汽車行業內有兩個廠商，很喜歡以“技術控”的形象示人，一個是比亞迪，另一個就是小鵬。比亞迪的發布會，重點往往會放在三電技術上；而小鵬的發布會，重點往往會放在智能化，尤其是AI相關的技術上。小鵬G7的發布會也延續了這樣的風格。

作為一款定位偏舒適向的家用車，G7身上有很多可視化程度非常高、對于家庭用戶的感知非常直接的點——座椅、化妝鏡、磁吸小桌板……然而，何小鵬將發布會幾乎三分之二的時間，都放在了首發搭載的自研AI芯片——折合算力超過2200TOPS的三顆“圖靈”上。

為什么要將圖靈AI芯片放在如此重要的位置？如此“膨脹”的算力，到底能給用車體驗帶來多大的改變？背后其實反映了小鵬堅定走AI科技企業路線的巨大決心。

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智能化汽車，要這么高算力干嘛？

如果只是單純考慮當前市場上主流車型的智能化程度，幾百TOPS的算力已經足以支撐不少智駕系統實現中上水平表現的城區領航或者自動泊車功能。將現有的算力足足翻了三倍以上能帶來什么呢？

雖然不是人工智能專業出身，但是我也努力嘗試盡可能用比較通俗易懂的方式給大家解釋一下。首先，要從發布會上被何小鵬提到的VLM、VLA說起。

VLM (Vision Language Models)，即視覺語言模型，是一種能夠處理圖像和自然語言文本的機器學習模型。它能夠將圖片作為輸入，并生成一系列標記來表示自然語言。

而VLA (Vision Language Action)，則是在VLM模型的基礎上進一步擴展，將視覺、語言和動作等多種不同的信息表達方式，都納入大模型的輸入源，也就是所謂的“多模態機器學習”模型。

通俗點說，以往的AI，只能通過單一表達方式的信息（譬如圖像），來理解人類的意圖。但是有了VLA之后，AI就可以把圖像、聲音等結合起來一起判斷了。

舉個例子，假設你想打開天窗，于是你用手指著天窗、對著車機說“打開這個”，在沒有VLA模型支持的情況下，語音知道你要打開某個東西，車內的攝像頭看到你指著天幕，但是系統因為沒辦法把語言、圖像兩種不同類型的信息結合起來理解，所以根本無法打開天窗——但是有了VLA就可以做到。

不過更先進的大模型，對于模型自身的體積，以及所需要提供訓練的數據量要求，自然是更加龐大的，同樣也需要更高的算力，來利用并解析更龐大的數據。這和人類大腦的體積越大、神經樹突越多，就越聰明是一樣的道理。

另外，車輛上的系統算力足夠高的話，不需要通過網絡與后臺通信，直接在車輛自身的系統內就能完成“思考”的過程，也就是所謂的“全本地端運行”。如此一來，即便身處海外或者一些網絡不發達的偏遠地區，也照樣能運行復雜的座艙或者智駕功能。

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搭載圖靈芯片的G7，能做到怎樣的更高層級智能化體驗？

按照發布會上的公開信息，G7身上搭載的這三顆“圖靈”，擁有兩個獨立的NPU（專門用于神經網絡處理的運算單元），從而獲得了超過2200TOPS的折合算力，遠超行業普遍有效算力范圍（80-700TOPS））。

也就是說，一顆“圖靈”的算力就相當于3顆英偉達OrinX，因此最高可運行的大模型參數達30B。由此，小鵬G7在智能駕駛、智能座艙兩方面，都能實現更強大、更智能化的體驗。

在智駕方面，以往的AI，只能用拍攝到的路面圖像來識別障礙物、從而理解交通情況。而在足夠高的算力下可以直接使用視頻流，不但有路面的圖像，還有聽到的行人、車輛乃至施工設備的聲音，來綜合理解路面狀況。這使得小鵬G7的駕駛輔助系統在特定場景下的表現更加“聰明”，能夠實現主動避讓路面塌陷，識別讓行救護車，以及擁堵路段合理變道加塞等復雜動作。系統越聰明，對于當前路況的判斷就越準確，值得信任的程度自然越高。

而在智能座艙方面，它能夠實現更類人化的人機交互、更聰明地理解用戶的意圖并提供服務。譬如說，車機系統能夠像人一樣和用戶嘮嗑，甚至會接梗、吐槽、整活；無需聯網就能實現記憶領航泊車功能，直接通過對話就能讓車輛在智駕狀態下到達常用指定地點并自動完成停車；攝像頭拍到后排寶寶睡著的時候，可以自動提高后排空調溫度、降低媒體音量；默默記錄你的生活和用車習慣，模仿家里人的聲音與你互動；在國外開車時說中文，語音助手自動轉換成中文對話等等。

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駕仕結語

如此高的算力，表面看是參數競賽，實則指向一個本質需求——

消滅“人工智障”的尷尬瞬間，讓用戶“忽略”技術的存在，讓用車的體驗變得更加自然。

智能化的水平提升，并不像堆配置那樣，在配置單上肉眼可見，卻能真實地提升用戶對自己愛車的信任感。這遠比盲目疊加諸如“L2+”、“L2.9”這樣的標簽更重要。