蔚來智駕的大模型之路：自研芯片 + 世界模型 + 群體智能

作者 | 德新，編輯 | 王博

解密蔚來版端到端

本文是HiEV出品的#解密端到端自動駕駛技術(shù)解讀系列的第七篇。

7月27日上周末，蔚來舉辦第二屆NIO IN。李斌說，2023年的第一屆NIO IN像是一個大綱，第一次對外完整展示了蔚來布局的12大技術(shù)領(lǐng)域。而這屆，更像第一個交付的章節(jié)。它重點展示了5項階段性的進展：

自研智駕芯片神璣NX9031流片成功；

整車操作系統(tǒng)天樞SkyOS全量上線

Banyan3.0今年將上線，推出多個NOMI智能體；

智駕世界模型NWM，將在四季度開始推進量產(chǎn)工作；

二代NIO Phone發(fā)布。

在蔚來第二、第三品牌車型上市前，蔚來多年投入的自研，終于開始逐漸顯現(xiàn)出一些成果。其中，在智能駕駛領(lǐng)域，從模塊化的智駕方案，向端到端大模型的切換成為今年最重要的技術(shù)風(fēng)潮。未來一周內(nèi)，小鵬、理想等都將公布各自在端到端智駕上的進展，蔚來率先出牌。蔚來CEO李斌、蔚來智能駕駛研發(fā)副總裁任少卿，向我們完整闡述了蔚來在智駕上做端到端的思考。

總地來說，自研芯片加上世界模型，再加上群體智能，是蔚來智駕大模型的核心框架。

蔚來自研大算力智駕芯片神璣NX9031

開場不久，李斌就從兜里掏出已經(jīng)流片回的神璣NX9031，現(xiàn)場掌聲不斷。

蔚來稱，這是「全球首顆車規(guī)5nm高性能智駕芯片」。實際上，神璣NX9031幾個月前已經(jīng)流片回來，團隊測試下來，「效果比預(yù)期的還要好」。蔚來此前曾經(jīng)提到神璣NX9031的定位是「一顆頂4顆（OrinX）」。這次，他們公布了更多9031的參數(shù)特征：

32核CPU，采用big.LITTLE大小核架構(gòu)，CPU算力達到615K DMIPS；

NPU加速單元，Transformer類算法性能提升6.5倍，LiDAR類算法性能提升4倍，BEV類算法性能提升4.3倍；

ISP最高可達6.5G Pixel每秒的圖像處理能力；

算力共享、車云結(jié)合。

現(xiàn)場，蔚來還「小試牛刀」，展示了一下神璣上自研ISP在惡劣光線條件下的處理能力。

9031上ISP的高處理位寬配合降噪算法，能提供很高的動態(tài)處理范圍，從而使暗光下圖像細節(jié)更豐富，更容易看清幾百米外的標識、細小物體。

蔚來提到的「一顆頂四顆」，是指從AI算力和ISP等主要指標上，至少有4倍以上的性能提升。目前已經(jīng)官宣的第一款搭載神璣NX9031的車型將是ET9，ET9將在明年交付。不過，李斌也提到，「（芯片）它的作用，要明年的一季度才可以發(fā)揮出來。

即使芯片上車了，依托于新的架構(gòu)體驗要落地也是需要時間，期望值要管理好。」這可能也意味著，在NT3這代平臺上，蔚來自研的神璣和第三方的計算芯片可能要并行一段時間，實現(xiàn)平滑過渡。

NWM世界模型，讓智駕系統(tǒng)學(xué)會想象

神璣NX9031是蔚來內(nèi)部的芯片團隊與智駕團隊花費了幾年時間聯(lián)合定義的。它很重要的一項特性，就是為世界模型原生打造。世界模型是蔚來智駕研發(fā)的下一個主要方向。蔚來認為，一個足夠聰明的智能體，應(yīng)當具備想象重建（空間理解）和想象推演（時間理解）的能力，而端到端的模型，不必然具備這兩個核心能力。因此智駕有端到端的模型還不夠，核心是搭建世界模型。蔚來世界模型（NIO World Model，簡稱NWM），去年已經(jīng)開始規(guī)劃，但當時的NIO IN還不太成熟。目前，NWM具有生成2分鐘長度視頻的能力，這已經(jīng)超過了目前業(yè)界大部分AIGC視頻生成軟件。2分鐘的視頻長度，可以用來預(yù)測未來2分鐘內(nèi)將發(fā)生的駕駛場景；在軌跡規(guī)劃方面，MWM目前每0.1秒能生成216種可能的軌跡，而每0.1秒后再根據(jù)環(huán)境動態(tài)重新生成216種軌跡，讓系統(tǒng)選出最佳的駕駛策略。李斌說，NWM這幾個月的進展非?？欤恰杠S遷式的，幾個月前還只能生成幾十秒」。2分鐘意味著即使開得很慢（30公里/小時），也可以覆蓋到未來1公里將發(fā)生的各種駕駛情況。

NWM是一種多元自回歸生成模型。少卿總結(jié)，NWM和常見的端到端模型的差別包括：

空間理解能力，NWM通過生成模型重構(gòu)傳感器輸入泛化信息，而端到端模型學(xué)習(xí)任務(wù)單一、抽取信息有損失；

時間理解能力，NWM自回歸模型自動建模長時序環(huán)境，后者則沒有長時序建模能力；

數(shù)據(jù)要求，NWM使用無標注的數(shù)據(jù)進行自監(jiān)督學(xué)習(xí)，后者依賴軌跡信號信息密度低、感知標注輔助訓(xùn)練，成本高而效率低。

但訓(xùn)練一個理想的世界模型，挑戰(zhàn)也很大：需要千萬級Clips以上的真實數(shù)據(jù)訓(xùn)練、數(shù)據(jù)要豐富，想象重建的時間軸要連貫，其他還有大量的工程工作。蔚來接下來的工作，是將NWM實現(xiàn)車端的部署。少卿透露，今年Q4會有機會「給大家一些體驗」。與NWM配套，蔚來開發(fā)了仿真器NSim（NIO Simulation）。在整個數(shù)據(jù)鏈路上，車端的群體智能 + NSim理論上可以給NWM提供源源不斷的數(shù)據(jù)。

群體智能，智駕系統(tǒng)獨特的驗證路徑

將智駕系統(tǒng)完全模型化，面臨兩個挑戰(zhàn)：

第一，世界模型需要千萬級Clips的真實數(shù)據(jù)，從哪里獲得這些真實數(shù)據(jù)；

第二，過去智駕系統(tǒng)的bug，可能只需要定位問題，驗證1%的模塊，而現(xiàn)在隨著模型的迭代，測試驗證的工作量暴增。

過去蔚來「豪橫」使用四顆OrinX的做法在業(yè)界頗有一些爭議。在大模型的時代，群體智能的設(shè)計，似乎開始發(fā)揮出更明顯的價值。以數(shù)據(jù)收集為例，如果沒有量產(chǎn)車隊，一般的智駕公司持有的測試車輛最多在幾百臺級別，而幾百臺真值采集車光持有成本就達到幾億元。

蔚來通過量產(chǎn)車隊收集數(shù)據(jù)，目前NT2平臺的車型總數(shù)在20多萬臺。而群體智能，多用一塊OrinX的設(shè)計，使車輛不光在智駕狀態(tài)下，在非智駕狀態(tài)下也能獲取到有效數(shù)據(jù)。蔚來在Banyan 2.6.5版本中上線的端到端AEB，其從20億公里的數(shù)據(jù)中獲取到了1萬個碰撞事故事件。

實際上，在NIO IN上公布的蔚來用戶智駕領(lǐng)航的總里程還只有11億公里（盡管已經(jīng)是目前各家中總里程最高的）。

AEB能力提升的核心挑戰(zhàn)是在大幅提升AEB場景覆蓋率的基礎(chǔ)上，不增加AEB的誤觸發(fā)，驗證覆蓋是開發(fā)中的難點。端到端AEB的驗證也使用了群體智能，4億公里分為10輪的里程驗證。少卿說，「群體智能和生成式模型是殺手锏，可以滿足上游訓(xùn)練數(shù)據(jù)的需求?！苟跍y試驗證上，群體智能使得新的模型版本，可以對比人類駕駛的狀態(tài)，也可以對比過去的穩(wěn)態(tài)版本，形成反饋閉環(huán)。

蔚來智駕團隊告訴我們，「群體智能的驗證非常接近于實車驗證，大幅好于仿真驗證」。在過去的4年里，智能系統(tǒng)的架構(gòu)每年都在發(fā)生翻天覆地的變化。無論對電子電氣架構(gòu)、軟件架構(gòu)還是芯片設(shè)計，高度動態(tài)的技術(shù)變化始終是巨大挑戰(zhàn)。

蔚來用長期的投入淌出了一條獨特的路徑。