在今日的AI分享会上，小鹏汽车相关负责人表示，自动驾驶本质上是复杂的AI问题，也是具身智能的第一步。

小鹏在端到端的一年里埋头赶路，训练算力提前达到了10EFlops，并做到国内首个自动驾驶万卡训练集群。小鹏的算力利用率最高达98%，常年在90%以上，车企第一。把算力“压榨”得非常极致。这样训练资源和实训已接近顶级AI公司。

为了真正让自动驾驶走向L3/L4甚至实现真正的无人驾驶，小鹏今年的重要任务就是换上车端大脑。小鹏通过基座模型知识蒸馏上车，突破车端模型参数量有限的问题，提升上限。

小鹏世界基座模型参数量是主流VLA模型的35倍。

小鹏世界基座模型分为三部分：Encoder，这部分是感知世界、理解世界；骨干，以LLM为骨干网络，结合驾驶状态认知进行推理，具备CoT连续推理能力。强化学习，让模型自我学习不断进化。只有这样才能让AI汽车处理训练中从未见过的场景。

小鹏基座模型还将应用到AI汽车，AI机器人和飞行汽车上。

为了研发世界基座模型，小鹏搭建了一座云端工厂。未来，在全球化环境下，面向未来千端千面的模型需求，快速生产模型。云端模型工厂代表着小鹏率先进入软件 3.0 时代。

从去年开始，小鹏搭建AI基建，建成万卡规模算力集群。集群利用率通常在90%以上；GPU SM 使用率，达到了一线AI企业的水位。小鹏云端工厂的迭代周期可以做到五天一次。每个单独车间的，可以做到一天两次（12小时左右）迭代。

小鹏同时重做了data infra，使数据上传规模提升了22倍，训练中的多模态数据读取和解码的数据带宽提升15倍。通过联合优化 GPU / CPU 以及网络 I/O，将模型训练的速度提升5倍。

Saling Law在AI领域已经得到验证，但在物理世界方面还有距离，通过大量的实验，小鹏验证了自动驾驶领域中Scaling law同样有效，目前已经通过后装算力，实现了大模型上车，跑通了实车验证。（三言科技）