“國內(nèi)首個端到端上車?！?/p>

5月20日，小鵬汽車的AI DAY上，何小鵬宣布端到端大模型上車，即日起面向用戶全量推送AI天璣系統(tǒng)，覆蓋所有在售車型。

在特斯拉FSD V12推送后，國內(nèi)智駕界就為“端到端”爭得沸沸揚揚。而小鵬的此次發(fā)布，也如一枚深水炸彈，再次點燃了“端到端”的熱度。

根據(jù)發(fā)布，小鵬的端到端大模型由三部分組成，分別是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)XNet，規(guī)控大模型XPlanner和大語言模型XBrain。

XNet可模擬人類感知，使自動駕駛系統(tǒng)感知范圍提升2倍，XPlanner可使機器的駕駛策略不斷擬人化，做到前后頓挫減少50%、違?？ㄋ罍p少40%、安全接管減少60%。XBrain則能讓自動駕駛系統(tǒng)擁有與人類大腦一樣的理解學(xué)習(xí)能力，能認(rèn)識待轉(zhuǎn)區(qū)、潮汐車道、特殊車道、路牌文字等。

同時，何小鵬也表示，小鵬的端到端大模型未來能實現(xiàn)2天一次迭代，未來18個月智駕能力提升30倍。

此前，小鵬的自動駕駛系統(tǒng)具有約10萬+行代碼，但一個無限接近人類司機的自動駕駛系統(tǒng)約需要10億行代碼，以人力編寫規(guī)則，幾乎是不可能完成的任務(wù)。而改用端到端大模型后，系統(tǒng)將能實現(xiàn)幾乎無上限的規(guī)則。

何小鵬表示，此前，小鵬認(rèn)為還要許多年才能實現(xiàn)無人駕駛，但今天，在端到端大模型上車測試后，小鵬認(rèn)為機會就在不遠(yuǎn)的將來，也許數(shù)年內(nèi)就能看到更強力的無人駕駛，甚至是全無人駕駛的到來。

除了端到端大模型，AI天璣系統(tǒng)也包含了AI小P、AI司機和AI保鏢三大功能。

AI小P相當(dāng)于是大語言模型加持的語音助理小P，具備更高級別的理解能力和需求推理能力。AI司機可實現(xiàn)AI代駕和AI泊車功能。

此外，何小鵬也透露，小鵬汽車第二品牌MONA系列的首款車型也將于今年6月亮相。

發(fā)布會后，雷峰網(wǎng)(公眾號：雷峰網(wǎng))參加了何小鵬與小鵬自動駕駛負(fù)責(zé)人李立耘的訪談，就小鵬自動駕駛規(guī)劃、端到端以及大模型等內(nèi)容進(jìn)行了交流。以下為本次交流內(nèi)容，雷峰網(wǎng)進(jìn)行了不改變原意的編輯和整理

Q：如何看待特斯拉將重心放在了自動駕駛？小鵬的自動駕駛研發(fā)是否會加大？

何小鵬：他們的動作很難評價，是不一樣的路線。大模型對于自動駕駛是顛覆性的變革，而不是比例上的變化。我今天專門提出下一代新的自動駕駛，相信我們上會和所有的友商拉開非常大的差距，它會有數(shù)十倍的提高。

我自己的判斷有一個變化。今年以前，我覺得中國的全無人駕駛還要好多年，全無人駕駛要解決的問題太多了。但今年端到端大模型開始上車測試，我們看到數(shù)據(jù)后，覺得機會就在不遠(yuǎn)的將來。在數(shù)年內(nèi)也許就會看到更強力的無人駕駛甚至全無人駕駛的到來。過去10年里，大家認(rèn)為智能只是新能源汽車的輔助，用戶對智能的需求以前是在第10、第9名，現(xiàn)在可能到了第5、第4名的需求。我認(rèn)為不遠(yuǎn)的將來，我們會是絕對的前三。

Q：小鵬下一步怎樣保持在大模型方面領(lǐng)先甚至遙遙領(lǐng)先的位置？

何小鵬：自動駕駛是一件非常困難的事情，它不是靠錢、靠人就可以做到的，它有成功的概率，有非常大的數(shù)據(jù)門檻，而且越往后越難成，因為頭部效應(yīng)會越來越明顯。

第二，在過去一年里，很多公司在跟著小鵬做“去高精地圖”，沒有成功。他們只在非常少的區(qū)域用到了輕地圖或者非高精地圖，實際上在這方面的技術(shù)難度遠(yuǎn)超原來的NGP。很多人說做高速輔助駕駛，在高精地圖上比較容易，但是在城區(qū)去掉地圖都很難。

去年中國開始有大模型的創(chuàng)業(yè)風(fēng)，但大模型真正從模型到應(yīng)用到工程落地的難度遠(yuǎn)超想象。

今天我們的升級也只是第一步，但是我們看到了一個方法論，并且把它真正落地，能夠每兩天一次內(nèi)部OTA。過去靠人根本做不到，以前自動駕駛的規(guī)則在10萬條級別。現(xiàn)在我們用大模型，將來會做到億、十億條或更大的規(guī)模。

當(dāng)然它不能與以往的自動駕駛完全同比，因為它是一個推理的模型，邏輯跟以前的完全不一樣。

我認(rèn)為包括小鵬在內(nèi)的小部分企業(yè)，會把絕大部分在做自動輔助駕駛，或者上一代以規(guī)則、AI輔助的智能輔助駕駛的企業(yè)甩的越來越遠(yuǎn)。

Q：擁有AI能力的小鵬智駕系統(tǒng)跟特斯拉的FSD相比，有什么優(yōu)勢？小鵬說過18個月要提升30倍的智駕能力，到了這個能力之后，責(zé)任的劃分有沒有改變？以及，智駕的成本已經(jīng)降到了什么程度？

李力耘：特斯拉具體的表現(xiàn)，尤其是在中國，我們無法評論。特斯拉FSD如果能入華，我們是擁抱的。鯰魚效應(yīng)，能夠帶動國內(nèi)智能駕駛行業(yè)的發(fā)展。我們非常期望FSD入華后能幫助大家更好了解小鵬的智駕，我們也對自己的智駕非常有信心。

怎么去看“AI定義汽車”？大家以前覺得端到端AI大模型就是一個大的網(wǎng)絡(luò)。其實人就是一個最普適的AI系統(tǒng)，由眼、耳、口、鼻、大腦、小腦、運動神經(jīng)組成整體，可能有所重合但也是分工非常明確的各個主體。所以我們對AI的認(rèn)知也提出了XBrain、XNet、XPlanner，既有聯(lián)系又有分工，能夠非常好地提升AI智駕能力上限。

但同時，我們也是一路從高精地圖或者10萬+規(guī)則的過程中摸爬滾打起來的，不僅能夠保證有非常好的上限，我們的下限也有多年積攢的技術(shù)兜底。

此外，我們還有非常高效的迭代體系，比如說兩天一個內(nèi)部版本，面向用戶要月月有更新，每個季度換“新車”，迭代也非?？臁?/p>

Q：最近一兩年有些車企在布局智能駕駛的賽道，很多人都說智駕時代已經(jīng)來了。智駕時代，贏家已經(jīng)確定了嗎？后面的人還有機會嗎？

何小鵬：沒有人敢說確定，國內(nèi)也沒有一家車企拿到船票，我覺得都沒有拿到船票，都有機會。

小鵬在行業(yè)里走的非常專注，有一些企業(yè)最近幾年在追趕，我覺得他們方向非常正確，但這不是僅靠一些人幾年就能追得上的，它是非常長期的事情。

我相信這個行業(yè)將來會有少數(shù)幾家能夠把全無人駕駛或者完全自動駕駛做到中國甚至全球最好，但不會太多，因為難度非常高。

舉個例子，現(xiàn)在真正原生的大模型在中國、在全球都不多見，而且有的推進(jìn)很快，比如OpenAI，但也有很多推進(jìn)不快，大模型拼的是長期專注和綜合能力，包括數(shù)據(jù)規(guī)模、技術(shù)實力和商業(yè)實力。

我認(rèn)同寫軟件的公司會越來越多，也認(rèn)同軟件公司的算法能力和技術(shù)提高會越來越快。但在大模型領(lǐng)域甚至很難有Tier1。Tier1賣給你一個自動輔助駕駛軟件，它后面只是做少量更新。但大模型的數(shù)據(jù)要循環(huán)起來，一年的算力費用，小鵬今年一個多億美金，但如果想從90、91、99、99.1、99.991不斷地往前推進(jìn)，這個費用會是多少？

以前用Tier1做集成商，在軟件時代和智能軟件時代都OK，但在大模型時代非常困難，所以合作方式在將來都會有質(zhì)的顛覆。

Q：端到端大模型雖然能提高能力的上限，但自身也遇到了黑盒的不可解釋性問題，做了哪些優(yōu)化來提升整個智艙和智駕的體驗？

李力耘：自動駕駛走入了無圖時代后，大家會發(fā)現(xiàn)AI能夠真正突破10萬+行級別代碼的能力上限，實現(xiàn)無上限規(guī)則的能力。AI天生能在一個非常不確定性、模糊、需要博弈的空間里，找出一個非常好的解。并且，如果我們運用好的模型架構(gòu)能力和好的體系，AI還具備自我進(jìn)化和學(xué)習(xí)的能力，當(dāng)然還是要給它一點教導(dǎo)和方向，使AI能夠提高上限。

AI是否具有可解釋性？即使是一個端到端的大模型，也有不同部分的側(cè)重區(qū)域，XBrain側(cè)重于整個大場景的認(rèn)知，XNet側(cè)重于感知和語義，工作時它們是緊密協(xié)調(diào)的，并且是聯(lián)合訓(xùn)練標(biāo)注，是有機整體。

如果在工程實踐中遇到問題，我們能找到到底是因為理解出了問題，還是沒看見，還是因為看見了也理解對了，但動作錯了。這在我們的實踐中非常好解決，這也是小鵬真正量產(chǎn)端到端大模型的最重要前提。

Q：大家都在講端到端和大模型，大模型之間有沒有性能上的差異，它是由什么決定的，算法、算力還是數(shù)據(jù)量？

何小鵬：第一是肯定有，外面的各種語言大模型天天都在宣傳，就像以前手機跑分，是一樣的邏輯。但自動駕駛大模型是一個垂直的專業(yè)大模型。目前我們還在做預(yù)訓(xùn)練，沒有后訓(xùn)練。

我認(rèn)為在這個領(lǐng)域里面，目前用L4的公式去看大模型的安全和體驗反而會更好，這個模型到底有多大、這個模型的數(shù)據(jù)到底有多強，最后還是要看客戶的體驗、用戶的價值，這是我自己的看法。

李力耘：這也要看我們對算力的利用率，以及模型更新究竟有多快，每個更新版本能不能保證有進(jìn)無退？我覺得整個效率體系和算力也很重要。

Q：能不能教我們一下分析端到端的方法有哪些硬指標(biāo)？

何小鵬：現(xiàn)在很難。端到端本身是體系內(nèi)的能力，是指在各種復(fù)雜場景里能夠做到能力不斷成長，且個性化的表現(xiàn)。端到端是即時響應(yīng)的，規(guī)則非常穩(wěn)定，在類似的環(huán)境里能夠做到泛化的反饋。

對于端到端大模型的硬指標(biāo)，我覺得是最終看接管率。今天高速如果沒有續(xù)航的問題，可以做到1000公里接管一次。在城區(qū)，今天所有的城市輔助駕駛，我認(rèn)為安全接管可能是百公里或者一兩百公里。但體驗接管是十公里以內(nèi)。如果在城區(qū)開100公里、300公里、500公里接管一次，體驗完全不一樣。這個靠以往的規(guī)則算法絕對做不到，因為問題是無限的。以后我們會考慮做一些工具來測接管率，去任意道路上開100公里看它個性化的表現(xiàn)怎么樣，但這個很難。

Q：特斯拉宣布端到端時說它放棄了30萬+的代碼，咱們能定義說放棄了10萬行的代碼嗎？咱們端到端是完全的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，還是后處理？

何小鵬：不能這樣說，因為我們沒有精確的統(tǒng)計。沒有任何人敢說端到端都是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它是在一個體系里面完成的，就像剎車在哪里，它一定是有規(guī)則體系的。我們在規(guī)則體系里面有一個優(yōu)勢，能夠把剎車控制器的算法沙盒做好。

Q：今年小鵬在智能駕駛和訓(xùn)練數(shù)據(jù)上投入大概是42個億，在銷量波動的情況下，怎樣去衡量這個投入產(chǎn)出比？是其他少投入一些，還是維持多投入？

何小鵬：我們今年大概是70個億的研發(fā)投入，這個投入非常堅決。從2019、2020年，純電市場很多汽車的銷量在波動，我們認(rèn)為這個波動是1-2年左右的波動，不代表它的銷售能力和整體能力。所以我一直想強調(diào)短期銷量沒有價值，但是研發(fā)要非常堅定。今年小鵬的經(jīng)營能力做了巨大的提高，去年6月份我們期望單車成本降25%，到今年年底會遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過。我們把不該花的錢不花了，在該花的錢上一定會多花，包括智能駕駛。

Q：您提到今年要投7個億在算力上，這會成為一個慣例嗎？像馬斯克說每年投10個億去買卡一樣。

何小鵬：不是慣例，明年一定會更多，所以我們有點痛苦。

Q：端到端會讓大家重回一條起跑線還是差距越來越大？如果端到端成熟的話，是不是智能駕駛的開發(fā)需要的人越來越少，對于算力的成本會越來越高？這是不是此消彼長的關(guān)系？

何小鵬：要看不同的團(tuán)隊，過去全球有很多優(yōu)秀的公司沒有把L4真正落地，背后有很多原因，不僅僅是算法能力或者某些能力。小鵬的道路是軟件+硬件組合起來，一起從起點向高走，而不是從高做便宜，這是一個非常巨大的差別。要在汽車領(lǐng)域把自動駕駛做好，是工程的能力、體驗的能力、全球泛化的能力、是成本和控制的能力，不僅僅是做出效果，這是差別巨大的。

我相信要把端到端做好需要巨大的車隊、巨大的算力、非常長時間在安全領(lǐng)域浸潤，這都是基礎(chǔ)條件，如果沒有這些條件是做不好的。

Q：為什么要在通用能力越來越強的時候繼續(xù)推出AI代駕、AI泊車等相對比較特定場景的智能化功能？

李力耘：通用模型能力是越來越強的，但解決的是最通用的體驗、效率、舒適、安全，和AI代駕、AI泊車完全不矛盾。AI代駕和AI泊車是往更加千人千面，更加學(xué)習(xí)你的習(xí)慣去做出改變的。你生活的城市，你的通行路線或者你車位的習(xí)慣都不一樣。其實人也可以類比為AI，每個人都是一個非常強的AI，但每個人都有點不一樣。

何小鵬：如果是完全通用的AGI，但到達(dá)真正的能力還很遠(yuǎn)。做特定場景現(xiàn)在就可以把體驗再加50分，你愿不愿意，還是再等10年或者20年？我不認(rèn)為通用AGI會很快。

Q：今天一些車型開始推送AI天璣系統(tǒng)，您預(yù)計智駕的長板在什么時間節(jié)點會帶來銷量質(zhì)變的提升？

何小鵬：什么時候到拐點？我現(xiàn)在不太敢說。以前用規(guī)則寫程序大概知道有50個程序員，變成100個，數(shù)字提高接近1倍。但在訓(xùn)練里面，AI大模型在初期訓(xùn)練中有不可解釋性，從零到有用需要較長時間。

但我們發(fā)現(xiàn)，從有用到好用可能比想象快非常多，以前靠堆人是做不到的。所以今天我們還在培養(yǎng)它。我覺得在當(dāng)下硬件性能不變的條件下，只通過軟件升級，大概12-18個月能夠取得非常大的顛覆，但是它需要龐大的訓(xùn)練量和長期的訓(xùn)練時間。我說它會顛覆很多原來做自動駕駛的公司，是因為隨著高階自動駕駛和無人駕駛的實現(xiàn)，智能輔助駕駛技術(shù)不可能以單一軟件功能的方式售賣，智駕會帶來高昂的數(shù)據(jù)費用。

Q：12-18個月在不更換硬件的情況下可能會有一個拐點，這個拐點具體指的是什么？

何小鵬：我希望在包含小區(qū)在內(nèi)的所有城市道路，能夠做到極低的接管率和極高的安全率，而且你不會感覺到它比較慢或比較蠢，老是在那里僵住、博弈的感覺。

Q：AI智駕在出海這件事情上是怎么落地的？每個國家對數(shù)據(jù)要求都不一樣。

何小鵬：我們先把規(guī)則類，例如NGP這些能力做到全球，這些基本對數(shù)據(jù)沒有要求。我們會把大模型端到端的能力進(jìn)一步優(yōu)化后再做出海，在海外我們會嚴(yán)格按照數(shù)據(jù)隱私要求去做全球化的整體能力。

Q：我們和大眾的合作今年是非常受關(guān)注的，未來小鵬有沒有意愿將這種合作模式推廣到更多車企？

何小鵬：現(xiàn)在有一些廠商在跟我們溝通，期望通過這樣的方式進(jìn)行更多合作。我們不是一個標(biāo)準(zhǔn)的Tier1，我們期望能夠有更深度的合作伙伴走向全球。在過去的時間跟大眾合作非常好，每一家海外的大型企業(yè)都有非常多的點可供我們學(xué)習(xí)。

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