小鹏世界基座模型以大语言模型为骨干网络，通过海量优质驾驶数据训练，具备视觉理解、链式推理和动作生成能力。通过强大的强化学习训练，该模型不断自我进化，有望发展出超越人类的自动驾驶技术。

小鹏汽车自动驾驶负责人李力耘介绍，该模型的一大优势是具备链式推理能力（CoT），能够像人类一样进行复杂的常识推理，并将推理结果转化为行动，实现与物理世界的交互。未来，智能驾驶系统有望借助这一模型从“模仿人类”进化到“超越人类”，处理全场景自动驾驶问题。

为了支持基座模型的研发，小鹏汽车早在去年就开始布局AI基础设施，建成国内汽车行业首个万卡智算集群，打造了一套名为“云端模型工厂”的生产流程。该工厂涵盖了基座模型的预训练、后训练、模型蒸馏、车端模型训练等任务，实现了从云到端的高效生产。

目前，小鹏“云端模型工厂”拥有10 EFLOPS的算力，集群运行效率常年保持在90%以上，从云到端的全链路迭代周期可达平均5天一次。此外，小鹏汽车自主开发了底层的数据基础设施，使数据上传规模提升22倍、训练中的数据带宽提升15倍，模型训练速度提升了5倍。

在分享会上，小鹏汽车披露了基模研发的三个阶段性成果：

验证规模法则：小鹏团队首次验证了规模法则在自动驾驶领域持续生效，即参数规模和训练数据量越大，模型的能力越强。

基模控车：小鹏汽车在后装算力的车端成功实现基模控车，全新基模展现出令人惊喜的基础驾车技能。

启动72B参数基模训练：小鹏汽车已经启动72B参数基模的训练，并搭建了针对强化学习的模型训练框架。

小鹏汽车去年就开始研发强化学习技术，用以提升基座模型的性能天花板。强化学习能够帮助模型自我进化，学会处理训练数据中没有的长尾问题，做到极致安全的自动驾驶。

同时，小鹏汽车已经着手开发世界模型(World Model），作为“云端模型工厂”的重要一环，支持基座模型的性能优化。这一实时建模和反馈系统能够构建一个闭环的反馈网络，帮助基座模型不断进化，突破过去“模仿学习”的天花板。

基模研发是小鹏汽车“AI化”转型的重要一步，小鹏汽车将继续在自动驾驶领域投入研发，推动智能汽车技术的发展。关于小鹏世界基座研发和训练成果更多的细节，今年6月小鹏汽车将会在计算机视觉国际顶会CVPR上进一步分享，值得期待！