这里有一群奋斗在自动驾驶量产第一线的小伙伴等你加入小鹏今年的1024科技日，被挪到了11月6日。而在10月24日当天，小鹏汽车副总裁、自动驾驶负责人李力耘宣布，AI天玑5.4.0正式开启公测：该版本下的智驾能力不仅在拟人化上可以呈现质变，变道成功率也提升了53%，绕行成功率提升了155%。同时，小鹏汽车智能体验负责人于桐也表示，天玑5.4.0还将带来更具美感的SR渲染、更线性的动能回收、更舒适的AI底盘，另外还大幅放宽了智驾启动的条件。RoboX更加关注的，是李力耘在现场对端到端方案，以及AI鹰眼视觉技术，进行了首次解读。“端到端是非常复杂严谨的技术，这不是一蹴而就的事。但我认为智驾已经从冷兵器走向了热兵器阶段——在AI时代，我们更侧重于用算力，用更大的算力、数据以及大模型，去解决智能驾驶更高阶的拟人博弈和接管率等问题。”李力耘说道。1、小模型堆叠：小鹏曾经考虑，在每一个模块中都引入AI模型，再通过一些规则和算法，让每个模块的AI模型有机结合起来。“但这样的方法仍然需要很多规则时代的工程师去定制接口，进行拼接和串联。”李力耘说道。2、车端大模型：自下而上地在车端去构建网络来解决问题的方法，但是众所周知，车端算力是有限的，车端大模型也有着「见效快，但上限低」的缺点。3、云端大模型：这也是小鹏目前采用的方案。李力耘称，只有突破硬件的限制，真正的探索能力的上限才是智驾的制胜关键——云端大模型往往比车端模型有着几十甚至百倍的参数可以去消耗。“作为Scaling Law的忠实的信徒，我们会去探索其极限，也会尝试以更大的模型，更高的算力，更多的数据来实现极致的智能驾驶的体验。”李力耘表示，端到端的本质其实是信息的无损传输，以及由数据构建的网络。它具备很强的泛化能力以及拟人性，数据中的每一个像素都可能会转化为某一种规则，这样就能够做到对场景和信息不遗漏重点。相较来看，规则方案会面对无法穷尽的问题。而在大模型尤其是云端大模型的以及未来蒸馏在车上的形式下，都能够使智驾体验实现质变。对此，李力耘举了一个例子：在规则时代，算法团队需要定义无数的限速，包括各种弯道限速、曲率限速、路口限速、红绿灯的限速，甚至还有逼近其他车辆的限速……但以AI来赋能之后，几乎不用任何去定义任何类似的限速了。因为AI会自动从数据中学习到老司机一样的经验，以及防御性减速的方法。同时他也指出，支撑云端大模型的离不开高算力：小鹏在2025年会持续投入AI相关的云端算力，预期将会达到10 EFLOPS，相比于2024的规模会增加2.6倍。“在这样的云端大模型以及海量数据的加持下，大模型会具有更好的时空的理解能力，也只有具备了这样的能力，我们才能真正实现轻雷达轻地图，摆脱激光雷达和高精地图的依赖，实现真正的全国都好开。”另外，小鹏目前也能做到「一套智驾软件，标配全车系」，也是因为小鹏能够用一套软件来适配所有的车型，这意味着需要有更强的工程化的平台能力，包括数据采集、模型，还有算法对不同车型不同传感器的适配。因为小鹏的产品覆盖了从MPV到轿跑的多种车型，以及从PRO到MAX的多个版本，其形态、底盘尺寸及传感器的布置都不尽相同。李力耘指出，AI鹰眼视觉的智驾方案让感知距离提升了125%，识别速度提升了40%。这意味着在做出变道绕行以及各种博弈的动作中，P7+会更加敏捷。他介绍称，AI鹰眼视觉采用的是LOFIC技术（Lateral Overflow Integration Capacitor，横向溢出集合电容），该方案本质上是将摄像头的光信号变成电信号。“当光线过强的时候或者光差过大的时候，人会需要适应，但是在LOFIC方案中，通过在车载摄像头上应用沟槽电容等技术，可以很好地实现对光差的适应。”编者注：LOFIC是一项应用于图像传感器的技术——在一般传感器中，当光线照射到光电二极管时，会被转化为光电子。而多余的光电子一旦溢出，就可能导致图像过曝。而LOFIC会在每个光电二极管旁边增加一个额外的电容（沟槽电容），多余的光电子会流入到额外电容中，避免被浪费掉，从而捕捉更多光线信息。目前，小鹏实现了端到端智驾的第二步，接下来，在明年的年底，小鹏希望借助更大的云端模型，以及对云端模型的蒸馏上车，以L2的硬件实现类L3的智能驾驶体验。2026年，小鹏会逐步推出部分场景的L4级体验。自动驾驶之星和生成式AI与具身智能知识星球，新人优惠券来袭，结识一群志同道合的小伙伴一起成长。
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