行业技术路线争鸣 - 智能驾驶行业在2025年出现“名词过载”现象，技术路线分化出多个派别，争鸣不断 [7] - 理想汽车与智驾供应商元戎启行坚定选择VLA路线，在算法架构中引入大语言模型 [4] - 华为表示不会走向VLA，而是坚定选择WA路线，小鹏也在尝试去掉Language环节 [4] - 小米汽车是持续深耕端到端方向的企业之一 [5] 小米汽车的技术路径与策略 - 小米汽车端到端研发启动较晚，于2024年内部正式整合成立“端到端算法与功能部”，比理想、蔚来晚了至少3个月 [5] - 但小米追赶迅速，在2025年2月向用户全量推送了300万Clips的端到端，7月再次推送了1000万Clips版本，11月于广州车展发布Xiaomi HAD增强版 [5] - 小米HAD增强版最大的不同是引入了世界模型+强化学习，使模型具备开放世界的知识性以及推断复杂场景因果的能力 [5] - 公司认为在端到端算法中引入世界模型和强化学习并非首创，但会将其做得“更坚决” [5] - 公司智能驾驶团队主要分成三拨，除端到端和VLA外，市面上所有路线（包含WA、VA）在内部都有预研团队 [10] - 面对技术路径选择，公司并非“一刀切”，认为新技术的引入需要循序渐进，技术是否先进并不代表体验一定更好 [12] - 公司判断技术的最终标准是能否被用户感知、信任和长期使用，用户体验不好，用户只会觉得是公司的问题，而非技术问题 [12][24] - 公司认为在有限算力下训练出智能密度最大的模型是努力方向，不过分卷算力，用户体验才是关键 [18][32][33] 小米智驾团队的独特性与能力 - 小米智驾团队虽然不是成立最早，却是组建最快、追赶最猛的团队 [12] - 自2021年3月官宣造车起，第一年便组建了500人团队，而理想组建700人团队花费两年，小鹏花费3年 [13] - 4年间，团队已超1800名成员 [13] - 自2024年3月SU7上市以来，公司从高精度地图进化到无图，近一年间推送了三个版本的端到端，实现了“一年追三代”，而其他新势力的摸索至少经历了三年时间 [13] - 截至2025年第三季度，公司年内已投入235亿元研发费用，其中四分之一（约58.75亿元）用于AI研发 [13] - 公司具备强大的“基建”能力，即以数据为核心的研发效能提升，包括快速数据挖掘、标注、模型训练与自动化评测 [41][42] - 云端基建能力可相互借鉴且经验可复制，公司其他业务（如云服务）的扎实底层基建能够被汽车业务快速复用 [14][44][45] - 公司测试资源、数据资源非常充沛，易于获取高质量场景数据 [46] - 强大的基建能力与对专属素材及测试的重视，共同造就了公司快速的研发迭代 [47] 端到端、世界模型与强化学习的应用 - 公司认为，无论是VA、WA还是VLA，本质都是如何让模型的智能密度最大 [5][18] - 单纯的端到端只是模仿学习，属于数据驱动；而引入强化学习、世界模型或VLA后，则进入认知驱动阶段，模型具备推理因果逻辑的能力 [20] - 强化学习在智能驾驶中应用面临两大难题：世界模型难以完全保真，需要放入大量可编辑的数字资产；并行探索的效率面临算力合理分配的挑战 [6] - 公司在新版本中优化了奖惩制度，算法会在世界模型里反复练习，通过奖励机制不断尝试以找到更优的驾驶思路 [39] - 公司认为端到端+世界模型+强化学习主要解决“直觉”问题，针对中等难度或非极端困难场景，本能反应更快 [22] - VLA则旨在解决需要长序思考的复杂场景问题 [35] - 公司不认为存在唯一最好的技术路线，有时不一定能找到最强的技术，但一定能找到最适合自身系统的技术方案 [23] 仿真测试的战略价值 - 仿真测试是公司研发的“三支柱”之一，另外两者是场地测试和实车测试 [68] - 公司针对所有实车测试里程，在仿真中的测试目标是达到至少100倍的比例 [67][70] - 在模型训练中，真实数据与仿真数据的分配比例约为八二开，真实数据占80%，仿真数据占20% [71] - 20%的仿真数据能够显著降低人力成本，若无仿真，人力成本至少需翻几倍 [72] - 仿真的核心价值在于解决实车难以遇到、不好收集和挖掘的场景数据，例如高速路上运输几十米大风叶等罕见场景 [73][74] - 公司当前仿真数据的生成质量很强，并会通过评价指标保证其与真实数据的一致性 [61][62] - 仿真环境需要足够逼真、符合物理规律，并具备强大的场景编辑能力，以改变光照、天气、路面状况、交通参与者等要素 [60] 关于芯片与VLA的考量 - 公司认为自研自动驾驶芯片需权衡需求与成本，好处是成本可控、软硬件配合更好，但前期投入大、回本辛苦 [78][79] - 从一颗芯片迁移到另一颗芯片时，会面临“部署偏差”问题，包括算子支持差异、计算精度不同导致的输出不一致等，需要针对性的优化和校准 [80] - 芯片迁移优化工作量巨大，通常需要6到10个月甚至更长时间 [81] - 公司从英伟达Orin芯片迁移到Thor芯片的速度比一般企业快很多 [83] 对L2与L4发展的看法 - 从技术栈来看，L2与L4正越来越走向统一，在数据驱动和认知驱动下，开发逻辑越来越相同，主要差异在于场景化和安全要求 [86] - 目前L2面临的挑战更大，因其受限于车上有限的算力与传感器，且需要不断平衡安全、效率、舒适性以及用户的驾乘习惯 [87] - L4对安全系数要求更高，需要做更多的安全冗余以实现绝对安全，其最终责任方是系统本身 [86][88] - L2作为辅助驾驶，人类驾驶员是最终的监督和把控责任方 [88] - 公司认为L4一定会做成，从车企的角度来说，也慢慢会涉足到L4领域 [89]