24小时咨询热线： 4006666666 抱负轿车郎咸朋：未来没有10亿美元赢利，玩不起自动驾驶｜36氪专访
发布时间：2025-05-17 点此：183次
采访｜李勤 李安琪
文 | 李安琪
修正 | 李勤
6月上旬，重庆轿车论坛讲演前一天，抱负轿车CEO李想暂时换掉了讲演稿。团队原本为他预备的是人工智能论题，但李想更想聊的是主动驾驭。
李想在会上谈到，未来主动驾驭将像人相同，具有快速反应才干，与处理杂乱作业的逻辑推理才干。抱负找到的答案是：端到端+VLM视觉言语模型——这也是当下智能驾驭职业最火的论题。
一个月后，抱负轿车智驾团队详细发布了“端到端+VLM”计划，不同于国内同行的“分段式端到端”，抱负的计划更挨近特斯拉，被称之为“One Model”，一张大网。
在外界印象中，抱负的智驾一向是追逐者的状况。上一年职业剧烈的开城大战中，抱负为了追击职业节奏，开端频频改动路途：从依靠高精地图，到轻地图（NPN特征网络），再到去掉高精地图。
抱负轿车智能驾驭研制副总裁郎咸朋和智能驾驭技能研制担任人贾鹏近来接受了36氪访谈，回忆这段追逐之旅，郎咸朋总结，“中心原则便是能不能找到问题的本质，然后下决心、快速纠偏。”
挑选“端到端”技能路途，也是这个原则的连续。郎咸朋说，曩昔的智驾计划，不论是轻图仍是无图，底层技能架构都是“有图”，依照既有的“感知到规控流程”作业，上游感知信息有损，下流规控就要不断地补防缝隙，“这需求许多的人力和资源”。
当然，资源投入依然是非有必要问题，中心难题是，“根据规矩的智驾体会有上限，永久做不到拟人。”
“端到端+VLM+国际模型”，是抱负找到的最佳人工智能落地范式。
简略来说，抱负的端到端计划，取消了原本智驾系统的感知、猜测、规划操控等相互独立、依靠人工规矩的多个模块，将其兼并成为一个大神经网络。“输入传感器数据，输出规划轨道。”郎咸朋总结道。
VLM视觉言语模型，为端到端供给了一个相似于ChatGPT的外挂。端到端的问题是“给它什么样的数据，它就有什么样的行为”，VLM视觉言语模型具有的认知国际、逻辑推理才干。杂乱场景下端到端能够实时向VLM发问，后者给出相关驾驭主张。
国际模型则是一个巨大错题本，能够经过重建+出产的方法生成模仿数据，加上抱负之前堆集的实在事例，构成“真题+模仿题”，以来检测端到端模型。模型经过检验取得高分后，才干推给用户。
在抱负内部，这三大模型别离被称作系统1、系统2和系统3。系统1对应人脑中的即时考虑形式，系统2对应人脑中的逻辑考虑，而系统3则是一个考试模型，担任检验系统1和系统2的练习学习效果。
端到端智能驾驭技能由特斯拉建议。2023 年 8 月，马斯克就在直播中展现过根据端到端的FSD v12版别才干，现在FSD现已迭代至 v12.5版别。但与特斯拉不同的是，在端到端、国际模型之外，抱负还引入了VLM大言语模型才干。
贾鹏向36氪解说，他在美国东海岸和西海岸各花了一周时刻测验特斯拉的FSD，发现即便是“端到端”也有上限。在路况杂乱的美国东海岸，像纽约、波士顿，特斯拉的接收率显着提高，“HW3.0上能跑的端到端模型参数量不会特别大，模型容量也有天然的上限。”
而VLM被抱负规划的人物，便是提高“端到端”的上限，其能够学习坑洼路面、校园，担任施工、环岛等作业，在要害时刻，给端到端系统供给决议计划。
郎咸朋和贾鹏都以为，VLM是抱负这套智驾系统更大的变量。由于VLM的参数现已到达22亿，呼应时刻是300毫秒，假如具有更大算力的芯片，VLM可布置的参数量将到达百亿级，是通向高档主动驾驭L3/L4的最佳途径。
“VLM自身也在跟从大言语模型技能发展，参数量终究能到多大，还没有人能答复。”贾鹏说。
不难发现，数据驱动、视觉言语大模型等特色，决议了智能驾驭职业现已参加到OpenAI、微软、特斯拉等公司建议的算力游戏中。
郎咸朋没有讳言，真到了这一步，咱们比的便是数据的数量与质量，以及算力储藏。高质量数据是以必定的数据规划为条件；支撑L4模型的练习，大约需求几十EFLOPS的算力。
“没有10个亿美金的净赢利的公司，都玩不起将来的主动驾驭。”郎咸朋直言。
现在抱负轿车云端算力为4.5EFLOPS，快速缩小了和头部公司华为的距离。据36氪轿车了解，近期抱负许多扫货英伟达的云端芯片，“渠道商手里有的卡根本都买了”。
CEO李想自己也观察了这场比赛的走势：用资源加智能技能杠杆，甩掉同行。他常常主动问郎咸朋，“算力资源够不可？不可让谢炎（抱负CTO）再给弄点。”
“咱们车也有，钱也比别人多，十分有时机在这条路上，拉大和对方的距离。”李想说。财报显现，到本年一季度，抱负轿车现金储藏挨近990亿元。
抱负从内部数据看到，智驾的商业闭环现已初有痕迹。7月初，抱负开端向智驾Max版用户交给“全国都能开”的6.0智驾版别，郎咸朋发现，抱负Max车型占比快速超过了50%，“每个月都有10%以上的增加，假如2%-3%能够了解为正常颤动，但10%以上便是有用增加。”
郎咸朋也清楚，尽管L4主动驾驭的前景开端明晰，但它的完成途径没有变，“咱们要赶忙帮公司卖车，卖出车才有钱买卡练习智驾。”
假如智驾是未来轿车战场的胜负手，它显然是更严酷的资源游戏。抱负从顶层战略到技能预备和资源投入，都做了先手预备，其他人呢？
以下是36氪轿车与抱负智能驾驭研制副总裁郎咸朋、抱负智能驾驭技能研制担任人贾鹏的对话，经修正：
谈智驾上限：不论有图仍是无图，都是同质架构
36氪轿车：内部复盘过吗？怎样从智驾落后状况，快速做到能和华为比照的水平？
郎咸朋：其实和小鹏、蔚来、华为比较，不是说咱们的人多个脑袋，乃至或许还不如人家人多，但咱们要求脚踏实地。有时分我觉得咱们或许没有去找问题的本质，遇到困难都是想现在做的能不能改改，做迭代。
比方有图到无图，图自身便是最大的问题。曾经在图上做了许多作业，会想再挣扎一下，其实是要赶忙投入下一段研制。就看能不能找到本质问题，下决心快速纠偏。
36氪轿车：抱负做到全国无图智驾，有许多版别，你们怎样纠偏？
郎咸朋：上一年上海车展，咱们开端做城市NOA。各家思路差不多，高速路途用高精地图，所以最先看高速计划能不能用到城市，这得去问图商，高德说有城市高精地图，但 20 城左右。咱们说先试试。
但计划和地图的迭代更新是绑定的。其时咱们在望京做，筑路、改道乃至换红绿灯，就要等高德把图迭代一下，才干持续作业。大约上一年6月，咱们决议不做重图了，改用NPN （一种神经先验网络）计划。适当于部分做图，在大路口、环岛等用NPN先验信息，咱们的车去更新特征。
但大城市北上广深车多能够，但小的城市车少，怎样更新？永久在大城市里做吗？用户不会买单的。其时团队仍是犹疑，北上广做得还能够。内部也有声响，要不别做百城，就做个几个一线城市，横竖最早华为也就50 个城市，咱们也不必非得榜首第二。
我说那不可，仍是要快速做一下，仍是想知道，假如真做到比较大范围，NPN方法究竟 O不OK？问题就在这，地图一向会有约束，也有诟病说有些城市只能开两条路。所以痛定思痛，咱们上一年12 月把百城交给了之后，就开端切无图计划。
36氪轿车：无图NOA到端到端，必要性有哪些？
郎咸朋：无图仍是有问题。原本图或许供给一些比较精确的信息，去掉地图先验信息后，对上游感知的要求变得特别高。下流规控这一块，之前信息输入很规矩，现在感知有一些颤动问题和过错之后，也有很大应战。
持续做下去需求许多人力兜底。比方感知有问题，就得给中心的环境模型加许多规矩，后边规控假如有影响就加上规矩补偿。这对团队的人力资源应战很大。华为无图便是这么来的（人力优势），咱们上一年下半年原本也想多弄点人。
但这玩意上限挺显着的，首要悉数规矩都是人拟定，靠工程师规划。特别到后期本年1-2月份，咱们常常改了一个规矩，这个 case 好了，其他 case 就不可了。相互牵连太大，无穷无尽。
当然投入资源仍是非有必要的，最要害的，根据规矩的体会有上限，永久做不到拟人。所以咱们就又迭代到现在的端到端和VLM。端到端，是榜首次用人工智能做智能驾驭。
36氪轿车：抱负是什么时分开端投入端到端？
郎咸朋：咱们永久有两条线在做，一条明线是量产交给，上一年NPN轻图到无图是明线，端到端是一条暗线，是咱们的预研线。
只不过上一年雁栖湖战略会把它清晰出来了。战略会上，李想说到，主动驾驭是咱们的中心战略，RD（技能研制）要到达重要节点。端到端思路很早就有了，但一向有交给的压力，没有资源去做探究。
36氪轿车：无图推出来没多久或许就要上端到端，这个节奏是怎样考量的？
郎咸朋：年头时分，就跟李想说过这句话，尽管咱们要做端到端，但仍是要做无图。由于无图是端到端的支撑，不做无图，哪来这些数据、经历去切到端到端？
并且有必要先上无图，车才好卖，不然拿什么去和华为竞赛？现在上了无图，便是给端到端争取时刻，一起让产品力有必定提高，协助卖车。
36氪轿车：一路纠偏过来，你们一向在否定自己的计划，从向上办理视点会不会有压力？
郎咸朋：没有，榜首，我的职责是带着咱们去完成主动驾驭；第二，抱负安排有自己的方法论或许流程，比方说做正确但不简单的事，听起来像废话，但很要害。
李想必定不会说，郎博怎样否定了之前做的东西。咱们和他讲清楚为什么要做这个事，咱们要在AI战略上制胜，找到了一个双系统范式，他立刻了解了。他只会说，端到端太好了，得赶忙做。
人工智能要的便是算力和数据。李想常常过来问我，郎博你算力够不可？不可让谢炎那儿再给你弄点。
李想说，咱们车也有，钱也比别人多，十分有时机在这条路上，拉大和对方的距离。所以别做这缝缝补补的事，赶忙去做后边的AI。
谈智驾未来：端到端+VLM是人工智能最佳范式
36氪：有些公司没做过无图，以为端到端是个换道超车的时机，这事树立吗？
郎咸朋：说对了一半。端到端的确能够换道，不论有图、NPN、无图，计划中心是同质的。把地图拿掉，感知增强，把小模块堆成几个大模型，用同一个计划一点点演进。
但端到端不相同。它榜首次用人工智能的方法来做主动驾驭。用 One Model 做端到端后，输入只要数据，输出是轨道，中心模块都融入到一个模型里面。
整个研制流程系统彻底不相同。传统的产品研制形式，驱动力来自于需求规划或许问题反应。这个场景下不可，有 bug 之后，经过一些人工规划迭代、验证。
端到端便是一个黑盒子，它具有什么才干，彻底取决于给他什么样的数据。咱们现在挑选的是老司机数据，假如数据欠好，出来的模型就欠好。进去的是废物，出来的也是废物。它是一个数据流通的练习进程。之前是产品功用研制进程，现在是才干提高进程。
所以经过端到端换道没问题，可是想超车，条件得有数据、练习算力。假如没有这两个条件，说句实话，模型咱们都有，自身不会差太多。哪怕再好的模型，没有数据和算力，便是一堆参数罢了。
36氪：抱负有许多数据堆集，但何小鹏最近提出观念，说数据多不等于能做到主动驾驭，你怎样看？
郎咸朋：咱们的练习数据是clips，里面包含了司机开车几十秒的完好数据，有视觉传感器，其时车辆状况信息，油门、刹车这些操作数据。
但数据有必要高质量才有用。什么叫高质量？咱们跟产品和车辆的片面功用点评团队，一起界说了一个叫“人类高质量司机”规范。有些司机天天开车，技能十分高，假如总是急加快、减速，老是开出AEB或许急打方向盘的，或许都不可。
依照这些规范，咱们80万车主只要 3% 是“人类高质量司机”，加上此前堆集的高质量数据，终究构成了几百万clips，都是精华。何小鹏说的没错，的确需求高质量数据，但数据质量是以数据的必定规划为条件。
36氪轿车：端到端之后，数据东西系统需求跟着晋级吗？
郎咸朋：东西链产生十分大改动。之前是产品功用研制进程，比方用户接收，数据传回来，人工剖析问题，然后修正代码、实车评测、上线发布，这个进程数据闭环现已十分高效了。但也要好几天时刻，并且有许多人力参加，还或许测验越多，问题越多，需求修正的人越多。
现在的流程是，假定有个车主接收，数据回来后，会主动用国际模型生成相似场景，变成错题库。还要看看错题库里有没有相似数据，没有的话，就到已有数据库里再发掘一下，联合练习。
练习出新的模型后，模型再回到国际模型考试系统里面，考试两次。榜首次是方才的错题做对了没有，第2次是一套测验才干真题。假如两次都没问题，这个模型就出来了。极致一点的话，中心环节没有任何人，是一个很主动化的闭环进程。
36氪轿车：端到端是黑盒练习进程，要加许多代码来兜底，能判别出兜底作业量多大吗？
郎咸朋：很少，有图版别咱们的代码量大约200万行，无图是120万，端到端总共才20万，只要原本的10%。
操控这块的确用到一些兜底规矩。由于端到端输入传感器数据，实践输出规划轨道，但或许是有问题，所以咱们会有一些暴力规矩，防止呈现一些反常操控行为，比方方向盘打了180度。
36氪轿车：马斯克说代码删了30万行，你们好像更急进，后边推送之后假如问题越来越多，代码还会再加回来吗？
郎咸朋：我觉得或许不会太大改动。首要是咱们有不断迭代自己的才干。
36氪轿车：抱负内部一向有量产和预研两条线，端到端从预研变成量产，现在的预研是什么？
郎咸朋：L4。这要回到咱们对人工智能的了解。咱们发现，假如想完成实在的主动驾驭，跟现在的做法是不大相同。
端到端是，给它什么样的数据，就有什么样的行为。假如没有给过相似数据，就不会应对。但人不是，比方我在北京开车，去美国也能开。假如真走到主动驾驭，系统必定也要像人相同了解作业，具有推理才干。
咱们研讨了一下人的大脑是怎样作业和考虑的，上一年八九月，贾鹏和詹锟他们就看到了双系统理论，这是很好的人类思想结构。假定人工智能是双系统，系统1有快速呼应的才干，系统2便是逻辑考虑才干，遇到不知道作业能够很好处理。
这都是道的部分，理论层面的东西。落到主动驾驭，端到端模型是系统1，系统2是VLM视觉言语模型。这是物理国际完成人工智能的最佳计划。
那怎样衡量系统1和系统2的才干？咱们还有个国际模型，内部其实叫系统3，关于国际模型咱们的用法十分清楚，便是用来检测系统1和系统2，它是个考官。
咱们有真题库，便是人正常驾驭的实在数据。而国际模型是个生成式模型，能够经过已有数据，触类旁通生成另一些题。当一个模型练习出来，就做一遍真题，然后再做几套模仿题，看看考多少分。每一个模型都会有分数，分数越高，便是更强壮才干的模型。
36氪轿车：什么状况下会触发系统2？
郎咸朋：系统1、2系统永久在作业。假如有些系统比较杂乱，系统1或许不太好辨认，比方立交桥，水坑、刚施工的水泥地，系统2在这种场景里都会起效果，它仅仅作业频率会低一点，比方3-4赫兹，系统1或许以十几赫兹高频在跑。相似GPT相同，系统1会一向去问系统2问题，遇到这种场景应该怎样做。
36氪轿车：系统2 VLM自身有才干鸿沟吗？
郎咸朋：能够把它作为一个大言语模型，有些大言语模型或许数学好，有些代码好，有不相同的才干。咱们侧重把驾驭相关法规，科目1-4的教育视频、教材都给它，咱们的VLM其实是偏驾驭科的大言语模型。
短期内，有些常识它的确还没有，但跟着闭环越转越快，它的才干上限会越来越高。端到端现在参数只要3亿多，VLM系统参数都22亿了。
36氪轿车：所以智驾今后更大的变量是系统2？
郎咸朋：底层的支撑是系统1，但再往后走的时分，包含走到L3\L4级主动驾驭，有必要要有很强壮的系统2才干，现在22亿参数或许也不可，还得往上加。
贾鹏：系统2首要仍是侧重杂乱的场景，22亿参数的呼应时刻是300毫米，困难场景下，这个推理时刻是OK的。但系统1必定是不可，需求几十毫秒左右。
36氪轿车：模型参数会有上限吗？比方80亿？对芯片算力的大约要求是多少？
贾鹏：就跟大言语模型相同，到多大参数，现在没有人能答复。
郎咸朋：咱们现在又有道又有术，系统1加系统2是个很好的人工智能范式，但详细怎样完成，还需求咱们再渐渐探究。
36氪轿车：分段式端到端假如要进化到 One Model，要推倒重来吗？
贾鹏：应战挺大的，咱们的无图适当所以分段式，就两个模型。但榜首，技能应战比较大，由于传统那套全没了，怎样把模型训到效果好？第二是人的应战，感知和规控两拨不同布景的人，怎样在一起把模型做出来？
咱们团队也是挺挣扎、折腾的。到了端到端，许多人的人物或许就变了。曾经做工程的人，或许去界说数据、界说场景。转化自己的人物，应战仍是挺大的。
谈商业闭环：没有10亿美金玩不起主动驾驭
36氪轿车：听起来感觉经费在焚烧，你们计划对端到端投入多少？
郎咸朋：必定，现在是10亿人民币，将来主动驾驭模型的练习或许需求10亿美金，还不包含其他的，便是买卡、电费、人才这些。没有10个亿美金的净赢利的公司都玩不起。
36氪轿车：端到端或许是轿车职业的分水岭技能，从商业闭环视点，智驾的商业体现怎样？
郎咸朋：从6.0版别开端，也就曩昔1-2个月，咱们的AD Max占比现已超过了50%，每个月都有10%以上的增加，假如2%-3%能够了解为正常颤动，但10%以上便是有用增加。在北上广深，咱们智驾车型份额现已到70%了。L9车型AD MAX定单达75%，L8是55%，L7是65%。
贾鹏：L6也有22%。对年轻人购车来说，智驾现已是一个很重要的要素了。用过智驾后，很难再回到原本的状况。
郎咸朋：现在高速NOA咱们的认可度现已很好了，城市NOA仍是十分早的阶段。很大程度上城市产品力还不可好，哪怕无图也到天花板了，跟人类开车的舒适度比较不是特别好。端到端之后，悉数都会产生改动，某些体现跟人仍是挺挨近的。
跟着数据和算力的弥补，端到端架构衍生出来的城市智驾，很或许到达高速上的驾驭体会。到了这种阶段，对用户购车是有很大协助的。
36氪轿车：智驾商业价值越来越显着，但抱负智驾功用一向免费，会不会从头评论战略，让商业价值更杰出一些？
郎咸朋：许多人买抱负是为了冰箱彩电大沙发，但将来也或许为了智驾买抱负，这就足以表正确驾商业价值了。Max和Pro版别真的差3万块钱。
至于软件收费，假如到了L4等级，真的做的特别牛，幻想一下能帮用户去校园门口接一下孩子，你愿意为这个服务付费吗？跟着才干提高，有些附加的商业形式会出来，但条件必定是智驾才干有极大提高。
36氪轿车：小鹏说到未来18个月做到相似谷歌Waymo的体会，你们会有这样的时刻表吗？
郎咸朋：假如数据和商业能支撑方针的话，是能够的。咱们内部盘算了一下，先不说L3\L4，想支撑VLM和端到端的练习，大约需求几十EFLOPS云端算力。
小鹏是2.51 EFLOPS，抱负是4.5 EFLOPS，至少需求10 EFLOPS以上算力才或许做到，也便是每年大约10个亿美金，60亿人民币。假如每年能烧的起，能够玩。
36氪轿车：除了算力，依照现在的技能架构往后走，智驾团队一年会均匀需求多大投入？
郎咸朋：费用大头便是练习芯片，数据存储和流量这些，一年至少10~20个亿美金。可是再往后走，特别是国际模型，终极方针是复原整个实在物理国际。这自身也需求练习，需求许多算力资源。
要说上限是多少，我现在幻想不出来，至少比10EFLOPS还要更多，马斯克说要上百EFLOPS，咱们以为这不是在瞎说。
36氪轿车：车企现在仍是制造业的赢利模型，本年还有价格战，赢利会受影响，车企来做科技公司做的作业更适宜吗？
郎咸朋：谁能拿到高质量数据，谁能有满足练习算力，谁就能搞好大模型。人才或许不必那么多，但相对应的人才得有，这三个都具有的，除了抱负、华为、特斯拉之外还有谁？我想不出来。
咱们现在的主意是赶忙帮公司卖车，卖出车才有钱买卡练习智驾。
智能驾驭越往后做，距离会越来越大。之前有图无图，咱们都在做一个能看到天花板的东西。再往后打破，就得加上AI，咱们比的便是数据和算力。解决不了就只能在上一个维度卷，咱们会跨到下一个维度去吃数据盈利。
36氪轿车：智驾技能改动这么敏捷，投入这么大，怎样让李想对智驾坚持感知？
郎咸朋：他随时会找我和贾教师去聊。从上一年9月份开端，咱们有一个人工智能专题周会，结合公司悉数跟AI相关的人，包含智能空间、基建、练习渠道的人。李想对人工智能的了解仍是十分到位的。
他也有一些其他的资源，知道比较多人，跟陆奇、Kimi CEO杨植麟、地平线余凯等人都有聊。他既了解了AI的中心精华，本质技能，还能用一些比较浅显的话表达出来。
36氪轿车：端到端模型规划需求多少人力？未来智驾团队均匀的规划大约多少人？
贾鹏：或许不需求太多，特斯拉其实实在精英的做模型的人很少，视觉团队总共就20个人。这其实能够反推，比方有了OrinX芯片，模型自身跑12-15赫兹，根本就确认了模型参数量有多大，大约用什么样的模型结构去练习，或许几个人就能够大约界说出来了。
郎咸朋：特斯拉比较极致，软件算法团队200多人，但它只做一个芯片和少量几个车型。咱们现在做不到他那么极致，但仍是会比他多几倍。由于咱们芯片渠道不太相同，咱们车型也多，尽管不是用人特别多，但每个当地多少得有点人。
36氪轿车：云端算力未来是个很大投入，有没有考虑国产芯片代替？切换起来会有困难吗？
贾鹏：车端最早现已用了地平线的J3和J5。云端在试一些国产的，但现在最大的难点是他们生态没有那么好。英伟达CUDA生态实在太无敌了，换个生态便是适配起来十分费事。现在仍是想以功率为先，一起重视国内的发展，现已开端有沟通和试用了。
36氪轿车：自主研制的智驾芯片出来之后，跟端到端的结合会有什么效果？
贾鹏：软硬结合必定效果会更好，特斯拉现已打出样来了。人家便是芯片更廉价，算力更高，对 AD的支撑也更好，人家在FSD V12.5 上想把参数扩展 5 倍就扩展了。这个的确是有很大优势的。
郎咸朋：条件仍是 L3 和 L4 算法得确认下来。
36氪轿车：L4级主动驾驭会有一个时刻点吗？
郎咸朋：便是 3- 5 年吧。咱们先把 L3 交了，L3是 L4 的敲门砖。榜首，能让咱们愈加摸清楚 L4 的算力和数据要求，包含考试系统、数据闭环的根底才干。
第二从产品来说，还要树立跟人的互信联系。由于端到端自身仍是黑盒子，人多少还有些不太信赖系统。那么经过L3产品，能跟人打造好的信赖联系。
36氪轿车：许多AI技能原点都在硅谷，曾经跟从特斯拉，抱负现在也在做前沿探究，怎样确保对技能的判别或嗅觉是精确敏锐的，而不是点错技能树？
郎咸朋：咱们现已有了一个完好系统，L4还得3~5年但现已开端去摸着了，假如点错的话，也是早早点错，还有时机。
中美的人工智能现在的确有割裂，我国人才其实也挺多的，咱们尽量找到最优异的年轻人，像本年咱们招了240多个校招生，都是QS前100（国际大学排名前100名单）的。
谈特斯拉：学习特斯拉、逾越特斯拉
36氪轿车：有人说国内和特斯拉智驾的距离是2年，你们怎样看？
郎咸朋：必定不是。技能计划上咱们不做点评，由于特斯拉这两年没有太说自己的技能计划。从产品体会上看，咱们根本上处于特斯拉上一年刚发布端到端版其他水平。大约是半年左右的距离。
36氪轿车：特斯拉也遇到了一些问题，马斯克说数据变少、反应变少，你们怎样躲避？
郎咸朋：这个是不同的阶段，什么时分遇到就表明咱们进入到下一个阶段了。
贾鹏：特斯拉现在最大的问题是验证，你能够看v12.4（特斯拉FSD的版别号）效果欠好，然后才出了v12.5，参数量扩展 5 倍。我猜是验证这一步，没有做得特别好。模型出来的时分，不知道真到了用户那，效果究竟咋样。
这便是咱们着重国际模型的原因。咱们吸取了这些经验，必定要提早把验证做好。不然全国悉数路途包含园区小区内，模型怎样验证？
假如看特斯拉2022 年 AI Day，仍是很传统仿真， scalability（可扩展性） 太差了，支撑不了在在北美悉数敞开。这一点上，的确是咱们从特斯拉得到的一些经验。所以咱们花那么大力气去做国际模型。
36氪轿车：端到端计划搭建进程傍边，有没有哪些让你们觉得挺难的？比方数据东西链？
贾鹏：数据这套东西2019 年就开端建了，至少在我国是做得最好的。数据、练习其实都是惯例，都是有范式能够遵从。现在来看，验证是应战最大的。
另一个是 VLM 自身，它逐步发挥出更大效果。或许一开端的时分，只要5% 的状况在用，但后边或许端到端遇到上限，剩余的产品体会就靠 VLM去迭代了，这是将来的应战。
这也是跟特斯拉不同的点。咱们做VLM和国际模型这两点，也是由于看到特斯拉的问题。v12.4 验证有问题，咱们之前在北美开了两次，每次大约一周左右，西海岸和东海岸都去开过。显着发现它在西海岸很好，东海岸就很差。波士顿、纽约就不怎样样，由于这两个城市比西海岸杂乱许多。
在东海岸，特斯拉均匀接收率挺高，或许端到端的一些上限就在这儿。所以咱们做VLM，就想把这个天花板给打破。VLM 上限十分高，有或许经过这套途径逾越它（特斯拉）。
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