文章核心观点 文章通过报道任少卿及其团队获得NeurIPS时间检验奖，回顾了其奠基性工作Faster R-CNN的深远影响，并深入探讨了任少卿加入蔚来后，在自动驾驶全栈自研、芯片定义、数据闭环体系构建以及技术路线（如世界模型）探索等方面的实践与思考，展现了蔚来在智能驾驶领域从零开始构建核心能力的过程与战略布局 [1][2][11][13][27] 根据相关目录分别进行总结 Faster R-CNN的成就与影响 - 任少卿、何恺明、孙剑与Ross Girshick共同发表的Faster R-CNN荣获2025年NeurIPS时间检验奖，该奖项表彰经过十年检验、对学科发展产生深远影响的奠基性工作 [1] - Faster R-CNN发表于2015年，将物体检测效率提升10倍以上，开创了端到端实时精准目标检测模式，其论文已被引用超9.8万次，是AI检测领域全球最高被引论文 [2] - 该模型的核心思想已深度融入人工智能基础技术，成为驱动自动驾驶、医疗影像、安防监控、工业检测、卫星遥感等关键领域的核心技术 [2] 研究理念与团队合作 - 孙剑坚持“simple but work”的研究理念，认为做核心工作需要远见、品位和坚持 [4][6] - 任少卿与何恺明的合作紧密且高效，日常节奏包括多次集中讨论与实验推进，何恺明几乎投入100%的精力，专注于研究问题、寻找方向与突破 [6][7][8] - 团队选择深度学习方向基于几个关键判断：方法有创新性、已有初步结果和进展、结果具备泛化能力而非技巧性（trick），验证了方向的可扩展性 [10] 加入蔚来与全栈自研启动 - 任少卿于2020年8月加入蔚来，首要任务是搭建团队并启动全栈自研L2产品，支持L3和L4，同时进行芯片选型 [13] - 蔚来第二代车是全球首个量产英伟达Orin芯片（使用4颗芯片）及高线束激光雷达的车型，于2022年3月在中国量产，半年后在欧洲量产 [14] - 团队在极短时间内（从拿到芯片到量产仅6-7个月）克服了Orin芯片作为新硬件在算力（比上一代增大8倍多）、架构、散热、功耗及工具链等方面的挑战，完成了复杂的自动驾驶域控制器（ADC）架构量产 [14][15] 自研芯片的定义与考量 - 作为需求方，团队参与了自研芯片的定义，基于对技术发展的判断，早在2021年就预见到Transformer将更广泛应用，这对芯片内存带宽提出了更高要求 [16] - 蔚来自研芯片具备行业最高的带宽，以支持Transformer等模型，并为支持更高级别自动驾驶（L3/L4）预埋了热备能力，可在百毫秒内实现芯片切换且用户无感 [17] 数据闭环与高效迭代体系 - 蔚来自2020年起重点建设数据能力，认为数据的价值在于针对特定模型筛选出的“corner case”，而非简单的数据拷贝，数据筛选过程消耗大量算力 [19][20] - 公司构建了灵活调度云端和车端算力的系统，并在此基础上建立了类似互联网行业的“AB test”系统，允许在量产车上并行测试下一代算法 [21] - 通过“AB test”系统，蔚来将主动安全功能的迭代效率大幅提升，即使面对高达200万公里一次误报（FP）的严格标准，也能实现三天迭代一次的速度 [22] - 针对超80万辆量产车的智驾接管数据，建立了自动化分析系统，能过滤掉99%以上的无效信息，仅返回0.1%-0.5%的有效数据供进一步分析，极大提升研发效率 [22] 对端到端与世界模型的技术思考 - Faster R-CNN本质是解决了物体检测任务的端到端问题，将检测速度提升至实时（10Hz、20Hz、30Hz），为视频处理和应用落地带来突破 [11] - 任少卿认为，端到端是自动驾驶技术演进的一个阶段，但并未解决所有问题，例如语言模型无法解决真实世界所需的时空认知问题 [24][25][26] - 世界模型旨在建立时空认知能力，学习物理规律和时空理解，以解决长时序决策问题，这是语言模型无法做到的 [26][27] - 蔚来于2023年决定All in世界模型，并于2024年7月首次公开发布，成为行业内率先拥抱此路线的公司之一，世界模型能支持长达10秒、1分钟甚至更长的时序推演，替代传统的规则代码（if else）处理长时序场景 [27][28][29][30]