12 月 26 日消息，理想汽车今晚发布“理想 AI Talk 访谈实录 02”，理想汽车董事长兼 CEO 李想、智能驾驶研发副总裁郎咸朋回答了关于智驾方面的部分问题。
附“理想 AI Talk 访谈实录 02”部分重点内容如下：
张小珺：第一次试驾端到端是什么样的体验？
郎咸朋：我第一次试到这个车，从中关村开到了北京交通大学。开了几公里我就问旁边的贾鹏，这是规则还是怎么做的？怎么我觉得开得这么好呢？他说一句规则都没写，全都是系统按照咱们给它的数据自己训练出来的。
咱们开车都知道，如果前面有个车刹停的话，它是要缓慢减速，甚至还再抬起一点刹车，有这样非常舒适的刹车过程。这个过程我们团队在规则阶段写了很长时间的代码，都没有达到一个完全拟人、解决所有场景的表现。
但我第一次试驾端到端，它的纵向就已经比之前试过所有的都要好的状态，这才用了短短不到 15 天。所以我觉得那时候建立了一个信心，就是端到端一定能做出来。而且一旦它做出来，就一定会比现在所有的智能驾驶软件都要好。
张小珺：既然端到端是灵丹妙药，为什么去年不上？特斯拉去年就上了，你去年在干嘛？
郎咸朋：我们在等，等足够的数据和算力，等到了我们就能上了。
端到端 VLM 大模型其实最终的本质是用人工智能来做自动驾驶。人工智能的三个要素：算法、数据和算力。这三个要素必须全都齐备。我们是今年是准备好了，所以我们能做这个事情。
理想 AD Max 车型的销量，去年起来了之后到今年初（高质量训练）数据量达到 10 亿（公里）左右规模，这是一个基础。第二是算力基础，今年初我们算力也到了 5EFLOPS。再加上第三步，就是端到端的一些预研也有一定成果，所以到今年初是天时地利人和，可以做这个事情了，去年我们还在补课的一个过程。
张小珺：为什么很多企业的端到端是两个模型，而不是 One Model？
郎咸朋：这个是算法和理念的问题。我们要做端到端时就给自己定了一个目标，一定要用纯数据驱动的方式来做这件事情，而不是结合了之前的规则来做，所以说它的性能上限会非常高。
张小珺：为什么理想是端到端 + VLM，不像特斯拉只用端到端？你们对自己的端到端不够自信吗？
郎咸朋：不能这么讲，我们在做技术方案时充分参考了世界上所有的先进方案，但始终无法解决一个问题是，当一套自动驾驶或智能驾驶系统，它工作时如果遇到之前没有见过的场景，应该怎么处理？我们认为就是端到端 + VLM，就是系统 1 + 系统 2 的方式，很好地模仿人类大脑的工作方式。
张小珺：特斯拉没有用激光雷达，你们为什么要用？
李想：很多人不太理解说：为什么要保留激光雷达，还是为了安全。是不是因为你技术不好？不是，中国和美国是不一样的，如果你经常在中国晚上夜路开车，你会看到有尾灯坏了的大货车、甚至可能尾灯坏的大货车会直接停在主路上，至少我们今天的摄像头，能够在深夜里没有光线下看到的距离，其实只有 100 米出头。
但是激光雷达，在没有任何光线的情况下是可以看到 200 米的。这就可以帮助我们实现 130 公里 / 小时的 AEB 自动紧急制动。那我觉得这个是非常重要的，因为我们是个面向家庭的车，每个人生命安全都非常的重要，所以这是我们继续保留激光雷达根本所在。而且后边的车型仍然会保留。我相信如果马斯克在中国，在深夜里不同的高速开过车，他也会选择把前面的一颗激光雷达保留下来。因为特斯拉对于安全同样地重视，只是他要在这个环境里来看到。
张小珺：理想激进的用只有一个模型的端到端，其他车企还在用两个模型，为什么？
李想：很多时候可能跟我们有一些比较好的外脑有关，像王兴、陆奇博士，他们会给我们带来很多启发。有一次陆奇博士跟我们讲，你们应该思考一下人是怎么工作的？我觉得这个当时对我们帮助很大。
今年初我还逼着智驾团队去美国，他们在不同的城市开 FSD V12。另一方面我们研究工作也在进行，那时已经在发端到端 + VLM 的各种研究论文了。回来以后我觉得要么你做这个，要么我们就不要再做自动驾驶了。今天你靠这些规则上来做的，跟请个供应商做出来的东西有啥区别？没有啥区别。
我说服郎博他们很重要的一点，我说你们经常解决了一个 Corner Case（极端情况），又出现三个其他的 Corner Case。你们一辈子都在解决 Corner Case，解决不完。
张小珺：大家都说理想做智驾是投入最晚最慢的，你怎么看？
郎咸朋：2018 年 1 月我加入理想时，跟李想讨论过这个问题。什么才是决定最终智能驾驶或自动驾驶实现的最关键因素？我们当时聊的就是数据。人才可以流动、算法可以提升、算力也非常重要，但是只要有健康的资金、合理的资金使用也是能买得到的。
那么最重要就是数据，数据它是买不到的，必须自己有这样一个非常高质量、规模非常大的数据，才可以做好自动驾驶。所以我们要按照节奏来做自动驾驶，刚开始我们要先把车造好、把车卖好，然后积累更多的资金、人才和数据，到了一定时间点再大量投入，去达到更好的自动驾驶的效果。其实从现在结果上也是能看出这一点的：我们自动驾驶的节奏是非常好的。
张小珺：什么时候理想意识到，智驾对于卖车是有帮助的？
郎咸朋：从实际表现来看是从今年开始的，今年智能驾驶确实对于销量有非常好的促进作用。我们 2 月 AD Max 的交付量占比只到 20% 左右，然后到今年下半年超过 50% 了，这是实打实的业绩。早期大家认为自动驾驶是一个功能，它跟座椅加热没有大的区别，并没有解决用户日常出行的舒适性。直到现在我们用 AI 来做自动驾驶，端到端 + VLM 真正解放用户长时间的驾驶疲劳。当我们能达到综合 MPI（城市 + 高速综合接管里程）100 公里、几百公里时，大家就真正愿意为自动驾驶买单了。
张小珺：理想提出有监督智能驾驶，跟自动驾驶 L1 到 L5 传统分级有什么区别？
郎咸朋：这里面其实体现我们对自动驾驶研发的思路差别。之前很多人认为 L3 自动驾驶是 L2 辅助驾驶的延续，只要把 L2 辅助驾驶的场景越做越多，总有一天能无限趋近于 L3，甚至可能就能够做到 L3。
但在我们看来，L3 或者有监督智能驾驶，它并不是 L2 的延续，而是 L4 或者自动驾驶的先导程序。实际上我们是锚着未来的自动驾驶能力去研发、去成长和迭代的，而不是沿着过去一套用 L2 的思路，去做现在的自动驾驶。
张小珺：你说自动驾驶是能力、辅助驾驶是功能，两者本质区别是什么？
郎咸朋：功能是预设条件，能力是应对所有条件。你不可能穷尽所有的预设。
功能的话，还是用上一代的这种软件 1.0 方案来做自动驾驶。最大的问题是在研发之初，就要清晰地设定所有条件、所有边界，以及最终确定性的结果。这在自动驾驶里是非常困难的。
能力的话，是用人工智能的方式来做自动驾驶。当我们把自动驾驶当成能力来开发，从最本质思考人是怎么学会开车的。最开始人去驾校学习，掌握基本驾驶技能再考试。考完掌握基本能力之后，作为实习司机一边实践一边提升能力，慢慢地成长为老司机。我们系统 1 + 系统 2 的方案，让自动驾驶系统拥有这种能力去迭代和成长，随着数据量的增长，它会慢慢地让性能随之提升，这个就是大家经常说的规模效应。
张小珺：你们验证了自动驾驶的规模效应吗？
郎咸朋：我们已经验证出来了。这不是我们发明的，所有的大模型应用都符合这种规律，也就是说数据规模和数据质量的增长，会带动性能的增长。而且性能增长是接近于线性的，这就是我们用大模型最本质的好处。
张小珺：有监督智能驾驶阶段，理想交付给用户的产品长什么样？
郎咸朋：全场景的、一体化端到端产品。要想实现有监督智能驾驶，一个前提是实现车位到车位，也就是解决最前面一百米和最后面一百米。以前智驾是从干道开始，现在可以从小区车位开始，然后包括园区道路、泊车、城市道路，还有高速和收费站 ETC 都会全部打通。
高速城市全场景升级端到端 + VLM，以及创新的 AI 推理可视化的交互，将在近期随 OTA 全量推送给所有的 AD Max 用户。
张小珺：L3 什么时候实现？
郎咸朋：按照现在的端到端 + VLM 这套体系，能力继续迭代的话，我们是有希望在 2025 年去实现 L3 的。
张小珺：面对李想年初对于智驾的发火，你的职业危机是什么时候解除的？
郎咸朋：我觉得到现在还没解除，因为还没有做到极致。我们的目标是今年综合 MPI（城市 + 高速综合接管里程）做到 100 公里接管一次的能力。这个接管不是安全接管，不是说你要撞车了才接管，是用户觉得车开得不符合体验、不舒服的接管。到明年、后年，我们会逐渐提升至 500 公里、甚至 1000 公里以上。慢慢让大家对智驾越来越自信、越来越依赖。
张小珺：要实现这样的目标，需要储备多少算力和数据？
郎咸朋：要达到 500 公里的综合 MPI（城市 + 高速综合接管里程），预计需要 2000 万 Clips（视频片段）的水平。如果 2000 万 Clips 从不到 5% 的老司机去筛选，这里隐含的数据量，要达到 50 亿公里甚至上百亿公里的水平。
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