为什么定义2000 TOPS + VLA + VLM为L3 级算力？

专注于汽车及相关的电子技术研究与讨论 作者 | Xingwei 来源 | 辣笔小星 点击下方 卡片 ，关注" 自动驾驶之心 "公众号 戳我-> 领取 自动驾驶近15个 方向 学习 路线 >>点击进入→ 自动驾驶之心 『大模型』技术交流群 本文只做学术分享，如有侵权，联系删文 以下文章来源于辣笔小星 ，作者Xingwei 辣笔小星 . 小鹏在10亿（1B）、30亿、70亿直至720亿（72B）参数的VLA视觉-语言-行动模型上都验证了这一效应证明 了"参数规模越大模型能力越强"在自动驾驶场景中同样成立。确立了通过"海量高质量数据+大模型驱动"实现自 动驾驶能力的跃升路径。论文中VLM视觉-语言模型专注于"看懂和理解"而VLA视觉-语言-行动模型在VLM基础 上增加了"决策和行动"能力是从理解到执行的进化升级。也是小鹏基于论文提出2000TOPS+VLA+VLM定义L3级 自动驾驶算力新标准的底层逻辑，以及小鹏G7部署30B参数本地运行VLA模型的原因。 2000TOPS算力标准的技术逻辑 自动驾驶系统的算力需求呈现明显的分级特征。小鹏论文中从L2到L3级别的跨越不仅是功能上的提升更是算力 需求的指数级增长。自动 ...