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顾功尧:大模型定义芯片,用户体验仍是车企核心竞争力

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11月5日,由桐乡市人民政府主办、寰球汽车集团共同承办的第七届“世界互联网大会乌镇咖荟·汽车夜话”顺利举行。



在“技术与重构:谁将拥有下一代汽车的定义权?”篇章中,Momenta副总裁顾功尧表示,终端用户的体验与价值仍是整车企业最核心的竞争力。

顾功尧认为,L4要走向规模化有两个前提:首先要满足安全要求,同时还要具备足够强的泛化能力,让系统可以安全运行的道路、环境等条件不断拓宽。适用场景越广,用户能从中获得的便利越多,商业价值也越有可能释放。而为了实现可规模化的无人驾驶,就必须解决自动驾驶的长尾问题,也就是那些单独看很少发生、在大规模出行中却总会遇到的复杂场景。

顾功尧分享了三个洞察。首先,智能驾驶的迭代必须由数据驱动。工程师编写的规则受限于自身的驾驶经验和对场景的理解,而在真实道路上,许多罕见情况连经验丰富的老司机也未必遇到过。面对这些越来越罕见的长尾问题,仅靠不断增加规则,很难覆盖各种复杂情形。

第二个洞察是,要积累1000亿公里真实行驶里程,仅靠自建工程车队、测试车队或运营L4车队,在商业上很难实现。按一辆私家车每年行驶约1万公里计算,即使有1万辆车,也需要约1000年才能达到这一目标。因此,智驾企业需要与主机厂合作,推动辅助驾驶方案量产上车,借助量产车的日常行驶逐步积累真实里程。

第三个洞察是,“大模型定义芯片”。随着模型参数量不断增长,通用芯片在承载更大规模的模型时,将越来越难以兼顾功耗、车规可靠性和成本的“不可能三角”。

无论是视觉语言动作模型(VLA)还是世界模型,目前部分方案的参数量已达到十亿至数十亿级。顾功尧预计,为满足更高的安全要求,未来模型参数量可能扩大到现有的十倍甚至百倍。为此,Momenta主张从大模型的运行需求出发设计专用芯片。顾功尧认为,与现有通用芯片相比,专用芯片有望显著降低功耗和成本,为在满足车规可靠性要求的同时部署更大规模的模型创造条件,进而突破这一“不可能三角”。

顾功尧预计,随着真实道路数据持续积累、模型与芯片协同演进,以及多家企业共同推进工程落地,2028年前后有望成为L3、L4发展的拐点。参照过去两年城市领航辅助驾驶从功能推出到加速上车的过程,他判断,2028年至2030年,行业或将看到更高等级的自动驾驶从有限试点走向更广泛的量产应用。对用户而言,这个拐点最终要体现在日常出行中:系统能在更多场景下稳定运行,也能在窄路会车这样的具体时刻,做出让人安心的判断。

从数据驱动破局长尾难题,到大模型定义芯片、软硬协同打通性能与成本瓶颈,高阶自动驾驶的落地之路,终究要回归用户体验本身。唯有持续拓宽场景泛化能力、夯实安全底座,才能在预期的行业拐点到来之时,把高阶智驾真正变成用户可信赖、可感知的出行价值。

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