本文摘自《云栖策略参考》，这本刊物由阿里云与钛媒体合资筹划。谈判是为了把各个行业先驱的技能探索、业求实践呈现出来，与想考相似问题的"数字先驱"共同探讨、碰撞，但愿这些现实能让你有所启发。

智能驾驶近两年的提速，端到端技能无疑是要害动因。

2024 年 10 月 24 日，小鹏汽车晓喻 AI 天玑 5.4.0 崇敬开启公测，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显耀进步。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。

这一系列的收货，源于小鹏汽车多年来全力干与 AI 的决心。早在 2022 年，小鹏汽车就率先完成城市导航提拔驾驶 ( NGP ) 的落地。那时，小鹏汽车自动驾驶团队就在想考，是否需要更进一步进步 AI 泛化才略。同庚 4 月，小鹏汽车运行尝试对传统智能驾驶中的感知、交融、瞻望、筹画、按捺、定位等技能模块进行交融。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矩模子都要强。"

智能驾驶新一轮竞争正围绕算法、算力、数据三因素伸开，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技能路线

端到端 ( End-to-End ) ，开头并非源于智能驾驶，而是多用于深度学习边界的一套方法，况且在语音识别、当然言语处理等边界已有比拟多的学术连络。其想象旨趣是神经蚁集在学习中不进行分模块或分阶段考试，平直从输入数据到输出拆伙，减少东说念主为过问和预处理的需求，访佛于 encoder-decoder 架构。

端到端技能大略幸免传统东说念主工特征索要中的信息耗费，提高模子的遵守和准确性，简化考试活水线。

在智能驾驶边界，端到端智能驾驶决策利用妥洽的深度学习神经蚁集，将感知、筹画与按捺等多个功能模块整合为一体。将录像头、传感器实时蚁集的原始数据算作输入，平直输出为转向、加速、制动等驾驶指示，这种一体化架构收尾了信息无缝传输并捏造蔓延，让汽车响应愈加顺滑。特斯拉在北好意思率先推出的 FSD V12 版块，就摄取了端到端技能。相似，小鹏汽车在国内快速鼓吹了端到端智能驾驶。

小鹏汽车采纳的是"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，云表强化考试后，车端大模子的上限大幅提高。

据小鹏汽车自动驾驶居品高等总监袁婷婷先容，端到端时常包含异常复杂的深度学习蚁集。但大模子的黑盒问题导致难以阐发其决策进程和推理逻辑，尤其是表现出不良拆伙后，不能阐发性还增多了惩处和考证的难度，更无法保证其安全可靠性。

基于此，把柄端到端的想路，小鹏汽车立时推出了"三网合一"架构，其中 XNet 访佛于东说念主的眼睛，对现实宇宙中的可通行空间进行 3D 还原；XPlanner 访佛于东说念主的肌肉和小脑直观，通过海量数据的不完毕考试，优化驾驶策略；XBrain 访佛于东说念主的大脑，会进行更长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引申驾驶任务，不错对模子进行合资预考试和标注，同期三网又各有侧重，出现问题可快速诊料定位，了解模子和系统的颓势问题。更紧要的是，在驾驶安全性上，三网使得系统应答一些荒芜、热切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。

在端到端技能的加捏下，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，大略作念到点到点的提拔驾驶才略，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。尤其在体验和提醒性上，用户基本嗅觉不到任何断点。

小鹏汽车自动驾驶居品高等总监袁婷婷指出，行业内一般用牵挂泊车 VPA ( Valet Parking Assist ) +NOA ( Navigate on Autopilot ) 城市提拔驾驶的方式来收尾车位到车位，这亦然小鹏在 2021 年摄取的决策。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形状。

当今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，再到公开说念路的邻接，都能以愈加提醒的体验方式收尾。此外，路线筹画也大略无感生成，让驾驶变得愈加绵薄高效。

"丝滑、详情、直观性"这些用于描写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，毁坏了原先依靠规矩驱动的智能驾驶研发体系，至少在面前阶段，端到端已是自动驾驶竞争的要害技能旅途之一。

果真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干与，模子参数目的急剧膨胀，使得小鹏汽车智能驾驶系统和功能迭代速率捏续加速。

由于面前车端芯片算力的按捺，即便摄取两片 Orin 芯片，能支捏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，不遗漏要点信息细节。通过大批数据考试，尽可能穷尽智能驾驶中的长尾问题，以障翳更多驾驶场景，使 XNGP 收尾 L3 级的智能驾驶体验。

考试一个云表大模子，对大限度高性能算力以及数据存储和处理提议了异常高的条目。其一，提高并行考试性能和利用率的条目，这对云基础要害包括蚁集互联、带宽，以及系统软件优化等带来了挑战；其二，对模子考试捏久表现性的条目，比如模子考试中断，考试出现问题后能否快速拉起任务，缩小故障时期；其三，大限度多模态数据的存储与处理才略，收尾并行考试的高性能、高费解，温存模子考试不停进步的数据量增长需求；其四，海量数据的存储资本条目，在温存数据处感性能条目的前提下，通过支捏数据分层存储，收尾最优的资本。

收尾这些条目并非易事。大模子的预考试需要集群化，构建万卡致使更大限度的集群，且悉数集群需要构成一个宏大的"全体"。形象来说，就像每一滑都有两个东说念主且两东说念主之间把腿绑在沿途，共同前进。只消每张 GPU 卡、每台机器都以调换的"措施"前进，才略进步全体的模子考试遵守。

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"，用于自动驾驶模子考试。"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 期间打造的智能算力基础要害，守旧了小鹏汽车端到端智能驾驶大模子的快速迭代。

跟着模子限度扩大到百亿致使千亿量级，一次考试任务需要更多 GPU 协同，限度会放大许多问题。

当先碰到的问题便是扩展集群限度是否能带来考试任务调换倍数的线性加速。为了将"调换措施"遵守进步到极致，阿里云升级到 HPN 7.0 蚁集架构，把蚁集才略推向一个全新的高度。通过 3.2Tbps 高性能 RDMA 蚁荟萃资，让工作器之间的通讯更顺畅；自研的拥塞按捺算法惩处了路由的复杂度和数据交换的冲突；同期，考试进程收尾自动蚁集拓扑感知调和，为大模子考试自动调和最好蚁集拓扑的想象节点，从而减少通讯支出，进一步进步考试遵守。

此外，想象和存储流量别离大大减少存储 IO 和想象通讯的彼此干扰，进而进步了全体 GPU 集群的想象遵守。小鹏汽车在阿里云上的千卡级考试任务线性加速比不错达到 90% 以上。

由于考试任务的荒芜性，部件故障会导致全体考试停滞，若何尽可能早的瞻望故障，以及发生故障后系统能快速拉起归附，是令小鹏汽车自动驾驶技能团队头疼的第二个问题。

小鹏汽车自动驾驶中心大数据治理部负责东说念主 Jay 提到，"考试是一个捏续几十天的进程，当咱们的考试限度越大，就有可能碰到越多的有时情况，考试进程中，表现性异常紧要。"

针对这些问题，阿里云技能团队采纳了一系列措施以提高系统的表现性和考试遵守。阿里云提供千卡集群健康检测才略，可收尾对想象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，收尾在考试前、考试中庸故障后实时发现问题节点，并通过 AI 助手设立运维策略，保险集群全体资源表现可用。同期，设置节点分钟级自动自愈才略以及秒级的考试程度保存机制，收尾故障后任务仍不错自动归附，并以无损的考试程度收尾续训，从而省俭考试时期、捏造考试资本。

2024 年，小鹏汽车也运诓骗用阿里云容器想象工作 ACS，该工作为小鹏提供基础要害全托管算力工作，无需治理和贵重底层工作器，即使碰到工作器发生故障，应用也能速即切换到其他工作器，确保模子考试的连气儿运行。

智能驾驶模子的演进迭代需要海量数据，进程中的数据蚁集、挖掘、处理，又相似对存储、数据处理才略提议了更高条目。

收尾 2024 年 9 月小鹏汽车公开数据涌现，小鹏汽车使用了折算里程超 10 亿 + 公里的视频考试，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、腹地磁盘、CPFS 高性能并行文献存储以及 OSS 对象存储等变成一个竣工的路线型存储架构，进行妥洽的治理，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，不停进步存储的使用遵守，捏造存储资本。

数据的累积属于基础，更紧要的是让数据灵验转起来。小鹏汽车通过自研器具链勾通阿里云大数据平台、数据库工作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，端到端大模子的大限度散播式考试，收尾测试阶段实车测试与仿真测试并重，加速迭代节拍，推动智能驾驶技能的快速发展。

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

当智能驾驶的关注被焚烧

何小鹏曾说过："小鹏从首创之初就一直奋发于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"筹画，在畴昔两年，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示意，端到端期间，好似从冷刀兵期间来到热刀兵期间。畴昔的提拔驾驶期间是"冷刀兵期间"，只消凑皆了武林高东说念主就不错打。但热刀兵期间需要更大的算力、更多的数据、让算力和数据流转起来的机制和工程才略。领有苍劲算力的阿里云，也将捏续守旧小鹏汽车端到端大模子的快速迭代。

本文摘自《云栖策略参考》总第 16 期

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