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2024年5月21日 · 隨著新能源汽車智能化能力不斷演進，AI將顛覆智能汽車原有的進化迭代速度與迭代方式，通過學習人類的智慧，模仿人類的思考決策邏輯，取代傳統的人工手寫算法規則迭代，以端到端數據驅動算法迭代的方式，進入AI智駕時代。 何小鵬指出，傳統的智駕方案從技術角度來看，汽車在感知、定位、規劃、控制方面都是分開處理，每一個環節並沒有關聯，因此可能會因為“手寫規則”產生猶豫。 端到端大模型上車後，車輛可以直接通過傳感器輸入的內容來輸出對車輛的控制，智駕會更加‘類人’。 AI智駕時代催生了AI智駕汽車。 小鵬汽車認為，AI智駕汽車具備三個核心特徵，分別是主動學習、快速成長、千人千面。 其核心在於通過數據投喂和訓練無限度規則的AI大模型，來提高對複雜場景的理解、感知和數據決策能力。
4 天前 · 車企佈局大模型、大算力、大數據為代表的自動駕駛3.0時代，背後是力求用大模型重塑汽車智能化技術路線。 “技術創新是車企發展的核心驅動力。 ”顧維灝以DriveGPT大模型為例指出，在通用感知能力提升上，通過引入多模態大模型，實現文、圖、視頻多模態信息的整合，獲得識別萬物的能力；同時，通過與NeRF技術整合實現更強的4D空間重建能力，獲得對三維空間和時序的全面建模能力；在通用認知能力提升上，還要借助大語言模型，將世界知識引入到駕駛策略，從而做出更好的駕駛決策優化。 現場，顧維灝還分享了毫末的產品量產成果。 截至2024年5月，搭載毫末HPilot智能駕駛車輛超過20款，用戶輔助駕駛行駛里程突破1.6億公里。 “端到端大模型的研發和落地，讓我們有信心把城市NOA做的更好。
2024年5月20日 · 新浪科技訊 5月20日晚間消息，小鵬汽車今日舉辦以“開啟AI智駕時代”為主題的520 AI DAY發佈會，分享AI技術的最新進展，並宣佈面向用戶全量推送AI天璣系統。 此次AI天璣系統的推送將覆蓋小鵬汽車所有在售車型，從5月20日20：00起陸續完成推送。 在此次發佈會上，小鵬汽車董事長兼首席執行官何小鵬還宣佈：“MONA系列首款車型將於今年6月亮相”，並指出小鵬汽車全新市場定位——AI智駕全球開創者及普及者。 在智能駕駛方面，小鵬汽車發佈國內首個量產上車的端到端大模型：神經網絡XNet+規控大模型XPlanner+大語言模型XBrain。
2024年5月27日 · 財報顯示，2020 年和 2021 年，小鵬的研發費用分別是 17.26 億元、41.14 億元，和蔚來的 24.88 億元、45.92 億元不相上下。 敢堆技術，讓小鵬汽車在與同級產品競爭時更有優勢。 但規模效應尚未顯現，對技術的過重投入也加大了小鵬的財務壓力，2022年，小鵬虧損 91.4 億元，直到今天尚未盈利，今年一季度，小鵬汽車淨虧損 13.7 億元。 當成本更低的無圖方案成為行業共識，智駕風口終於出現了。 去年以來，車企開始卷智駕，華為、理想在 2023 年開打城區 NOA落地戰，把智能駕駛拉成高端車的標配。 比亞迪也前所未有地重視智能駕駛，王傳福說，將在智能化領域投入 1000 億元。 起步早的小鵬在智駕技術上有了先發優勢，比如在端到端上，小鵬是國內首個上車端到端大模型的車企。
2024年5月24日 · 新浪科技訊 5月24日下午消息，嘀嗒出行近日發佈了“AI模型如何煥新賦能順風車各環節體驗效率安全“一覽圖，通過“起終點智能搜索”、“目的地智能推薦”、“上車點智能推薦”、“智能路徑規劃”、“順路雙向匹配”、“智能接單預測”、“語音智能轉寫”、“AI智能判責”、“實時安全護航”和“路線偏移預警”等十大領域，展現在行前、行中和行後各個環節，AI模型如何解決出行痛點，這也是順風車行業AI模型具體應用的首次集中展示。 嘀嗒出行相關負責人表示，從科技角度來看，順風出行的本質是在不增加額外車輛前提下，讓更多上路私家車更便捷分享空座，讓更多同路人順利同行。
2024年5月8日 · 一汽奔騰首款微型純電動車型奔騰小馬續航里程分為122km和170km兩種，將於今年上半年上市。 不過值得注意的是，早在去年上海車展，一汽奔騰就已正式發佈其全新車型奔騰小馬，按照原定計劃應於去年下半年上市，但並未如期而至。 這也與一汽奔騰的新能源發展情況有關。 目前一汽奔騰在新能源汽車市場的表現較為依賴面向出行市場的純電MPV奔騰NAT，2023年該車型銷量為24535輛，在奔騰總銷量中佔比超五分之一；奔騰E01雖然面向消費者端，但銷量並不樂觀。 去年9月，一汽奔騰與悅達集團簽署投資協議，悅達集團增資1.6632億元，持股比例為1.9741%，成為一汽奔騰新股東。 曾有消息稱一汽奔騰將建立新能源工廠，或將選址在鹽城。 今年2月，一汽集團鹽城分公司年產7萬輛純電動乘用車項目進行了審查公示。
2024年5月9日 · AI模型深度應用. 讓順風車行前預測更全面更準確. 隨著大數據、智能策略和導航能力持續升級，嘀嗒順風車行前預測範圍越來越廣，精度越來越高，進一步提升了順風出行確定性。 在此次科普體驗館中，嘀嗒出行以預估應答時模型為例，深入淺出地展現了出行領域AI小模型的誕生過程。 第一步，洞察用戶需求。 乘客希望明確知道下單後幾分鐘會有車主接單，從而提升行程確定性。 對於比較著急要出發，以及跨城出行場景，這一訴求會更加強烈。 第二步，數據採集處理。 預估應答時長模型，需要參照某條具體路線在過去一段時間內，各個時間點的車主平均應答時長、不同類型訂單應答時長、該條路線歷史供需情況和車主數量等數據，來進行整合分析，從而進入第三步特徵提取，通過分析這些數據樣本的特點，提煉出有區分度的特徵。 第四步：模型選擇。
