21 世纪经济报说念记者 吴晓宇 见习记者焦文娟 报说念体育游戏app平台

本年齿首，特斯拉厚爱在北好意思推送 FSD V12 版块之后，中国自动驾驶行业许多 CEO 和高管都前往体验。

小鹏汽车 CEO 何小鹏亦然其中一员。经过几次体验后，何小鹏颠倒昂然，他主动向自动驾驶副总裁李力耘提及感受，"丝滑感权贵、拟东说念主感进步，不错明显感受到 FSD 在想考"，并但愿团队主干成员尽快去好意思国体验一次。

FSD 的快速迭代，让小鹏自动驾驶团队对端到端大模子阶梯更为细目。

小鹏汽车是"智驾老兵"。2017 年 9 月，小鹏便初始自研智能驾驶软件算法，分手最初华为和梦想 1 年 8 个月、3 年 5 个月。之后，小鹏齐备地资历了高速接济驾驶、城区接济驾驶阶段，还在本年齿首的开城竞速赛中率先落地 200 城。

端到端的布局和预研，要追念到 2022 年。李力耘告诉 21 世纪经济报说念记者，小鹏自动驾驶团队曾作念过几次探索：首先，是用各种小模子。小鹏那时"堆了"几十个优秀的算法工程师，但愿通过规定牵引去责罚问题，但最终却无法开脱传统的规定限制。

2023 年 3 月，OpenAI 发布 GPT4，不久后，Sora、o1 新模子出身，AI 大爆发，这些进攻事件启发了小鹏。2023 年齿首，小鹏初始探索如何将端到端大模子哄骗到自动驾驶领域，随后，小鹏又初始向云表大模子迈进。

而中国绝大多数车企则是在特斯拉 FSD V12 版块之后才坚贞地拥抱端到端（End-to-End）大模子的。

本年以来，蔚来、梦想、零跑等车企都围绕端到端耕种了研发团队，他们但愿借此赢得弯说念超车的新机会。"当进入一个新的、以特斯拉为引颈的期间周期，咱们不成以传统的时期去估算新期间产生的时期。不要认为，别东说念主花多久，咱们就花多久。"一位从业 10 余年的智驾东说念主士告诉 21 世纪经济报说念记者。

为了收效快，有的车企遴荐了 One piece 端到端模式。而在智驾上累积 7 年的小鹏，被质疑汲取了分段式端到端，"阶梯保守"。

李力耘否定了小鹏是分段式端到端，"咱们和华为近似，XNet、XBrain、XPlanner 分手演出东说念主类眼睛、大脑和小脑脚色，三者是相互重迭、相互耦合的。"

在他看来，车端一个 One piece 大模子，有一定反作用——异日，跟着数据量的增多，车上的有限算力吃不下这样多数据。而小鹏的责罚有筹画是云表大模子，"云表大模子的参数会是当前车端的 80 ~ 100 倍，这是透顶的 One piece 智能体。"李力耘说。

研发无图的历程中，跟着端到端渗入率的进步，小鹏自动驾驶团队还调遣了组织结构：新组建了 AI 模子开发、AI 应用托付、AI 效劳三个部门。小鹏莫得裁人算法工程师，而是匡助他们完成端到端转型。"小鹏的智能驾驶团队一直踏实在 2000 东说念主驾御，随从行务有序增长。"李力耘说。

李力耘将端到打量为"热武器时间"，往时的接济驾驶时间则是"冷武器时间"。冷武器时间，只消凑都了武林能手就不错打。但热武器时间需要更大的算力、更多的数据、让算力和数据流转起来的机制（数据飞轮体系）和工程才略。

"紧跟趋势转型的企业可能会到手，但总体而言，热武器时间会系统性地拉开第一梯队和第二梯队的差距，弯说念超车更难了。"李力耘认为。

以下是 21 世纪经济报说念与小鹏自动驾驶副总裁李力耘、自动驾驶家具高档总监袁婷婷的对话：

小鹏和特斯拉同归殊涂  

21 世纪经济报说念：你之前有 L4 布景，曾是百度好意思国无东说念主车研发团队的创举中枢成员、担任京东硅谷研发中心 X 推行室架构师，你为什么不持续 L4 研发，而在 2019 年遴荐加入乘用车公司小鹏？ 

李力耘：我是 2019 年 6 月加入小鹏的。天然我以前一直作念偏 L4 的自动驾驶，但我其实是一个坚贞的渐进式信仰者，我招供自动驾驶的终极阵势一定是作念真实的无东说念主化，但一步到位、径直作念无东说念主很难。

我很心爱车，是一个颠倒有家具关注的东说念主。我我方开的即是小鹏，以前我开 P7，当前开 G6 Max，能够看到我方的代码跑在我方的家具上，并把这个家具买且归天天开、看着它不停进化，我合计这件事颠倒酷。

21 世纪经济报说念：你加入小鹏时，何小鹏说了什么打动了你？

李力耘：我先在好意思国见到了吴新宙（时任小鹏自动驾驶负责东说念主），那时他去小鹏已有半年，团队依然有一些东说念主了，接着归国见到了何小鹏。何小鹏说："咱们是一定要作念自动驾驶。"他对自动驾驶十分细目、坚贞智能化能带来改变，颠倒打动我。

为了能在一线体验家具，无须飞来飞去，2020 年，我把家从好意思国搬回了广州。

21 世纪经济报说念：在接济驾驶方面，特斯拉本年齿首推出了 FSD V12 版块，引颈了端到端的场所，小鹏是受到特斯拉影响吗？

李力耘：咱们早在 2021、2022 年，便初始积极布局和预研端到端了，本着数据驱动的理念，用轻雷达、轻舆图，当前行业更习尚用去激光雷达和无高精度舆图这两个词。

特斯拉一直亦然本着数据驱动的理念来作念。咱们颠倒尊敬特斯拉，当前惟有小鹏和特斯拉能作念到既不依赖高清舆图，也不依赖激光雷达，用一套软件适配高阶接济驾驶车型。

热武器时间，弯说念超车更难了

21 世纪经济报说念：2017 年 9 月，小鹏初始自研智能驾驶软件算法，分手最初华为和梦想 1 年 8 个月、3 年 5 个月，齐备地资历了高速 NOA、有图城区接济驾驶、无图城区接济驾驶和当前的端到端阶段。和之前的阶段比较，端到端最大的不同是什么？

李力耘：以前的接济驾驶好像冷武器时间，咱们需要好多武林能手，万军之中取上将首领——他们懂驾驶场景、懂业务、懂数学、又懂一两个小模块，他们能够不战而胜。但事实上，找到好多武林能手颠倒难。即使找到了，咱们面对的复杂场景鬼出神入，相称于敌东说念主的数目更多。

端到端时间，好似从冷武器时间来到热武器时间，不依赖东说念主力，而是通过"炸药"、排兵列阵的形貌赢得告捷。"炸药"相称于数据、算力和算法，将这些原料在工场里酿成模子后，再通过磨练模子责罚问题。

21 世纪经济报说念：小鹏端到端的海量数据从那儿来？

李力耘：与自动驾驶 L4 企业比较，作为主机厂的小鹏有我方的车，在数据网罗上，咱们具备更好的界说才略。

与起步晚的车企比较，小鹏之前累积的优秀工程造就能帮咱们更高效地网罗数据，原来的规定不错给 AI 提供一些沟通、会当老诚。

临了，小鹏的车型丰富，从轿车、 SUV 到 MPV，从 A 级、B 级到 C 级都有波及，这保证了咱们的数据的各种性和丰富性。

21 世纪经济报说念：累积数据是端到端的难关吗？车企领有了数据和算力，是否就意味着能扫尾端到端大模子的落地 ?

李力耘：在原来的规定时间，系统贯穿了十几个录像头，进入端到端时间后，这些传感器的数据量和之前莫得发生变化。

规定时间，责罚问题前，咱们会先看问题是由感知，照旧瞻望，照旧两组问题共同导致的。咱们和会过这两组算法工程师设想场景、数学模子和规定，去责罚问题、总结场景。只是这样的细节问题太多了，还会牵连更多模块。

酿成端到端后，打法不同了，通盘链条变得很长。车企需要网罗用于责罚场景问题的无数数据，甚而将无监督的数据作念好标注、清洗，给我方当模子。这个模子不错先预磨练再荟萃磨练，也不错是一个大模子来作念磨练。磨练好后，看磨练出来的模子的质地能否完成量化、部署、仿真考证、上车，通盘链条颠倒长。

数据网罗以外，工程才略还体当前大数据体系的开垦、算力部署才略，这都不是一件容易的事。

21 世纪经济报说念：小鹏在冷武器时间累积的那么多"武林能手"用不上了吗，往时的累积能阐扬哪些上风？

李力耘：要想网罗高效数据，最进攻的一条是自动驾驶团队需要在车端作念好多职责，不然收了无数数据回来，却进入存储中，就酿成了老本。

淌若不是无尽资源的话，车端数据的网罗需要很强的算法才略、甚而是 AI 才略。这和咱们之前的累积世代相承。比如用规定去监督数据网罗，比如 AI 出的旅途，可能在几何上颠倒不对理，明显不像是东说念主会开的，不错通过规定快速识别出来。

与传统的期间有筹画比较，端到端时时被认为上限高、下限低。但这可能是咱们作念得很有特质的地方。咱们在上一个时间，成就了充分无数的仿真数据集，这些仿真数据集，都是经过规定革命的，当 AI 的新模子上限的时候，会去跑这些数据集，咱们就能够快速发现模子的下限的不对理，进行对模子的快速革命。咱们往时累积的规定为 AI 兜底了。

另外，当前惟有小鹏和特斯拉能作念到，既不依赖高清舆图，也不依赖激光雷达，用一套软件适配所有高阶智驾车型。

21 世纪经济报说念：为什么其他车企作念不到，他们差在那儿？

李力耘：一是小鹏数据采集的效率更高；二是小鹏有很强的平台化工程才略。在 AI 端到端时间，有无激光雷达、不管怎么的车型，对咱们来说都是一套智能驾驶责罚有筹画。

21 世纪经济报说念：特斯拉 V12 之后，好多车企拥抱端到端，但愿借此弯说念超车，弯说念超车更容易了照旧更难了？

李力耘：原来工程化才略拼的是招募和堆砌各种场所的冷武器能手，只消凑都了他们就不错打。

热武器时间需要更大的算力、更大的数据，在这背后，能让这样多算力、数据流转起来的机制，还要把这些东西叮嘱到车上，况且上车历程中，特斯拉和咱们都不否定，偶尔有一些时候都是需要一些规定兜底。紧跟趋势转型的企业，我合计也可能有到手，但总体而言，会系统性拉开第一梯队和第二梯队的差距。 

袁婷婷：在工程上，咱们参预了颠倒多的元气心灵在 AI Infra 上（即东说念主工智能基础门径，贯穿算力和应用的 AI 中间层基础门径）。打个比喻，要炒一份菜，你不错用很好的灶、柴火和果木，也不错用乙醇灯、上头放一个小铝锅，看起来好像都能很快端出一盘菜来，但弥远来看是统统不雷同的。 

作念端到端，就像是十月孕珠。十月孕珠，即是真实需要十个月的充分的养分和经管，它才气有呱呱堕地的那一刻。它不是我盘算推行为念了，我参预豪阔多的钱，是以我用十个东说念主，就能一个月"生"出来。它需要豪阔塌实的基础，付出豪阔塌实的勤恳，才气赢得最终的获利。

"智驾老兵"的三次尝试  

21 世纪经济报说念：小鹏最早试水端到端是什么时候？那时端到端是什么阵势、弘扬如何？

李力耘：2022 年 9 月，小鹏城区接济驾驶落地广州，成为第一家量产城市导航接济驾驶的车企，但咱们通盘研发是在 2022 年上半年就完成了，时期花在了审图上，那时候咱们认为高精舆图是一个手杖。要想作念好城区导航接济驾驶，咱们需要用更泛化、更好的期间有筹画，去相宜各种各样的路况。咱们便初始向无图有筹画切换。

首先，无图的有筹画需要更复杂的算法，它要检测三轮车、电动车等各样的车，远不如界说一个模子将之泛化便利，因此，咱们那时尝试了小模子堆砌的形貌，堆了几十个颠倒优秀的算法工程师，通过一些规定的耦合去责罚问题。

但东说念主为界说规定的接口，意味着这些模子仍然莫得开脱算法规定，另外堆更多优秀的算法工程师上去，亦然一件难事。

21 世纪经济报说念：小模子最难责罚的问题是什么？那时遇到哪些特殊案例？

李力耘：通过各个小模子规定的耦合是无法责罚问题的，因为模子之间自身要传递更多信息。

小模子时期，环岛、窄路、小径、调头、通衢口等场景颠倒难，咱们可能要花 3~5 个月。

比如有些城市的路口很复杂，驾驶员在一个路口要左转，但发现前边一条路是上桥、一条路是去辅路、驾御还有一条路，系统可能径直延缓为 0。

而端到端大模子很聪惠的，它责罚了两大问题：一是特殊场景从不成开到能开；二是进步拟东说念主性。比如驾驶员在上述路口，系统不会停驻来，也不会换到另一个车说念，而是会像东说念主类雷同瞻念望，稍稍延缓后细目地选一条路走往时。稍许的嗅觉就像大厨烧菜，加稍许盐，滋味就刚刚好。这种变化颠倒拟东说念主，颠倒有"端味"。

在数据和大模子的加捏下，咱们好像一两个月就不错把上述场景作念好。

21 世纪经济报说念：什么机会让团队初始想考需要向大模子转型？

要想成为全球顶尖 AI 企业，盯紧最前沿的 AI 期间发展不可少。2023 年 3 月，OpenAI 发布 GPT4。之后，从 OpenAI 发布 Sora、o1 的新模子的出身，AI 大爆发，这些进攻事件牵引了咱们的想考。 

咱们之前罕有据累积、架构累积，旧年齿首，咱们初始想考如何将大模子哄骗到自动驾驶领域。本年齿首，咱们又初始探索从大模子转型至云表大模子。

我合计云表大模子更有魔力，异日，在一个路口，系统甚而不错愈加细目地径直按照操心去选一个更好的路，它不错降维打击大模子、赋能智能驾驶。

21 世纪经济报说念：本年 5 月，小鹏通告量产了端到端智驾大模子，成为继特斯拉后全球唯二、国内首家量产端到端智驾大模子的车企。那时智驾大模子的设想想路和今天有哪些不同？

李力耘：初版上车的端到端智驾大模子是按照场景迟缓上车的历程。在小鹏行将发布的 AI 天玑 XOS 5.4.0 系统，咱们不分场景、全量使用了端到端大模子，举座的拟东说念主性会上一个大的台阶。

One piece 端到端收效快，却有很大反作用

21 世纪经济报说念：在端到端有筹画的遴荐上，当前主流的不雅点有两种：One-model 端到端和分段式端到端，小鹏被归为分段式端到端，你招供这种不雅点吗？

李力耘：分段式端到端是东说念主为造出来的主张，小鹏不是分段式端到端。

在小鹏自动驾驶系统中，分手演出东说念主类眼睛、大脑和小脑脚色的 XNet、XBrain 和 XPlanner 是相互重迭、相互耦合的。深度学习时，三个大麇蚁合对各个部分作念预磨练，之后再荟萃磨练。

21 世纪经济报说念：为什么要这样设想？

李力耘：两个方面的原因。第一个很进攻的原因是，我合计咱们站在一个知道的高地，因为咱们从很早就初始参预端到端的研发，况且本着统统拟东说念主的原则设想了 XNet、XBrain 和 XPlanner。而在这背后更进攻的是咱们有云表大模子或者叫 foundation model，为了可说明性以及算力的合理分拨和部署，才把它预磨练就三个麇集。

其实华为的端到端架构中也有一个感知麇集、一个规控麇集，以及一个本能安全麇集。咱们和华为在模子知道上有相似之处，即在端到端本体下，咱们更注重信息的无损传输、信息保留的最大化，而不会刻意追求 one piece 的磨练、部署。

另一方面，让 AI 去开车这件事自身颠倒激进。在端到端大模子设想时，淌若遴选顺次渐进的形貌，三个麇集既有侧重又有荟萃，既不错增多更多可说明性、可管控性，算力的分拨和部署也将更合理。至少在调试历程中，咱们更容易知说念什么地方出了问题。 

21 世纪经济报说念： One piece 端到端有我方的上风吗，又有哪些挑战？

李力耘：车端一个 One piece 大模子，可能收效很快，因此外界会合计其有弯说念超车的后劲。但它却有很大的反作用——异日，跟着数据量的增多，车上的有限算力其实吃不下这样多数据，便可能会带来好多挑战。 

21 世纪经济报说念：三个麇集去荟萃磨练不如 One piece 那么快，小鹏怎么责罚这个问题？

李力耘：在门径论上，慢即是快。我当前更认同近似 Open AI 这样的云表大模子，这是透顶的 One piece 的智能体。是以咱们会布局云表的大模子，况且会去接头车端可说明性的安全兜底。

天然收效是一个迟缓的历程，但咱们无须作念重复开垦，上限会更高。云表模子参数会是当前车端的 80 ~ 100 倍，2025 年底，咱们的云表算力会达到 10EFlops 以上，比较 2024 年的筹谋增多 2.6 倍。

21 世纪经济报说念：本年 5 月小鹏通告完成 100% 无图化。有种不雅点认为，小鹏将无图作念到极致后，智驾大部队才去研发端到端，阶梯比较保守。

李力耘：一初始研发无图，咱们就有一些端到端预埋在里面。想要扫尾真实的无图，无图意味着要泛化，意味着车企要具备一定的暴露才略，是以从无图之初咱们就初始（端到端），无图化的历程，即是端到端迟缓飞腾的历程。

只不外无图化走完结， 端到端仍然莫得走完。因为咱们最终的方针是以 L2 的老本扫尾近似 L3 的体验，进一步走向自动驾驶和无东说念主驾驶。 

用组织阵型，适配端到端大模子

21 世纪经济报说念：何小鹏在本年 7 月的" AI 智驾期间发布会"上说，小鹏本年在智驾上参预了 35 亿元，还招了 4000 东说念主。特斯拉的智驾团队限制原正本本也没高出 1000 东说念主，小鹏为什么需要这样多东说念主？

李力耘：咱们团队限制捏续随从行务的变化在增长，但一直踏实在 2000 东说念主驾御。招募 4000 东说念主，是指通盘大 AI 方面。

小鹏立志成为中国甚而全球的 top AI 企业，是以围绕通盘 AI 的业务进行团队布局，汽车制造、语音座舱、机器东说念主、自动驾驶都是 AI，并不是只是指自动驾驶。

因为深信，是以看见。小鹏关于智能化的参预口舌常细宗旨。咱们无须去对比其他公司的东说念主数，咱们但愿能以 L2 级的老本扫尾 L3 级的体验，最终走向自动驾驶跟无东说念主驾驶。

21 世纪经济报说念：本年上半年小鹏智驾团队有 5 名宿将下野，东说念主才流动庸俗，对你的心态有影响吗？ 

李力耘：这是一件泛泛的事，亦然一件良性的事，东说念主员的流动对通盘行业都是有自制的。

21 世纪经济报说念：小鹏莫得裁人算法工程师，那之前"冷武器时间"的算法工程师当前往那儿了？

李力耘：咱们额外安妥东说念主才，我合计原来"冷武器时间"优秀的算法工程师，即是阿谁时间颠倒聪惠的东说念主。 

里面，咱们会积极培养他们的转型；外部，咱们会捏续招聘优秀的东说念主才，牵引他们的转型、激活东说念主才。小鹏作为一个立志成为中国和全球 top 级的 AI 公司，咱们颠倒选藏东说念主才、颠倒求贤若渴。 

咱们最近也对组织架构作念了调遣，咱们把它叫作念面向"热武器时间"作念的调遣。

凡事都是变化的，团队东说念主才的画像有一定的变迁，但演化是很泛泛的。原来优秀的同学我深信只消他们去勤恳学习，仍然会优秀。

21 世纪经济报说念：在小鹏之前，蔚来和梦想都调遣了自动驾驶团队的组织架构，为什么小鹏这样迟？有一种较为是非的不雅点认为，小鹏有累赘，因为如何安排在无图城区 NOA 时间立下军功的东说念主是一个贫窭。你怎么看待这种说法？ 

李力耘：8 月只是咱们对外宣发的节点，调遣是顺从其好意思、应时而生的。在无图的历程中，伴跟着 AI 端到端的渗入率飞腾，咱们便初始调遣了团队的运作形貌，迟缓向 AI 的应用、AI 的研发、AI 的效率这几个场所转变，是以职责形貌的变化其实很早就存在。

21 世纪经济报说念：具体的组织调遣是怎么的，波及几许限制？调遣效率如何？

李力耘：原来，小鹏的期间部门分为筹谋、瞻望、限度、感知、融会各个组，咱们的组织架构以 AI 为中枢，新组建了 AI 模子开发、AI 应用托付、AI 效劳三个部门，但愿充分阐扬 AI 的坐褥力，波及百东说念主限制。

调遣之后，咱们能够尽最快的速率扫尾天下都能开，而且在原来的颓势场景上，比如调头、窄路、博弈上，咱们取得了长足的逾越。这些都是咱们调遣组织架构带来的实打实的收益。

21 世纪经济报说念：从算法工程师向大模子转型，他们会有哪些不相宜的地方？

袁婷婷：不管是在北好意思照旧在国内，我跟公共聊起这件事情来，他们都是很欣忭的。这些同学具备了颠倒好的工程训导、基础算法才略，向大模子转型期，他们既拓展了我方才略的畛域，还能为公司作念出更大的孝顺，又适配上了这个时间的趋势。

  当前咱们通盘组织阵型的调遣适配了咱们当前坐褥力的发展。 

在中国练兵，再出海

21 世纪经济报说念：小鹏在德国路测是因为巨匠吗？

李力耘：和巨匠无关，是和家具节律关联。咱们和巨匠不单是一个浅易的供应商干系，亦然一个策略妥洽的干系，咱们亦然按平台化的想路来赋能巨匠的。

21 世纪经济报说念：何小鹏本年 4 月说，小鹏依然完成了在德国的高速领航接济驾驶 NGP 路测。特斯拉 FSD 入华这样难，小鹏凭什么有信心智驾出海？

袁婷婷：小鹏作为一个面向全球的 AI 企业，出海是细目去作念的。

第一，咱们信守全程全球化的市集定位，是咱们的弥远主义。第二，咱们要和土产货共赢。第三，咱们坚贞走智能化科技的阶梯，而不是卖更低廉的车，咱们要作念中高端的车。

中国的场景相对比较复杂，比如有 3 亿小电驴、各种各样复杂的场景，是一个很好的练兵的局面，也对咱们的 AI 体系才略作念了好多的锻真金不怕火，让咱们摸到了端到端数据驱动的这条路。

通过数据驱动来对外洋的市集作念赋能，远比咱们去每个国度找一组工程师去适配规定更高效，也对外洋用户愈加负责。咱们有信心把外洋市集作念到很好。

21 世纪经济报说念：当前小鹏出海的进展如何？

袁婷婷：咱们当前依然完成了两个 OTA 的外洋中枢版块的上线，这一部分也在外洋客户里赢得了好的口碑。咱们深信在 2025 年、2026 年体育游戏app平台，咱们在外洋的智驾一定会给公共带来更大的惊喜。