周处除三害 麻豆

本文摘自《云栖计策参考》，这本刊物由阿里云与钛媒体合资筹划。倡导是为了把各个行业先驱的时期探索、业求实践呈现出来，与想考一样问题的"数字先驱"共同接洽、碰撞，但愿这些本体能让你有所启发。

智能驾驶近两年的提速，端到端时期无疑是要害动因。

2024 年 10 月 24 日，小鹏汽车文书 AI 天玑 5.4.0 崇拜开启公测，并首发搭载在小鹏 P7+ 上。新版块为小鹏汽车带来了最强 AI 智能驾驶功能，把柄数据统计，仍是享受到公测版的 P7+ 用户，在用户渗入率和里程渗入率上均赢得了权臣提高。早些时候，小鹏汽车仍是完成了国内首个端到端智能驾驶大模子量产上车。

这一系列的得益，源于小鹏汽车多年来全力参加 AI 的决心。早在 2022 年，小鹏汽车就率先完成城市导航扶助驾驶 ( NGP ) 的落地。那时，小鹏汽车自动驾驶团队就在想考，是否需要更进一步提高 AI 泛化才略。同庚 4 月，小鹏汽车启动尝试对传统智能驾驶中的感知、会通、展望、缱绻、欺压、定位等时期模块进行会通。这也成为小鹏汽车探索端到端大模子的雏形。

小鹏汽车董事长何小鹏在谈及端到端智能驾驶大模子时强调，"往后 10 年、20 年，我不知说念今天的大模子逻辑是否会适用，但它一定会比之前的算法或规则模子都要强。"

智能驾驶新一轮竞争正围绕算法、算力、数据三身分张开，出现任何一块短板，都将激发木桶效应。这场竞赛中，小鹏汽车和阿里云一直在并肩前行。

AI 席卷智能驾驶，小鹏汽车详情端到端时期路线

端到端 ( End-to-End ) ，伊始并非源于智能驾驶，而是多用于深度学习边界的一套花样，何况在语音识别、当然说话处理等边界已有比拟多的学术参议。其联想旨趣是神经收集在学习中不进行分模块或分阶段试验，平直从输入数据到输出遣散，减少东说念主为搅扰和预处理的需求，雷同于 encoder-decoder 架构。

端到端时期粗略幸免传统东说念主工特征索要中的信息亏蚀，提高模子的效能和准确性，简化试验活水线。

在智能驾驶边界，端到端智能驾驶决策诈欺和解的深度学习神经收集，将感知、缱绻与欺压等多个功能模块整合为一体。将录像头、传感器实时汇聚的原始数据看成输入，平直输出为转向、加速、制动等驾驶领导，这种一体化架构收尾了信息无缝传输并责难蔓延，让汽车反映愈加顺滑。特斯拉在北好意思率先推出的 FSD V12 版块，就接管了端到端时期。一样，小鹏汽车在国内快速鼓动了端到端智能驾驶。

小鹏汽车选拔的是"云表大模子"路线，通过构建云表大模子，然后将云表大模子蒸馏到车端，在车端进行模子部署。小鹏云表大模子的参数目是车端的 80 倍，云表强化试验后，车端大模子的上限大幅提高。

据小鹏汽车自动驾驶居品高档总监袁婷婷先容，端到端不时包含十分复杂的深度学习收集。但大模子的黑盒问题导致难以阐明其决策进程和推理逻辑，尤其是阐述出不良恶果后，弗成阐明性还加多了处罚和考据的难度，更无法保证其安全可靠性。

基于此，把柄端到端的想路，小鹏汽车速即推出了"三网合一"架构，其中 XNet 雷同于东说念主的眼睛，对本质宇宙中的可通行空间进行 3D 还原；XPlanner 雷同于东说念主的肌肉和小脑直观，通过海量数据的赓续绝试验，优化驾驶策略；XBrain 雷同于东说念主的大脑，会进行更深远的意会和意图推理，包括时序、环境、路牌翰墨等。三网以全局性视角合资施行驾驶任务，不错对模子进行合资预试验和标注，同期三网又各有侧重，出现问题可快速诊料定位，了解模子和系统的谬误问题。更要紧的是，在驾驶安全性上，三网使得系统随意一些突出、要紧场景的上限变得更高的同期，也需要一定的安全措施保证下限。

在端到端时期的加握下，小鹏汽车全体迈向了以轻舆图、轻雷达、重算力为中枢的智能驾驶决策。针对复杂路况，粗略作念到点到点的扶助驾驶才略，包括自动通过高速 ETC 闸机、红绿灯识别、拥挤路段跟车以及主动变说念超车等等。尤其在体验和畅达性上，用户基本嗅觉不到任何断点。

小鹏汽车自动驾驶居品高档总监袁婷婷指出，行业内一般用操心泊车 VPA ( Valet Parking Assist ) +NOA ( Navigate on Autopilot ) 城市扶助驾驶的边幅来收尾车位到车位周处除三害 麻豆，这亦然小鹏在 2021 年接管的决策。但使用拼接决策，就会存在卡顿，比如汽车行驶到泊车场与公开说念路的交织点时，会因切换软件导致卡壳风景。

现在小鹏汽车仍是通过端到端智能驾驶大模子对其才略进行了全面升级，在行业内首个用一套智能驾驶软件以及基于"端到端大模子"收尾"车位到车位"。在最新的测试场景中，车位到车位的整条链路——从园区内、地库内，到过闸机，再到公开说念路的衔尾，都能以愈加畅达的体验边幅收尾。此外，路线缱绻也粗略无感生成，让驾驶变得愈加方便高效。

"丝滑、详情、直观性"这些用于描摹老司机开车一样的驾驶体验，正在小鹏汽车端到端智能驾驶系统上呈现。

不错看到，端到端的出现，打破了原先依靠规则驱动的智能驾驶研发体系，至少在现时阶段，端到端已是自动驾驶竞争的要害时期旅途之一。

实在适配智能驾驶的算力底座

多年来在端到端智能驾驶大模子上的参加，模子参数目的急剧彭胀，使得小鹏汽车智能驾驶系统和功能迭代速率握续加速。

由于现时车端芯片算力的限制，即便接管两片 Orin 芯片，能支握的车端模子参数目依然有限。而云表大模子不错全面吸纳智能驾驶数据，不遗漏重心信息细节。通过普遍数据试验，尽可能穷尽智能驾驶中的长尾问题，以笼罩更多驾驶场景，使 XNGP 收尾 L3 级的智能驾驶体验。

试验一个云表大模子，对大边界高性能算力以及数据存储和处理忽视了十分高的条目。其一，提高并行试验性能和诈欺率的条目，这对云基础本领包括收集互联、带宽，以及系统软件优化等带来了挑战；其二，对模子试验握久隆重性的条目，比如模子试验中断，试验出现问题后能否快速拉起任务，镌汰故障时刻；其三，大边界多模态数据的存储与处理才略，收尾并行试验的高性能、高蒙胧，幽闲模子试验不休提高的数据量增长需求；其四，海量数据的存储资本条目，在幽闲数据处感性能条目的前提下，通过支握数据分层存储，收尾最优的资本。

收尾这些条目并非易事。大模子的预试验需要集群化，构建万卡以致更大边界的集群，且通盘集群需要构成一个浩繁的"全体"。形象来说，就像每一瞥都有两个东说念主且两东说念主之间把腿绑在通盘，共同前进。只好每张 GPU 卡、每台机器都以疏通的"标准"前进，材干提高全体的模子试验效能。

早在 2022 年，小鹏汽车就与阿里云在乌兰察布建成了那时中国最大的自动驾驶智算中心"扶摇"，用于自动驾驶模子试验。"扶摇"依托于阿里云灵骏智算集群构建，该集群是阿里云面向 AI 时期打造的智能算力基础本领，支握了小鹏汽车端到端智能驾驶大模子的快速迭代。

跟着模子边界扩大到百亿以致千亿量级，一次试验任务需要更多 GPU 协同，边界会放大许多问题。

率先碰到的问题即是扩展集群边界是否能带来试验任务疏通倍数的线性加速。为了将"疏通标准"效能提高到极致，阿里云升级到 HPN 7.0 收集架构，把收集才略推向一个全新的高度。通过 3.2Tbps 高性能 RDMA 收鸠集资，让做事器之间的通讯更顺畅；自研的拥塞欺压算法处罚了路由的复杂度和数据交换的冲突；同期，试验进程收尾自动收集拓扑感知休养，为大模子试验自动休养最好收集拓扑的计算节点，从而减少通讯支拨，进一步提高试验效能。

此外，计算和存储流量分辩大大减少存储 IO 和计算通讯的相互干扰，进而提高了全体 GPU 集群的计算效能。小鹏汽车在阿里云上的千卡级试验任务线性加速比不错达到 90% 以上。

由于试验任务的突出性，部件故障会导致全体试验停滞，何如尽可能早的展望故障，以及发生故障后系统能快速拉起收复，是令小鹏汽车自动驾驶时期团队头疼的第二个问题。

小鹏汽车自动驾驶中心大数据料理部负责东说念主 Jay 提到，"试验是一个握续几十天的进程，当咱们的试验边界越大，就有可能遭受越多的不测情况，试验进程中，隆重性十分要紧。"

针对这些问题，阿里云时期团队选择了一系列措施以提高系统的隆重性和试验效能。阿里云提供千卡集群健康检测才略，可收尾对计算集群包括单节点算力检查，单节点内 GPU 互联检查，多节点互联检查等，收尾在试验前、试验中庸故障后实时发现问题节点，并通过 AI 助手成立运维策略，保险集群全体资源隆重可用。同期，设立节点分钟级自动自愈才略以及秒级的试验程度保存机制，收尾故障后任务仍不错自动收复，并以无损的试验程度收尾续训，从而从简试验时刻、责难试验资本。

2024 年，小鹏汽车也启动使用阿里云容器计算做事 ACS，该做事为小鹏提供基础本领全托管算力做事，无需料理和珍重底层做事器，即使遭受做事器发生故障，应用也能连忙切换到其他做事器，确保模子试验的一语气运行。

智能驾驶模子的演进迭代需要海量数据，进程中的数据汇聚、挖掘、处理，又一样对存储、数据处理才略忽视了更高条目。

限制 2024 年 9 月小鹏汽车公开数据显现，小鹏汽车使用了折算里程超 10 亿 + 公里的视频试验，累计 646 万公里、1972 个城市和区县的实车测试，以及累计 2.16 亿公里、2.2 万中枢模拟场景、5.8 万专科模拟场景的仿真测试。

阿里云把内存、土产货磁盘、CPFS 高性能并行文献存储以及 OSS 对象存储等酿成一个竣工的道路型存储架构，进行和解的料理，把热数据放在蔓延最低的存储上头，并收尾冷热数据的自动流转，不休提高存储的使用效能，责难存储资本。

数据的积存属于基础，更要紧的是让数据有用转起来。小鹏汽车通过自研器具链联接阿里云大数据平台、数据库做事等收尾全栈数据闭环，对数据的清洗处理以及高效的挖掘，数据的高效流转，端到端大模子的大边界漫衍式试验，收尾测试阶段实车测试与仿真测试并重，加速迭代节拍，推动智能驾驶时期的快速发展。

小鹏汽车自动驾驶中心大数据料理部负责东说念主 Jay 暗示 : "来岁小鹏全体的数据量将迎来大幅度提高，更需要云基础本领作念很好的承载。"

当智能驾驶的眷注被烽火

何小鹏曾说过："小鹏从首创之初就一直起劲于作念中国的自动驾驶第一。"

通过" All in AI "，小鹏汽车不仅率先收尾端到端智能驾驶大模子量产上车，把柄"端到端四部曲"缱绻，在翌日两年，小鹏还将基于 L2 的硬件和资本收尾 L3+ 的用户体验，并最终通往 L4 无东说念主驾驶。

小鹏汽车自动驾驶负责东说念主李力耘曾在接受采访时暗示，端到端时期，好似从冷刀兵时期来到热刀兵时期。畴前的扶助驾驶时期是"冷刀兵时期"，只消凑王人了武林妙手就不错打。但热刀兵时期需要更大的算力、更多的数据、让算力和数据流转起来的机制和工程才略。领有强盛算力的阿里云，也将握续支握小鹏汽车端到端大模子的快速迭代。

本文摘自《云栖计策参考》总第 16 期

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