本文摘自《云栖计谋参考》，这本刊物由阿里云与钛媒体合资筹谋。指标是为了把各个行业先驱的技巧探索、业求实践呈现出来，与念念考相似问题的"数字先驱"共同探讨、碰撞，但愿这些试验能让你有所启发。

智能驾驶近两年的提速，端到端技巧无疑是枢纽动因。

2024 年 10 月 24 日，小鹏汽车秘书 AI 天玑 5.4.0 细腻开启公测，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，阐发数据统计，依然享受到公测版的 P7+ 用户，在用户浸透率和里程浸透率上均获得了权贵擢升。早些时候，小鹏汽车依然完成了国内首个端到端智能驾驶大模子量产上车。

这一系列的得益，源于小鹏汽车多年来全力干预 AI 的决心。早在 2022 年，小鹏汽车就率先完成城市导航扶助驾驶 ( NGP ) 的落地。其时，小鹏汽车自动驾驶团队就在念念考，是否需要更进一步擢升 AI 泛化才略。同庚 4 月，小鹏汽车驱动尝试对传统智能驾驶中的感知、会通、预计、策动、限度、定位等技巧模块进行会通。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章模子都要强。"

智能驾驶新一轮竞争正围绕算法、算力、数据三成分张开，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，小鹏汽车细目端到端技巧路线

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领域的一套方法，况兼在语音识别、当然说话处理等领域已有相比多的学术议论。其遐想旨趣是神经网罗在学习中不进行分模块或分阶段磨砺，凯旋从输入数据到输出终结，减少东说念主为侵略和预处理的需求，访佛于 encoder-decoder 架构。

端到端技巧或者幸免传统东说念主工特征索要中的信息亏损，提高模子的遵守和准确性，简化磨砺活水线。

在智能驾驶领域，端到端智能驾驶决策掌握调处的深度学习神经网罗，将感知、策动与限度等多个功能模块整合为一体。将录像头、传感器实时集聚的原始数据行为输入，凯旋输出为转向、加速、制动等驾驶请示，这种一体化架构收尾了信息无缝传输并诽谤蔓延，让汽车反映愈加顺滑。特斯拉在北好意思率先推出的 FSD V12 版块，就聘任了端到端技巧。相似，小鹏汽车在国内快速股东了端到端智能驾驶。

小鹏汽车取舍的是"云霄大模子"路线，通过构建云霄大模子，然后将云霄大模子蒸馏到车端，在车端进行模子部署。小鹏云霄大模子的参数目是车端的 80 倍，云霄强化磨砺后，车端大模子的上限大幅提高。

据小鹏汽车自动驾驶产物高等总监袁婷婷先容，端到端时常包含极度复杂的深度学习网罗。但大模子的黑盒问题导致难以施展其决策经由和推理逻辑，尤其是推崇出不良成果后，弗成施展性还增多了惩办和考证的难度，更无法保证其安全可靠性。

基于此，阐发端到端的念念路，小鹏汽车速即推出了"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，通过海量数据的不已矣磨砺，优化驾驶策略；XBrain 访佛于东说念主的大脑，会进行更长远的会通和意图推理，包括时序、环境、路牌翰墨等。三网以全局性视角合资实行驾驶任务，不错对模子进行合资预磨砺和标注，同期三网又各有侧重，出现问题可快速诊料定位，了解模子和系统的过失问题。更紧要的是，在驾驶安全性上，三网使得系统应酬一些稀奇、进攻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。

在端到端技巧的加执下，小鹏汽车合座迈向了以轻舆图、轻雷达、重算力为中枢的智能驾驶决策。针对复杂路况，或者作念到点到点的扶助驾驶才略，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。尤其在体验和运动性上，用户基本嗅觉不到任何断点。

小鹏汽车自动驾驶产物高等总监袁婷婷指出，行业内一般用挂牵泊车 VPA ( Valet Parking Assist ) +NOA ( Navigate on Autopilot ) 城市扶助驾驶的花式来收尾车位到车位，这亦然小鹏在 2021 年聘任的决策。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清闲。

现在小鹏汽车依然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，再到公开说念路的衔接，都能以愈加运动的体验花式收尾。此外，路线策动也或者无感生成，让驾驶变得愈加轻便高效。

"丝滑、细目、直观性"这些用于形色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，打破了原先依靠规章驱动的智能驾驶研发体系，至少在现时阶段，端到端已是自动驾驶竞争的枢纽技巧旅途之一。

的确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预，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执续加速。

由于现时车端芯片算力的限定，即便聘任两片 Orin 芯片，能支执的车端模子参数目依然有限。而云霄大模子不错全面吸纳智能驾驶数据，不遗漏要点信息细节。通过大量数据磨砺，尽可能穷尽智能驾驶中的长尾问题，以袒护更多驾驶场景，使 XNGP 收尾 L3 级的智能驾驶体验。

磨砺一个云霄大模子，对大范围高性能算力以及数据存储和处理建议了极度高的条件。其一，提高并行磨砺性能和掌握率的条件，这对云基础圭表包括网罗互联、带宽，以及系统软件优化等带来了挑战；其二，对模子磨砺执久踏实性的条件，比如模子磨砺中断，磨砺出现问题后能否快速拉起任务，裁减故障时候；其三，大范围多模态数据的存储与处理才略，收尾并行磨砺的高性能、高朦拢，称心模子磨砺继续擢升的数据量增长需求；其四，海量数据的存储资本条件，在称心数据处感性能条件的前提下，通过支执数据分层存储，收尾最优的资本。

收尾这些条件并非易事。大模子的预磨砺需要集群化，构建万卡以致更大范围的集群，且扫数这个词集群需要构成一个高大的"合座"。形象来说，就像每一瞥都有两个东说念主且两东说念主之间把腿绑在一说念，共同前进。惟有每张 GPU 卡、每台机器都以换取的"要领"前进，能力擢升合座的模子磨砺遵守。

早在 2022 年，小鹏汽车就与阿里云在乌兰察布建成了其时中国最大的自动驾驶智算中心"扶摇"，用于自动驾驶模子磨砺。"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 时间打造的智能算力基础圭表，撑执了小鹏汽车端到端智能驾驶大模子的快速迭代。

跟着模子范围扩大到百亿以致千亿量级，一次磨砺任务需要更多 GPU 协同，范围会放大好多问题。

最初碰到的问题便是扩展集群范围是否能带来磨砺任务换取倍数的线性加速。为了将"换取要领"遵守擢升到极致，阿里云升级到 HPN 7.0 网罗架构，把网罗才略推向一个全新的高度。通过 3.2Tbps 高性能 RDMA 网罗引诱，让劳动器之间的通讯更顺畅；自研的拥塞限度算法惩办了路由的复杂度和数据交换的冲突；同期，磨砺经由收尾自动网罗拓扑感知转变，为大模子磨砺自动转变最好网罗拓扑的诡计节点，从而减少通讯支出，进一步擢升磨砺遵守。

此外，诡计和存储流量隔离大大减少存储 IO 和诡计通讯的相互干扰，进而擢升了合座 GPU 集群的诡计遵守。小鹏汽车在阿里云上的千卡级磨砺任务线性加速比不错达到 90% 以上。

由于磨砺任务的稀奇性，部件故障会导致合座磨砺停滞，怎样尽可能早的预计故障，以及发生故障后系统能快速拉起复原，是令小鹏汽车自动驾驶技巧团队头疼的第二个问题。

小鹏汽车自动驾驶中心大数据不停部负责东说念主 Jay 提到，"磨砺是一个执续几十天的经由，当咱们的磨砺范围越大，就有可能碰到越多的巧合情况，磨砺经由中，踏实脾气外紧要。"

针对这些问题，阿里云技巧团队遴选了一系列措施以提高系统的踏实性和磨砺遵守。阿里云提供千卡集群健康检测才略，可收尾对诡计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，收尾在磨砺前、磨砺中庸故障后实时发现问题节点，并通过 AI 助手建立运维策略，保险集群合座资源踏实可用。同期，确立节点分钟级自动自愈才略以及秒级的磨砺进程保存机制，收尾故障后任务仍不错自动复原，并以无损的磨砺进程收尾续训，从而量入制出磨砺时候、诽谤磨砺资本。

2024 年，小鹏汽车也驱动使用阿里云容器诡计劳动 ACS，该劳动为小鹏提供基础圭表全托管算力劳动，无需不停和赞佩底层劳动器，即使碰到劳动器发生故障，应用也能马上切换到其他劳动器，确保模子磨砺的连气儿运行。

智能驾驶模子的演进迭代需要海量数据，经由中的数据集聚、挖掘、处理，又相似对存储、数据处理才略建议了更高条件。

限度 2024 年 9 月小鹏汽车公开数据浮现，小鹏汽车使用了折算里程超 10 亿 + 公里的视频磨砺，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无缺的门路型存储架构，进行调处的不停，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，继续擢升存储的使用遵守，诽谤存储资本。

数据的积蓄属于基础，更紧要的是让数据有用转起来。小鹏汽车通过自研器用链结合阿里云大数据平台、数据库劳动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，端到端大模子的大范围漫衍式磨砺，收尾测试阶段实车测试与仿真测试并重，加速迭代节律，推动智能驾驶技巧的快速发展。

小鹏汽车自动驾驶中心大数据不停部负责东说念主 Jay 默示 : "来岁小鹏合座的数据量将迎来大幅度提高，更需要云基础圭表作念很好的承载。"

当智能驾驶的眷注被烽火

何小鹏曾说过："小鹏从首创之初就一直奋力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，阐发"端到端四部曲"策动，在改日两年，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收受采访时默示，端到端时间，好似从冷武器时间来到热武器时间。往时的扶助驾驶时间是"冷武器时间"，只消凑皆了武林妙手就不错打。但热武器时间需要更大的算力、更多的数据、让算力和数据流转起来的机制和工程才略。领有坚忍算力的阿里云，也将执续撑执小鹏汽车端到端大模子的快速迭代。

本文摘自《云栖计谋参考》总第 16 期

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