任少卿亲述：蔚来智驾六年长征路和几个关键抉择

2026年6月18日，备受期待的蔚来世界模型全新版本开启全量推送。

在之前的媒体评测中，这个版本的世界模型所带来的体验，直接宣告蔚来的辅助驾驶站到了第一梯队顶端。

但更重要的是，这个版本将同步覆盖NT2、NT3两代平台，包含蔚来、乐道旗下四个差异系统，涉及大70多万辆车。即便是四年前交付的Banyan系统的车型，依然能够更新到最新的世界模型版本，享受到技术进步的红利。

在行业看来，这是一个难度极高的工程挑战——四个平台的芯片、传感器组合各不相同，却要同步推送统一版本。

这个挑战背后，是蔚来智驾团队六年来的一条清晰成长线：从2020年8月全栈自研团队组建，到2025年3月自研芯片量产，再到今天的世界模型和闭环强化学习，蔚来走出了一条"基建先行、算法后发"的独特路径。

近日，蔚来高级副总裁‌，负责智能驾驶研发业务的任少卿带领团队，与我们进行了一次深度交流。

01

一个关键决策点醒团队

2021年，蔚来发布NT2平台时，做了一个让行业震惊的决定：将高线数激光雷达放在车顶，而不是保险杠或座舱内。

当时激光雷达有三种布置方案：保险杠方案不影响外观设计，但性能较差；座舱方案需要特制玻璃，成本高技术不成熟，还有性能损失；车顶方案性能最优、维修成本低，但对造型和风阻设计挑战极大。

蔚来内部讨论激烈。对于设计的同事来说，这是巨大的挑战：传统车没有这些部分，在当时甚至有人觉得这个设计"很丑"。

关键时刻，蔚来创始人、董事长、CEO李斌拍板了。他说了一段让团队至今记忆犹新的话："如果我们认为技术路线就是往这个方向走，这样的方式就是对性能最好的方式，这无论对于设计还是AD，都是一个开拓新领域、引领全球的机会。汽车工业这么多年，想做一个突破性的设计非常难，想做一个十年后大家还觉得对的引领性设计更难，必须做到美学、功能、技术和用户价值的统一。"

这段话点醒了所有人。团队意识到，当他们决定一件事情是对的，看到了未来五到十年的发展方向时，即使今天有问题有冲突，也应该去做，时间会证明一切。

最终，车顶激光雷达方案成为行业主流。这个故事也成为蔚来智驾团队的"开场白"。

同样的逻辑也应用在摄像头选择上。NT2发布时，内部坚持搭载7颗800万像素摄像头，当时面临成本高、数据处理难度大的挑战。但团队判断，行业发展对传感器分辨率和数量的需求会持续提升，超前布局在今天已经被验证正确。

这种超前布局的核心逻辑是匹配订阅制模式。蔚来的商业模式希望给用户提供更长周期的功能可用性。硬件可以支撑两代车型更新，让老车型停产后仍能持续更新软件，平衡车企更新成本与用户长期升级的诉求。

"智能电动汽车把发展慢、生命周期长的机械件，和更新迭代极快的电子件放在一起，产生了天然的矛盾，我们要想办法让电子数字部分能用得更长。"任少卿这样思考。

02

那个春节的7×24小时

2022年春节期间，蔚来智驾团队经历了一次"炼狱"。

NT2的Orin平台是行业当时最复杂的驾驶辅助域控制器，一块板子上集成了4颗大算力芯片，通过复杂PCB网络连接在一起。工程挑战巨大，团队7×24小时满负荷工作，在上海和北京两地办公解决问题。

那年春节，基本是每天发版，每天晚上凌晨测试。除了算法的问题，更多的是新平台需要解决的问题。

但痛苦之后是收获。最终，蔚来让英伟达Orin平台提前半年量产。更重要的是，这套复杂的平台锻炼了工程体系的底子。很多工程体系的能力，实际上是从这个平台开始打下的。

"延续到今天，我们有了相对付出之后的一些回报。整体上这些回报，我觉得这个基础实际上是在这样的一代平台上打磨出来的。"任少卿回顾道。

同样在2022年，蔚来启动了第三代自研芯片的设计。当时业内还以CNN神经网络为主，但团队预判未来神经网络会向纯Transformer方向发展，而Transformer对内存带宽的要求是CNN的7~10倍。

这是一个关键的技术判断。团队决定给单颗芯片部署超过500G的内存带宽，以支持未来更大更强的模型。为了实现这个目标，需要采用最新内存颗粒、多通道部署，增加了芯片面积和成本。

2025年3月，这款自研芯片量产，成为新势力中最早量产的自研的智驾芯片，单颗芯片就能实现和四颗英伟达Orin X相近的性能。

03

关于AI编译器的远见

2020年底，蔚来做了一个让行业当时难以理解的决定：不使用英伟达官方标准工具链，仅保留CUDA层，其余所有软件自研。

团队当时有两个判断：第一，官方工具链基于三五年前的架构设计，灵活性和效率不符合2020年的工程要求；第二，自研工具链可以在不同芯片平台实现代码复用，当切换到自研芯片时，大部分代码可以直接共用。

于是，蔚来开始自研AI编译器，实现自动算子优化和自动图联合优化。传统部署方案中，每个算子都需要工程师手写优化，算法改一次模型，后端工程师就要花大量时间重写优化代码，迭代效率极低。

而蔚来的自动化编译器，原来一层算子优化工程师需要手写3天，现在自动化可直接生成，仅少量需要微调。模型架构改动后的部署周期从1~2周缩短到1~2天，推理效率比通用工具链提升20%以上。

"一个算法工程师在前面改得很开心，后面一堆工程的兄弟跑断腿——这是当时的状况。"任少卿回忆说。

后来，蔚来将模型上车的7个流程（量化、开关集成、编译、测试、误差校验、多芯片集成、部署测试）改造为全自动化流程，类似AI Agent的工作模式。原本需要1天以上的流程，现在可压缩到2小时以内完成。

"最近这一年多的时间，我们就把整个的这个部分换成了AI Agent的方式。它其实就把整个这个流程从里面解放出来，要全自动。"任少卿介绍说。

这个决策的价值在几年后显现。当友商才开始布局AI编译器时，蔚来已经积累了3-4年。自研芯片流片完成后，很快就完成了芯片适配。

这也是蔚来能够成为第一个自研芯片上车的车企，最关键的原因。

04

关于数据本质的洞察

自动驾驶领域有一个残酷的规律：AI模型性能每提升3个点，数据量需要翻10倍；提升6个点需要100倍数据。性能提升对数据量的需求是指数级增长，单纯靠投入资金采购数据无法持续。

蔚来在2020年搭建数据体系前，就形成了一个关键认知：数据的本质不是可零成本拷贝的文件，而是模型加算力产生的结果。

"早期大家认为数据是你给我拷一份我就有了，这叫做零成本拷贝。但是我们认为数据的本质实际上是算力。"团队解释。

因为要针对一个模型去找到它的corner case，必须把这个模型不断地在不同场景跑。所以数据的根本本质是车端的算力和云端的算力。从这个角度来说，数据就是一个不可再生资源。

基于这个认知，蔚来的数据体系本质是跨云跨车、跨平台跨车型的车端算力调度体系。目前已经调度了NT2.0平台上近百万台车的闲散算力，在不影响用户正常使用和安全的前提下，完成数据筛选和测试。

"我们本质上的数据体系，实际上是一个叫做车端算力调度体系。我必须能去调度车端的算力，我才能去把这个数据系统打出来。"任少卿说。

蔚来只筛选高价值的corner case数据，这类数据可能只占总数据量的5%，但价值超过剩余95%数据的总和。这样能把数据成本维持在可接受基线，同时数据价值指数级提升。

"就像这个金字塔尖，它虽然只占5%数据，但实际上它的价值可能比比它所有的加起来还要多得多。"任少卿说。

05

那个关于安全里程的数字

蔚来是最早推出端到端主动安全的车企。

2026年6月，蔚来公布了一个关键数据：当前主动安全的安全里程（即触发气囊的人驾里程）已经达到679万公里，是行业领先水平，预计2026年下半年会提升到800万公里以上。

对比2023年，用户保险出险赔付金额已经降低了将近40%。随着蔚来车辆保有量上升，重大事故数量没有增加反而呈下降趋势，车辆安全性每年都在提升。

这个数字背后，是蔚来建立的量产车众包验证体系。主动安全功能每个月测试里程超过4000万公里，该量级靠自有测试车完全无法实现。

"如果我们硬要把这些测试里程换成我们测试的同事的话，那这样一周的里程需要他们把这一千辆车跑一年。"任少卿这样解释道。

验证体系打通了NT2、NT3、蔚来、乐道所有平台，可使用一套体系验证同一套算法，将四个平台合并为一个验证整体，进一步提升了验证效率。

"自动驾驶就是corner case，它是一个真实世界的问题，长尾分布非常宽。"团队说。

06

那个关于世界模型的判断

2023年下半年，蔚来开始内部研发世界模型，2024年7月对外发布。核心诉求是实现无标注端到端训练、多模态统一网络，还可以应用到仿真等场景加速AI发展。

当时，VLA和世界模型的路线之争还在激烈进行。但蔚来判断，路线之争会逐渐收敛，越来越多玩家会走向世界模型方向。

"现在我觉得逐渐会有一些收敛。那我觉得大家从一些新的玩家，或者友商，做法上其实也已经看到了。"任少卿说。

2024年，蔚来完成组织变革，从原有流水线式的研发状态转变为鼓励创新的状态，2025-2026年逐步拿出研发成果。

"我们从一个非常确定的，每天都干着同一件事，但是基本没什么区别的事情的这样一个状态里，变成一个大家能有更多创新的想法，能有创新的组织，创新的机制的状态。"团队回顾。

07

关于壁垒的思考

在媒体问答会上，蔚来智驾团队对行业壁垒给出了一个清晰的判断：

"智驾路线底层无根本性差距，多数名词是包装，真正壁垒藏在落地细节中。落地细节包括芯片与传感器设计、数据体系搭建、测试体系搭建、闭环强化学习的训练环境搭建。"

不过，蔚来的智驾团队也强调，差异的根源首先来自设计系统的价值观——是为短期盈利还是让用户十年好用；其次来自对算法的前瞻性洞察与提前设计；最后才是执行细节。

"人工智能算法的层面说白了都是公开的，尤其是对于业界谁都知道谁在做啥，但是在谁都知道谁在做啥的情况下，哪一家能把新的架构和新的体验发出去，然后基于这个架构和体验能不断地持续地去做优化，以及说能推给更多的已有的用户，我觉得才是这些细节最后产生的最重要的结果。"任少卿说。

蔚来认为，算法会一代一代地去迭代，每一代的算法都需要最强的数据体系去支撑才能产生最好的结果。数据体系这个层面上来说反而是更稳定的，它需要思考的周期是更长。

"算法可能一直都会不断地在演进，今天我们看到的新模型可能过两年学术界就有新的算法出来了，但是基建是不变的，基建的意义在于说有更新更多的东西，我们以最快的速度、最高的效率能够尽快让它量产，而且是在所有的用户上尽快跟用户见面。"。

08

那个关于未来的承诺

2026年下半年，蔚来会推出更强的智驾版本，会打通底盘域，优化延迟等问题，进一步提升能力。

当前L2智驾过去一年提升非常大，已经能满足日常上下班使用。2026年下半年版本的目标是让用户实现更长时间无接管，目标从一天无接管提升到一周、一个月无接管。

安全目标上，目前严重事故率接近七百万公里一次，2026年年底目标做到八百万到一千万公里一次，未来目标做到一千万公里一次，挽救更多用户生命。

"安全这件事情是没有止境的。"团队说。

在L3、L4方面，蔚来是国家四大部委L3/L4准入的第一批试点企业，目前法规推进正常，2026年晚些时候会有更多进展。技术层面已经做好准备，法规放开后蔚来会成为第一批推出对应功能的企业。

10

大公司视点

六年前，当蔚来决定将激光雷达放在车顶时，很多人不理解。六年后，这个方案成为行业主流。

四年前，当蔚来决定自研AI编译器时，很多人觉得没必要。四年后，友商开始纷纷跟进。

两年前，当蔚来开始研发世界模型时，路线之争还在激烈讨论。两年后，越来越多玩家走向这个方向。

"当我们决定一件事情是对的，看到了未来五到十年的发展方向时，即使今天有问题有冲突，我们也应该去做，时间会证明一切。"这句话，或许可以概括蔚来智驾六年的成长故事。

这不是一个关于技术突破的故事，而是一个关于判断、坚持和长期主义的故事。在算法快速迭代的AI时代，蔚来选择了一条更难的路——基建先行，算法后发。这条路走得慢，但走得稳。

2026年6月，当蔚来世界模型全新版本推送给大70多万辆车时，蔚来智驾团队的六年的坚持，终于开花结果。