小鹏 G7 会是小鹏 AI 的分界点？

和大家分享 G7 不能忽视的细节点：

1、 G7 依旧不带激光雷达，也意味着小鹏长期走的还是聚焦在超大算力、超大模型的视觉路线。

G7 已经是 L3 级算力标准车型，目前看图灵全新芯片的算力组合，打破 1 字头，也是行业有史以来最大的。

小鹏预留了很高的上限。可以判断出小鹏个人对 AI 的决心，因为行业除了自研渠道或者thor旗舰版，市面上没有其他解决途径可以选。

而大算力背后的需要一个体系化的思考，并不是意味着上了大算力就能出效果。之前和何小鹏总聊，视觉只是整个体系化背后思考的一个分支，而不是一个矛盾。

我觉得关键还是要看长期投入。

目前行业对未来的判断更倾向的是 AI 体系的投入，也有针对 L3 更多区分是场景化投入，小鹏更倾向前者。

2、小鹏的大算力不是某款旗舰车型的独享算力。

从策略看，这意味着“L3级标准的算力”是小鹏未来一个平台化的算力，而不是某台旗舰车型的独享算力。比如 G7 上在 20-30 万级主流市场也可以搭载。

其次小鹏的大算力也不仅服务辅助驾驶。小鹏这次也提到的是 AI 汽车，座舱、辅助驾驶到 AI 底盘，这次是从架构底层、芯片到软件体验的全新升级，有很多新的想象力。比如 G7 上的 CDC 也有新的玩法。

所以 G7 这次是体系能力的提升，不仅是单一维度的提升。不以传感器高低区分高阶低阶，以新 4.0 架构+超高算力+纯视觉区分，这也是未来小鹏新车上的一个重要分界点。

3、小鹏视觉路线有哪些不同？

「云端算力+超大模型」组合蒸馏后部署「车端大算力+大模型」，这是小鹏视觉路线的内核。

小鹏在过去花了很长一段时间做了切换。比如云端算力是地基，决定你车端算力能盖几层楼。小鹏重新推到，因为 AI 的基础战是云端，但车的本地端的上限还是 AI 大算力，目前车企自研的价值就是加大 AI 算力，而大算力决定规模，就决定你能盖几层楼。

6 层和 30 层不仅只是楼层高低区别，比如从步梯改为电梯？你怎么处理高低楼层人员的高效出行问题等，数据怎么流转，电缆怎么做，这些都要做体系化的打通，小鹏过去两年做的更多的是这件事。

在这过去实现端到端有很多方法，比如车端堆砌多个不同类型的小模型，其实也能达到“类端到端”的效果。

还有是有部分小模型，当然也混用一些模型规模比较大的中大模型，这样的优势是快速出结果，但因为模型本身的受限，也容易让性能有上限。

小鹏现在开始基于云端做一个超大大模型（72B）的部署，通过强化训练再把模型蒸馏成小模型到车上，这样的部署意味着云端+本地端组合的部署成本高，回效慢，但优势是精华模型，能力长线更长。

我们知道云端更容易部署尺寸更大的模型，也有更多的数据训练，有足够的丰富不设限的场景投喂，更重要的还有自动驾驶需要的更完整的交通环境理解，这更像为辅助驾驶培养一个通用的驾驶司机，再蒸馏成一个专车司机生下放到车端。

上半年小鹏聚焦改款，下半年就会看到更多新车。AI 能力的体现也会更多了。

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