理想汽车郎咸朋:和特斯拉智驾的差距不到半年,在中国的训练算力数据上更领先

人物

9 月 1 日消息,在 8 月 30 日开幕的第二十七届成都国际车展上,理想汽车公布了端到端模型、VLM 视觉语言模型和世界模型自动驾驶技术架构的最新进展与未来规划。

在发布会后,理想汽车智能驾驶研发副总裁郎咸朋、智能驾驶高级算法专家詹锟接受了媒体群访,谈到了理想汽车的智驾和端到端技术。

在被问及理想目前感觉自己和特斯拉智驾的差距有多大,大概什么时候能够追赶上的问题时,郎咸朋指出:

去年的时候,我回复过差半年,今年可能还会再小一点

第一,从技术架构上,我们跟特斯拉没有太大差别,甚至更领先一点,因为我们有 VLM,有系统 2,特斯拉只是有系统 1,端到端。

第二,在中国的训练算力和训练数据上,我们认为至少从现在看我们是领先于特斯拉的,因为特斯拉不管是数据的合规性,还是受到中国的一些约束,以及训练算力的部署,在中国还需要搭建。

在这个层面上看,我们在中国,可能跟特斯拉差距并没有那么大,我们也特别希望特斯拉能加入进来,互相学习,专注做自身的提升。

此外,对于近期有人提出“没有 500 亿做不好智驾”的观点,郎咸朋回应称:

关于 500 亿,需要判断是一次性投资还是长期投资,就像今天提到的我们每年都会有 10 亿美金投资在智驾研发中,如果连续 10 年的话是超过 500 亿的

郎咸朋还透露,理想汽车现在拥有 5.39 亿 EFLOPS 的算力,到今年年底预计 8 亿 EFLOPS,一年就要消耗 20 亿人民币。未来进入到 L4 阶段,每年数据的增长和算力的增长,都是呈指数级的增长,这也就意味着每年至少需要 10 亿美金(备注:当前约 70.94 亿元人民币)。

郎咸朋强调,标配和免费都是理想从第一天开始进入智能驾驶就制定的策略,“有监督的自动驾驶”对所有 AD Max 的车主都是不收费的。

交付量比较好且企业经营稳健,也有足够的资源投入智驾研发。交付量是非常重要的一个衡量指标,对于我们来说不是单纯卷交付量,而是还能为自动驾驶提供更多的车辆训练里程。


本站提供的内容用于个人学习、研究以及其他非商业性或非盈利性用途,内容原作者如不愿意在本网站刊登内容,请及时通知本站,予以删除。

发表回复

您的电子邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注