原创｜袁洲编辑｜X
算法会一代一代迭代，但数据体系是更稳定、更持续、更底层的东西。
6月，蔚来世界模型迎来一次大规模升级，横跨蔚来与乐道两个品牌，同时覆盖NT2、Cedar、Cedar S、Coconut+四个平台。本次升级不同寻常的是，从2022年3月量产的初代ET7，到最新的L60激光雷达版本，它们搭载的是完全不同的硬件组合。
"从2022年最早的ET7，到刚上市的L60激光雷达版本，世界模型的核心能力是一致的。这件事从背后的技术工程角度来说，还是很有挑战的。"蔚来汽车 高级副总裁任少卿在 6 月 17 日蔚来汽车的 AD工程系统媒体沟通会上解释道 。
这背后，是一条从2020年8月就开始铺设的暗线。这场沟通会，可以说是对这条暗线的完整复盘。
01
传感器：一场关于"站得高"的豪赌
瞭望塔式激光雷达曾是一个被质疑的决策。
任少卿入职蔚来后接触的第一件事，就是NT2的传感器布局。2021年NIO Day，蔚来发布了一款带有瞭望塔式激光雷达的轿车——这在当时引起了巨大争议。
激光雷达有三种布置方案：前保险杠（最保守）、座舱内（性能有损失）、车顶（对造型和风阻是巨大挑战）。蔚来选择了第三种。
"斌哥当时说了一句话：如果我们认为技术路线就是往这个方向走，这样的方式就是对性能最好的方式，那这无论对设计同事还是AD同事来说，都是一个机会，让大家能去开拓一个之前没有做过的领域，能真正在设计的角度去引领全球。"
任少卿回忆，当时内部讨论非常激烈，"传统车就没有这个部分，大家可能会觉得这个设计……有点'丑'。"
但时间证明了这场豪赌。到了2026年，瞭望塔式布局已成为行业主流。
为什么一定要8个摄像头？
NT2时代，蔚来坚持搭载7个800万像素摄像头。这在当时成本更高、数据处理难度更大，因为行业主流还在做高速功能。
但蔚来的判断是：城区功能需要看旁边车辆、看更偏的红绿灯，这都需要更高像素的摄像头。更重要的是，他们希望硬件能"坚持两代以上"——以三年一代计算，就是希望这套传感器基线能撑六年。
"手机现在大家一年一换，车从电子消费品的角度来说，一点也不比手机发展得慢。但是车从硬件的角度，就是一个五年、十年的事情。"
2024年，乐道车型首次搭载4D毫米波雷达，再次行业领先。但硬件超前只是起点，真正的难题在于：如何让不同年代的硬件，跑同一套算法？
02
芯片：在Transformer时代到来前，赌一把内存带宽
让Orin提前半年量产。2022年，蔚来在一块AD域控制器上放了四颗Orin芯片，通过复杂的PCIe网络连接。这在当时是行业最复杂的AD域控架构。
"2022年过年那个春节，基本上每天发版，每天晚上凌晨测试，然后去解决问题。"任少卿说，"我记得所有人在上海和北京两地办公，7×24小时满负荷。"
结果是他们让英伟达Orin平台提前了半年量产。这套复杂的平台，也为后来的工程体系打下了底子。
Orin刚量产完，蔚来就开始设计第三代平台的核心——自研芯片。
2022年初，一个关键判断摆在他们面前：下一代神经网络，CNN会不会变成纯Transformer？
两者的区别是本质性的：Transformer对内存带宽的要求是CNN的8到70倍。如果趋势是纯Transformer，那么芯片的内存带宽设计就必须大幅超前。
"我们当时拍了这样一个结论：我们觉得还是会往纯Transformer的角度走。"任少卿说。因为芯片不是用一两年，而是要撑两代车。
基于这个预判，神玑NX9031部署了单颗芯片超过500GB的内存带宽——任少卿称这是"比市面上所有芯片部署都要更大"的带宽。这个决策代价不菲：需要最新的内存制程、多通道部署，对芯片面积和成本都有巨大影响。
2024年7月Bring Up，2025年3月量产——这颗芯片从流片到量产的时间，也是行业最短的之一。
任少卿用一个例子解释500GB带宽意味着什么：一个7B参数的语言模型，以30Hz运行，每Hz解码五次，需要的内存带宽就是500GB。"纯Transformer的模型对内存带宽要求很高，我们必须为这个做准备。"
最终的结果是，一块神玑芯片，可以产生四颗Orin芯片的性能。
03
AI Infra：从"工程师跑断腿"到"2小时上全车"
自研工具链：为了未来的多芯片统一。
蔚来从2020年开始做自研工具链。当时他们有两个判断：第一，未来会有不止一款芯片；第二，英伟达官方工具链的架构和灵活性是"三五年前的设计"。
"我们只用英伟达到CUDA这一层，剩下所有软件都自己做。"这意味着他们放弃了英伟达标准的上层工具链，从零构建自己的编译器和部署框架。
这个决策在当时增加了巨大工作量，但目的是让工具链可以在不同芯片上统一使用。任少卿说："行业现在很多家面临一个问题：再做针对芯片的工具链，另外英伟达的工具链如果维护的话怎么打通。我们做这件事是更早一些。"
传统方式是人工手写算子优化：算法每改一个设计，后面就需要一堆工程师去写代码、做优化，否则端侧跑得很慢。"算法工程师在前面改得很开心，后面一堆工程的兄弟跑断腿。"
2020年，蔚来开始做自研AI编译器。核心变化是两点：一是，自动算子优化，原来人工写代码，现在自动生成。二是，图优化，自动把网络中的多层联合优化，找到最高效的计算方式。最终，模型部署时间从1-2周缩短到1-2天；推理效率比通用工具链提高20%以上。
AI Agent：从1天到2小时。
最近一年多，蔚来把整个模型上车流程换成了AI Agent自动化。原来需要工程师守在电脑前，等结果、处理问题，现在全流程自动：量化、开发集成、Pipeline、CI/CD测试、跨芯片误差校验、发版部署。
"整个流程原来需要一天，现在可以压到两个小时以内。"
这意味着：一个模型改好了，如果不动模型架构，2小时就能上到蔚来和乐道的所有测试车上；即使改模型，也只需要一天就能跨品牌、跨平台部署。
"虽然我们平台比两年前多很多，但实际需要去看这些流程的工程师，比原来还要少很多。"
04
数据闭环：对抗AI的"曲线定律"
每提升3%，数据需翻10倍。
任少卿展示了一条AI领域的经典曲线：性能每提升3个点，数据需要翻10倍；再提升3个点，再翻10倍。"如果你想提升18个点的性能，你需要10的6次方量级的数据。"
"这是个好事——给它塞数据它大概能提升。但坏处是你钱包受不了。"
更麻烦的是测试。两年以前测城区，出门三个Case；现在一个版本测三五百公里很正常。"测试的兄弟开着车出去，有时候开一天才几个Case，完全不够我们迭代。"
蔚来的解决方案是：把量产车用起来。
他们建立了一套云端下发验证系统，在大量实车上做验证，同时不影响用户正常使用。实车验证池已经跨代际——NT2的车和NT3的车都在同一个池子里。
"NT3的很多模型是在NT2车上做共享验证的。"任少卿说，"相当于NT3的很多车主，也是NT2的老用户。"
在主动安全方面，蔚来每月测试里程超过四千万公里——这如果靠实车测试，完全没有可能实现。"一周里程需要一千辆车跑一年。"
这套体系还让蔚来可以跨平台验证：四个平台当成一个平台去验证，产生四倍的验证效果。
数据本质是算力，不是零成本拷贝。
"我们认为数据不是拷一份就有了。数据的本质是算力——我们必须让这个模型在不同场景跑，才能找到针对这个模型的Corner Case。"
这意味着，供应商不可能从主机厂"拷贝"数据来训练自己的模型，因为"你的模型和我的模型不一样，数据加上算力产生的结果，是没办法共享的"。
蔚来的数据体系，本质上是一个车端算力调度体系——通过调度几十万辆车的算力，去筛选、测试、产生真正有价值的Corner Case数据。最终筛选出的数据分布中，5%的Corner Case数据，价值比底下95%的普通数据加起来还要多。
05
主动安全的"数字成绩单"
基于这套工程体系，蔚来的主动安全数据在持续攀升：
- 安全里程：目前大里程验证达到679万公里（人驾情况下爆气囊的里程间隔），目标年底走到800万公里以上
- 保险赔付：相比2023年，蔚来车辆的保险赔付金额已降低40%（待保险公司最终确认）。
- 重大事故监控：随着车增多，重大事故数量并未增多，反而在下降。
"每辆车，包括我自己的，你在明年相比今年，今年相比去年，它底层的安全性都在很大程度地提高。"
06
Q&A环节：路线、竞争与未来
沟通会的媒体问答环节，有几个片段值得记录。
关于VLA和世界模型的路线之争。
任少卿认为："算法有不一样的想法很正常，这才是人工智能时代有意思的点。"
但他透露了一个趋势："逐渐有一些收敛，大家从一些新的玩家或者友商的做法上已经可以看到。"他表示，蔚来在2023年下半年开始研发世界模型，初衷是减少标注、实现多模统一。"这个初衷现在被更多的人去说。"
关于对特斯拉FSD入华的看法。
任少卿认为：这是件好事。一方面，可以验证中国智驾公司"只是在中国好，还是全球也是领先的"。另一方面，特斯拉坚持智驾收费，蔚来的内部订阅数据"跟特斯拉在美国的差异不大，非常接近"，这对行业商业环境是利好。 此外，他也坦诚特斯拉在数据体量和训练资源上"远远高于国内公司，有可能高一个量级以上"。但他认为蔚来在架构上"不弱于特斯拉，尤其是闭环这一块，我们算是比较领先的"。关于被为什么先做基建，再做算法。任少卿的回答是："数据是非常重要的。像刚才说的，怎么能拿到足够量的数据，怎么能拿到这些Corner Case，它是在一个好的算法架构已经有的前提下，更重要的事情。"
他回顾了过去几年的技术名词：BEV、OCC、GOD、无图、端到端、世界模型、VLA……"但是从数据体系的角度来说，至少我们自己是非常非常稳定的。它建立在算力调度体系之上的数据闭环体系、群体智能体系。这些东西从第一天搭建的时候就想清楚了，只是说我们在不断完善它。"
蔚来智能驾驶研发端侧工程负责人林伟补充："基建的意义在于，有更多的更新的东西，我们以最快的速度、最高的效率能够尽快量产，而且是尽快跟用户见面。"
2026年6月的全量推送，是蔚来工程系统的一次压力测试，也是一次验收。
不同年代、不同品牌、不同硬件配置的几十万辆车，同时跑上同一套算法。这是工程系统能力的极致体现。
蔚来花了六年时间搭建的，就是这样一套不需要推倒重建的底层。
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