规模法则在自动驾驶中的应用 - 小鹏汽车在CVPR 2025论文中验证规模法则（Scaling Laws）在自动驾驶领域持续生效，核心发现是模型性能与参数规模、数据规模、计算量之间存在幂律关系 [4] - 在10亿（1B）、30亿、70亿直至720亿（72B）参数的VLA模型上验证了"参数规模越大模型能力越强"的规律 [6] - 确立了"海量高质量数据+大模型驱动"的自动驾驶能力跃升路径，VLA模型在VLM基础上增加了决策和行动能力 [6] 自动驾驶算力需求分级 - 从L2到L3级别算力需求呈指数级增长，L2级需80-300TOPS，L3级跃升至千TOPS级别 [8] - L3级需处理复杂城市道路场景，包括多样化交通参与者、动态环境条件等，需大规模神经网络实时推理 [8] - 小鹏提出2000TOPS+VLA+VLM作为L3级自动驾驶算力新标准 [6][8] VLA+VLM架构技术细节 - VLA架构以大语言模型为骨干，集成视觉理解、链式推理和动作生成能力 [10] - 视觉处理模块需数百TOPS算力处理多传感器数据融合 [10] - 语言理解模块在复杂交通场景语义理解时消耗大量计算资源 [10] - 动作规划模块涉及路径规划、行为预测等计算密集型任务 [10] 车载算力与数据中心算力对比 - 车载算力注重实时性与功耗平衡，需在有限空间和功耗下实现高效计算 [12] - 数据中心算力用于离线训练，能力是车载系统的数十至数百倍，可处理海量历史数据 [15] - 车载芯片如NVIDIA Orin、华为昇腾追求高能效比（TOPS/Watt） [12] 行业竞争格局与技术趋势 - 华为昇腾芯片系统算力达400TOPS，蔚来ET7搭载英伟达Orin平台（254TOPS） [17] - 英伟达下一代Thor芯片采用4nm工艺，基础版1000TOPS，增强版2000TOPS [20] - 小鹏G7采用三片自研图灵AI芯片，等效9颗英伟达Orin-X芯片 [20] - ADAS芯片市场份额：英伟达36%（年出货150万片）、特斯拉28%、华为11%、Mobileye 9%、地平线8% [20]