公司战略与技术路线 - 公司认为无法在竞争对手已建立的战场上取胜，必须通过开辟新战场实现超越，例如在技术路线上选择研发下一代“端到端”和VLA模型 [5][13][16][17] - 公司自动驾驶业务发展有明确时间节点：2021年确认核心技术方案，2023年拿到入场券，2025年成为顶级公司，2027年实现L4常态化运营 [43] - 公司战略核心是高效运营数据闭环，其能力发展公式为 I' = A · D(t) · δ(t)，其中算法能力A是常量，有效数据量D(t)趋于稳定，数据闭环效率δ(t)是关键变量 [60][61] 技术演进与核心决策 - 2023年底至2024年初，公司决定必须实现智能化超越，选择以“端到端”技术作为对传统规则方案的代际提升，并于去年下半年取得成果 [16] - 2024年春节前后，公司认识到“端到端”模仿学习存在天花板，如跟慢车不绕行、复杂路口理解不足等问题，因此加速转向VLA模型研发 [18] - VLA模型旨在让系统具备类似人类的思考推理能力，其内部代号为“斯芬克斯”，公司目标是使其成为实现L4级自动驾驶的路径 [20][21][30] 组织架构与运营模式 - 公司于9月19日将智驾团队重组为11个二级部门，使组织架构更为扁平，旨在打造面向AI的团队，提升决策效率并取消大规模封闭研发模式 [6][7] - 公司调整研发节奏，取消集中封闭开发，因时代背景从追赶变为领先，需要各部门发挥业务专长，并体现对员工的关怀 [9] - 公司智驾团队骨干已演进至第三代，核心管理者和二级部门负责人均从内部培养，强调对全面业务的了解 [52][53][54] 数据与算力基础设施 - 公司目前拥有10 EFLOPS训练算力加3 EFLOPS推理算力，去年云端算力投入约10亿元人民币量级，达到8 EFLOPS，并表示在算力方面投入不设限 [35][37][38] - 公司数据量从2021年前不足1亿公里，增长至去年有意控制下仍有十几亿公里高质量数据，未来将依靠世界模型生成更多数据用于训练 [40][41] - VLA车端模型参数量为4B，计划将云端模型做到32B，公司通过工程优化能力将模型部署在非大模型定制的芯片上 [39][40] 技术对比与行业竞争 - 公司回应了博世和华为对VLA技术的质疑，认为多模态对齐、数据训练和模型幻觉问题可通过自身技术积累解决，并称反对声音恰恰说明VLA正确 [23][24][25] - 公司认为其世界模型是为VLA模型服务的强化训练环境，与蔚来、华为对世界模型的理解不同，并与Yann LeCun提出的可预测未来状态的理念一致 [31][32][33] - 公司与特斯拉FSD的差距尚未拉开，但预计在VLA加强化闭环实现自我迭代后，将形成代际差别，并可能在中国市场超过特斯拉 [44] 商业化落地与未来挑战 - 公司认为实现L4级自动驾驶的最大挑战并非技术，而是大规模商业化落地，包括用户教育、法律法规和公众接受程度，初期将聚焦国内市场 [45][46][47] - 公司计划到2026年底实现1000公里的平均接管里程，之后该指标可能不再适用，业务模式将因强化训练闭环而发生根本性变革 [42] - 公司已建立面向海外市场的创新业务部，进行产品交付和L4落地预研，但承认海外市场的法规和产品设计与国内存在区别 [47]