端到端競賽開啓，小鵬走到哪一步了？
往年10月24日，是小鵬汽車雷打不動的科技日，但今年卻推遲了。官方解釋稱，原定的小鵬科技日將全面升級爲小鵬AI科技日，定檔11月6日。在原定的日子裡，小鵬汽車也沒閒着，舉辦了小鵬P7+AI智駕技術分享會暨首發AI天璣5.4.0先享會。會上，小鵬汽車副總裁、自動駕駛負責人李力耘坦言，端到端技術路線轉變，標誌着行業從冷兵器時代轉變爲熱兵器時代。
文 |謝韞力
編輯|田晏林
運營|步鳥
將原定的小鵬科技日，改爲小鵬P7+AI智駕技術分享會暨首發AI天璣5.4.0先享會，小鵬汽車目的很明確，重磅力推新車型P7+。
P7+之所以重要，不只是因爲這車主攻競爭激烈的20萬～30萬元的市場，承載着小鵬走量和賺錢的希望，還在於小鵬的智駕路線，在這款車上有了明顯轉變。
“智能駕駛”一直是小鵬汽車的重要標籤，無論是技術路線的轉變，還是整個體系管理的調整，任何風吹草動，都能引起投資者的關注。
▲ 小鵬P7+。圖 / 小鵬汽車官方
不過，在這次技術分享會上，小鵬汽車董事長何小鵬並未現身，而是由小鵬汽車副總裁、自動駕駛負責人李力耘和小鵬汽車智能體驗負責人於桐講完全程。
早前，何小鵬曾在P7+發佈會上表示：“此後每個季度都會有新車推出。”自此，小鵬將開啓強產品週期，這也意味着該公司很快要密集舉辦各種發佈會。
在行業人士看來，如果只靠何小鵬一人宣講，恐怕他要分身乏術了。以後外界大概率將看到越來越多的小鵬高層出來，共同分擔講解工作。
攻下這隻“吞金獸”
言歸正傳，小鵬的智駕路線哪裡變了？
據李力耘介紹，變化主要在感知上，小鵬轉向純視覺，P7+搭載小鵬全新一代AI鷹眼視覺方案，採用2顆英偉達芯片、算力爲508TOPS，12顆超聲波雷達，3顆毫米波雷達，去除了激光雷達。
激光雷達是採集道路信息，幫助系統判斷路況的硬件，去除通常會降低智駕準確度。但李力耘認爲，該版本的智駕達到了公司最高水平，能夠做到不限路況、不限路線的AI智駕體驗。
▲ 小鵬AI鷹眼智駕方案。圖 / 小鵬汽車官方
體驗過多家智能駕駛的車主告訴每人Auto，P7+去除激光雷達後，一些盲區精度會不準，但是在簡單路段，車輛有擬人感，會做出相對合理的判斷。
小鵬爲什麼要這樣做？
一年前，車企高管們提起智能駕駛還在談開城、談無圖，現在開口只有一個重點：“端到端做得怎麼樣了？”
沒錯，“端到端大模型”是智能駕駛今年的關鍵詞。
據小鵬方面介紹，小鵬P7+將首發端到端AI智駕全新版本，X9/G9/G6/P7i也於10月24日同步開始公測。
發佈會上，李力耘坦言，端到端技術路線轉變，標誌着行業從冷兵器時代轉變爲熱兵器時代，有個體可以逆勢崛起，但更多企業可能會被落下。
回顧小鵬智駕發展的歷史，高速NGP功能在2021年1月開始推送，2022年10月，開通個別城市NGP，又過了13個月，XNGP正式無圖推送，城市智駕開放25城。2024年7月底，首個端到端大模型正式上車，XNGP開放到所有城市。
帶火端到端的是特斯拉，2024年特斯拉推送了智能駕駛FSD V12，團隊負責人AShok Elluswamy特意在推特上公告，V12的版本意義是基於“端到端”（“end-to-end”）技術開發，經過數月的訓練時間，最終智駕效果已超過了此前有10餘年積累V11。
話音剛落，一批國內智駕高管都涌向了美國，畢竟新技術的出現，意味着有彎道超車的可能。
何小鵬也去體驗了，毫不吝嗇對端到端的讚美，“今年的FSD和以前的Tesla自動駕駛從能力上完全是兩個。”於是在今年5月，小鵬汽車全量推送AI天璣系統，實現端到端自動駕駛大模型的量產應用。
▲ 小鵬P7+AI智駕技術分享會。圖 / 小鵬汽車官方
但業內對小鵬大模型如此迅速上車抱有質疑態度。
對此，李力耘在接受媒體採訪時稱，小鵬從2022年開始思考端到端技術，起初是用小模型，幾十個算法工程師訓練，但最終無法擺脫規則限制。直到人工智能發展，訓練出的大模型表現出強自主學習能力。
和特斯拉的端到端方案不同，小鵬汽車推出國內首個量產的端到端智駕大模型，是基於神經網絡XNet+規控大模型XPlanner+大語言模型XBrain這三張網。
換言之，小鵬採取的是分段式端到端的漸進式路線。一些人認爲，這種路線是在決策模塊內部用數據替換掉了規則，實現了神經網絡化，但連接兩個神經網絡的依然是定義的規則，這意味着信息損失，以及大量人工標註，不夠先進。
李力耘對此解釋稱，小鵬並非通過規則定義結構接口，“三張網絡互相交疊、重合，且彼此之間採用神經元連接”。
一位負責智駕模塊招聘的HR曾向每人Auto介紹，轉做端到端架構就要重新調整，不需要這麼多人去專門鑽研一個模塊。爲了匹配端到端，很多車企都做出過組織調整。
比如小鵬將研發團隊改組爲AI模型開發、AI應用交付、AI效能三個部門。李力耘表示，改組過程中，公司沒有裁過算法工程師，“我們不會一邊裁員減重，一邊喊彎道超車。”目前，小鵬智能駕駛團隊一直穩定在2000人左右。
業內曾經公認，自動駕駛行業依賴“天才工程師”，將感知、預測、規劃、控制模塊所組成的算法有機拼接起來。但現在，端到端技術需要的大模型，是數據和算力上的比拼。
依賴於算力的端到端，需要芯片，這是個吞金獸。2024年，小鵬計劃AI年度研發費用35億元，但2023年底小鵬現金儲備爲457億元，毛利率一直在轉正邊緣徘徊，對於目前降本增效的小鵬，幾十億的投入是一筆不小的支出。
AI如何定義汽車？
2024年車市處在一片混沌中，每家車企都努力留下記憶點，小鵬在智駕上也迫切迭代。於桐稱，天璣系統首個版本5.1.0在5月20發佈後，6個月內，已更新到10多個版本，幾乎做到“一週一更新”。
從去年起，何小鵬也一再強調小鵬對於AI定義汽車的答案。他提到了三個“一定”，表達對AI的決心：一定會持續加大對於智駕的投入；一定會堅持走AI路線，讓AI賦能小鵬所有的產品線；一定會堅持走全球化道路，讓智駕產品服務全球的小鵬用戶。
在這次分享會上，除了AI智駕，兩位高管還展示了AI天璣5.4.0系統更多想法設計。
▲ 小鵬P7+全球首發搭載AI天璣5.4.0。圖 / 小鵬汽車官方
據於桐介紹，該系統特意調整了單踏板模式。因爲過去的單踏板有幾個致命的問題，比如不能剎停，會溜坡，動能回收太強，可能會暈車等。現在，通過控制能量回收，踩完剎車，鬆開踏板後，駕駛感覺會更平穩。
此外，AI提高了底盤智能性，小鵬通過SR（Surrounding Reality環境模擬顯示，與VR/AR有相似之處），顯示障礙物，能夠識別出井蓋、溝坎、減速帶，顛簸路段，識別出後會調整懸架，讓車更舒適。
在AI座艙方面，小鵬搭載了時空光影顯示系統，將車輛的位置和方位信息都融合到了SR裡。如果傍晚開車朝着西方走，就會看到緩緩灑下的夕陽餘光顯示在車機大屏上。
再看AI互聯，不管是鴻蒙系統的手機，還是OPPO、vivo，蘋果都可以使用車機互聯。
分享會後，小鵬汽車副總裁、自動駕駛負責人李力耘博士，小鵬汽車智駕產品高級總監袁婷婷，小鵬汽車智能體驗負責人於桐一起出面解答外界的疑問，以下爲溝通會問答節選（在不影響原意的情況下，有刪改）：
問：有很多朋友關心，到底是激光雷達的Max版本能力強，還是AI鷹眼視覺能力強，還是基本上是一致的？
李力耘：在大部分情況下都是一樣的。我們也沒有去捨棄主動傳感器，仍然有着毫米波雷達，甚至在未來我們也可能會擁抱激光雷達，做更高階的智能駕駛，是這樣的一個邏輯。
問：P7+開了一個很好的先河，這之後會推廣到更多小鵬的車型嗎？第二個問題，您在演講提到算力會達到10EFlops級別，這應該是很高的數字了，這個推進的步驟是怎樣的？怎樣實現？
李力耘：在P7+上我們是全系標配高階智駕，不區分Pro和Max的。能夠做到的原因還是之前模型和工程能力的積累，還有更大算力的支持。
算力的問題上，小鵬對AI的投入上是非常篤定的，每年會招募數以千計AI相關人員。當然不全是自動駕駛中心，AI包括座艙、機器人、自動駕駛還有數據智能，整個AI領域每年會有數千個新的人員補充，每年在AI上投入的費用達到35億以上，其中在訓練費用上是7億以上。
▲ 小鵬汽車副總裁、自動駕駛負責人李力耘博士。圖 / 小鵬汽車官
問：從P7+開始，小鵬開始使用不依賴高精地圖和不依賴激光雷達路線，很多人說端到端下限會很低，小鵬如何解決安全以及下限的問題？
李力耘：無論我們怎麼樣提升體驗，安全都是最爲看重的一個點。一方面提高大模型上限的能力，需要利用更先進的技術，包括利用數據、利用AI化。但同時我又想強調，小鵬在原來規則時代的積累，我們一直都沒有捨棄。
更直白一點說，所有的同學一方面積極參與到以數據和模型驅動研發的AI鏈條中；另一方面大家原來的知識和能力儲備都在，我們讓AI去開車這件事是一件非常有挑戰的事情，會以更嚴謹的工程和規則去對AI做兜底和驗證。
P7+的智駕方案裡，我們也會做大量實車驗證和測試，並且有很多專門的場地測試。有信心在絕大多數情況下兼顧安全體驗。
袁婷婷：AI不是萬能藥，我們沒有百分之百的依賴AI。我們知道在端到端的時代上限會更高，同時也意識到了下限的風險。小鵬在前十年裡，智駕中心紮紮實實積累整一套體系化的工程能力，比如仿真，所有的模型以及版本，無論是研發版本還是最終版本的發佈都是通過我們內部一系列鏈路、考試，這些東西都是在過去的時代裡積累下來的，我們對於工程體系的理解，保住了下限。
問：P7+出匝道的時候，有時候是提前2公里就並進最右邊車道，有時候是加速往前衝，會在更短的距離並進去。這會不會給人帶來驚嚇或者不太信任的感覺？
李力耘：我想說這不就是“端味”的一個體現，首先人開車可以用一些宏觀的語言來描述，但是它很難具體到去精確操控或者特意去描述某一個場景一定要怎麼辦，因爲場景太多了。從我們的分享來看，以前在規則的時代，可能規則寫的很死板，就是傾向於去左邊超車，但現在看一看人的駕駛習慣裡，很多良好的駕駛習慣也是可以從右邊超車的，只要這總體是一個安全的、可控的、舒適的、正確的行爲，我們都會一定程度容忍它，當然我們會有很強的仿真和打分的體系，會對比較異常的行爲做出禁止。
袁婷婷：補充一個關於智駕規則的小例子，假設你開的車每次過了一個路口，在固定路口過完就選擇左移車道，或者在上下匝口在固定的點位做變道，那麼大概率應該是規則寫的。所以在這個版本里面大家體現的不一致性，當然有很多能讓車主安心的地方我們沒有做好，需要認真對待，去提升技術。
問：AI天璣5.4.0版本基本上和特斯拉的FSD差不多，小鵬什麼時候可以超越它？
李力耘：FSD開放的那一天，對整個智駕的普及會是一個特別好的事情。在我們去美國的時間裡，婷婷和我都開過FSD，美國的路況環境和中國非常不一樣，但我們是非常懂中國道路結構和中國駕駛習慣的智能駕駛，有信心在體驗上、在能力上不會輸任何車企，真正做到領先。
袁婷婷：在北美測FSD12.5的時候，我已經挑了舊金山最最繁忙的那一個路況在測，但那裡的路程難度和廣州的難度係數是完全不一樣的，小鵬總部邊上有個地方，自行車也會騎到高架上，其實我們是在一個非常高年級的考場上，在考一份難度非常大的考卷，會讓我們變得更好。
問：天璣5.4.0當下或者什麼時候會在歐洲和全球都能用？
於桐：今年小鵬企業戰略裡會把全球化當做非常重要的一塊去佈局，在我們看到第一個有了端到端大模型以後，使得在面向全球化不同的路況有了更加普適或者更好的解決方案，但全球化不僅僅有技術層面，還有文化、隱私、用戶體驗、多語言，甚至包括續航、充電等等方面，都是會有巨大的行爲習慣的切換，所以小鵬公司會面向全球化做整個體系的佈局，全球化戰略也會在11月6日的活動上跟大家展開分享。
▲ 小鵬汽車智能體驗負責人於桐。圖 / 小鵬汽車官方
問：現在端到端的模型是不是單一的模型？
李力耘：小鵬一直強調我們車上的網絡，如果從神經網絡技術的角度來說就是一個One piece的網絡，但是這不代表我們一定要一股腦、一次性把它訓出來。整個端到端也是有一個過程，即使是一張網絡，我們也包括了預訓練、分訓和聯合訓練的過程。這對用戶既是更適應算力的部署，也是對一些中間結果能做一些輸出和管控，也是對安全的一個保障。
友商華爲也是通過這種類似感知網絡、規劃網絡和本能安全網絡這樣的有機組合，這是逐步發展的過程，包含着車端算力以及數據、能力逐步發展的過程，雖然我們堅定地說我們是一個One piece的網絡，但是我也想強調我們的網絡是與預訓練、聯合訓練在一起的。
問：端到端特別是純視覺的方案，無論是傳感器還是深度學習的數據都是在無限地接近人類，但是以後要想超越人類駕駛員，是不是還是要靠激光雷達，這樣感知範圍更廣的傳感器才行？
李力耘：未來實現更高階的智駕本質並不是在激光雷達或者其他主動傳感器上，我覺得大家的關注點偏了。激光也有激光的問題，核心還是算力和數據的增加，無論是駕齡或者駕駛里程多長的老司機，可能也不能覆蓋中國每一個城市，也無法跑完每一寸土地的道路，但是AI可以。
AI可能有足夠大的算力和容量去收集每一寸道路上的駕駛數據，每一點駕駛習慣，我們認爲端到端大模型一定是實現未來真正自動駕駛和無人駕駛的必經之路。
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