小鹏汽车近日披露其自动驾驶研发体系重大进展，通过构建720亿参数级的"小鹏世界基座模型"，首次在汽车行业验证了自动驾驶规模法则的有效性，为智能驾驶技术演进开辟全新路径。

该基座模型以多模态大语言模型为骨干架构，融合海量真实驾驶场景数据进行强化学习训练。通过预训练-后训练-模型蒸馏的三阶段研发体系，成功突破传统自动驾驶算法的性能边界。值得关注的是，其参数规模达到主流视觉大模型的35倍，具备长链推理能力和动作生成能力，展现出超越人类驾驶者的复杂场景决策潜力。

支撑这一技术跃迁的是国内首个汽车万卡智算集群，该集群提供10EFLOPS的算力储备，配合自研数据基础设施，实现模型训练速度5倍提升。更关键的是，小鹏已完成后装算力车端的基模控车验证，在实测中展现出稳定的车辆控制能力，标志着技术成果正从实验室向量产应用迈进。

行业分析认为，此次突破具有三重战略价值：其一，首次系统性验证参数规模与自动驾驶能力的正相关效应，为算法迭代提供理论支撑；其二，通过强化学习框架实现驾驶策略的自主进化，突破传统规则库的局限性；其三，构建车-云协同训练体系，为城市NGP等复杂场景落地提供技术底座。

值得注意的是，该基座模型不仅服务于乘用车自动驾驶，更将作为AI中枢赋能小鹏机器人、飞行汽车等生态布局。按计划，相关技术细节将在CVPR国际顶会上深度披露，预示小鹏正通过技术开放加速行业技术迭代。

此次技术突破展现了中国车企在自动驾驶领域的原创性突破能力，当参数规模跃升至720亿级，智能驾驶技术正在重构我们对"AI司机"的认知边界。随着模型蒸馏技术完成车端部署，小鹏有望率先实现"数据驱动-模型进化-场景泛化"的闭环，推动自动驾驶从功能迭代向认知革命演进。