从『规则时代』到『大模型时代』，小鹏的AI进化论。
2024年，汽车行业掀起了一场AI大模型竞赛。在这场浪潮中，小鹏汽车以720亿参数的自研基座模型、国内首个万卡智算集群，以及『云端模型工厂』的全新范式，成为最激进的探索者。4月14日，小鹏汽车在其闭门技术分享会上，首次披露了其『世界基座模型』的研发进展，并宣布通过云端蒸馏技术将这一超大规模模型部署至车端。这不仅是技术路径的颠覆，更意味着自动驾驶从『模仿人类』迈向『超越人类』的关键一跃。
720亿参数基座模型：自动驾驶的『新大脑』
小鹏的『世界基座模型』是目前汽车行业已知参数规模最大的AI模型之一，高达720亿参数，是主流VLA模型的35倍。这一模型以大语言模型（LLM）为骨干网络，整合多模态视频编码器和动作解码器，具备视觉理解、链式推理（CoT）和动作生成能力。简单来说，它不仅能『看懂』道路场景，还能像人类一样进行常识推理，并实时输出刹车、转向等控制信号。
与传统端到端模型不同，小鹏基座模型通过强化学习不断自我进化。其核心逻辑在于：用海量驾驶数据（当前2000万Clips，年底将达2亿Clips）训练出一个『超级老师』，再通过云端蒸馏将能力迁移至车端『学生』。这一路径的突破性在于，云端模型的算力不受车端芯片限制，可无限逼近性能上限。
如小鹏自动驾驶副总裁李力耘所言：『当模型足够大时，会涌现出你从未预设的能力，未来这些惊喜将变成日常。』
云端模型工厂：小鹏的AI『核武器』
支撑720亿参数模型的，是小鹏自建的AI基础设施——国内首个万卡智算集群，算力高达10 EFLOPS，集群利用率常年保持90%以上。这一基础设施不仅用于模型预训练，更打通了从数据采集、强化学习、模型蒸馏到车端部署的全链路，实现『云端模型工厂』的5天快速迭代。对比行业普遍以月为单位的更新周期，小鹏的效率优势显著。
车端芯片的算力天花板，一直是自动驾驶模型性能的瓶颈。小鹏的解决方案是『云端训练，车端蒸馏』：先在云端训练超大模型，再通过蒸馏技术将其压缩至适配车端芯片的小模型。这一路径已被DeepSeek等AI公司验证，但小鹏将其首次引入汽车行业。据小鹏自动驾驶产品高级总监袁婷婷透露，蒸馏后的车端模型性能『远超直接训练车端模型的极限』，且未来自研芯片将进一步释放潜力。
世界模型+规模法则：自动驾驶的『第二曲线』
在AI领域，规模法则（Scaling Law）被视为『摩尔定律』的延续，即模型性能随参数、数据量和算力增长呈指数级提升。小鹏首次验证了这一法则在自动驾驶领域的适用性：从10亿到720亿参数，模型能力持续跃升。例如，在未经过训练的极端场景（如突发障碍物避让）中，大模型通过链式推理展现出接近人类的决策能力。
小鹏的『世界模型』不仅是仿真工具，更是实时交互系统。它能模拟交通参与者的动态反应，并与基座模型形成闭环反馈。例如，当车辆做出变道决策时，世界模型会实时生成周围车辆的博弈行为，帮助基座模型优化动作生成。这一设计突破了传统模仿学习的局限，使自动驾驶系统具备处理长尾问题的潜力。
对于汽车而言，安全是AI技术的终极考验。小鹏提出了『雪亮的眼睛、聪明的大脑、灵敏的身手』三重保障：
· 眼睛：多传感器融合方案，确保环境感知冗余；
· 大脑：基座模型的链式推理能力，实现预防性安全决策；
· 身手：端到端模型的最小延迟控制，提升响应速度。
在AI化转型中，小鹏并未抛弃过去积累的规则经验，而是将其转化为奖励函数（Reward Model），用于引导强化学习。例如，规则中定义的『安全跟车距离』『紧急制动阈值』等，成为AI模型的『初始老师』，大幅缩短训练周期。这种『规则+AI』的混合路径，既守住安全底线，又加速模型进化。
小鹏的『护城河』在哪里？
特斯拉以车端FSD芯片和纯视觉方案著称，而小鹏选择『云端优先』路径：通过超大模型突破能力上限，再向车端蒸馏。两者的本质差异在于，特斯拉受车端算力限制，模型规模难以指数级增长；而小鹏的云端模型可持续扩容，形成代际优势。
尽管理想、蔚来也在研发基座模型，但小鹏的核心优势在于数据规模（2亿Clips计划）和工程化能力（万卡集群、5天迭代）。此外，小鹏的『世界模型』强调实时交互，而友商更多将世界模型用于仿真测试，这在技术深度上形成区隔。
更进一步的是，小鹏计划将基座模型的能力逐步释放至量产车型。目前，『老师模型』已在后装算力车端完成初步控车测试，目标是达到L3级标准。李力耘透露，未来『学生模型』将随自研芯片上车，实现『千人千面』的个性化驾驶。
小鹏的基座模型被定位为『物理AI终端的通用模型』，未来将同步赋能AI机器人和飞行汽车。这种多场景泛化能力，不仅摊薄研发成本，更构建了AI生态的协同效应。
AI驾驶的『分水岭之战』
当行业还在争论『纯视觉』与『多传感器』、『规则』与『端到端』时，小鹏用720亿参数模型和云端蒸馏技术，开辟了一条『第三条道路』。其本质是通过规模效应和工程化能力，将AI驾驶推向『超人类』维度。尽管挑战犹存——例如如何平衡模型复杂度与车端能效、如何应对LLM的幻觉风险——但小鹏的激进投入已为其赢得先发优势。
这场技术豪赌的结果，或许将决定未来十年智能驾驶的最终格局。
