爱范儿
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对话蔚来高级副总裁任少卿：一个世界模型，如何适配两套芯片、四个平台和十几款车？
内容提要
蔚来高级副总裁任少卿在沟通会上指出，智能辅助驾驶的升级不仅依赖于OTA更新，还需解决多车型和多平台间的模型统一与数据验证问题。蔚来通过自研芯片和AI编译器，致力于实现不同传感器的兼容，以提升安全性和用户体验。未来，智能驾驶的核心在于持续降低事故风险，而非单纯追求技术参数。
关键要点
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蔚来高级副总裁任少卿指出，智能辅助驾驶的升级不仅依赖于OTA更新，还需解决多车型和多平台间的模型统一与数据验证问题。
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蔚来通过自研芯片和AI编译器，致力于实现不同传感器的兼容，以提升安全性和用户体验。
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未来智能驾驶的核心在于持续降低事故风险，而非单纯追求技术参数。
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蔚来希望硬件部署能够坚持更长时间，最好能撑过两代车型，以便支持软件升级。
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蔚来采用同一神经网络接入不同传感器，允许传感器组合存在差异，以便同一套代码和网络同时推给多个平台和车型。
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数据的本质是算力，真正有价值的数据是针对某个模型的Corner case，需要在大量真实场景中观察模型的表现。
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蔚来通过云端下发验证系统，让量产车参与验证，形成一个分布式验证网络，提高测试效率。
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蔚来主动安全的里程数不断增加，目标是持续降低用户风险，最终实现减少事故的目标。
延伸解读
智能驾驶的安全性与技术更新
蔚来强调，智能辅助驾驶的升级不仅依赖于OTA更新，更需解决多车型和多平台间的模型统一与数据验证问题。未来的智能驾驶核心在于降低事故风险，而非单纯追求技术参数。这意味着，车企在技术更新时，必须考虑到安全性和用户体验的平衡。
硬件与软件的长期兼容性
任少卿提到，蔚来希望硬件部署能够支持更长的使用周期，最好能跨越两代车型。这一策略不仅能降低用户的更新成本，还能确保老车型在技术迭代中不被淘汰。车企需在硬件设计时考虑未来的软件升级需求，以实现更长久的产品价值。
数据的价值与Corner Case
任少卿指出，真正有价值的数据是针对特定模型的Corner case，而非简单的行车视频。这要求车企在真实场景中观察模型表现，制造一些特殊情况以训练模型。这种数据闭环的构建，能够有效提升智能驾驶系统的安全性和可靠性。
延伸问答
蔚来如何解决多车型和多平台间的模型统一问题？
蔚来通过自研芯片和AI编译器，采用同一神经网络接入不同传感器，允许传感器组合存在差异，从而实现模型的统一推送。
蔚来在智能辅助驾驶中如何提升安全性？
蔚来通过持续降低事故风险、建立分布式验证网络和利用量产车进行验证，来提升智能辅助驾驶的安全性。
任少卿提到的“Corner case”是什么？
“Corner case”指的是在特定情况下模型可能犯错的场景，蔚来通过制造这些场景来训练模型，以提高其在真实环境中的表现。
蔚来如何实现智能驾驶模型的快速迭代？
蔚来通过自研AI编译器和AI Agent自动化流程，缩短模型部署时间，从而实现快速迭代。
蔚来在硬件部署上有什么长期规划？
蔚来希望硬件部署能够支持更长时间，最好能撑过两代车型，以便于后续的软件升级。
蔚来如何利用量产车进行智能驾驶验证？
蔚来通过云端下发验证系统，让量产车参与验证，形成一个跨代际的分布式验证网络，提高测试效率。
