,探索华纳东方明珠游戏的魅力：官方网站带你领略东方奇幻之旅

,蔚来补上“智驾课”，任少卿总结：智驾技术创新将重构竞争，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下。

天津市东丽区、荆门市沙洋县、黔东南镇远县、内蒙古赤峰市克什克腾旗、雅安市宝兴县、文昌市东阁镇、本溪市南芬区、哈尔滨市依兰县、西宁市城西区、平凉市崇信县、定西市岷县、凉山昭觉县、乐东黎族自治县万冲镇、牡丹江市海林市、福州市连江县、甘孜甘孜县、潍坊市寒亭区

文｜肖漫编辑｜李勤6 月 18 日，蔚来同时向两代平台车型（包含 8 款 NT2.0 平台车型、4 款 NT2.5 平台车型，以及 6 款 NT3.0 车型）推送了最新版的世界模型，这意味着，蔚来现在能让同一套复杂的智驾代码，现在能跑在不同代际的芯片上。软件迭代节奏被硬件绑架曾是一个困扰行业的难题。很多车企无法在不同版本、配置的车型上迭代同一款软件，这带来的结果是，很长时间内只有使用最新版本硬件的车才能用上最好的软件，老车主被背刺。蔚来部署推理跨平台兼容任少卿的团队在 2020 年就在思考如何解决这个问题。蔚来的做法是搭建一套 AI Infra ——自研工具链铺平不同芯片间的鸿沟，用 AI 编译器提升车辆的处理速度，用 AI Agent 自动化串联全流程。当时业内主流的做法还是用英伟达的工具进行上层部署。但当时的蔚来判断，车端芯片的工程架构会继续快速迭代，主流的架构仅能用 3-5 年。基于这一判断，蔚来决定只保留最底层的硬件接口层（如 CUDA），在此之上全面自研上层部署软件，包括推理引擎、部署框架。另外，和大多数自研芯片的主机厂一样，蔚来也自研了编译器，实现了自动算子优化，将原本需要 1-2 周的部署时间缩短至 1-2 天，同时让端侧的推理性能提升 20% 以上。任少卿透露，蔚来也已经引入 AI Agent 的自动化工作流，接管了原本需要工程师长时间在电脑前手动盯盘、分布执行的繁琐流程，将一次完整的模型上车部署时间从一天甚至数天，极速压缩到 2 小时以内。蔚来智驾软件能力建设AI Infra 实现模型快速上车，车端在实际应用场景中收集高价值数据回传训练，算法团队用这些数据训练出更聪明的模型后，再次交给 AI Infra 流水线去打包上车，实现数据闭环。任少卿直言：" 在大模型时代，性能提升三个点，数据需要翻十倍；如果想提升 18 个点，数据则需要 10 倍的六次方 "。也就是说，如果单靠增加专职测试车队、花钱采集物理数据，很快就会触及成本和规模的物理极限。对于数据的理解，任少卿认为 " 数据的本质是算力，是‘模型 + 算力’运行产生的结果 "。蔚来在量产车型上以 " 影子模式 " 运行最新的待验证大模型，不干预用户驾驶，只做实时推演，一旦模型的判断与人类真实驾驶动作发生分歧，就把这个 Corner Case 传回云端。这种验证体系能跨越 NT2 和 NT3 平台，每周无感完成超 4000 万公里的主动安全测试，这相当于 1000 辆测试车连轴跑一年的数据量。蔚来数据 Infra 工程任少卿认为，这种通过车端筛选出的 Corner Case，在总体数据量中可能只占 5%，但它提供的训练价值却比底层常规数据还要大。另外，在云端世界模型中，蔚来会故意给 AI 制造各种极端且违反常规的陷阱，强迫神经网络学习如何在错误状态下把车重新开回正轨。近期，业内普遍感知到蔚来智驾能力有了提升，而在任少卿看来，这并非单点算法的突变，而是对 " 物理 AI 发展周期 " 有了全新认知的结果。任少卿将技术的发展分为四个阶段：目标不清晰的第一阶段、存在弯道超车可能的第二阶段、技术路线收敛拼人力的第三阶段，以及红利消失拼细节的第四阶段。但到了 2023 年，随着大模型和世界模型概念的涌现，任少卿判断智驾技术又退回到了鼓励底层创新的 " 第二阶段 "。因此蔚来在两年前果断进行了组织架构的变革，将智驾团队重组成 "4x100 米接力跑 "（预研、主线交付、跨平台适配、量产交付），并将资源倾注在了 " 第一棒 " 的预研上。今天外界看到的 " 世界模型加闭环强化学习 " 带来的能力提升，其实这场架构变阵叠加 Infra 底座搭好的结果。6 月 17 日，36 氪在中关村牛屋和蔚来任少卿及其团队成员进行了交流，内容经编辑：问：现在很多汽车厂商都在自研大算力芯片，为什么蔚来能率先在多平台落地？任少卿团队：其实在推进自研芯片研发和量产的过程中（2024 年流片，到 2025 年 3 月量产），我们做了大量的工作。虽然友商布局也很早，在 AI Infra 层面，蔚来从 2020 年就开始布局了，尤其是自研了推理引擎、部署框架以及 AI 编译器。正是因为有了从 2020 年以来的这些积累，所以当我们的自研芯片到位时，相关的工程效率已经达到了一定的高度。因此，在芯片流片回来之后，我们很快就做到了跨芯片平台的兼容。问：近期对蔚来智驾的评价有所好转，为什么在这个时间点大家能体验到版本和能力的明显提升？任少卿：智驾能力的提升无非就是由三件事情构成的：新的算法、底层的硬件和底层的数据体系。如果大家问最近这两年到底发生了什么，确实是算法架构的变化（比如世界模型、闭环强化学习），但是在这些表面之下，更深层的原因是：我们在 2023 年左右认知到，智驾的发展阶段跟前几年不太一样了。大家看到的可能是从 Rule-base（基于规则）变成了端到端或者世界模型。但我们看到的是物理 AI 发展阶段的倒退与重构。我们定义技术的发展分为四个阶段：在 2020 年左右，其实智驾已经进入了第三阶段，大家都在拼堆人、拼策略数量（写几万行代码）。但到了 2023 年左右，随着大模型技术的涌现，我认为智驾又退回到了第二阶段——我们又可以开始用底层的技术创新来解决问题、产生差异化了。所以从那个时候开始，我们不只是在做新算法，也在做组织架构的变革。大概两年前，我们把组织架构变成了类似 "4x100 米接力跑 " 的形式：第一棒跑预研，第二棒跑主线状态交付，第三棒跑跨平台适配，第四棒跑具体车型的量产交付。因为技术发展退回到了鼓励创新的第二阶段，所以我们在 " 第一棒（预研）" 上投入了大量的资源。我们布置了不同的预研团队，最后大家看到的宏观结果是 " 世界模型加闭环强化学习 "，但在微观层面，我们有很多创新来支撑这些架构的落地。这才是能力在这个节点爆发的底层逻辑。问：现在智驾多是谈论 VLA 和世界模型，竞争是不是有一个相对清晰的趋势？任少卿：算法有不一样的想法非常正常，这也是我觉得人工智能进入 AI 时代或者新技术时代最有意思的点。如果大家都走同一条路，那这个世界其实也不会发展这么快。在过去三年，整个人工智能发展非常快。我自己大概从 16 年就开始做智驾，从 2016 年到 2022 年，智驾的算法，或者说物理世界的算法发展是很慢的，可能最大的变化就是 BEV，最多再加个 OCC，就没了。但是从 2022 年开始，整体的技术又从非常确定变得非常不确定，涌现了各种各样的机会。我们发布世界模型的时候是 24 年 7 月份，但内部开始研发是在 23 年下半年。那时候对 " 世界模型 " 的叫法还没有那么清晰，但是我们的想法比较简单：第一，我们希望这个模型能用完全无监督（unsupervised），或者自监督（self-supervised）的方式去做训练，就是不需要再去标那么多的数据，而且有些数据是你人工标也标不出来的；第二，我们希望它能变成一个多模态混合的方式，也就是统一的网络。在过去三年，我们又赶上了物理世界人工智能快速变化的周期。大家从一个非常确定的、每天干的事情可能跟前三年基本没啥区别的状态里跳出来了。就像原来写 Planning 模型、写 Planning 算法代码的同学，今天干的活儿比三年之前可能也就是多处理一些场景而已。而现在，整个模型架构、训练架构，以及刚才说的数据工程架构，其实都在一体化地发生大变革。问：现在行业内其实有两种不太一样的模型适配方法。一种是拿着筛选后的数据重新训一个小模型；第二种方法是拿着训好的大模型，蒸馏出一个小模型。蔚来认为哪种方法是未来的发展方向？以及目前的做法是什么？任少卿：其实这两条路在之前的各种人工智能模型发展中一直在不断切换。有时候重新训练会更好，有时候蒸馏出来的效果更好，这跟模型大小、训练方式都有关系。对我们来说，这两个都是成熟的技术栈，所以我们在模型上会具体评估，看针对当前模型哪种方式效果更好。对于我们现在车端跑的这个模型来说，基本上采用蒸馏的概率可能会更大一些。但我觉得，这两者在本质上对现有的算法体系不会产生太大的变化。问：蔚来是否对一些竞品车型进行过体验，比如特斯拉 FSD，蔚来的 2.5 版本在行业内预期的身位大概是什么样？任少卿：特斯拉确实在数据体量和训练资源上是世界领先的，甚至我觉得它远远大于国内的公司，计算量上可能要高出一个量级以上。单从架构的进度来说，我们在今年上半年推出了基于世界模型的闭环强化学习，然后在这个版本里还会再加一个 SFT（监督微调），应该是不落后于特斯拉的，尤其在闭环这一块，我们算是比较领先的。问：今天讲了很多关于数据的问题，未来是否有可能发展到模型不再需要对数据的强依赖，可以通过更强的 AGI（通用人工智能）能力，直接实现更强的自动驾驶能力？任少卿：数据才是这个时代 AI 的根源。大家看到，除了算力的提升之外，包括端侧算力、云端算力，在过去 5-10 年提升了非常多，甚至是百万倍的提升。但是所有的基础模型，包括大语言模型、智驾，以及后面可能更新的一些模型，最根本的问题还是数据。做语言模型可以把互联网的数据直接下载下来，简单做一个清洗，就有几十 T 甚至更高量级的数据。但是其他所有的应用都需要自己产生数据，都需要自己去解决数据获取的问题，尤其是智驾。智驾要解决的问题就是：首先，要能产生这么大的数据量；第二，要能产生等价于 10 亿网民做筛选的结果。我显然没有这么多人工去干这个事，所以只能通过自动化了。只有当这类既有庞大体量、又明确包含了 Corner Case 的数据产生之后，神经网络才能发挥它的作用。因为直到今天，大模型和神经网络依然是 "Data Hungry"（数据饥渴）的，而且越大的模型，对数据的饥渴程度越强。所以，我们必须在物理世界的真实环境里去解决数据的问题。问：业内有一种说法认为，" 如果一个自动驾驶只会开车，那么它是开不好车的 "。这个您怎么看？意思可能是需要加入其他一些 " 通识 " 的数据让这个模型的能力进一步提升。您觉得这种说法有道理吗？任少卿：这其实分为两个部分。第一是有更多其他来源的数据，比如我们也会用一些互联网数据，这主要是为了增加一些场景的覆盖度。第二就是所谓的 " 通识 "。对于人来说，我们学开车所谓的 " 通识 " 实际上就是学交规。在这些层面上，其实有两种让 AI 学习的方式：一种方式是把大语言模型加进去来解决这个问题，我觉得这个方向有用，但在今天而言，这条路还并不是主流路线。我们目前的解决方法实际上是通过闭环强化学习的方式，让模型明确地知道：你不能压白线，你不能闯红灯；或者更好的一种情况，如果智驾系统看到红灯倒计时还有 2 秒，那它可以不用把刹车踩得那么死。通过这种在系统闭环里不断试错、强化学习的方式去拿结果，目前来看更高效，效果也更好。

本周数据平台不久前行业协会透露新变化,,探索华纳东方明珠游戏的魅力：官方网站带你领略东方奇幻之旅，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：

齐齐哈尔市龙沙区、株洲市茶陵县 ，南通市如皋市、乐东黎族自治县抱由镇、阜阳市颍泉区、红河个旧市、朔州市朔城区、开封市祥符区、沈阳市于洪区、重庆市垫江县、东营市河口区、上饶市弋阳县、三明市三元区、湘潭市韶山市、济源市市辖区、成都市成华区、太原市娄烦县 、肇庆市广宁县、常德市鼎城区、抚州市黎川县、安庆市桐城市、中山市古镇镇、大同市平城区、黔东南黄平县、临夏广河县、黄冈市武穴市、海北刚察县、大连市庄河市、福州市台江区、南充市南部县、烟台市蓬莱区

全球服务区域: 内蒙古呼和浩特市回民区、福州市连江县 、兰州市七里河区、内蒙古锡林郭勒盟锡林浩特市、内蒙古锡林郭勒盟二连浩特市、五指山市毛阳、佳木斯市桦南县、楚雄武定县、岳阳市君山区、果洛甘德县、永州市蓝山县、德州市德城区、梅州市蕉岭县、绍兴市上虞区、无锡市锡山区、重庆市江北区、白山市临江市 、儋州市雅星镇、广西来宾市合山市、东方市三家镇、河源市源城区、株洲市茶陵县

刚刚信息中心公布关键数据,,探索华纳东方明珠游戏的魅力：官方网站带你领略东方奇幻之旅，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：

全国服务区域: 怀化市辰溪县、内蒙古呼和浩特市玉泉区 、朔州市平鲁区、宁夏吴忠市青铜峡市、鹤岗市绥滨县、重庆市梁平区、广州市越秀区、福州市台江区、文昌市文城镇、兰州市皋兰县、德阳市旌阳区、定西市渭源县、蚌埠市禹会区、衡阳市耒阳市、舟山市普陀区、广西百色市田林县、广州市番禺区 、新乡市新乡县、惠州市惠阳区、亳州市蒙城县、本溪市桓仁满族自治县、直辖县神农架林区、凉山冕宁县、定安县雷鸣镇、商洛市丹凤县、孝感市孝南区、万宁市后安镇、内蒙古通辽市科尔沁区、中山市南区街道、无锡市江阴市、嘉峪关市文殊镇、内蒙古包头市东河区、临汾市隰县、洛阳市伊川县、宁德市寿宁县、广西贵港市港南区、宁德市周宁县、保山市隆阳区、毕节市金沙县、内蒙古锡林郭勒盟正镶白旗、保亭黎族苗族自治县什玲

本周数据平台最新相关部门透露权威通报:,探索华纳东方明珠游戏的魅力：官方网站带你领略东方奇幻之旅

在当今这个科技飞速发展的时代，游戏产业已经成为人们休闲娱乐的重要方式之一。其中，华纳东方明珠游戏凭借其独特的东方奇幻风格和丰富的游戏内容，吸引了大量玩家的关注。为了更好地服务广大玩家，华纳东方明珠游戏官网应运而生，为广大玩家提供了一个便捷、高效的互动平台。 ### 华纳东方明珠游戏简介 华纳东方明珠游戏是一款融合了东方传统文化与奇幻元素的网络游戏。游戏以我国古代神话传说为背景，讲述了主人公在神秘的大陆上冒险、成长的故事。游戏中，玩家可以体验到丰富的角色扮演、策略战斗、解谜探险等玩法，感受东方文化的独特魅力。 ### 华纳东方明珠游戏官网的功能 1. **游戏下载**：华纳东方明珠游戏官网提供了游戏客户端的下载链接，玩家可以轻松下载并安装游戏。 2. **游戏资讯**：官网实时更新游戏最新动态，包括游戏版本更新、活动公告、攻略分享等，让玩家第一时间了解游戏相关信息。 3. **玩家交流**：官网设有玩家论坛，玩家可以在这里交流游戏心得、分享攻略，结识志同道合的朋友。 4. **客服支持**：华纳东方明珠游戏官网设有专业的客服团队，为玩家提供全方位的咨询服务，解决玩家在游戏过程中遇到的问题。 5. **活动专区**：官网定期举办各种线上活动，如限时折扣、抽奖活动等，让玩家在游戏中获得更多福利。 ### 华纳东方明珠游戏的特色 1. **精美的画面**：游戏采用高品质的画面表现手法，将东方神话中的奇幻场景展现得淋漓尽致，给玩家带来身临其境的视觉体验。 2. **丰富的剧情**：游戏剧情跌宕起伏，充满了悬疑与惊喜，让玩家在游戏中感受一场场惊心动魄的冒险。 3. **多样的角色**：游戏提供了多种角色供玩家选择，每个角色都有独特的技能和成长路线，满足不同玩家的需求。 4. **公平竞技**：游戏采用公平竞技机制，确保每个玩家都能在游戏中获得公平的竞争机会。 5. **社交互动**：游戏支持玩家组队、结盟等功能，让玩家在游戏中结识朋友，共同成长。 ### 结语 华纳东方明珠游戏官网作为连接玩家与游戏的桥梁，为广大玩家提供了优质的服务。在这里，玩家可以尽情享受游戏带来的乐趣，感受东方文化的魅力。如果你对东方奇幻风格的游戏感兴趣，不妨登录华纳东方明珠游戏官网，开启一段奇妙的冒险之旅吧！

文｜肖漫编辑｜李勤6 月 18 日，蔚来同时向两代平台车型（包含 8 款 NT2.0 平台车型、4 款 NT2.5 平台车型，以及 6 款 NT3.0 车型）推送了最新版的世界模型，这意味着，蔚来现在能让同一套复杂的智驾代码，现在能跑在不同代际的芯片上。软件迭代节奏被硬件绑架曾是一个困扰行业的难题。很多车企无法在不同版本、配置的车型上迭代同一款软件，这带来的结果是，很长时间内只有使用最新版本硬件的车才能用上最好的软件，老车主被背刺。蔚来部署推理跨平台兼容任少卿的团队在 2020 年就在思考如何解决这个问题。蔚来的做法是搭建一套 AI Infra ——自研工具链铺平不同芯片间的鸿沟，用 AI 编译器提升车辆的处理速度，用 AI Agent 自动化串联全流程。当时业内主流的做法还是用英伟达的工具进行上层部署。但当时的蔚来判断，车端芯片的工程架构会继续快速迭代，主流的架构仅能用 3-5 年。基于这一判断，蔚来决定只保留最底层的硬件接口层（如 CUDA），在此之上全面自研上层部署软件，包括推理引擎、部署框架。另外，和大多数自研芯片的主机厂一样，蔚来也自研了编译器，实现了自动算子优化，将原本需要 1-2 周的部署时间缩短至 1-2 天，同时让端侧的推理性能提升 20% 以上。任少卿透露，蔚来也已经引入 AI Agent 的自动化工作流，接管了原本需要工程师长时间在电脑前手动盯盘、分布执行的繁琐流程，将一次完整的模型上车部署时间从一天甚至数天，极速压缩到 2 小时以内。蔚来智驾软件能力建设AI Infra 实现模型快速上车，车端在实际应用场景中收集高价值数据回传训练，算法团队用这些数据训练出更聪明的模型后，再次交给 AI Infra 流水线去打包上车，实现数据闭环。任少卿直言：" 在大模型时代，性能提升三个点，数据需要翻十倍；如果想提升 18 个点，数据则需要 10 倍的六次方 "。也就是说，如果单靠增加专职测试车队、花钱采集物理数据，很快就会触及成本和规模的物理极限。对于数据的理解，任少卿认为 " 数据的本质是算力，是‘模型 + 算力’运行产生的结果 "。蔚来在量产车型上以 " 影子模式 " 运行最新的待验证大模型，不干预用户驾驶，只做实时推演，一旦模型的判断与人类真实驾驶动作发生分歧，就把这个 Corner Case 传回云端。这种验证体系能跨越 NT2 和 NT3 平台，每周无感完成超 4000 万公里的主动安全测试，这相当于 1000 辆测试车连轴跑一年的数据量。蔚来数据 Infra 工程任少卿认为，这种通过车端筛选出的 Corner Case，在总体数据量中可能只占 5%，但它提供的训练价值却比底层常规数据还要大。另外，在云端世界模型中，蔚来会故意给 AI 制造各种极端且违反常规的陷阱，强迫神经网络学习如何在错误状态下把车重新开回正轨。近期，业内普遍感知到蔚来智驾能力有了提升，而在任少卿看来，这并非单点算法的突变，而是对 " 物理 AI 发展周期 " 有了全新认知的结果。任少卿将技术的发展分为四个阶段：目标不清晰的第一阶段、存在弯道超车可能的第二阶段、技术路线收敛拼人力的第三阶段，以及红利消失拼细节的第四阶段。但到了 2023 年，随着大模型和世界模型概念的涌现，任少卿判断智驾技术又退回到了鼓励底层创新的 " 第二阶段 "。因此蔚来在两年前果断进行了组织架构的变革，将智驾团队重组成 "4x100 米接力跑 "（预研、主线交付、跨平台适配、量产交付），并将资源倾注在了 " 第一棒 " 的预研上。今天外界看到的 " 世界模型加闭环强化学习 " 带来的能力提升，其实这场架构变阵叠加 Infra 底座搭好的结果。6 月 17 日，36 氪在中关村牛屋和蔚来任少卿及其团队成员进行了交流，内容经编辑：问：现在很多汽车厂商都在自研大算力芯片，为什么蔚来能率先在多平台落地？任少卿团队：其实在推进自研芯片研发和量产的过程中（2024 年流片，到 2025 年 3 月量产），我们做了大量的工作。虽然友商布局也很早，在 AI Infra 层面，蔚来从 2020 年就开始布局了，尤其是自研了推理引擎、部署框架以及 AI 编译器。正是因为有了从 2020 年以来的这些积累，所以当我们的自研芯片到位时，相关的工程效率已经达到了一定的高度。因此，在芯片流片回来之后，我们很快就做到了跨芯片平台的兼容。问：近期对蔚来智驾的评价有所好转，为什么在这个时间点大家能体验到版本和能力的明显提升？任少卿：智驾能力的提升无非就是由三件事情构成的：新的算法、底层的硬件和底层的数据体系。如果大家问最近这两年到底发生了什么，确实是算法架构的变化（比如世界模型、闭环强化学习），但是在这些表面之下，更深层的原因是：我们在 2023 年左右认知到，智驾的发展阶段跟前几年不太一样了。大家看到的可能是从 Rule-base（基于规则）变成了端到端或者世界模型。但我们看到的是物理 AI 发展阶段的倒退与重构。我们定义技术的发展分为四个阶段：在 2020 年左右，其实智驾已经进入了第三阶段，大家都在拼堆人、拼策略数量（写几万行代码）。但到了 2023 年左右，随着大模型技术的涌现，我认为智驾又退回到了第二阶段——我们又可以开始用底层的技术创新来解决问题、产生差异化了。所以从那个时候开始，我们不只是在做新算法，也在做组织架构的变革。大概两年前，我们把组织架构变成了类似 "4x100 米接力跑 " 的形式：第一棒跑预研，第二棒跑主线状态交付，第三棒跑跨平台适配，第四棒跑具体车型的量产交付。因为技术发展退回到了鼓励创新的第二阶段，所以我们在 " 第一棒（预研）" 上投入了大量的资源。我们布置了不同的预研团队，最后大家看到的宏观结果是 " 世界模型加闭环强化学习 "，但在微观层面，我们有很多创新来支撑这些架构的落地。这才是能力在这个节点爆发的底层逻辑。问：现在智驾多是谈论 VLA 和世界模型，竞争是不是有一个相对清晰的趋势？任少卿：算法有不一样的想法非常正常，这也是我觉得人工智能进入 AI 时代或者新技术时代最有意思的点。如果大家都走同一条路，那这个世界其实也不会发展这么快。在过去三年，整个人工智能发展非常快。我自己大概从 16 年就开始做智驾，从 2016 年到 2022 年，智驾的算法，或者说物理世界的算法发展是很慢的，可能最大的变化就是 BEV，最多再加个 OCC，就没了。但是从 2022 年开始，整体的技术又从非常确定变得非常不确定，涌现了各种各样的机会。我们发布世界模型的时候是 24 年 7 月份，但内部开始研发是在 23 年下半年。那时候对 " 世界模型 " 的叫法还没有那么清晰，但是我们的想法比较简单：第一，我们希望这个模型能用完全无监督（unsupervised），或者自监督（self-supervised）的方式去做训练，就是不需要再去标那么多的数据，而且有些数据是你人工标也标不出来的；第二，我们希望它能变成一个多模态混合的方式，也就是统一的网络。在过去三年，我们又赶上了物理世界人工智能快速变化的周期。大家从一个非常确定的、每天干的事情可能跟前三年基本没啥区别的状态里跳出来了。就像原来写 Planning 模型、写 Planning 算法代码的同学，今天干的活儿比三年之前可能也就是多处理一些场景而已。而现在，整个模型架构、训练架构，以及刚才说的数据工程架构，其实都在一体化地发生大变革。问：现在行业内其实有两种不太一样的模型适配方法。一种是拿着筛选后的数据重新训一个小模型；第二种方法是拿着训好的大模型，蒸馏出一个小模型。蔚来认为哪种方法是未来的发展方向？以及目前的做法是什么？任少卿：其实这两条路在之前的各种人工智能模型发展中一直在不断切换。有时候重新训练会更好，有时候蒸馏出来的效果更好，这跟模型大小、训练方式都有关系。对我们来说，这两个都是成熟的技术栈，所以我们在模型上会具体评估，看针对当前模型哪种方式效果更好。对于我们现在车端跑的这个模型来说，基本上采用蒸馏的概率可能会更大一些。但我觉得，这两者在本质上对现有的算法体系不会产生太大的变化。问：蔚来是否对一些竞品车型进行过体验，比如特斯拉 FSD，蔚来的 2.5 版本在行业内预期的身位大概是什么样？任少卿：特斯拉确实在数据体量和训练资源上是世界领先的，甚至我觉得它远远大于国内的公司，计算量上可能要高出一个量级以上。单从架构的进度来说，我们在今年上半年推出了基于世界模型的闭环强化学习，然后在这个版本里还会再加一个 SFT（监督微调），应该是不落后于特斯拉的，尤其在闭环这一块，我们算是比较领先的。问：今天讲了很多关于数据的问题，未来是否有可能发展到模型不再需要对数据的强依赖，可以通过更强的 AGI（通用人工智能）能力，直接实现更强的自动驾驶能力？任少卿：数据才是这个时代 AI 的根源。大家看到，除了算力的提升之外，包括端侧算力、云端算力，在过去 5-10 年提升了非常多，甚至是百万倍的提升。但是所有的基础模型，包括大语言模型、智驾，以及后面可能更新的一些模型，最根本的问题还是数据。做语言模型可以把互联网的数据直接下载下来，简单做一个清洗，就有几十 T 甚至更高量级的数据。但是其他所有的应用都需要自己产生数据，都需要自己去解决数据获取的问题，尤其是智驾。智驾要解决的问题就是：首先，要能产生这么大的数据量；第二，要能产生等价于 10 亿网民做筛选的结果。我显然没有这么多人工去干这个事，所以只能通过自动化了。只有当这类既有庞大体量、又明确包含了 Corner Case 的数据产生之后，神经网络才能发挥它的作用。因为直到今天，大模型和神经网络依然是 "Data Hungry"（数据饥渴）的，而且越大的模型，对数据的饥渴程度越强。所以，我们必须在物理世界的真实环境里去解决数据的问题。问：业内有一种说法认为，" 如果一个自动驾驶只会开车，那么它是开不好车的 "。这个您怎么看？意思可能是需要加入其他一些 " 通识 " 的数据让这个模型的能力进一步提升。您觉得这种说法有道理吗？任少卿：这其实分为两个部分。第一是有更多其他来源的数据，比如我们也会用一些互联网数据，这主要是为了增加一些场景的覆盖度。第二就是所谓的 " 通识 "。对于人来说，我们学开车所谓的 " 通识 " 实际上就是学交规。在这些层面上，其实有两种让 AI 学习的方式：一种方式是把大语言模型加进去来解决这个问题，我觉得这个方向有用，但在今天而言，这条路还并不是主流路线。我们目前的解决方法实际上是通过闭环强化学习的方式，让模型明确地知道：你不能压白线，你不能闯红灯；或者更好的一种情况，如果智驾系统看到红灯倒计时还有 2 秒，那它可以不用把刹车踩得那么死。通过这种在系统闭环里不断试错、强化学习的方式去拿结果，目前来看更高效，效果也更好。