4月14日下午，小鹏汽车举办了“小鹏AI大模型技术分享会”。在会上，公司详述了其在人工智能领域的深入研究与显著成果，引发了业界的极大关注。

自动驾驶AI挑战

自动驾驶技术面对着AI领域的复杂问题，并标志着迈向具身智能的起点。当前，自动驾驶行业面临诸多挑战，如对海量数据和高精度算法的依赖。小鹏汽车投身于这一研究，努力攻克行业难题。在此领域，不断进步的技术水平对保障安全与可靠性极为关键，亦有助于满足多样化的驾驶需求。

算力资源优势

小鹏汽车专注于提升自动驾驶全流程大模型的技术水平。公司已提前达成提升训练计算能力的预定目标，并成功打造了国内首个自动驾驶大规模训练平台。在计算资源使用效率这一核心指标上，小鹏汽车表现卓越，其使用率最高可达到98%，且长期稳定在90%以上，位居行业领先地位。凭借对计算资源的有效运用，小鹏汽车确保了训练资源与实训水平与顶尖AI企业相媲美。

全栈自研成果

何小鹏，小鹏汽车的董事长，强调公司定位为“AI汽车公司”，并专注于自主研发。去年，小鹏汽车在自动驾驶技术领域，首次运用强化学习和模型蒸馏技术，成功训练了超大型的物理世界模型。在国内汽车界，目前尚无企业能及此成就，这一成就凸显了小鹏在技术领域的领先地位和创新能力。

云端工厂建设

小鹏公司设立了专门用于世界基座模型研发的云端工厂。该工厂每五天进行一次更新迭代。其算力使用效率与迭代速度均与顶尖AI企业相当。特别指出的是，小鹏的世界基座模型参数数量是常见VLA模型的35倍。而且，该模型以LLM作为核心网络，融合了驾驶状态认知推理技术，实现了连续推理功能。

模型学习应用

基座模型预训练增强了模型在自动驾驶方面的核心能力，强化学习又进一步激发了其创新潜能。近期网络视频显示，小鹏X9内地版在香港部分路段已应用智能驾驶系统，该系统能够实现自主避障和超车，同时快速适应香港的交通规则和路线，这一情况充分展现了小鹏世界基座大模型出色的学习能力。

未来发展目标

今年，小鹏公司致力于提升车辆的车端智能系统。通过基座模型实现知识迁移，车辆端模型参数的限制被打破，自动驾驶水平得到显著提升。这一举措旨在促进自动驾驶技术向L3/L4级别乃至无人驾驶的进步，同时开拓行业发展的新领域。

各位读者，请问您对小鹏汽车运用人工智能技术实现全面自动驾驶的完成时间有何看法？