车企辅助驾驶加速AI化转型：小鹏与理想的参数竞赛与技术路径

汽车行业的辅助驾驶系统正在快速向人工智能领域迈进。一个明显的标志是，领先的新兴车企在车端部署的辅助驾驶模型，其参数规模已经逼近许多通用AI大模型的水平。

据36氪汽车了解，小鹏汽车即将在车端搭载的大模型，参数至少达到70亿级别；另一家头部新势力理想汽车，待其自研的辅助驾驶芯片明年投入使用后，车端大模型参数也将提升至70亿级。

这样的参数量级已接近AI大模型的普遍标准。

小鹏、理想的AI布局

小鹏的车端大模型，源自内部正在开发的云端大模型——“小鹏世界基座大模型”，通过蒸馏技术提取而来。这种做法主要是为了解决车载芯片在算力、存储和内存带宽上的限制，避免无法直接在车端运行大模型的问题。

2024年下半年，小鹏汽车开始深入云端大模型领域。目前，小鹏正在研发一个以720亿参数为基础的超大规模自动驾驶大模型，即“小鹏世界基座模型”，计划在下个月的AI科技日上正式亮相。

小鹏在今年4月的AI技术分享会上介绍，这个云端大模型以大型语言模型（LLM）为核心架构，利用海量多模态驾驶数据训练，具备视觉理解、链式推理和动作生成能力。小鹏在云端完成模型训练后，会“取其精华”，将蒸馏出的精简模型部署到车端。

这种方法借鉴了DeepSeek曾使用的知识蒸馏路线，本质上是对模型进行压缩。

为了确保蒸馏后的大模型顺利上车，小鹏在硬件和研发资源方面做了充分准备。

在硬件层面，从2020年开始，小鹏就启动了“图灵”AI辅助驾驶芯片的自研项目，今年6月，这款芯片正式量产上市，首发搭载于2025款小鹏G7。

这款芯片是小鹏专为AI需求和端到端大模型设计的，AI算力约为700Tops，与英伟达最新的AI芯片Thor接近，最高能处理300亿参数的大模型。

除了硬件准备，今年8月初，小鹏汽车召开了一场自动驾驶中心动员会，由何小鹏亲自主持。会议上，何小鹏提出将所有AI资源集中到基座模型团队，全力支持这个70亿参数的世界基座模型上车。

较早实现大模型上车的理想汽车，同样没有放松对AI浪潮的追逐。

理想汽车CEO李想在今年二季度财报电话会议上表示，当前理想的车端大模型参数量是40多亿，较之前的端到端模型提升超过10倍；36氪汽车从多位产业人士处获悉，明年理想自研的辅助驾驶芯片上车后，部署在车端的VLA模型参数也将达到70多亿。

最初，理想实现大模型上车的方式是在车上部署了一个参数量较少、运行速度较慢的小型VLM大模型。

去年10月，理想推出了基于端到端和VLM的辅助驾驶方案。在这套方案中，端到端是快系统，VLM是慢系统，两个系统协同工作。

这套方案被部署在双Orin X控制器上，每颗Orin芯片单独服务一个模型。

在这样的配置下，端到端系统扮演主驾驶角色，负责开车决策，而VLM模型只能起到副驾驶辅助看路的作用，难以发挥大模型的全部潜力。

但比起端到端技术，当下的理想汽车更倾向于拥抱VLA模型。截至目前，理想已向所有AD MAX车型用户推送了VLA司机大模型。

VLA模型最早由谷歌AI公司Deepmind推出，随后成为具身智能领域的主流技术框架。由于VLA模型拥有完整的脑系统，具备语言和思维链推理能力，既能感知环境，也能理解并执行动作，符合人类行为逻辑，因此这项技术被理想、小鹏等车企应用于辅助驾驶领域。

为了推动明年更大参数的VLA模型上车，理想今年在组织架构上做出了重大调整：今年5月，理想原端到端负责人夏中谱离职；上个月，理想又将辅助驾驶团队拆分为11个二级部门，以更扁平的组织结构加速AI大模型研发。

在小鹏和理想之外，华为的WEWA架构通过云端的世界引擎调教车端的世界模型；蔚来也在车端部署了世界大模型。

人工智能似乎正在重新定义车企的辅助驾驶体系。

AI大模型≠更优的辅助驾驶表现

而另一方面，行业公认在辅助驾驶领域领先的特斯拉，却凭借端到端技术实现了区域Robotaxi；地平线、Momenta等辅助驾驶供应商，同样通过端到端技术取得了优异的辅助驾驶表现。

反观一些执着于AI叙事的车企，其辅助驾驶表现已被快速追赶，甚至部分车控体验已经被超越。

这意味着，特斯拉、Momenta等企业用更少的车端模型参数量，实现了更好的效果。

从某种意义上说，这或许表明AI模型参数量级与辅助驾驶效果之间并无必然联系。

端到端技术强调模仿人类驾驶行为，而大模型的优势在于逻辑推理能力，强调像人一样思考。但辅助驾驶技术的核心在于空间感知，大模型的逻辑推理能力只在少数场景下才有用武之地。

因此，如果车企尚未优化好端到端体验，就盲目追求参数更大的模型，会导致大部分车端算力资源向大语言推理倾斜，仅剩少量资源用于空间感知，反而可能造成辅助驾驶体验倒退。

那么企业对大模型趋之若鹜，背后的驱动力何在？

一方面，车企的业务边界正在扩展，部分车企不仅想造车，还意图涉足具身智能领域。其中理想汽车较为典型。

去年年底的理想AI Talk活动直播间中，李想本人将理想汽车重新定义为一家人工智能企业，虽继续造车，但会把汽车作为人工智能时代的空间机器人，视作理想人工智能的应用场景。

而这家企业目前推崇的VLA，正是具身智能领域的主流技术框架。

再如小鹏，它不仅是VLA阵营的一员，而且按照计划，图灵AI芯片未来不仅用于汽车，还将应用于AI机器人和飞行汽车。可见小鹏有意将辅助驾驶积累的能力迁移至飞行汽车与具身智能。

另一方面，车企对AI大模型的追逐与宣传，或许也带有营销考量。

近来，Chat-GPT的表现让AI大模型获得巨大破圈效应，这类似此前Tesla V12在北美大范围推送后，端到端成为辅助驾驶领域的营销热词。

如今，车企纷纷将AI大模型融入车端辅助驾驶系统，这固然有技术原因，但在某种程度上，也可能是企业抢占舆论高地的一种营销方式。

但无论出于何种目的，提升辅助驾驶体验才是车企当前的第一要务。偏离这一目标的AI叙事，多少有些舍本逐末。优化基于端到端的辅助驾驶体验，或许是眼下车企纠偏的最佳路径。

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