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本文摘自《云栖策略参考》，这本刊物由阿里云与钛媒体连合策动。筹商是为了把各个行业先驱的时刻探索、业求实践呈现出来，与念念考相似问题的"数字先驱"共同讨论、碰撞，但愿这些实践能让你有所启发。

智能驾驶近两年的提速，端到端时刻无疑是要道动因。

2024 年 10 月 24 日，小鹏汽车告示 AI 天玑 5.4.0 安妥开启公测，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，凭证数据统计，也曾享受到公测版的 P7+ 用户，在用户渗入率和里程渗入率上均得回了权臣进步。早些时候，小鹏汽车也曾完成了国内首个端到端智能驾驶大模子量产上车。

这一系列的收获，源于小鹏汽车多年来全力进入 AI 的决心。早在 2022 年，小鹏汽车就率先完成城市导航援救驾驶 ( NGP ) 的落地。那时，小鹏汽车自动驾驶团队就在念念考，是否需要更进一步进步 AI 泛化才调。同庚 4 月，小鹏汽车运转尝试对传统智能驾驶中的感知、会通、展望、野心、律例、定位等时刻模块进行会通。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、数据三因素伸开，出现任何一块短板，都将激励木桶效应。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，小鹏汽车细则端到端时刻路线

端到端 ( End-to-End ) ，起初并非源于智能驾驶，而是多用于深度学习领域的一套气象，况兼在语音识别、当然谈话处理等领域已有比拟多的学术盘考。其设想旨趣是神经集合在学习中不进行分模块或分阶段老到，径直从输入数据到输出遗弃，减少东说念主为侵扰和预处理的需求，访佛于 encoder-decoder 架构。

端到端时刻好像幸免传统东说念主工特征索求中的信息死亡，提高模子的遵循和准确性，简化老到活水线。

在智能驾驶领域，端到端智能驾驶决议诈欺合资的深度学习神经集合，将感知、野心与律例等多个功能模块整合为一体。将录像头、传感器实时集合的原始数据算作输入，径直输出为转向、加速、制动等驾驶教导，这种一体化架构扫尾了信息无缝传输并质问延伸，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，就遴荐了端到端时刻。相似，小鹏汽车在国内快速激动了端到端智能驾驶。

小鹏汽车取舍的是"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，云表强化老到后，车端大模子的上限大幅提高。

据小鹏汽车自动驾驶家具高档总监袁婷婷先容，端到端每每包含很是复杂的深度学习集合。但大模子的黑盒问题导致难以阐明其决策经过和推理逻辑，尤其是施展出不良遗弃后，不行阐明性还增多了搞定和考证的难度，更无法保证其安全可靠性。

基于此，凭证端到端的念念路，小鹏汽车当场推出了"三网合一"架构，其中 XNet 访佛于东说念主的眼睛，对现实寰球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，通过海量数据的不远隔老到，优化驾驶策略；XBrain 访佛于东说念主的大脑，会进行更长远的贯穿和意图推理，包括时序、环境、路牌笔墨等。三网以全局性视角连合奉行驾驶任务，不错对模子进行连合预老到和标注，同期三网又各有侧重，出现问题可快速诊料定位，了解模子和系统的残障问题。更庞大的是，在驾驶安全性上，三网使得系统大意一些畸形、进军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。

在端到端时刻的加合手下，小鹏汽车举座迈向了以轻舆图、轻雷达、重算力为中枢的智能驾驶决议。针对复杂路况，好像作念到点到点的援救驾驶才调，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。尤其在体验和运动性上，用户基本嗅觉不到任何断点。

小鹏汽车自动驾驶家具高档总监袁婷婷指出，行业内一般用追思泊车 VPA ( Valet Parking Assist ) +NOA ( Navigate on Autopilot ) 城市援救驾驶的相貌来扫尾车位到车位，这亦然小鹏在 2021 年遴荐的决议。但使用拼接决议，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气象。

现在小鹏汽车也曾通过端到端智能驾驶大模子对其才调进行了全面升级，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"扫尾"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，都能以愈加运动的体验相貌扫尾。此外，路线野心也好像无感生成，让驾驶变得愈加方便高效。

"丝滑、细则、直观性"这些用于形容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，至少在面前阶段，端到端已是自动驾驶竞争的要道时刻旅途之一。

真的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进入，模子参数目的急剧推广，使得小鹏汽车智能驾驶系统和功能迭代速率合手续加速。

由于面前车端芯片算力的律例，即便遴荐两片 Orin 芯片，能支合手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。通过多数数据老到，尽可能穷尽智能驾驶中的长尾问题，以粉饰更多驾驶场景，使 XNGP 扫尾 L3 级的智能驾驶体验。

老到一个云表大模子，对大规模高性能算力以及数据存储和处理提议了很是高的条目。其一，提高并行老到性能和诈欺率的条目，这对云基础门径包括集合互联、带宽，以及系统软件优化等带来了挑战；其二，对模子老到合手久结识性的条目，比如模子老到中断，老到出现问题后能否快速拉起任务，裁汰故障时刻；其三，大规模多模态数据的存储与处理才调，扫尾并行老到的高性能、高浑沌，动听模子老到不时进步的数据量增长需求；其四，海量数据的存储资本条目，在动听数据处感性能条目的前提下，通过支合手数据分层存储，扫尾最优的资本。

扫尾这些条目并非易事。大模子的预老到需要集群化，构建万卡致使更大规模的集群，且系数这个词集群需要构成一个浩大的"举座"。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一王人，共同前进。独一每张 GPU 卡、每台机器都以换取的"要领"前进，才能进步举座的模子老到遵循。

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"，用于自动驾驶模子老到。"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门径，复旧了小鹏汽车端到端智能驾驶大模子的快速迭代。

跟着模子规模扩大到百亿致使千亿量级，一次老到任务需要更多 GPU 协同，规模会放大许多问题。

领先碰到的问题即是扩展集群规模是否能带来老到任务换取倍数的线性加速。为了将"换取要领"遵循进步到极致，阿里云升级到 HPN 7.0 集合架构，把集合才调推向一个全新的高度。通过 3.2Tbps 高性能 RDMA 集合结合，让做事器之间的通讯更顺畅；自研的拥塞律例算法搞定了路由的复杂度和数据交换的冲突；同期，老到经过扫尾自动集合拓扑感知调度，为大模子老到自动调度最好集合拓扑的野心节点，从而减少通讯支出，进一步进步老到遵循。

此外，野心和存储流量折柳大大减少存储 IO 和野心通讯的彼此干扰，进而进步了举座 GPU 集群的野心遵循。小鹏汽车在阿里云上的千卡级老到任务线性加速比不错达到 90% 以上。

由于老到任务的畸形性，部件故障会导致举座老到停滞，若何尽可能早的展望故障，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时刻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，"老到是一个合手续几十天的经过，当咱们的老到规模越大，就有可能碰到越多的不测情况，老到经过中，结识性很是庞大。"

针对这些问题，阿里云时刻团队采纳了一系列措施以提高系统的结识性和老到遵循。阿里云提供千卡集群健康检测才调，可扫尾对野心集群包括单节点算力查验，单节点内 GPU 互联查验，多节点互联查验等，扫尾在老到前、老到中庸故障后实时发现问题节点，并通过 AI 助手竖立运维策略，保险集群举座资源结识可用。同期，确立节点分钟级自动自愈才调以及秒级的老到进程保存机制，扫尾故障后任务仍不错自动归附，并以无损的老到进程扫尾续训，从而审时度势老到时刻、质问老到资本。

2024 年，小鹏汽车也运转使用阿里云容器野心做事 ACS，该做事为小鹏提供基础门径全托管算力做事，无需料理和调理底层做事器，即使碰到做事器发生故障，应用也能速即切换到其他做事器，确保模子老到的连气儿运行。

智能驾驶模子的演进迭代需要海量数据，经过中的数据集合、挖掘、处理，又相似对存储、数据处理才调提议了更高条目。

扫尾 2024 年 9 月小鹏汽车公开数据知道，小鹏汽车使用了折算里程超 10 亿 + 公里的视频老到，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完好的道路型存储架构，进行合资的料理，把热数据放在延伸最低的存储上头，并扫尾冷热数据的自动流转，不时进步存储的使用遵循，质问存储资本。

数据的积贮属于基础，更庞大的是让数据灵验转起来。小鹏汽车通过自研器具链结合阿里云大数据平台、数据库做事等扫尾全栈数据闭环，对数据的清洗处理以及高效的挖掘，数据的高效流转，端到端大模子的大规模散播式老到，扫尾测试阶段实车测试与仿真测试并重，加速迭代节律，推动智能驾驶时刻的快速发展。

小鹏汽车自动驾驶中心大数据料理部负责东说念主 Jay 默示 : "来岁小鹏举座的数据量将迎来大幅度提高，更需要云基础门径作念很好的承载。"

当智能驾驶的关注被烽火

何小鹏曾说过："小鹏从首创之初就一直贫窭于作念中国的自动驾驶第一。"

通过" All in AI "，小鹏汽车不仅率先扫尾端到端智能驾驶大模子量产上车，凭证"端到端四部曲"野心，在将来两年，小鹏还将基于 L2 的硬件和资本扫尾 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摄取采访时默示，端到端时期，好似从冷武器时期来到热武器时期。往日的援救驾驶时期是"冷武器时期"，只须凑王人了武林妙手就不错打。但热武器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调。领有强盛算力的阿里云，也将合手续复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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