作者|張霽欣

編輯|冒詩陽

汽車像素(ID:autopix)原創(chuàng)

幾天前，小米 SU7 部分推送了最新的先鋒版智能駕駛系統(tǒng)，全國都能開、車位到車位，能力超越很多頭部新勢力。小米的智駕能力，為什么可以快速迭代？我們今天來聊聊，這套很有爭議的技術。

2023 年下半年開始，端到端智駕大模型，被公認是實現(xiàn)高階智能駕駛的技術方向。

將海量真實，或仿真的駕駛數(shù)據(jù)搜集起來，輸入給 AI 大模型進行訓練。訓練成熟以后，未來的 AI 將可以模仿老司機的駕駛方式，來幫助人類開車。

這套技術先是特斯拉在做，后來小鵬、理想、蔚來、小米，甚至比亞迪。可以說所有前沿車企，人手一個 AI 大模型。但隨后，大家發(fā)現(xiàn)一個問題，沒有人真正追上特斯拉，甚至在很多層面上，差距還越來越大了。

要解決大模型的問題，國內車企分成了兩派，一個是華為、小鵬為代表的，繼續(xù)加強訓練。這需要非常大量、優(yōu)質的訓練數(shù)據(jù)。比如小鵬大模型的訓練數(shù)據(jù)量，已經(jīng)達到了 2000 萬 clips。這是起步晚的小米所做不到的，它積累的數(shù)據(jù)量僅有 300 萬。

如果硬要學小鵬，需要大量的車在路上收集數(shù)據(jù)，回傳之后訓練，最快也得一年才能追趕上。這個時間，對于小米來說，有點太久了。

于是小米、理想為代表，國內車企有了第二種方案。在智駕大模型的基礎上，加上一個數(shù)據(jù)體量沒那么大的 VLM 模型，作為輔助。

VLM 的全稱，是視覺語言模型，可以把圖像用文字描述出來，這就需要先理解圖像的內容，現(xiàn)在的智駕大模型是通過大量訓練，做出的肌肉記憶，優(yōu)勢是反應快，但它不能真的像人類一樣，理解場景、思考推斷，關鍵時候能變通。

VLM 就是幫忙解決這個問題的，比如這樣一個場景。

現(xiàn)在的智駕大模型，可以準確識別出紅框中的要素，并根據(jù)大數(shù)據(jù)提供的駕駛經(jīng)驗，快速做出決策，這個決策大部分時候都沒問題，而且可能很老練，但并不意味著智駕大模型能夠理解這個場景，知道這里在發(fā)生什么。比如行人、車輛、紅綠燈之間可能的關系，未來會發(fā)生什么變化。

VLM 在這時，可以對場景進行解讀，給到補充信息，它能夠理解，這是個紅燈場景，所以行人在穿過馬路，而自己在左轉道上，準備等綠燈左轉。

簡單來說，VLM 就是一個 “看圖說話” 能力強的模型，可以輔助 “解讀” 很多信息，比如判斷哪一條是公交車道、潮汐車道等等。以上這些問題，如果僅靠智駕大模型，需要海量的數(shù)據(jù)來訓練，才能做到接近 100% 的準確度。訓練不夠時，VLM 像是一個外掛的教練，坐在副駕上，輔助端到端大模型開車

既然這么好，為什么其他車企不用呢？

VLM 最大的問題，是延遲。這個模型要分析和理解場景，所以在車端算力受限時，需要比較長的時間。比如理想的 VLM ，從感知到出結果，大概需要一秒鐘左右。要知道，車速在 80 km/h 的時候，一秒鐘可以行駛 22 米，這個延遲，是不滿足智能駕駛實時性需求的。

另一個問題，是訓練的難度。雖然 VLM 模型所需要的數(shù)據(jù)量，不像智駕大模型那么大，但要求更刁鉆，需要在每個訓練數(shù)據(jù)中，都提供圖像和文本的對應。這就只能通過人工，做視覺問答標注，過程復雜且耗時。最終的質量也難以保證，畢竟不同人，對于同一個場景的理解，會有偏差，寫成文本，差異就更大了。

VLM 能短期內，彌補端到端大模型下限低的問題，給智駕大模型那 0.1% 的問題兜底。但長期來看，這種并列多個模型的路線，并不是智駕的最終局。

本文為汽車像素（autopix）原創(chuàng)內容

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       原文標題 : 小米 SU7 ，智駕方案為何不選華為路線丨Pix視頻