行业技术趋势 - AI大模型技术正快速迭代，OpenAI发布GPT4后，Sora、o1等新模型相继诞生，推动行业技术爆发 [1] - 自动驾驶领域正从高精地图、无图技术转向端到端大模型，并进一步探索世界基座模型、VLA等更优路径 [4] - 多模态大模型成为行业新方向，车企需处理视觉、导航等多模态数据以提升物理世界理解能力 [5][15] - 规模法则（Scaling Law）在自动驾驶领域得到验证，模型参数扩大可显著降低误差 [6][7] 小鹏汽车技术布局 - 研发720亿参数超大规模自动驾驶大模型"小鹏世界基座模型"，参数规模为主流车端模型的35倍 [1][5][13] - 采用"云端模型工厂"模式，全链路迭代周期平均5天一次，数据训练量达2000万clips，计划增至2亿clips [2][8][13] - 通过云端蒸馏技术将大模型压缩部署至车端，实现"小身材、大智商"的端侧模型 [12] - 搭建万卡规模算力集群，算力储备10EFLOPS，利用率超90%，数据上传效率提升22倍 [13] - 布局AI汽车、机器人、飞行汽车三大领域，计划2025年实现L3级智能驾驶落地 [13] 理想汽车技术布局 - 车端部署22亿参数MindVLA大模型，采用VLA（视觉-语言-动作）架构提升物理世界交互能力 [2][15] - 运用3D高斯泼溅技术增强3D空间理解，采用MoE架构和稀疏注意力优化车端推理效率 [16] - 引入RLHF（基于人类反馈的强化学习）对齐人类驾驶行为，提升安全底线 [17] - 计划2026年将MindVLA搭载于量产车型，首款纯电SUV理想i8将于2024年7月发布 [17] 蔚来汽车技术布局 - 发布蔚来世界模型NWM，具备全量信息理解、长时序推演和仿真能力，但尚未大规模上车 [4][18] - 通过20万台NT2.0平台车辆构建"群体智能"网络，月均采集500万+接管数据，积累超1000万高价值clips [19] - 端到端AEB功能覆盖场景提升6.7倍，每月避免7万次事故，全球首个应用端到端技术的主动安全车企 [20] 技术路径对比 - 小鹏侧重云端大模型训练+蒸馏部署，理想聚焦车端高效推理，蔚来依赖群体智能数据积累 [2][12][16][19] - 小鹏模型参数规模（720亿）远超理想（22亿）和行业主流（1-5亿） [5][13][15] - 三家公司均需解决3D空间理解、车端算力限制、极端场景应对等核心问题 [15][17] 未来发展目标 - 小鹏计划2025年实现L3级智能驾驶落地，2026年量产飞行汽车和人形机器人 [13] - 理想目标2026年量产搭载MindVLA的车型，强化"人工智能企业"定位 [17] - 蔚来聚焦安全底线，通过群体智能持续优化事故预防能力 [20]