小鹏在CVPR 2025首度披露720亿参数世界基座模型及自动驾驶扩展法则实证_老虎社区_美港股上老虎

小鹏在CVPR 2025首度披露720亿参数世界基座模型及自动驾驶扩展法则实证

DoNews03-05

6月14日，全球计算机视觉顶会CVPR 2025在美国纳什维尔落幕。本届大会共收到13,008篇论文投稿，录取率22.1%，其中96篇获口头报告（Oral）资格，占比3.3%。3D视觉与“世界模型”成为两大技术焦点，华人学者在最佳论文、奖项与提名中表现突出。学术界与产业界边界持续模糊，Meta、Google、NVIDIA等企业深度参与。在自动驾驶分论坛（WAD）上，小鹏汽车世界基座模型负责人刘先明...

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2025在美国纳什维尔落幕。本届大会共收到13,008篇论文投稿，录取率22.1%，其中96篇获口头报告（Oral）资格，占比3.3%。3D视觉与“世界模型”成为两大技术焦点，华人学者在最佳论文、奖项与提名中表现突出。学术界与产业界边界持续模糊，Meta、Google、NVIDIA等企业深度参与。在自动驾驶分论坛（WAD）上，小鹏汽车世界基座模型负责人刘先明...</p>\n\n<a href=\"http://gu.qq.com/resources/shy/news/detail-v2/index.html#/?id=nesSN20260305152118a6a58a29&s=b\">网页链接</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","isBrief":false,"type":0,"news_type":1,"symbol":"BK1539","symbol_name":"汽车股","start_time":0,"source_url":"http://gu.qq.com/resources/shy/news/detail-v2/index.html#/?id=nesSN20260305152118a6a58a29&s=b","article_id":"2617519685","we_media_id":null,"thumbnails":[],"rights":{"source":"tencent","url":"http://gu.qq.com/resources/shy/news/detail-v2/index.html#/?id=nesSN20260305152118a6a58a29&s=b","rn_cache_url":null,"customStyle":"body{padding-top:10px;}#news_title{font-weight:bold;#titleStyle#;}#news_description span{font-size:12px;#descriptionStyle#;}.footer-note{#statement#}","selectors":".mod-LoadTzbdNews, 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Law）在自动驾驶领域的首次系统性验证；“云端基座模型+强化学习”方法论；经DeepSeek验证的“知识蒸馏”路径；以及VLA（Visual-Language-Action）模型在自研芯片上的高效部署实践。小鹏将自动驾驶软件演进划分为三个阶段：规则驱动的“软件1.0”、模型逐步替代软件的“软件2.0”，以及当前全面投入的“软件3.0”——核心特征为“用模型生产模型”。其实践路径为：先在云端不计成本构建高能力“驾驶大脑”，再通过技术手段蒸馏至车端运行。该基座模型参数规模达720亿（72B），为行业主流VLA模型的35倍以上。支撑该模型的是算力达10EFLOPS、配备上万张GPU卡的智算集群，以及专为训练优化的数据传输架构，使训练速度提升5倍。其“数据引擎”依托量产车队，累计处理超5000万段30秒视频片段，总训练时长超40万小时，平均每日上传数据600TB。数据采集由超100种触发机制驱动，覆盖多样真实场景。小鹏采用“内外双循环系统”实现模型持续进化：内循环包括预训练、监督精调（SFT）、强化学习（RL）及蒸馏部署；外循环指模型车端部署后，持续回传新驾驶数据与用户反馈至云端，用于基座模型再训练。该“数据飞轮”机制为应对长尾场景提供稳定数据保障。小鹏团队通过大规模实验首次公开验证扩展法则在自动驾驶领域的有效性。数据显示，当模型参数量从10亿增至720亿、训练视频片段数从100万增至3000万时，纵向平均位移误差（Long ADE）呈现持续下降趋势，表明轨迹预测精度随模型规模扩大而系统性提升。刘先明表示：“目前为止，我们尚未观察到该趋势出现饱和。”为提升大模型精细操作能力，小鹏采用链式推理（Chain of Thought, CoT）与强化学习（RL）协同策略。CoT训练使模型在关键决策前生成包含环境描述、逻辑分析与动作规划的推理链，增强可解释性与鲁棒性。RL则通过奖励函数、奖励模型与世界模型构成的闭环体系，在虚拟环境中驱动模型试错优化。例如在U型掉头场景中，经RL训练的模型可自主完成减速、平滑绕行等复杂动作。为实现云端大模型向车端落地，小鹏采用知识蒸馏技术，将720亿参数模型能力压缩至适配车端算力的小型版本；部分实车测试中已实现未蒸馏小尺寸模型直接控车，提升驾驶平滑性与安全性。硬件层面，小鹏于6月11日发布G7车型，全球首款L3级AI汽车，首发搭载三颗自研图灵AI芯片。单颗芯片有效算力为英伟达Orin的三倍，三芯协同总算力达2200 TOPS，相当于9颗Orin-X效能；集成自研智驾系统后算力利用率达近100%，最高支持本地实时运行300亿参数大模型。小鹏构建了“云端训练—车端部署、软件定义—硬件优化”的自循环技术路径。其云端工厂具备5天一轮迭代能力，年内训练数据目标将突破2亿clips。整套体系基于真实道路数据、量产验证与工程闭环，未依赖公开数据集或单次采集任务，亦未引入理论假设外的外部验证机制。该实践展示了工业界如何以海量真实数据与扎实工程反哺学术探索，为物理世界AI提供可复现的技术范式。","kind":"news","is_publish_news":true,"is_publish_highlight":false,"is_publish_live":false,"is_publish_wemedia":null,"editions":null,"column":"","sentiment":"1","news_tag":"productRelease","news_rank":0,"isVideo":false,"video":null,"symbols":[],"gpt_button":0,"need_auth":false,"need_login_tip":false,"code":"91000000","status":"200"},"commentList":[],"hasMoreComments":false,"newsSizeData":{"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"favoriteSize":0,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false},"isCrawlerRequest":true}