21 世纪经济报谈记者 吴晓宇 见习记者焦文娟 报谈养车知识

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，何小鹏十分奋斗，他主动向自动驾驶副总裁李力耘提及感受，"丝滑感显耀、拟东谈主感进步，不错昭彰感受到 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道路更为确定。

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，分辨最先华为和联想 1 年 8 个月、3 年 5 个月。之后，小鹏完好意思地经验了高速接济驾驶、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，要追思到 2022 年。李力耘告诉 21 世纪经济报谈记者，小鹏自动驾驶团队曾作念过几次探索：最先，是用各式小模子。小鹏那时"堆了"几十个优秀的算法工程师，但愿通过章程牵引去处理问题，但最终却无法开脱传统的章程限制。

2023 年 3 月，OpenAI 发布 GPT4，不久后，Sora、o1 新模子降生，AI 大爆发，这些弥留事件启发了小鹏。2023 年齿首，小鹏初始探索如何将端到端大模子独揽到自动驾驶领域，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 版块之后才刚硬地拥抱端到端（End-to-End）大模子的。

本年以来，蔚来、联想、零跑等车企都围绕端到端成立了研发团队，他们但愿借此得到弯谈超车的新机会。"当进入一个新的、以特斯拉为引颈的技能周期，咱们不不错传统的时刻去估算新技能产生的时刻。不要认为，别东谈主花多久，咱们就花多久。"一位从业 10 余年的智驾东谈主士告诉 21 世纪经济报谈记者。

为了收效快，有的车企遴荐了 One piece 端到端模式。而在智驾上积蓄 7 年的小鹏，被质疑给与了分段式端到端，"道路保守"。

李力耘否定了小鹏是分段式端到端，"咱们和华为访佛，XNet、XBrain、XPlanner 分辨上演东谈主类眼睛、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——畴昔，跟着数据量的增多，车上的有限算力吃不下这样多数据。而小鹏的处理决策是云表大模子，"云表大模子的参数会是当今车端的 80 ~ 100 倍，这是绝对的 One piece 智能体。"李力耘说。

研发无图的经过中，跟着端到端浸透率的进步，小鹏自动驾驶团队还搬动了组织结构：新组建了 AI 模子拓荒、AI 应用委用、AI 效用三个部门。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矫健在 2000 东谈主控制，随同行务有序增长。"李力耘说。

李力耘将端到熟察为"热武器期间"，当年的接济驾驶期间则是"冷武器期间"。冷武器期间，只消凑皆了武林能手就不错打。但热武器期间需要更大的算力、更多的数据、让算力和数据流转起来的机制（数据飞轮体系）和工程智力。

"紧跟趋势转型的企业可能会得胜，但总体而言，热武器期间会系统性地拉开第一梯队和第二梯队的差距，弯谈超车更难了。"李力耘认为。

以下是 21 世纪经济报谈与小鹏自动驾驶副总裁李力耘、自动驾驶产物高档总监袁婷婷的对话：

小鹏和特斯拉同归殊途  

21 世纪经济报谈：你之前有 L4 配景，曾是百度好意思国无东谈主车研发团队的独创中枢成员、担任京东硅谷研发中心 X 履行室架构师，你为什么不络续 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。固然我以前一直作念偏 L4 的自动驾驶，但我其实是一个刚硬的渐进式信仰者，我认同自动驾驶的终极形态一定是作念确切的无东谈主化，但一步到位、径直作念无东谈主很难。

我很可爱车，是一个颠倒有产物存眷的东谈主。我我方开的便是小鹏，以前我开 P7，当今开 G6 Max，能够看到我方的代码跑在我方的产物上，并把这个产物买且归天天开、看着它不竭进化，我认为这件事颠倒酷。

21 世纪经济报谈：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谈主），那时他去小鹏已有半年，团队还是有一些东谈主了，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。"他对自动驾驶十分确定、刚硬智能化能带来蜕变，颠倒打动我。

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

21 世纪经济报谈：在接济驾驶方面，特斯拉本年齿首推出了 FSD V12 版块，引颈了端到端的想法，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，当今行业更习气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，现时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。

热武器期间，弯谈超车更难了

21 世纪经济报谈：2017 年 9 月，小鹏初始自研智能驾驶软件算法，分辨最先华为和联想 1 年 8 个月、3 年 5 个月，完好意思地经验了高速 NOA、有图城区接济驾驶、无图城区接济驾驶和现时的端到端阶段。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期间，咱们需要许多武林能手，万军之中取上将首脑——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，找到许多武林能手颠倒难。即使找到了，咱们濒临的复杂场景鬼出电入，相配于敌东谈主的数目更多。

端到端期间，好似从冷武器期间来到热武器期间，不依赖东谈主力，而是通过"炸药"、排兵列阵的阵势赢得得手。"炸药"相配于数据、算力和算法，将这些原料在工场里酿成模子后，再通过考验模子处理问题。

21 世纪经济报谈：小鹏端到端的海量数据从那处来？

李力耘：与自动驾驶 L4 企业比较，看成主机厂的小鹏有我方的车，在数据收罗上，咱们具备更好的界说智力。

与起步晚的车企比较，小鹏之前积蓄的优秀工程素质能帮咱们更高效地收罗数据，蓝本的章程不错给 AI 提供一些指点、会当真挚。

终末，小鹏的车型丰富，从轿车、 SUV 到 MPV，从 A 级、B 级到 C 级都有触及，这保证了咱们的数据的万般性和丰富性。

21 世纪经济报谈：积蓄数据是端到端的难关吗？车企领有了数据和算力，是否就意味着能已毕端到端大模子的落地 ?

李力耘：在蓝本的章程期间，系统连结了十几个录像头，进入端到端期间后，这些传感器的数据量和之前莫得发生变化。

章程期间，处理问题前，咱们会先看问题是由感知，如故展望，如故两组问题共同导致的。咱们融会过这两组算法工程师假想场景、数学模子和章程，去处理问题、转头场景。只是这样的细节问题太多了，还会攀扯更多模块。

酿成端到端后，打法不同了，通盘链条变得很长。车企需要收罗用于处理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。这个模子不错先预考验再聚合考验，也不错是一个大模子来作念考验。考验好后，看考验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。

数据收罗除外，工程智力还体当今大数据体系的建造、算力部署智力，这都不是一件容易的事。

21 世纪经济报谈：小鹏在冷武器期间积蓄的那么多"武林能手"用不上了吗，当年的积蓄能说明哪些上风？

李力耘：要想收罗高效数据，最弥留的一条是自动驾驶团队需要在车端作念许多使命，不然收了无数数据回来，却进入存储中，就酿成了资本。

若是不是无穷资源的话，车端数据的收罗需要很强的算法智力、甚而是 AI 智力。这和咱们之前的积蓄始终如一。比如用章程去监督数据收罗，比如 AI 出的旅途，可能在几何上颠倒分歧理，昭彰不像是东谈主会开的，不错通过章程快速识别出来。

与传统的技能决策比较，端到端常常被认为上限高、下限低。但这可能是咱们作念得很有秉性的场地。咱们在上一个期间，建立了充分无数的仿真数据集，这些仿真数据集，都是经过章程更正的，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分歧理，进行对模子的快速更正。咱们当年积蓄的章程为 AI 兜底了。

另外，现时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，用一套软件适配系数高阶智驾车型。

21 世纪经济报谈：为什么其他车企作念不到，他们差在那处？

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智力。在 AI 端到端期间，有无激光雷达、无论若何的车型，对咱们来说都是一套智能驾驶处理决策。

21 世纪经济报谈：特斯拉 V12 之后，许多车企拥抱端到端，但愿借此弯谈超车，弯谈超车更容易了如故更难了？

李力耘：蓝本工程化智力拼的是招募和堆砌各式想法的冷武器能手，只消凑皆了他们就不错打。

热武器期间需要更大的算力、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，还要把这些东西派遣到车上，况且上车经过中，特斯拉和咱们都不否定，偶尔有一些时候都是需要一些章程兜底。紧跟趋势转型的企业，我认为也可能有得胜，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，咱们参加了颠倒多的元气心灵在 AI Infra 上（即东谈主工智能基础次第，连结算力和应用的 AI 中间层基础次第）。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，但恒久来看是实足不雷同的。 

作念端到端，就像是十月怀孕。十月怀孕，便是果真需要十个月的充分的养分和束缚，它智力有呱呱堕地的那一刻。它不是我贪图作念了，我参加满盈多的钱，是以我用十个东谈主，就能一个月"生"出来。它需要满盈塌实的基础，付出满盈塌实的奋发，智力得到最终的获利。

"智驾老兵"的三次尝试  

21 世纪经济报谈：小鹏最早试水端到端是什么时候？那时端到端是什么形态、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，时刻花在了审图上，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、更好的技能决策，去合适各式各样的路况。咱们便初始向无图决策切换。

最先，无图的决策需要更复杂的算法，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阵势，堆了几十个颠倒优秀的算法工程师，通过一些章程的耦合去处理问题。

但东谈主为界说章程的接口，意味着这些模子仍然莫得开脱算法章程，另外堆更多优秀的算法工程师上去，亦然一件难事。

21 世纪经济报谈：小模子最难处理的问题是什么？那时遭逢哪些特殊案例？

李力耘：通过各个小模子章程的耦合是无法处理问题的，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、正途口等场景颠倒难，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、控制还有一条路，系统可能径直减慢为 0。

而端到端大模子很智慧的，它处理了两大问题：一是特殊场景从不可开到能开；二是进步拟东谈主性。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谈，而是会像东谈主类雷同徬徨，稍稍减慢后确定地选一条路走当年。稍许的嗅觉就像大厨烧菜，加稍许盐，滋味就刚刚好。这种变化颠倒拟东谈主，颠倒有"端味"。

在数据和大模子的加抓下，咱们大要一两个月就不错把上述场景作念好。

21 世纪经济报谈：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 技能发展不可少。2023 年 3 月，OpenAI 发布 GPT4。之后，从 OpenAI 发布 Sora、o1 的新模子的降生，AI 大爆发，这些弥留事件牵引了咱们的想考。 

咱们之前罕有据积蓄、架构积蓄，昨年齿首，咱们初始想考如何将大模子独揽到自动驾驶领域。本年齿首，咱们又初始探索从大模子转型至云表大模子。

我认为云表大模子更有魔力，畴昔，在一个路口，系统甚而不错愈加确定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 世纪经济报谈：本年 5 月，小鹏晓示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。那时智驾大模子的假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逐渐上车的经过。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，合座的拟东谈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 世纪经济报谈：在端到端决策的遴荐上，现时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，你认同这种不雅点吗？

李力耘：分段式端到端是东谈主为造出来的成见，小鹏不是分段式端到端。

在小鹏自动驾驶系统中，分辨上演东谈主类眼睛、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，三个大相聚会对各个部分作念预考验，之后再聚合考验。

21 世纪经济报谈：为什么要这样假想？

李力耘：两个方面的原因。第一个很弥留的原因是，我认为咱们站在一个明白的高地，因为咱们从很早就初始参加端到端的研发，况且本的确足拟东谈主的原则假想了 XNet、XBrain 和 XPlanner。而在这背后更弥留的是咱们有云表大模子或者叫 foundation model，为了可诠释注解性以及算力的合理分拨和部署，才把它预考验成三个相聚。

其实华为的端到端架构中也有一个感知相聚、一个规控相聚，以及一个本能安全相聚。咱们和华为在模子明白上有相似之处，即在端到端骨子下，咱们更介怀信息的无损传输、信息保留的最大化，而不会刻意追求 one piece 的考验、部署。

另一方面，让 AI 去开车这件事自身颠倒激进。在端到端大模子假想时，若是采选循序渐进的阵势，三个相聚既有侧重又有聚合，既不错增多更多可诠释注解性、可管控性，算力的分拨和部署也将更合理。至少在调试经过中，咱们更容易知谈什么场地出了问题。 

21 世纪经济报谈： 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，因此外界会认为其有弯谈超车的后劲。但它却有很大的反作用——畴昔，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，便可能会带来许多挑战。 

21 世纪经济报谈：三个相聚去聚合考验不如 One piece 那么快，小鹏如何处理这个问题？

李力耘：在次第论上，慢便是快。我当今更认同访佛 Open AI 这样的云表大模子，这是绝对的 One piece 的智能体。是以咱们会布局云表的大模子，况且会去谈判车端可诠释注解性的安全兜底。

固然收效是一个逐渐的经过，但咱们无须作念重复建造，上限会更高。云表模子参数会是当今车端的 80 ~ 100 倍，2025 年底，咱们的云表算力会达到 10EFlops 以上，比较 2024 年的霸术增多 2.6 倍。

21 世纪经济报谈：本年 5 月小鹏晓示完成 100% 无图化。有种不雅点认为，小鹏将无图作念到极致后，智驾雄兵队才去研发端到端，道路比较保守。

李力耘：一初始研发无图，咱们就有一些端到端预埋在里面。想要已毕确切的无图，无图意味着要泛化，意味着车企要具备一定的贯通智力，是以从无图之初咱们就初始（端到端），无图化的经过，便是端到端逐渐飞腾的经过。

只不外无图化走完毕， 端到端仍然莫得走完。因为咱们最终的方针是以 L2 的资本已毕访佛 L3 的体验，进一步走向自动驾驶和无东谈主驾驶。 

用组织阵型，适配端到端大模子

21 世纪经济报谈：何小鹏在本年 7 月的" AI 智驾技能发布会"上说，小鹏本年在智驾上参加了 35 亿元，还招了 4000 东谈主。特斯拉的智驾团队鸿沟彻里彻外也没特地 1000 东谈主，小鹏为什么需要这样多东谈主？

李力耘：咱们团队鸿沟抓续随同行务的变化在增长，但一直矫健在 2000 东谈主控制。招募 4000 东谈主，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、机器东谈主、自动驾驶都是 AI，并不是只是指自动驾驶。

因为服气，是以看见。小鹏关于智能化的参加詈骂常确定的。咱们无须去对比其他公司的东谈主数，咱们但愿能以 L2 级的资本已毕 L3 级的体验，最终走向自动驾驶跟无东谈主驾驶。

21 世纪经济报谈：本年上半年小鹏智驾团队有 5 名宿将去职，东谈主才流动经常，对你的心态有影响吗？ 

李力耘：这是一件宽泛的事，亦然一件良性的事，东谈主员的流动对通盘行业都是有克己的。

21 世纪经济报谈：小鹏莫得裁人算法工程师，那之前"冷武器期间"的算法工程师当今去那处了？

李力耘：咱们颠倒留心东谈主才，我认为蓝本"冷武器期间"优秀的算法工程师，便是阿谁期间颠倒智慧的东谈主。 

里面，咱们会积极培养他们的转型；外部，咱们会抓续招聘优秀的东谈主才，牵引他们的转型、激活东谈主才。小鹏看成一个立志成为中国和全球 top 级的 AI 公司，咱们颠倒襄理东谈主才、颠倒求贤若渴。 

咱们最近也对组织架构作念了搬动，咱们把它叫作念面向"热武器期间"作念的搬动。

凡事都是变化的，团队东谈主才的画像有一定的变迁，但演化是很宽泛的。蓝本优秀的同学我服气只消他们去奋发学习，仍然会优秀。

21 世纪经济报谈：在小鹏之前，蔚来和联想都搬动了自动驾驶团队的组织架构，为什么小鹏这样迟？有一种较为敏感的不雅点认为，小鹏有职守，因为如何安排在无图城区 NOA 期间立下军功的东谈主是一个穷困。你如何看待这种说法？ 

李力耘：8 月只是咱们对外宣发的节点，搬动是顺其当然、应时而生的。在无图的经过中，伴跟着 AI 端到端的浸透率飞腾，咱们便初始搬动了团队的运作阵势，逐渐向 AI 的应用、AI 的研发、AI 的效率这几个想法转化，是以使命阵势的变化其实很早就存在。

21 世纪经济报谈：具体的组织搬动是若何的，触及几许鸿沟？搬动效率如何？

李力耘：蓝本，小鹏的技能部门分为霸术、展望、治安、感知、融会各个组，咱们的组织架构以 AI 为中枢，新组建了 AI 模子拓荒、AI 应用委用、AI 效用三个部门，但愿充分说明 AI 的分娩力，触及百东谈主鸿沟。

搬动之后，咱们能够尽最快的速率已毕宇宙都能开，而且在蓝本的弱点场景上，比如调头、窄路、博弈上，咱们取得了长足的越过。这些都是咱们搬动组织架构带来的实打实的收益。

21 世纪经济报谈：从算法工程师向大模子转型，他们会有哪些不合适的场地？

袁婷婷：无论是在北好意思如故在国内，我跟寰球聊起这件事情来，他们都是很兴盛的。这些同学具备了颠倒好的工程教悔、基础算法智力，向大模子转型期，他们既拓展了我方智力的鸿沟，还能为公司作念出更大的孝顺，又适配上了这个期间的趋势。

  当今咱们通盘组织阵型的搬动适配了咱们当今分娩力的发展。 

在中国练兵，再出海

21 世纪经济报谈：小鹏在德国路测是因为大家吗？

李力耘：和大家无关，是和产物节律测度。咱们和大家不单是一个简便的供应商联系，亦然一个策略相助的联系，咱们亦然按平台化的想路来赋袼褙人的。

21 世纪经济报谈：何小鹏本年 4 月说，小鹏还是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：小鹏看成一个面向全球的 AI 企业，出海是确定去作念的。

第一，咱们遵照全程全球化的阛阓定位，是咱们的恒久主义。第二，咱们要和土产货共赢。第三，咱们刚硬走智能化科技的道路，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、各式各样复杂的场景，是一个很好的练兵的步地，也对咱们的 AI 体系智力作念了许多的锻真金不怕火，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阛阓作念赋能，远比咱们去每个国度找一组工程师去适配章程更高效，也对外洋用户愈加负责。咱们有信心把外洋阛阓作念到很好。

21 世纪经济报谈：现时小鹏出海的进展如何？

袁婷婷：咱们现时还是完成了两个 OTA 的外洋中枢版块的上线养车知识，这一部分也在外洋客户里得到了好的口碑。咱们服气在 2025 年、2026 年，咱们在外洋的智驾一定会给寰球带来更大的惊喜。