北京
小鵬汽車近日披露其自動駕駛研發體系重大進展，通過構建720億參數級的"小鵬世界基座模型"，首次在汽車行業驗證了自動駕駛規模法則的有效性，為智能駕駛技術演進開辟全新路徑。
該基座模型以多模態大語言模型為骨干架構，融合海量真實駕駛場景數據進行強化學習訓練。通過預訓練-后訓練-模型蒸餾的三階段研發體系，成功突破傳統自動駕駛算法的性能邊界。值得關注的是，其參數規模達到主流視覺大模型的35倍，具備長鏈推理能力和動作生成能力，展現出超越人類駕駛者的復雜場景決策潛力。
支撐這一技術躍遷的是國內首個汽車萬卡智算集群，該集群提供10EFLOPS的算力儲備，配合自研數據基礎設施，實現模型訓練速度5倍提升。更關鍵的是，小鵬已完成后裝算力車端的基模控車驗證，在實測中展現出穩定的車輛控制能力，標志著技術成果正從實驗室向量產應用邁進。
行業分析認為，此次突破具有三重戰略價值：其一，首次系統性驗證參數規模與自動駕駛能力的正相關效應，為算法迭代提供理論支撐；其二，通過強化學習框架實現駕駛策略的自主進化，突破傳統規則庫的局限性；其三，構建車-云協同訓練體系，為城市NGP等復雜場景落地提供技術底座。
值得注意的是，該基座模型不僅服務于乘用車自動駕駛，更將作為AI中樞賦能小鵬機器人、飛行汽車等生態布局。按計劃，相關技術細節將在CVPR國際頂會上深度披露，預示小鵬正通過技術開放加速行業技術迭代。
此次技術突破展現了中國車企在自動駕駛領域的原創性突破能力，當參數規模躍升至720億級，智能駕駛技術正在重構我們對"AI司機"的認知邊界。隨著模型蒸餾技術完成車端部署，小鵬有望率先實現"數據驅動-模型進化-場景泛化"的閉環，推動自動駕駛從功能迭代向認知革命演進。
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