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小鵬汽車啟動720億參數自駕基模研發 推動自動駕駛走向L3、L4

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來源:環球網

【環球網科技綜合報道】4月15日消息,小鵬汽車在AI分享會上首次對外披露正在研發720億參數的超大規模自動駕駛大模型,即“小鵬世界基座模型”。未來,小鵬將通過云端蒸餾小模型的方式將基模部署到車端,給“AI汽車”配備全新的大腦。這款模型同時也將賦能小鵬的AI機器人、飛行汽車等。


小鵬汽車自動駕駛負責人李力耘介紹,小鵬基模是一個以大語言模型為骨干網絡,使用海量優質駕駛數據訓練的多模態大模型,具備視覺理解能力、鏈式推理能力和動作生成能力。通過強大的強化學習訓練,基座模型不斷自我進化,將逐步發展出媲美甚至超越人類的自動駕駛技術。

李力耘透露,為了研發基模,小鵬汽車早在去年就開始布局AI基礎設施,現已建成國內汽車行業首個萬卡智算集群,用以支持基座模型的預訓練、后訓練、模型蒸餾、車端模型訓練等任務,小鵬汽車將這套從云到端的生產流程稱之為“云端模型工廠”。目前,小鵬“云端模型工廠”擁有10 EFLOPS的算力,集群運行效率常年保持在90%以上,從云到端的全鏈路迭代周期可達平均5天一次。

早在2024年下半年,小鵬汽車已開始面向L4級別的自動駕駛研發全新的“AI大腦”,即小鵬世界基座模型。

小鵬研發團隊利用優質自動駕駛訓練數據,先后開發了多個尺寸的基座模型,目前已經著手推進72B(72 Billion,即720億)超大規模參數世界基座模型的研發,參數量是主流 VLA 模型的35 倍左右。

小鵬世界基座模型的一大優勢是具備鏈式推理能力(CoT),在充分理解現實世界的基礎上,能夠像人類一樣進行復雜的常識推理,并將推理結果轉化為行動,例如輸出方向盤、剎車等控制信號,實現和物理世界的交互。

從設計之初,小鵬汽車就將基模定位為一個可以泛化到多種具身終端的基座模型。李力耘表示:“小鵬世界基座模型是小鵬自動駕駛真正走向L3、L4的基礎,也會是未來小鵬所有物理AI終端的通用模型。”后續,小鵬世界基座模型將全面賦能小鵬AI體系全圖譜,應用到小鵬汽車的AI汽車、AI機器人、飛行汽車上。

為了開發小鵬世界基座模型,小鵬汽車打造了一座“云端模型工廠”,工廠“車間”涵蓋基座模型預訓練和后訓練(強化學習訓練)、模型蒸餾、車端模型預訓練到部署上車的完整生產鏈路。“云端模型工廠”采用強化學習、模型蒸餾的技術路線,能夠高效生產“小身材、大智商”的端側模型,甚至為不同需求的汽車定制不同的“大腦”,讓“千人千面”的模型研發成為可能。

小鵬世界基座模型負責人劉博士介紹,多模態模型訓練的主要瓶頸不僅是 GPU,也需要解決數據訪問的效率問題。小鵬汽車自主開發了底層的數據基礎設施(Data Infra),使數據上傳規模提升22倍、訓練中的數據帶寬提升15倍;通過聯合優化 GPU / CPU 以及網絡 I/O,最終使模型訓練速度提升了 5 倍。目前,小鵬汽車用于訓練基座模型的視頻數據量高達2000萬clips,這一數字今年將增加到2億clips。

小鵬團隊首次驗證了規模法則在自動駕駛領域持續生效,劉博士表示:“過去一年,我們做了大量實驗,在10億、30億、70億、720億參數的模型上都看到了明顯的規模法則效應:參數規模越大,模型的能力越強。同樣的模型大小,訓練數據量越大,模型的能力也會越強。”

同時,小鵬汽車已經著手開發世界模型(World Model),作為“云端模型工廠”的重要一環,支持基座模型的性能優化。劉博士介紹,小鵬的世界模型是一種實時建模和反饋系統,能夠基于動作信號模擬出真實環境狀態,渲染場景,并生成場景內其他智能體(也即交通參與者)的響應,從而構建一個閉環的反饋網絡,幫助基座模型不斷進化,逐漸突破過去“模仿學習”的天花板。

據了解,關于小鵬世界基座模型研發和訓練成果更多的細節,今年6月小鵬汽車將會在計算機視覺國際頂會CVPR上進一步分享。(青山)

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