36氪安琪采访了任少卿，这应该是目前为数不多的少卿公开采访，也谈了很多层面：

-L3 的节点
任少卿提到今年会有政策允许的 L3 试点车型，并且会发铁牌，商业角度看保险和责任会发生转移，车企是主责，保险也会发生变化，目前蔚来正在筹备中。

-乐道
第二个品牌直接复用平台的技术，硬件会换，但模块的复用度比例可以达到 85% 以上（强调成本会足够低）。

-4 颗 Orin 相比其他家做城区有哪些价值
第一是用户价值。蔚来想做到软件更新 10 年，3 代软件同架构，硬件上要做到 2 代，6-7 年时间。少卿认为30 万以上的车加 3% 成本，总比 3 年换 1 辆车成本低得多。
第二是研发。蔚来一直走的是群体智能的路径，第 4 颗 Orin 可以筛掉 99% 无用数据，再经过复杂流程，得到万分之一安全接管案例，再回传至云端。避免了因接管数据量过大大无法回传的问题。

-全国都能开
全国道路都能开，实际有两件事要做。第一是路真的能开，包括通用检测能力，去复杂路口记一些东西。这都是技术算法范畴。
第二是能验证。中国城区道路各种各样，北京朝阳跟海淀，跟平谷就不是一个世界。怎么能验证这些路都能开，其实是一个复杂系统。

-端到端的理解
端到端大模型实际是三个事儿：
第一层叫模型。现在国内车辆完整上模型的都没几家，别说端到端大模型了。感知模型大家可能都上了，但规控还没有。
原来的多模块方案，如果要改个控制策略，就在10万行代码中找到具体的几行参数改写一下。这10万行代码可能写了一年，但只改三行，只测1%的case，3天能完成。
现在上了模型后，如果场景的规控策略不行，就得重新训练一个，重新测一遍。那三天能不能测完？很难。
第二层是端到端。
其核心是把感知模型、下游的规控模型连在一起。有了模型，才能有端到端。
之前感知模型输出、规控模型的输入是一个数据结构，由人工来定义，很容易有信息丢失。而端到端不用再定义数据结构，直接把原始数据扔进去，AI神经网络需要什么就自己选择，解决了数据流失的问题。
第三层是大模型。
语言模型是对一些人工抽象概念的认知能力。世界模型则是要建立对世界时间、空间的认知能力。现在把世界模型作为一种预测参考，接到下游的规划模型。

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