文/周雄飞。大脑

在全职业竞逐完成L3的既能解国际又具征途上 ，小鹏首先职业往前迈了一大步。自互因

这两天，动交小鹏正式发布了小鹏G7，大脑作为他们本年的既能解国际又具首款新产品在功用装备上能够说非常可打  ，搭载了与华为协作研制的自互因“追光全景”AR-HUD
、全域800V高压SiC碳化硅渠道 、动交5C超快充以及702km的大脑超长续航路程，以及不输同级的既能解国际又具超大空间。

作为一款AI智能轿车，自互因小鹏G7的动交智能化功用值得要点聊聊
。智能辅佐驾驭方面，大脑小鹏G7能够很好地应对路面陷落躲避和给救护车让路等场景；智能座舱方面，既能解国际又具小鹏G7不只能够听懂包括中文在内的自互因其他语种言语，真实成为“言语大师”，还能自动地舆
。

解车内乘客的需求，并及时给予反应。

这样来看
，小鹏G7现已具有拟人的了解国际、推理和决议计划才干 。

为了让小鹏G7做到这些才干，小鹏不只立异性
 。把VLA+VLM模型布置在车端 。 ，让能了解国际和具有举动决议计划的“大脑”真实上车
，一同还搭载了三颗自研的图灵AI芯片 。

这样做的逻辑，在于要让比VLM模型参数量大两倍之多的VLA模型和VLM模型一同在车端跑，车端就需求较大的算力规划，小鹏为此预备。2200+TOPS。的大算力，几乎是9颗Orin X的算力规划，因而小鹏G7也被称为。“职业首款具有L3算力”。的产品。

除了在车端首先布置VLM+VLA模型之外 ，小鹏他们也在国际模型范畴快速探究 。

就在小鹏G7发布的一同 ，小鹏轿车也成为仅有一家受邀参加CVPR WAD研讨会的我国车企 。，在会上小鹏共享了他们自研的业界首个超大规划的物理国际模型发展，在练习720亿参数量的大模型时
，也验证了Scaling Law在自动驾驭模型研制中的继续收效。

从以上来看 ，小鹏他们应该现已为打造一款L3级其他智能车，做好了大算力、物理国际模型和大数据的全部预备 ，但在小鹏轿车CEO何小鹏看来
，小鹏G7仍然仅仅一款具有L3算力的智能轿车，毕竟要真实迎候L3年代的到来，政策法规得先老练。

但就现在发布的这些优势才干、以及23.58万元起的预价格来看，小鹏G7现已有了爆款的容貌。

1、小鹏G7除了功用拉满，还更像人了 ？

“年青人假如爱家庭，也爱科技，小鹏G7是一款适宜的产品 
。”。

当被问到小鹏G7在小鹏G系列产品中的定位时，小鹏G7产品担任人Nick这样总结道 。从这款车现在发布的各项装备和功用来看 ，的确也契合这一定位 。

关于两人的年青人家庭或许三口之家来说 ，买一款车空间是首要考虑的 。小鹏G7作为一款SUV车型，不只具有广大的乘坐空间之外，还装备了一个819L的超大后备厢空间和多达39处收纳空间，完成人坐着舒畅，再多东西也能放下的方针。

周末假期周边游 ，现已成为年青家庭的用车刚需 。为了满意出游的需求
，小鹏G7全系标配了 。702km的超长续航。 ，再搭配上全域800V高压SiC碳化硅渠道 、5C超快充和DCC智能可变阻尼减振器，让出行没有补能焦虑的一同 ，也有舒适的驾乘体会。

满意家庭出行需求之外 ，小鹏G7也是一款具有硬核科技的AI产品 。

就从最简略的昂首显现功用来看
，小鹏G7搭载的并不简略 
。由于该功用是小鹏联合华为一同打造的“追光全景”AR-HUD，经过一块87英寸的显现屏，顾客就能够明晰 、不会晕厥和无遮挡地看到车外环境和风险要素 。

需求留意的是 ，比较于只能在智能辅佐驾驭敞开才干有车道导航的产品 ，“追光全景”AR-HUD则能够在人驾和智能辅佐驾驭时都能用。，依据全场景AR光毯技能 ，即使在暴雨大雾等极点气候下 ，该体系也能把车道线“画”出来和辨认路况 ，确保行车安全。

不过，这一功用仅仅小鹏G7智能化才干的冰山一角。

依照何小鹏的介绍，小鹏G7敞开智能辅佐驾驭功用后，当遇到前方路面有陷落时，小鹏G7能够提早对此感知辨认，而且在。800ms内。做出躲避的动作来躲避风险，比人类驾驭员的反应时间更快。

行车时遭受正在履行使命的救护车这一场景，也被小鹏他们考虑到了 。面临这一场景时 ，小鹏G7智能辅佐驾驭体系先会辨认到救护车 ，然后像人类驾驭员相同快速向车道一边转45度 ，为救护车让出生命通道。

从小鹏他们展现的这两个场景来看，他们的智能辅佐驾驭体系不只能够准确的辨认车外环境，一同也能像人类驾驭员相同对接收到信息进行了解，然后依据不同状况进行处理。

要评判一款AI智能轿车的智能化才干，除了智能辅佐驾驭之外，智能座舱也是要点。

在发布会上何小鹏给出了几个场景很有意思，比方当早上要去公司上班时 ，车内体系就会自动调出到公司的导航；当车辆电量所剩不多时，则会自动奉告最近的超充站和闲暇桩数量。

别的，当辨认到车内有小朋友在睡觉时 ，小鹏G7车内的小P就会一边调高车内的温度，一同还会把车内的音乐声响调低。依照何小鹏的介绍，小P仍是一位“言语大师”
，能了解多种言语并做出相应言语的交互 。

关于智能座舱的结局，职业有个一致——。要做到天然和自动的交互。 ，从上述小鹏G7的才干来看 ，小鹏他们正在快速挨近这一职业方针
，让小P现已成为了“家庭助理”。

就以上剖析来看，小鹏G7除了在空间、续航和驾乘体会等方面已处于同等级优势位置之外，在智能辅佐驾驭和智能座舱方面，也表现出了非常拟人的了解国际和交互才干，而这背面是许多看不见才干的支撑。

2、让“大脑”上车，还要让大脑“转得”更快？

让车自己开得“更像人”，还得“像人”相同进行互动。

跟着大模型等新技能被应用到智能轿车职业中后，这已成为职业玩家们为之探究的一同方针。从前文的评论中，能够看到小鹏现已间隔这个职业方针越来越近，那他们是怎样做到的？

答案便是让智能轿车产品具有了人类大脑的才干。

依照何小鹏的介绍 ，他们首先职业首发了本地端的VLA+VLM大模型，从职业视角看，现在让VLM模型上车的车企有不少 ，比方抱负和极氪等，但让VLA+VLM一同上车的车企 ，现在应该只要小鹏一家。

详细来看 
，VLA模型上车已成现阶段职业干流研制方向 ，比方抱负、商汤绝影和元戎启行等企业都在活跃布局该模型架构，但小鹏不只首先完成了这一方针 ，还做了进一步立异，推出了VLA-OL大模型。

经过解构能够发现 ，在视觉感知和运动决议计划之外，小鹏还引入了继续强化学习的架构，以至于让该模型能够自主强化学习 。在本年上海车展期间，商汤绝影也发布了他们的VLAR模型 ，同样在VLA架构中引入了强化学习
，可见职业技能道路正在收敛。

依据VLA-OL，再加上小鹏的AI鹰眼视觉交融感知技能
，就能完成视频流的感知交融，就像是一位开了多年车的老司机相同 ，经过摄像头来感知车外接连的国际，然后做出合理的举动决议计划。

因而在何小鹏看来 
，VLA-OL模型能够了解为为智能辅佐驾驭增加了一颗“举动决议计划大脑”，让其才干上限比职业MAX车型高10倍更多。

从感知辨认到运动决议计划，中心其实还有一环—— 。了解感知的信息。，而这方面的作业就交给了VLM模型，因而该模型被何小鹏称为“了解国际的大脑”，会成为整车的OS交互进口 。

就像上文说到的路面陷落躲避场景，经过VLA+VLM两个“大脑”的协作 ，就能让智能辅佐驾驭 。不只看到前方有个大坑，还能知道开曩昔会很风险，然后做出“我要绕曩昔”的举动决议计划。

要让智能轿车真实像人，除了要了解车外的国际 ，也要了解车内乘客的需求 ，否则也无法做到自动的交互，因而不同于VLA模型只担任智能辅佐驾驭域  ，小鹏的VLM模型在智能辅佐驾驭域作业时 
，还要统筹智舱域。

换句话说，假如说VLA模型是担任“车怎样开” ，那么VLM模型就得担任“要看懂路”和“与车内乘客沟通”的使命 ，由此才干让小鹏G7的“大脑”真实完好。

提大模型，就不能不提参数量 。VLA模型之所以比VLM模型更难上车，便是由于前者模型的参数量几乎是后者的两倍之多，因而要让VLA+VLM组合的“大脑”上车，就需求在车端布置更大的算力 。

何小鹏为此在车端预备了2200+TOPS的算力规划 ，三颗自研的图灵AI芯片首发上车小鹏G7 ，这一算力几乎是9颗Orin X芯片的算力规划，即使是英伟达最新Thor芯片，要到达这一算力规划 ，也需求3颗。

这三颗图灵AI芯片有着清晰的分工 ，其间两颗用于智能辅佐驾驭体系的工作，剩下的一颗芯片与一颗高通8295P一同服务智能座舱
。

关于两颗图灵芯片服务智能辅佐驾驭体系 ，怎样处理算力分配的问题时 ，何小鹏对飞说智行表明。“这两颗芯片没有严厉的使命区分 ，会一同履行VLA+VLM的核算使命” 。

一同他也弥补道 ：“将来的某一天 ，当车端的算力满足大 、才干满足强时 ，应该用一个模型就能够办理车上的一切才干 ，这也是趋势。但现在还无法做到
 ，因而就会用到脑分区的概念，有的模型管运动，别的的管了解。” 。

一边是在车端布置了2000+TPOS的有用算力，另一边让VLA+VLM模型上车，何小鹏把具有这两个条件作为L3级算力AI轿车的规范，换句话说 ，小鹏他们不只想要让VLA+VLM“大脑”上车，还想让这颗“大脑”工作的更快，然后提高智能辅佐驾驭和智能座舱的用户体会
。

正因这样，小鹏G7被称为“全球首款L3级算力的AI轿车”，但何小鹏也着重道 ，这并不意味着这款车便是L3级智能轿车 ，毕竟要到达这个方针，除了让“大脑”和大算力上车之外
，还有许多要素要具有。

但小鹏他们也正在为此做着预备。

3 、要让L3年代甚至未来到来 ，还需求做什么 ？

跟着智能辅佐驾驭职业的继续内卷 ，现已让“国际模型”概念成为热词。

一方面 ，由于国际模型能够尽头一切场景，协助算法进化。

早在2023年的CVPR会议上，特斯拉自动驾驭担任人Ashok Elluswamy就以为实践路测中很难包括气候 、光照、路况和其他交通参加者等一切信息
，就会形成算法练习的颗粒度不行精密 ，即使参加时序模型  ，也很难准确猜测出未来一段时间车辆会遭受什么。

为了处理这个问题，特斯拉其时给出的解法是经过树立一个“国际模型”的神经网络  ，然后给出了一个颇有哲学意味的解说——
。用输入海量的数据为条件 ，用曩昔来猜测未来。

相似的观念，在特斯拉之后，也有许多我国企业提出过
。比方Momenta此前就提出过“端到端模型从人类驾驭数据中学习到的不一定都是好的行为”；再到去年末，地平线CEO余凯更是提出了“在AI年代 ，99%的人类驾驭数据都不值得学习”的“暴论”。

这背面的逻辑，便是路测数据很难包括一切的场景信息，Coner Cases信息更是可遇不可求，更不要说一些用户的接收行为便是过错的 ，凭此练习的模型并不牢靠。

但经过云端生成数据就能够尽头一切场景 
，凭此构建的国际模型，就能成为车端模型的最佳“练习场”和“考试场所” 。

这就意味着，当国际模型的参数量越大
、才干越强后，就能让“运动员”车端模型的才干更强，这也是愈加重要的原因。

就像何小鹏在2023年末说的那样：“云端的大模型（国际模型）能够让本地模型跑更大的数据量，有更大的功率、且才干更强 。”。

有了特斯拉、小鹏等车企的带领 ，国际模型就被整个职业逐步注重起来
，抱负、华为、蔚来、商汤绝影 
、地平线、小马智行和英伟达等很多企业都已研制或布置本身的国际模型。

继续布局多年后，小鹏轿车在近来举办的CVPR WAD会议上共享了他们在国际模型范畴的最新发展和考虑
。 ，需求留意的是，小鹏也是仅有被此次大会约请的我国车企。

在会上，小鹏国际基座模型担任人刘先明表明他们已在云端练习了10亿、30亿 、70亿以及720亿多个参数量的国际模型，这些模型都是依据自动驾驭场景和未来物理国际的AI场景专门开发，具有视觉了解才干、链式推理才干和动作生成才干  。

翻译成人话便是，依据这些才干，小鹏的国际模型就能像人类相同分过程
、有逻辑地舆解整个物理国际 ，而且在练习过程中对从未见过的场景进行推理 ，而且还能“解说”推理的成果，让全体模型具有可解说性。

在此过程中  ，小鹏他们也做到了在职业界初次清晰验证规划规律（Scaling Law）在自动驾驭VLA模型上继续收效 。简言之，模型参数越大，模型能学习的数据就能越多，然后模型的才干就会越强 。

依据这一逻辑 ，跟着小鹏国际模型在未来才干更强后，就能经过蒸馏和修剪的方法布置到车端，让车端的“大脑”坚持继续进化的才干 ，而这样的才干，也被赋予到小鹏的AI机器人和飞翔轿车等生态中 。

小鹏轿车基座模型表里循环演示图 。

除了国际模型之外，小鹏在算力和数据方面也在继续迭代。

依照刘先明介绍 ，现在小鹏的GPU集群已达万卡等级，云端算力已达10 EFLOPS ，归于国内智能轿车职业算力集群规划的前列水平，且云端集群工作功率终年坚持在90%以上
。

数据上 ，小鹏他们用于练习基座模型的视频数据量高达2000万clips
，这一数字本年估计将增加到2亿clips。

在何小鹏看来，要打造L3等级智能轿车的条件，需求具有L3级算力（大于2000 TOPS）和AI软件才干的一同，还需求L3级硬件冗余作为支撑，以及得到法律法规认证。

结合以上剖析，在飞说智行看来，小鹏他们现在现已在大算力
 、国际模型和大数据上做好了迎候L3等级年代到来的预备，只差法律法规的“春风” 。再加上还在继续的投入和布局
 ，小鹏或许已为L3之后的自动驾驭年代到来也做着更多的预备。

正因有了这些预备，回到产品视角来看 ，除了小鹏G7现在已显爆款优势之外，小鹏轿车的其他产品们有可能在未来都会在各自的价格带上具有优势 。

（本文头图来源于小鹏轿车）。

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