"我我方即是 ET7 车主桂林塑料挤出机设备，四年多了还能用上好的软件"——

说这话的东说念主是任少卿，" 21 世纪被引次数多的 AI 论文"（Nature 统计效用）ResNet 中枢作家，亦然咫尺蔚来汽车的智能驾驶研发的掌舵东说念主。

他的座驾是 2022 年委用的代蔚来 ET7。

同他样，几天前 70 万蔚来和乐说念车主用户齐收到了新版寰球模子的送新。

巧的是，简直同时间马斯克在作念疏导的事：给早 7 年前的 HW3 硬件车主新 FSD V14 Lite（蒸馏版）。

但不同的是，任少卿濒临的挑战加复杂：

两个、四个平台、2 种芯片案、4 种传感器硬件确立、十几款不同车型……

套代码、个模子、次送，遮掩了一齐。

而且，莫得" Lite "。

蔚来的"通吃"型 OTA

70 万辆车，蔚来和乐说念两个，四个平台—— Banyan、Cedar、Cedar S、Coconut+ ——早能追想到 2022 年 3 月委用的批 ET7。

芯片有两套：英伟达 Orin-X 和蔚来自研神玑 NX9031。

传感器也不样—— NT2 的 3D 毫米波雷达，NT3 的 4D 毫米波雷达；NT2 的 SiPM 激光雷达，Coconut+ 的 SPAD 激光雷达；录像头 ISP 因芯片不同也有各异。

行业老例作念法是：新芯片配新算法，老硬件要么"降"要么停。就比如特斯拉 HW3 车主等了年多终于比及 V14，只不事背面跟了个" Lite "——知识蒸馏压缩出来的小模子。

蔚来的版块号背面什么齐莫得。

无论你的车是四年前买的照旧昨天提的，无论上头是 Orin 照旧神玑—— OTA 收到的模子代码样。

斌哥的忠诚没得说，但真确让东说念主介怀的，是时间上可行吗？

特斯拉能作念到的也仅仅蒸馏出个限度唯有完好版 FSD V14 15 傍边的小模子，这使得 Lite 版块的 FSD V14，在某些场景，尤其是不划定路口、恶劣天气条目下，智商有彰着短板。

任少卿的解说是："不同的录像头用同个汇集处理，靠神经汇集把能拉平。激光雷达和毫米波雷达是热插拔接口，有就输入，莫得也能跑。"

但车企层面，模子不同，需要的 Corner case 也不同；车企里面，不同传感器案，不同车型，数据可能也不尽疏导。

般来说，各自的数据只可在各自的时间案里产生价值。

但任少卿给出了反知识的知道：

"数据不是本钱拷贝的文献。真确有价值的数据，是针对某个模子的 Corner case。要找到它，须让模子在场景里跑起来"——

蔚来" 70 万辆车"的真确兴味，不仅是销量数字——是蔚来能改造这 70 万辆车的闲置算力作念考证、作念筛选。

每周主动安全考证里程 4000 万公里，举座 1 亿公里，卓著于 1000 辆测试车跑整年……

而为了作念到这点，蔚来自研搭建的整套 AI 时间体系，远比传统知道的"影子阵势"为复杂。

怎样作念到的？

2021 年 1 月 9 日在 NIO Day 2020 前次亮相的 ET7，其实还是完好体现了蔚来智能时间布局，只不外那时不被行业和用户清楚。

比如 800 万像素录像头，比如线束激光雷达，以及四颗 Orin —— 1000TOPS 算力。

里面有东说念主以为"用不了那么多"、"太贵了"，外部有东说念主月旦是"过度确立"。

四年后回头看桂林塑料挤出机设备，2022 年的 ET7 能跑 2026 年的模子，恰正是因为畴前的"过度"。

这可能是巧，不祥是任少卿和他的团队在时间阶梯未敛迹的情况下，次果敢的"投石问路"。

但蔚来在背面数年内步步落地委用的居品、案，似乎不扶持"巧""押注"的臆测。

紧接着款 ET7 委用，2022 年蔚来在作念的还有自主设想芯片神玑 NX9031。

那时行业主流照旧 CNN，Transformer 架构还没比及 2023 年战成名的 ChatGPT Moment。

但蔚来的芯片团队和 AD 团队在反复扣问：下代神经汇聚集不会变成纯 Transformer？

要是是的话，那么比较堆打算单位，内存带宽反而会是新范式大的瓶颈。

因为 CNN 与 Transformer 打算存在内容各异。

CNN 的中枢操作是卷积，同组权重在输入特征图上滑动复用，数据旦被加载到片上缓存就能完成大批乘加运算，复用率、算术强度大，对带宽的依赖相对眷注。

Transformer 的灵魂是自瞩主张机制，每个 token 需要与序列中所有这个词其他 token 打算联系，这种全局依赖致了大矩阵乘法和动态生成的 KV Cache：

自总结理每解码步齐要把不停延迟的 KV Cache 从内存中完好搬运遍，数据复用率低、搬运次数多。

CNN 芯片可能在算力上很颜面，但它的设想假定是数据能被喂饱；但当 Transformer 来了，再的 TOPS 也会被内存墙卡住——算得动但喂不进来。

终，蔚来在 ChatGPT 顾虑寰球之前，采选了 Transformer 四肢芯片设想的主要驱动向，作念出了 546GB/s 的内存带宽，行业。即使本年量产的几款新芯片，内存带宽也唯有蔚来的半。块神玑芯片，就能产生与四块 Orin 访佛的能。

与其说是造"算力大的芯片"，准确的说法是造"能让大模子跑起来的芯片"。

软件层面的布局，以致能追想到早的 2020 年。

那时蔚来刚搭全栈自研团队，作念的决定依然不被行业清楚：

英伟达的软件只用到 CUDA 层，之上的部署框架、理引擎、AI 编译器一齐自研。

就比如，蔚来自研的 AI 编译器，结束自动算子化和图化，大部分算子自动生成，多层之间自动融。

果很径直：模子部署从 1-2 周压缩到 1-2 天，理率比通用器具链提高 20 以上。

而传统作念法是，神经汇集每层算子齐需要工程师手写化。算法工程师改个模子，隔热条设备工程团队就得随着改部署代码。

直白说，访佛编译器、器具链，是算法和芯片之间的"翻译"，要是翻译是由他东说念主提供的，可能很难把算力、算法匹配到致。

任少卿裸露坚捏自研器具链的原因很简单：2020 年那时还是决定要自研芯片，是以须从启动就兼容 Orin 和蔚来的自研芯片。

2026 年蔚来给老车主 OTA 新寰球模子，这件事的逻辑很了了：

先判断智驾智商的上限会捏续拉升，于是把硬件步到位；

为了让下代硬件能跟现存硬件分享同套软件体系，提前自研器具链；

有了我方的器具链，能力让自研芯片按照我方对算法范式的判断去设想，而不是被供应商的既有案牵着走。

不是三次立的押注，不是"心插柳"，而是每步齐在为下步铺路——"看见十步、落子三步"。

这个闭环中，所有这个词器具类的"坐褥贵寓"到这步齐还是就绪，差后的关节"原料"：数据。

AI 有个经典弧线：能提高 3 个点，时时数据翻 10 倍。

但关于与果然寰球交互的 AI 司机来说，非凡据远比大语言模子稀缺：测试会越来越难跑——中早期 corner case 会大批响应并被惩处，但后期越是端致命的案例，越生僻，后 1 的问题，时时要付出弘大本钱。

蔚来的解法叫"群体智能"：新版块通过云霄下发到量产车的闲置算力，在用户感的情况下完成考证，NT2 和 NT3 的车进同个考证池。

蔚来的群体智能虽然亦然"影子阵势"的种落地法，但非凡据须用车端的果然模子去跑、去筛、去扰动能力产生。

蔚来从 2020 年启动搭建的即是这个体系——车端算力改造加云霄考证下发，加 Corner case 自动回收。

六年没自新底层逻辑。

这套体系的果正在显现：如今蔚来用户保障脱险赔付比较 2023 年裁汰 40，东说念主驾平均安全里程达 679 万公里，紧要事故率随车量增长反而着落。

蔚来莫得在时间上"追逐"过任何东说念主

本年启动，蔚来除了筹画事迹上不停给外界惊喜，也越来越多展刻下间实力，只不外常被解读为"终于追逐上来了"。

但从此次 OTA 背后的裸浮现的蔚来时间体系来看，其实这几年中，蔚来从来没追逐、师法过任何玩，当然也莫得什么转轨、抗击、千里没本钱。

多平台同步升不是 2026 年才惩处的，是 6 年前" AI 基建马拉松"的当然抵达。

即使这个经过的开局，是 2019 年蔚来岌岌可危命悬线，时间还经验了 2021 年从蓦的陨落…… .

但李斌涓滴没让这些筹画层面的隐晦，影响时间团队的探索，让蔚来成为广义 AI 域中，个看清寰球模子价值，而况早在结尾落地的玩：

除了前瞻，咫尺蔚来四肢"前驱"又有了新的知道：

明确永别了"上层算法"（如端到端、VLA）和"底层工程"，而真确的护城河并不在于本年用了什么模子，猛进程避模子范式"代版块代神"的逆境。

直白地说，蔚来走过的路，其他玩齐不了要再走遍。

换电体系参加了八年，自研芯片参加了六年，AI 器具链也参加了六年。这些有推敲齐是前期参加重、酬报周期长、经过中直被质疑。

但 2026 年的效用启动话语——销量在涨，毛利在好转，四年前的车还在同步新。

换电汇集是物理基础措施，器具链、芯片是 AI 基础措施，底层逻辑疏导：

对蔚来我方，用户权利、包摄感这件事，咫尺有了新度：时间即职业、AI 即职业；

建成之后，别东说念主很难复制。

"时间即职业，职业即时间"看似是玄虚理念，放到智能车迭代迅猛确当下却极端有重量——那时间新快到让东说念主眼花头昏时，能靠时间守住对用户的应许，用雄厚体验筑牢信任，才是真技艺。

这种信任会像飞轮样转起来：时间塌实获得用户招供，用户信任反过来助销量和居品迭代，销量上去了又能反哺时间研发，造成越滚越强的正向轮回。

这时辰，时间就不仅仅冰冷的参数，而成了串联用户与的纽带，这种由信任驱动的限度化增长，才是恬逸的飞轮能源。

咫尺的蔚来，有寰球上限度大的"物理寰球数据汇注汇集"之。

有"让模子在物理寰球里捏续进化"的工程智商。

有正在通的"假造"和"物理"闭环。

不需要太久，智能汽车的竞争会变成 "谁的模子能快地从物理寰球里学习、机灵地清楚寰球、安全地应答未知。"

蔚来在走的这条路，不仅仅让 2022 年的车跑 2026 年的模子，他们在搭建个能捏续从物理寰球学习的智能系统。

这个系统的至极，不是 L3L4，也不会直停留在"汽车"这具躯体上。

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—  完  —

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