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小鵬G7:20萬純電搭載2200TOPS算力,大模型本地部署能否引領智駕新潮流?

   時間:2025-06-13 13:04:39 來源:ITBEAR編輯:快訊團隊 IP:北京 發(fā)表評論無障礙通道

小鵬汽車近日在純電產(chǎn)品領域邁出了一大步,其最新款車型搭載了高達2200+TOPS的算力,這一數(shù)字在小鵬之前的市場中幾乎前所未見。然而,這一決策并非毫無爭議。部分觀察家對小鵬使用三顆自研芯片累積算力的做法提出了質(zhì)疑,認為這可能是一種簡單的“堆料”行為,并質(zhì)疑如此高的算力是否真的有必要。

面對這些質(zhì)疑,小鵬在發(fā)布會上已經(jīng)給出了明確的回應。其核心觀點聚焦于“大模型的本地部署”。這一策略包含兩個關鍵點:一是大模型,二是本地部署。

在AI時代,更強大的能力往往依賴于更大的模型。根據(jù)Scaling Law定律,模型的參數(shù)量越大,其效果往往越好。然而,現(xiàn)階段由于車規(guī)級芯片算力的限制,車端部署的模型通常都經(jīng)過輕量化處理,實際部署的模型參數(shù)往往在50億以下。例如,理想的VLA司機大模型規(guī)模為40億參數(shù),尚不能算作真正意義上的“大模型”。而小鵬的自動駕駛云端基座模型則達到了720億參數(shù)的規(guī)模,這才是真正的大模型,但由于算力限制,無法直接在車端部署。

為了解決這一矛盾,小鵬選擇了將大模型部署到車端,為此他們采用了三顆圖靈AI芯片,提供了2200TOPS的算力,最高可以支持300億參數(shù)的模型。從720億到300億參數(shù),或許只需要進行部分結(jié)構(gòu)化剪枝和MoE轉(zhuǎn)換,但從720億到更小的模型,則可能需要更復雜的重構(gòu)過程,性能差距也會相當明顯。

有人可能會問,既然現(xiàn)在是5G時代,為什么不考慮云端大模型呢?這樣可以降低車端的算力需求。然而,對于自動駕駛模型來說,云端部署雖然有其優(yōu)勢,但行車模型對時延和幀數(shù)的要求極高。小鵬的CEO何小鵬提到,VLA模型至少需要達到每秒20幀才能保證足夠的行車能力。這意味著,從感知到數(shù)據(jù)傳輸、云端處理再到結(jié)果回傳,整個過程的總耗時必須在50毫秒以內(nèi)完成,這是云端部署難以實現(xiàn)的。

即使技術解決了延遲通信問題,也難以完全避免網(wǎng)絡波動甚至通訊失效的情況。在這種情況下,車端系統(tǒng)可能會出現(xiàn)降級甚至癱瘓,這不僅會影響用戶體驗的一致性,還會帶來很大的安全風險。另一個需要考慮的因素是全球化。全本地部署、無聯(lián)網(wǎng)運行可以避免數(shù)據(jù)傳輸?shù)暮弦?guī)問題,使模型具備在全球范圍內(nèi)快速部署的能力。

因此,從多方面來看,大模型的本地部署被認為是車端智能駕駛的最優(yōu)路線。當然,小鵬并沒有激進地直接將基座模型搬上車,而是選擇了先將VLA+VLM搬上車。在G7車型上,小鵬使用了兩顆圖靈芯片(共1400+TOPS)運行VLA模型,另一顆圖靈芯片(700+TOPS)則用于運行VLM模型。這種分工基于小鵬對車輛智能系統(tǒng)的理解,認為不同功能應對應不同的算力需求。

VLA模型負責車輛的運動控制,需要更高的算力來保證每秒20幀的性能;而VLM則負責車輛對世界的感知,如接受駕駛員指令、識別路牌等,對算力的需求相對較低。即便如此,本地部署的VLA+VLM組合已經(jīng)給小鵬G7帶來了極大的想象空間。例如,何小鵬在發(fā)布會上提到的“智能駕駛能力比Max車型高10倍以上”,“VLA讓車輛主動思考、理解世界”,“VLM讓車像一個真實的人”等。

這一切的基礎,正是小鵬G7所搭載的大算力系統(tǒng)。隨著小鵬G7的全球首秀,業(yè)界和消費者都在期待這款車型能帶來怎樣的智能駕駛體驗。

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