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CVPR史上首次！中国车厂主讲AI大模型，自动驾驶也玩Scaling Law?

新智元 · 公众号 · AI · 2025-06-16 14:00

主要观点总结

本文报道了小鹏汽车在CVPR 2025自动驾驶专题研讨会上的表现。该公司展示了其自研的AI大模型技术，实现了自动驾驶的规模化。通过大规模基础模型实现自动驾驶的规模化，为同行带去了工业领域最重磅的实践经验。这是小鹏继2023年之后又一次在CVPR分享自动驾驶前沿成果。

小鹏汽车在CVPR 2025自动驾驶专题研讨会上展示了其自研的AI大模型技术，通过这项技术实现了自动驾驶的规模化。

小鹏汽车的实践案例为同行带去了工业领域最重磅的实践经验，展示了其在这一领域的领先地位。

通过有效算力大于2000 TOPS的L3级算力平台，小鹏汽车展示了强大的算力，使其自动驾驶的AI能力更上一个新台阶。

通过云端大模型训练和强化学习，小鹏汽车解决了自动驾驶的核心难点，即处理那些罕见的、复杂的、事关安全的长尾问题。

小鹏汽车正在用AI重新定义游戏规则，其端到端大模型、强化学习和数据驱动的开发模式，让中国车企在全球AI智驾领域占据一席之地。

，而这也是小鹏继2023年之后又一次在CVPR分享自动驾驶前沿成果。

正当学者们在大洋彼岸的CVPR WAD现场进行思维碰撞时，中国的消费者也在同一天见证了搭载「L3级算力平台」的最新AI汽车——小鹏G7 的亮相。

相比于传统燃油车的电子化和上一代电车中的算力水平，小鹏给出了自己的「L3级算力平台」标准：

有效算力大于2000 TOPS ：堪称汽车里自带一个「移动超算」，作为对比，苹果16 Pro Max搭载的最新A18 Pro的算力为45 TOPS，小鹏G7是其40多倍；
搭载本地部署的「VLA+VLM模型」：视觉与语言深度融合，本地化部署无延时，响应更快，无需担忧网络，面对极端路况更有底气。

这样强大的算力，让小鹏自动驾驶的AI能力更上了一个新台阶。

大家猜猜，下面这些车用了多少行规则代码开成这样？

变道超车

连续变道超车

提前变道，避让施工区；继续通行，遇到从小路汇入主路的大货车，减速应对

直行道上，前方大车切出后，看到临停车，变道绕行；遇到突然横穿马路的电动摩托车，成功避让；左侧忽然有一辆大货车加塞，减速灵活应对

雨天，无保护左转，路况复杂，汽车、二轮车混行，成功避让

答案是——0。

可以看到，在没有任何规则代码托底的情况下，小鹏最新的自动驾驶基座模型已展现出令人惊喜的基础驾车技能，比如丝滑地加减速、变道绕行、转弯掉头、等待红绿灯。

今天的自动驾驶，难点在哪

这些令人惊艳的案例背后，是小鹏团队对于自动驾驶AI的多年艰难攻关。

要理解这个过程，首先我们需要明白的一个问题，就是如今自动驾驶的难点在哪里。

虽然规则时代的自动驾驶模型，也能解决大部分常见的驾驶问题，但无法处理那些罕见的、复杂的、事关安全的长尾问题，也即corner case。而不解决corner case，就不可能走向真正的L3、L4。

也就是说，自动驾驶真正的核心难点，在于处理那些罕见的、复杂的、事关安全的长尾问题。

因为这些问题发生概率极低，就很难有足够数据让模型学习。

那么，是否有可能让模型能像人类一样，基于常识和经验处理长尾问题呢？毕竟，人类学车也并不是遍历所有区域、所有场景。

此时的破局点，就在于让自动驾驶模型从只会模仿学习，做到长出一个「大脑」，处理从未在训练数据中见过的场景。