720亿参数“大脑”上车：小鹏汽车正在让自动驾驶扔掉地图“拐杖”。

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（爆文开篇）你经历过吗？开在一条从没来过的陌生小路，手机导航信号弱成“小圆点”，高精地图干脆一片空白。你心里发毛，手心里冒汗，只能凭着模糊的方向感和对前后车辆的观察，一寸一寸往前挪。
这就是传统智驾的“地图盲区”。一旦没了地图这根拐杖，再聪明的系统也可能瞬间“失明”。
但最近，小鹏汽车亮出了一套新解法。它正试图让车，学会“扔掉拐杖走路”。

不再死磕地图，车开始“认路”了
传统智驾的逻辑，是把高精地图当成“标准答案”。车沿着预设的精细车道线开，碰到地图没标注的变化，就容易懵。
小鹏这次推的第二代VLA大模型，思路变了：不依赖标准答案，自己学会看、学会想。
它怎么“看”？
不只是看车道线，而是看懂整条路。它能识别出潮汐车道、路边临时放置的施工牌、甚至施工人员的手势。素材里提到一个关键：语义化理解。这不是冰冷的几何识别，而是真正理解“那个红色圆锥体意味着前方施工需要绕行”、“那个人挥手是让我先过”。
它怎么看懂？背后是一个正在训练的、720亿参数的自驾基座模型。你可以把它理解成汽车版的“最强大脑”，用类似大语言模型的方式，去处理视觉信息，进行链式推理。

一个“大脑”，闭环思考
这个“大脑”的厉害之处，在于它把“眼睛看见的”和“该怎么开”直接打通了。
小鹏的架构叫端到端。简单说，就是从摄像头、雷达等传感器直接采集数据，通过感知网络（XNet）、规划控制大模型（XPlanner）和推理大模型（XBrain）组成的闭环，直接输出方向盘、油门的控制指令。
中间省去了大量人工规则。以前工程师要写无数代码告诉车“如果A情况，就执行B动作”。现在，车通过海量真实驾驶数据训练，自己学会了应对。
比如，面对无保护左转这种复杂博弈场景，它能综合判断对向来车速度、行人意图，自己生成一个既安全又流畅的通行策略。动作由XPlanner大模型生成，目标是更像一个老司机——减少顿挫感，降低不必要的安全接管。

终极目标：有路就能开
这套能力指向一个很野的目标：无导航、无地图依赖的智驾。
小鹏已经在量产系统上做了尝试，未来会更激进。规划中的能力包括：

• 在陌生园区里自己“漫游”探索。
• “循迹倒车”，能沿着开进来的复杂路径，自己原路倒出去。
• 面对施工占道，能主动规划绕行路线，甚至短暂借对向车道通行。
  公司目标是在2026年左右，让这种高阶自动驾驶能力，覆盖中国绝大多数复杂道路。口号很直接：“全国有路就能开。”

你的车，正在变成一个“生活管家”
这波技术升级不止在开车。
座舱里的全域大语言模型和视觉大模型（VLM），正在和驾驶域的“大脑”共享能力。
这意味着，车不仅会开，还变得更懂你。它能根据你的日程、习惯，主动建议导航目的地。它能识别窗外地标，告诉你那是哪里。你甚至可以用更模糊的语音指令，比如“帮我找一家评分高、有停车位的川菜馆”，它来搞定剩下的。
智驾和智舱的边界在融化。车，从一个交通工具，向一个懂路、懂场景、懂你的移动智能空间演进。

写在最后：路线之争已经分明
回过头看，智能驾驶的路线已经分岔。
一条是传统的“高精地图+规则”路径，像沿着铁轨跑火车，稳定但修轨道成本极高，且无法脱轨。
另一条，是小鹏、特斯拉等选择的“端到端大模型”路径。目标是像人一样，用眼睛观察，用大脑判断，赋予汽车真正的场景泛化能力。这条路更难，需要巨量数据和顶尖AI技术，但天花板也更高。
小鹏押上了720亿参数的基座模型和自研AI芯片，就是要在中国这片全球最复杂的道路考场上，跑通自己的解法。
当汽车学会扔掉地图拐杖，用AI重新理解世界，我们离那个“上车即出发”的从容未来，或许真的近了一大步。

所有领域都值得用AI重做一遍。本文作者承接各种AI智能体和AI全域营销自动化软件、工作流开发，了解加微信：qimugood(读者也可此微信一起交流）。