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小鵬啟動72B參數自駕基模研發,未來將蒸餾部署到車端,成為“AI汽車”新大腦

2025年4月16日 16:22  CCTIME飛象網  

飛象網訊 4月14 日,小鵬汽車在香港舉辦 AI 技術分享會,首次披露正在研發 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。

小鵬世界基座模型:具備長思維鏈推理能力,參數規模高達720億

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。

未來,經由基座模型的賦能,智能駕駛系統有望從 " 模仿人類 " 進化到 " 超越人類 ",最終能夠處理全場景的自動駕駛問題,包括一些模型從來沒在訓練數據中遇到的問題。

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。

從0打造云端模型工廠,開啟AI時代模型生產新范式

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。

小鵬汽車從 2024 年開始搭建 AI 基礎設施(AI Infra),當前已建立起萬卡規模的智能算力集群,是目前國內汽車行業最大的自動駕駛算力集群。小鵬汽車的算力儲備達到 10EFLOPS,集群利用率常年高達 90% 以上,高峰時期的運行效率甚至達到 98%。

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。

依托強大的 AI 基礎設施和數據基礎設施,小鵬開啟了全新的基座模型研發范式,從云端模型預訓練到車端模型部署,整個 " 云端模型工廠 " 的迭代周期達到平均 5 天一次。

時隔一年,小鵬汽車在物理世界AI領域取得三大階段性成果

2024 年是汽車行業的 " 端到端 " 之年,在率先量產端到端大模型一年之時,小鵬汽車又在物理世界大模型研發上再進一步。小鵬汽車在分享會上披露了基模研發的三個階段性成果:

階段性成果 1:驗證規模法則在自動駕駛領域持續生效;

階段性成果 2:在后裝算力的車端成功實現基模控車;

階段性成果 3:啟動 72B 參數基模訓練,搭建針對強化學習的模型訓練框架。

規模法則(Scaling Law)揭示了大模型的性能如何隨著模型的計算量、訓練數據量和參數量的提升而提升,被視為 AI 領域的 " 摩爾定律 "。規模法則在大語言模型(LLM,Large Language Model)領域已被充分驗證,但自動駕駛基座模型復雜得多,它的訓練數據遠不止單模態的文本數據,還包括攝像頭信息、導航信息等關于物理世界的多模態數據,本質上,它要求模型對物理世界形成認知和理解。利用駕駛數據訓練基模,尤其是參數規模逐步擴大到百億級別之后,規模法則是否還持續生效?此前行業內不曾有過充分的驗證。

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。"

不久前,小鵬汽車將理論變為現實,在后裝算力的車端上用小尺寸基模實現了控車。盡管只是非常早期的實車測試,全新基模已經展現出令人驚喜的基礎駕車技能。

小鵬汽車去年就已開始研發強化學習技術,用以提升基座模型的性能天花板。劉博士表示,強化學習能夠幫助模型自我進化,學會處理訓練數據中沒有的長尾問題,做到極致安全的自動駕駛。只有足夠強大的基座模型,才能被強化學習不斷激發出能力上限。這也是小鵬汽車選擇云端蒸餾路線的原因之一:在云端不計成本地訓練出足夠聰明且泛化能力強的模型,將其蒸餾到適配車端算力的小尺寸模型上,最終可讓車端模型的性能超越車端算力 " 一畝三分田 " 的限制。

值得一提的是,強化學習、云端蒸餾等技術方案,在今年爆火的 DeepSeek 論文中都得到了驗證。

基模研發是小鵬汽車 "AI 化 " 轉型的重要一步,不過,即便來到 " 大模型時代 ",過去 " 規則時代 " 的領先經驗仍在發揮作用。在開發強化學習的獎勵模型(Reward Model)時,研發團隊基于規則經驗設計了獎勵函數,將規則時代的沉淀轉化為了訓練基座模型的生產力。

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。

編 輯:高靖宇
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