小鹏智驾产品高级总监今天在微博上对小鹏的物理世界基座大模型，做了更进一步的解读，算是对近期一些行业观点的回应。
- 为什么要云端训练大模型，再蒸馏小模型？
她列举了三大原因，包括Scaling-Law，解决“模态不统一”，强化学习等。核心在于车端的算力限制，且车端的决策需要准确快速，让车端小模型尽可能承袭云端大模型的能力，相当于“吃过看过”，上限和下限都会更高。
- 为什么VLA必须放在车端，而不是云端？
超过 300ms 的控制延迟，就会导致风险，如果放在云端，会有极大的安全风险。她特别提到：“通过云端交互的VLA，可以演示，但是不建议拿来物理世界真实使用。” （似乎意有所指？）
- 为什么车端芯片很重要？
小鹏的自研芯片，算力大，适合跑大模型。而且小鹏认为，只有全栈自研才能联合设计硬件、软件、编译器和模型结构从而最大化全链路的效果。自研芯片的量产车（G7？），马上就要与大家见面了。
- 为什么小鹏会选择「轻雷达+重算力」？
这里小鹏依然用的是「轻雷达」，而不是「无雷达」。她总结三点原因：第一，去掉激光雷达节约了20%的感知算力；第二，小鹏云端基座模型参数量高达720亿；第三，小鹏的AI摄像头结合了Lofic技术，是车规级最高精的摄像头。
原文如下：
