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IT 之家 12 月 26 日音尘体育游戏app平台，遐想汽车今晚发布"遐想 AI Talk 访谈实录 02 "，遐想汽车董事长兼 CEO 李想、智能驾驶研发副总裁郎咸一又回报了对于智驾方面的部分问题。

IT 之家附"遐想 AI Talk 访谈实录 02 "部分重心内容如下：

张小珺：第一次试驾端到端是什么样的体验？

郎咸一又：我第一次试到这个车，从中关村开到了北京交通大学。开了几公里我就问掌握的贾鹏，这是轨则照旧怎样作念的？怎样我认为开得这样好呢？他说一句轨则都没写，完满是系统按照我们给它的数据我方进修出来的。

我们开车都知谈，若是前边有个车刹停的话，它是要厚重延缓，致使还再抬起少量刹车，有这样特地悠闲的刹车经过。这个经过我们团队在轨则阶段写了很永劫期的代码，都莫得达到一个完全拟东谈主、处理统共场景的进展。

但我第一次试驾端到端，它的纵向就也曾比之前试过统共的都要好的气象，这才用了短短不到 15 天。是以我认为那时候建树了一个信心，便是端到端一定能作念出来。况兼一朝它作念出来，就一定会比目下统共的智能驾驶软件都要好。

张小珺：既然端到端是灵丹仙丹，为什么昨年不上？特斯拉昨年就上了，你昨年在干嘛？

郎咸一又：我们在等，等充足的数据和算力，比及了我们就能上了。

端到端 VLM 大模子其实最终的试验是用东谈主工智能来作念自动驾驶。东谈主工智能的三个要素：算法、数据和算力。这三个要素必须完满都备。我们是本年是准备好了，是以我们能作念这个事情。

遐想 AD Max 车型的销量，昨年起来了之后到本年头（高质地进修）数据量达到 10 亿（公里）傍边畛域，这是一个基础。第二是算力基础，本年头我们算力也到了 5EFLOPS。再加上第三步，便是端到端的一些预研也有一定摒弃，是以到本年头是天时地利东谈主和，不错作念这个事情了，昨年我们还在补课的一个经过。

张小珺：为什么好多企业的端到端是两个模子，而不是 One Model？

郎咸一又：这个是算法和理念的问题。我们要作念端到端时就给我方定了一个盘算，一定要用纯数据驱动的姿色来作念这件事情，而不是聚拢了之前的轨则来作念，是以说它的性能上限会特地高。

张小珺：为什么遐想是端到端 + VLM，不像特斯拉只用端到端？你们对我方的端到端不够自信吗？

郎咸一又：不可这样讲，我们在作念本事决策时充分参考了寰宇上统共的先进决策，但长久无法处理一个问题是，当一套自动驾驶或智能驾驶系统，它责任时若是际遇之前莫得见过的场景，应该若那儿理？我们认为便是端到端 + VLM，便是系统 1 + 系统 2 的姿色，很好地师法东谈主类大脑的责任姿色。

张小珺：特斯拉没灵验激光雷达，你们为什么要用？

李想：好多东谈主不太领略说：为什么要保留激光雷达，照旧为了安全。是不是因为你本事不好？不是，中国和好意思国事不一样的，若是你平常在中国晚上夜路开车，你会看到有尾灯坏了的大货车、致使可能尾灯坏的大货车会径直停在主路上，至少我们今天的录像头，不祥在深夜里莫得色泽下看到的距离，其实唯独 100 米出面。

然而激光雷达，在莫得任何色泽的情况下是不错看到 200 米的。这就不错匡助我们竣工 130 公里 / 小时的 AEB 自动迫切制动。那我认为这个是特地要紧的，因为我们是个面向家庭的车，每个东谈主人命安完满特地的要紧，是以这是我们不时保留激光雷达根底处所。况兼后边的车型仍然会保留。我深信若是马斯克在中国，在深夜里不同的高速开过车，他也会选用把前边的一颗激光雷达保留住来。因为特斯拉对于安全雷同地心疼，仅仅他要在这个环境里来看到。

张小珺：遐想激进的用唯唯独个模子的端到端，其他车企还在用两个模子，为什么？

李想：好多时候可能跟我们有一些比拟好的外脑琢磨，像王兴、陆奇博士，他们会给我们带来好多启发。有一次陆奇博士跟我们讲，你们应该念念考一下东谈主是怎样责任的？我认为这个其时对我们匡助很大。

本年头我还逼着智驾团队去好意思国，他们在不同的城市开 FSD V12。另一方面我们接洽责任也在进行，那时也曾在发端到端 + VLM 的多样接洽论文了。总结以后我认为要么你作念这个，要么我们就不要再作念自动驾驶了。今天你靠这些轨则上来作念的，跟请个供应商作念出来的东西有啥区别？莫得啥区别。

我劝服郎博他们很要紧的少量，我说你们平常处理了一个 Corner Case（极点情况），又出现三个其他的 Corner Case。你们一辈子都在处理 Corner Case，处理不完。

张小珺：全球都说遐想作念智驾是参加最晚最慢的，你怎样看？

郎咸一又：2018 年 1 月我加入遐想时，跟李想盘问过这个问题。什么才是决定最终智能驾驶或自动驾驶竣工的最关键身分？我们其时聊的便是数据。东谈主才不错流动、算法不错普及、算力也特地要紧，然而只消有健康的资金、合理的资金使用亦然能买获取的。

那么最要紧便是数据，数据它是买不到的，必须我方有这样一个特地高质地、畛域特地大的数据，才不错作念好自动驾驶。是以我们要按照节律来作念自动驾驶，刚开动我们要先把车造好、把车卖好，然后蚁集更多的资金、东谈主才和数据，到了一定时间点再多量参加，去达到更好的自动驾驶的效果。其实从目下摒弃上亦然能看出这少量的：我们自动驾驶的节律是特地好的。

张小珺：什么时候遐想意志到，智驾对于卖车是有匡助的？

郎咸一又：从试验进展来看是从本年开动的，本年智能驾驶如实对于销量有特地好的促进作用。我们 2 月 AD Max 的请托量占比只到 20% 傍边，然后到本年下半年跨越 50% 了，这是实打实的事迹。早期全球认为自动驾驶是一个功能，它跟座椅加热莫得大的区别，并莫得处理用户日常出行的悠闲性。直到目下我们用 AI 来作念自动驾驶，端到端 + VLM 确凿自若用户永劫期的驾驶疲钝。当我们能达到概述 MPI（城市 + 高速概述收受里程）100 公里、几百公里时，全球就确凿好意思瞻念为自动驾驶买单了。

张小珺：遐想提倡有监督智能驾驶，跟自动驾驶 L1 到 L5 传统分级有什么区别？

郎咸一又：这内部其实体现我们对自动驾驶研发的念念路别离。之前好多东谈主认为 L3 自动驾驶是 L2 接济驾驶的延续，只消把 L2 接济驾驶的场景越作念越多，总有一天能无尽趋近于 L3，致使可能就不祥作念到 L3。

但在我们看来，L3 或者有监督智能驾驶，它并不是 L2 的延续，而是 L4 或者自动驾驶的先导按序。试验上我们是锚着改日的自动驾驶才能去研发、去成长和迭代的，而不是沿着夙昔一套用 L2 的念念路，去作念目下的自动驾驶。

张小珺：你说自动驾驶是才能、接济驾驶是功能，两者试验区别是什么？

郎咸一又：功能是预设条目，才能是顶住统共条目。你不可能穷尽统共的预设。

功能的话，照旧用上一代的这种软件 1.0 决策来作念自动驾驶。最大的问题是在研发之初，就要明晰地设定统共条目、统共畛域，以及最终笃定性的摒弃。这在自动驾驶里是特地贫困的。

才能的话，是用东谈主工智能的姿色来作念自动驾驶。当我们把自动驾驶当成才能来诱骗，从最试验念念考东谈主是怎样学会开车的。最开动东谈主去驾校学习，掌合手基本驾驶技巧再进修。考完掌合手基本才能之后，算作实习司机一边履行一边普及才能，逐时事成长为老司机。我们系统 1 + 系统 2 的决策，让自动驾驶系统率有这种才能去迭代和成长，跟着数据量的增长，它会逐时事让性能随之普及，这个便是全球平常说的畛域效应。

张小珺：你们考据了自动驾驶的畛域效应吗？

郎咸一又：我们已陶冶证出来了。这不是我们发明的，统共的大模子欺诈都允洽这种规则，也便是说数据畛域和数据质地的增长，会带动性能的增长。况兼性能增长是接近于线性的，这便是我们用大模子最试验的公正。

张小珺：有监督智能驾驶阶段，遐想请托给用户的家具长什么样？

郎咸一又：全场景的、一体化端到端家具。要想竣工存监督智能驾驶，一个前提是竣工车位到车位，也便是处理最前边一百米和最背面一百米。以前智驾是从干谈开动，目下不错从小区车位开动，然后包括园区谈路、停车、城市谈路，还有高速和收费站 ETC 都会沿途买通。

高速城市全场景升级端到端 + VLM，以及改进的 AI 推理可视化的交互，将在近期随 OTA 全量推送给统共的 AD Max 用户。

张小珺：L3 什么时候竣工？

郎咸一又：按照目下的端到端 + VLM 这套体系，才能不时迭代的话，我们是有但愿在 2025 年去竣工 L3 的。

张小珺：濒临李想年头对于智驾的生气，你的作事危急是什么时候撤废的？

郎咸一又：我觉获取目下还没撤废，因为还莫得作念到极致。我们的盘算是本年概述 MPI（城市 + 高速概述收受里程）作念到 100 公里收受一次的才能。这个收受不是安全收受，不是说你要撞车了才收受，是用户认为车开得不允洽体验、不悠闲的收受。到来岁、后年，我们会逐渐普及至 500 公里、致使 1000 公里以上。渐渐让全球对智驾越来越自信、越来越依赖。

张小珺：要竣工这样的盘算，需要储备若干算力和数据？

郎咸一又：要达到 500 公里的概述 MPI（城市 + 高速概述收受里程）体育游戏app平台，预测需要 2000 万 Clips（视频片断）的水平。若是 2000 万 Clips 从不到 5% 的老司机去筛选，这里隐含的数据量，要达到 50 亿公里致使上百亿公里的水平。