中国报告大厅网讯，4月14日，小鹏汽车正式对外披露其在AI技术领域的突破性进展——正在研发的720亿参数超大规模自动驾驶大模型“世界基座模型”。这一创新成果标志着汽车行业正加速向智能化、全域化方向演进。通过融合多模态感知与强化学习能力，该模型不仅将重新定义汽车的驾驶智能水平，更将赋能飞行器、机器人等新型移动终端，为未来出行生态注入全新活力。

  一、以大语言模型架构为基础 打造全场景感知中枢

  中国报告大厅发布的《2025-2030年全球及中国汽车行业市场现状调研及发展前景分析报告》指出，小鹏世界基座模型采用先进的多模态大模型架构，整合了视觉理解、链式推理与动作生成能力。其核心是基于大规模驾驶数据训练的大语言模型骨干网络，能够模拟人类驾驶员对复杂交通环境的动态判断。通过强化学习持续优化决策逻辑，该模型可实现从简单路况到极端场景的全谱系覆盖，并具备将抽象认知转化为具体控制指令（如转向、制动）的核心能力。

  二、构建行业首个万卡智算集群 实现云端到车端的高效闭环

  为支撑基座模型研发，小鹏搭建了国内汽车行业首套规模达万卡级的AI基础设施。这套被称作"云端模型工厂"的系统具备10 EFLOPS峰值算力，集群运行效率长期维持在90%以上。通过创新性的蒸馏技术，超大规模模型可被高效压缩为适配车端计算资源的小型化版本，实现平均5天一次的全链路迭代周期。这一突破使自动驾驶系统的进化速度与真实世界需求保持同步。

  三、参数规模跃升35倍 链式推理能力突破决策边界

  相较于主流视觉语言模型（VLA），小鹏720亿参数基座模型的规模扩大至35倍，这为其带来了显著的技术优势。其核心亮点在于引入了链式推理（CoT）机制——在充分理解环境信息后，系统能像人类驾驶员一样进行多步逻辑推导，并将结论转化为物理世界的操作指令。这种能力使车辆不仅能够处理常规交通场景，还能应对训练数据未覆盖的突发状况。

  四、从"模仿驾驶"到"超越人类"的范式革命

  随着基座模型持续吸收真实道路数据并自我优化，智能驾驶系统正经历根本性转变：早期依赖规则和示例的学习模式，逐步升级为具备自主推理能力的决策中枢。未来该技术将推动自动驾驶从特定场景辅助向全域场景接管进化，最终实现无需人类干预的全工况安全行驶。

  总结而言，小鹏世界基座模型的诞生不仅标志着汽车智能化进入"超大规模认知计算"时代，更构建起连接汽车、机器人与飞行器的技术底座。通过云端车端协同创新体系，这一技术架构正在重新定义智能交通工具的研发范式，为出行产业开辟出极具想象力的发展路径。随着迭代速度持续加快，我们或将见证自动驾驶从辅助工具进化成真正意义上的"驾驶大脑"。