AI 與算力最新消息：xAI、Grok、Dojo

反覆暗示多了，人自己就信了。

今天回國的飛機上睡不着，就把國航飛機上有的 4、5 兩部又看了一遍（事實上應該是各自被看的第 3 遍了）。

不同的背景下看，故事感受還是不一樣的，4 就讓我們想到了在 AI 加持的人臉識別和無人機控制的戰場態勢下，想要做到在這個世界上歸隱可真的不太可能了。

5 則讓人開始懷疑，到底看到的什麼才是真的。

4 和 5 的結尾都有着明顯的“未完待續”的伏筆，但一切就這樣結束了，像極了我們的很多工作。

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• 兩個完善：技術標準+市場機制；
• 一箇中期目標：車網互動規模化應用；
• 兩個標準：智能有序充電全面推廣、V2G形成幹萬千瓦級規模效益

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上層網聯信號燈的控制，下層智能網聯汽車。

簡單概括就是在 V2X對每台車做到雙向通信和控制的前提下，路口通行效率會提高，交通信號燈就可以做節能，車輛也可以因為減少停車等待、提高通行效率從而實現節能。

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電網的供給側和需求側都有波動，特別是光伏的接入，但是儲能可以去做調平。

假設國內電動車保有量有上億，那調節功率達到億千瓦級。對於汽車來説，補能行為是可預測的，就可以利用這個靈活性做供給和需求的調平。

目前在全國各地有一些站點已經接入了調峯實踐。丹麥也有一個站做了嘗試。

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人工規則時代的智駕，國內公認是華為第一。AI 大模型時代，理想能實現超車嗎？

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大體上來説，這次發佈會第一段涵蓋了理想的智駕數據統計，無圖 NOA 內測的各個節點，今年對於智能駕駛的規劃。

後面第二趴的技術部分談到了理想做智駕的思路，如何將「系統一 + 系統二」這樣的直覺 + 思考的模式應用於智駕當中。系統一對應的端到端模型是什麼，有什麼用，有哪些優點，實際效果怎麼樣，如何訓練和測試。以及在模型部署的實踐中有哪些難題，團隊又是如何解決的等等。

發佈會之後官方自己也做了省流版的文字總結：

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如果想看完整版的也有直播回放 網頁鏈接

#理想智能駕駛夏季發佈會#

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另外對於一部分老司機的違規駕駛行為，系統也會加入強化學習邏輯，犯錯就懲罰系統，讓它知道人類的哪些駕駛行為是不能學的，

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• 模塊之間不再是漏斗模型，模型內部的信息丟失更少，決策和規劃更擬人；
• 單一模型的輸入輸出效率更高，延遲更低；
• 更全面的數據驅動，迭代更快，OTA 速度可以做到周級別。

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多模態大模型能夠將語音、文字、圖像、手勢、視頻等各種模態進行高效且深度地融合，相較於手機，智能汽車才是更適合承載多模態大模型的落地場景。因為智能汽車內外的各種攝像頭是常開的，用户可以實時跟汽車通過多模態的方式進行交互。

大家希望車上的多模態大模型實現什麼樣的功能？

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他還表示，端到端 + VLM 從去年下半年開始在團隊內部孵化並啓動預研，到現在為止已經完成了模型的原型驗證和實車的部署。

端到端架構逐漸成為了今年智能駕駛領域競賽的主要焦點，各家都在佈局。

今天晚上 8 點的「理想汽車 2024 智能駕駛夏季發佈會」會公佈一些技術細節和研發成果，大家可以期待一下了，看看端到端多久能量產，理想又能否佔得先機。

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• AI 真的已經滲透到了很多行業，包括汽車、金融、醫療、教育、鋼鐵、採礦等等，並正在風風火火的落地。

大家所在的行業開始應用 AI 了嗎，能力怎麼樣？

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看來已經有人隔着圍欄上手摸了，上面有明晃晃的手印，這個外殼太給手印存在感了。[允悲]

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這款飛行器最大設計速度 130 km/h，最大航程 30 km，最大航時 25 min。

支持兩人乘坐，不需要駕駛員，只要選定目的地，就能起飛。

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操作的人是在後排通過眼神進行操控的，視頻中的中控屏只是在展示對應的畫面。

整體上的控制還是比較絲滑的，但是在進行交互前需要從眼神依次看着屏幕上的六個點進行標定，這個過程會稍微有點麻煩。

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大家更喜歡哪個 7 的設計？

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等到人形機器人規模化應用，大家會用它來幹什麼？🧐

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• 其中，全域領航輔助 NOP+ 用户為 287,518 名；

• 智駕端雲算力新增 20.56 EOPS，總算力為 287.1 EOPS，官方稱其智能駕駛端雲總算力全國第一；

• 6 月新增智能駕駛城區驗證里程 2,234 萬公里；累計驗證總里程達 3.7 億公里；

• 6 月新增全域可用道路 249.9 萬公里，目前全域可用道路里程為 389.9 萬公里；

• 城區道路可用總里程為 353.9 萬公里，高速、城市快速路可用總里程 36 萬公里；

• 6 月用户領航輔助里程為 6,984 萬公里，佔智駕里程 71.9%；城區新增行駛里程 174 萬公里；領航輔助功能用户行駛總里程為 10.41 億公里，官方表示是目前全國第一。

6 月份蔚來的覆蓋速度已經非常快了，其中可用道路里程環比增長了 1,200%，距離真正的「全國都能開」越來越近了。

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大家都知道重慶的道路還是非常複雜的，各種道路的交叉，也會有很多的匝道。所以在「路口識別」這條路線考驗的是智駕系統的路線選擇以及處理。

在視頻中呢可以看出長城的這套 NOA 在對一些匝道以及車道的選擇以及處理上還是可以的，有些路口我們第一次人駕都不一定能走的明白。

長城的 NOA 呢也是採用的無圖方案，基本上能夠覆蓋高速、城區、鄉鎮等各種駕駛場景。並且長城也是上車了首個一體化端到端智駕大模型 SEE，實現了感知、決策、規控等環節的全鏈路一體化整合。

從體驗上來看呢，長城的 NOA 已經能夠應付大部分的城市場景。但確實還有部分場景相較於人駕還是有差異。不過，借用魏總週日直播時説的，智駕的技術進化中肯定是充滿了挑戰，長城也是希望在各種複雜場景下找到自己的不足來讓自己不斷進步。相信長城的智駕也會隨着版本迭代而不斷優化。

本次視頻我們錄製了一鏡到底版本，但限於時長原因只選取了其中的一些經典場景。如果大家感興趣的話，之後我們也會把一鏡到底版本的視頻發出來。

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• AI 上車正在成為現實，目前基於驍龍 8295 座艙平台，包括理想、小鵬、極越在內的眾多廠商已經發布了其打造的車端大模型功能。

• 隨着多模態技術的發展，生成式 AI 為智能座艙、自動駕駛等領域開闢全新的應用場景。

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