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何小鹏的AI帝国里，没有激光雷达(2)

2025-06-19 07:41:46 A+A-

他还企图抢占智驾高地，展示小鹏领军者的姿态：大算力+大模型时代，小鹏与特斯拉使用的视觉融合感知方案上限更高，时延更低，安全系数更高。

这两种方案自诞生以来，一直被质疑，一直在成长。在智驾平权的下半场，L3量产的前夜，纯视觉与激光雷达方案的竞争进入白热化阶段，终局将浮出水面，而衡量两者优劣的标准只有一个：安全。不是哪种方案更前卫、更时髦、上限更高，而是谁能拥有更稳定的下限、能更大概率地防止事故的发生。

做纯视觉的“孤勇者”

综观小鹏的纯视觉方案，核心只有一个——“大脑”。

何小鹏表示，在一双“更聪明的前视眼睛”和一个“更强大的大脑”之间，他们选择了后者。所谓“大脑”，意指小鹏打造的拥有720亿参数的多模态世界基座大模型。《21汽车·一见Auto》此前曾报道，小鹏验证了模型参数规模扩大到百亿级别之后，规模法则仍然可行。何小鹏向媒体表示：“物理世界的Scaling Law，我还远未看到尽头”。

何小鹏的AI帝国里，没有激光雷达

如何打造一个“更强大的大脑”？除了在模型参数上做文章，小鹏的思路可以总结为“大数据+重算力+轻雷达”。

“大数据”方面，这次 CVPR 2025 上，刘先明透露的第一个核心信息是，小鹏目前已经训练了超过40万小时的视频数据——相当于AI看了3万部《流浪地球》，视频数据量将在今年增加到2亿clips；

为了训练世界基座模型，小鹏汽车重构了底层的数据基础设施，在CPU、GPU等方面做了联合优化，主要集中在Dat (CPU) Optimization（数据加载）、Trainer (GPU) Optimization（计算训练）、Fault Tolerance（容错）三方面：

如果把训练模型想象成做菜：

·优化数据加载就好比“备菜”——提前处理好复杂食材（Aggressive data materialization，激进数据物化策略）、优化食材分配（Optimized shuffling modes balancing speed and randomness，优化打乱模式，在速度与随机性之间取得平衡）等；

·优化计算训练就好比“炒菜”——精准调度不同火候（FP8 mixed precision training，FP8 混合精度训练）、用定制的不同厨具（Custom Triton kernels，自定义Triton 内核）等；

·最后的优化容错，就好比给炒菜上保险，隔一段时间就“存档（Faster in-memory checkpointing，内存检查点加速机制）”，万一停电、锅坏了，还能接着炒。

何小鹏的AI帝国里，没有激光雷达

“重算力”方面，小鹏智能算力集群正向两万卡水平前进，云端集群运行效率常年保持在90%以上。

刘先明在 CVPR 2025 透露的第二个核心信息是，小鹏GPU的流式多处理器的利用率（streaming multiprocessor utilization，即SM utilization）达到 85%，好比工厂有 100 个工人，有 85 个工人都在拼命干活，只有 15 个暂时闲着 —— 这说明小鹏的GPU计算资源几乎被榨干了，训练模型的速度会更快。

何小鹏强调，现在比较自动驾驶水平，看开城数量已经没有意义了，算力才是基础，“我们把所有的自动辅助驾驶公司的算力‘天花板’都拉起来了。未来如果要买一台智能汽车或者买一台更高等级的AI汽车，首先问他有多大算力”。

最后的“轻雷达”则是最受人关注的，小鹏专门解释了摘下激光雷达的理由：

第一，去掉激光雷达后，节约了20%的感知算力，模型反应更快。小鹏自动驾驶产品高级总监袁婷婷在5月8日于微博发文表示，“去激光雷达后使计算简化，端到端的延时大幅降低，视觉的响应速度是激光雷达的近2倍.....视觉信息处理帧率达到业界主流激光雷达处理帧率的12 倍，大幅度提高城市辅助驾驶的安全级别”；

第二，小鹏汽车的AI鹰眼智驾方案中，摄像头是前向+后向800万像素，结合Lofic技术，是行业内车规级最高精的摄像头，“感知距离提升125%，识别速度提升40%，看得比人类远，在夜间、大逆光、雨雪天等看的比人眼更清楚”；

何小鹏的AI帝国里，没有激光雷达

第三，何小鹏说，“想要做到全域（安全），环视的能力特别重要......（纯视觉）能让用户获得360度的安全，不光是夜晚安全，在城区、下雨、周边有人有车也安全”。

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