这一全链路优化体系从AI基础设施层面重构了自动驾驶开发范式，其经验也被应用于机器人、飞行汽车等新领域。

小鹏的实践表明，转型为AI公司需长期投入大规模算力与数据基础设施。相比大语言模型，自动驾驶基座模型面临多模态数据处理、物理世界认知等更复杂挑战。随着端到端技术和世界模型的发展，智能驾驶正从“规则编码”转向“自主推理”，未来或推动更多通用化AI能力的诞生。何小鹏透露G7年内将推出重大新功能，进一步展现技术迭代速度。这一进程不仅重新定义了“AI汽车”的能力边界，也为行业提供了规模化落地的参考路径。