「对话郎咸朋博士｜上一代技术能力的上限是下一代技术能力的起点」
随着理想 i8 的上市，理想汽车关于下一代辅助驾驶技术架构的细节也有了更多的披露。
除了发布会上展示的 VLA 司机大模型能力外，在发布会之前新出行也是去到了北京，和理想辅助驾驶团队来了一场深度沟通。
详细沟通内容分享过了，这里再挑一些 QA 分享给大家。
受访人：
理想汽车自动驾驶研发高级副总裁 郎咸朋博士
理想汽车自动驾驶高级算法专家 詹锟
理想汽车自动驾驶高级算法专家 湛逸飞
一、未来 VLA 在 Orin-X 和 Thor-U 是否同步推送？是否有性能差距？
做为 Orin-X 老车主，我们对于 Orin-X 上 VLA 还是充满期待的，同时也担心后续的性能差异。
针对这个问题，郎博表示后续 Orin-X 和 Thor-U 的升级推送节奏是同步的。
他的 2022 款理想 L9 已经先推了 VLA ，从他的体验来看和 Thor-U 是没有差异的，帧率上也没有差异。
如果非要说差异那就是 L9 的底盘和 i8 有些差异，舒适度体验上可能有所不同。
至于 Orin-X 和 Thor-U 的性能什么时候能拉开差异，我们现在肯定不会做这种差异化。
但是随着下一步的迭代，如果我们在 INT4 的量化上有一些突破，那个时候可能会有一定差异，但是现在谈这个还为时尚早。
所以基于 Orin-X 的老 AD Max 车主不用担心了，准备等待 VLA 的推送吧。
二、理想汽车是否还会自研智驾芯片？
自研芯片的核心原因是作为一个专用芯片能够针对自己的算法进行特定地优化处理，性价比和效率都会很高。
现在我们依然使用 Thor 芯片是因为英伟达对一些新的算子支持是比较好的，算力也比较充足，在整体 VLA 迭代过程中依然有变化的可能性，所以我们依然在用 Thor 芯片。
如果未来算法锁定，为了更好的效率和成本，大家都会考虑自研芯片的。
三、目前有一些友商的车载算力已经到 2000TOPS 了，这其中有一部分算力是提供给座舱的，请问未来理想汽车在车载算力上的规划是怎样的？有没有标准？
郎咸朋：实际上算力和量化精度是相关的，也就是如何使用芯片。如果使用精度比较高的表达方式，等效算力或有效算力会低一些，但如果使用更好的量化精度，算力就会高。
因为我们不清楚其它企业的量化精度，所以很难评判。我们在车载算力上有更加长期的规划，但现在不方便透露。
四、 在做 VLA 过程中，在感知方面还做了哪些工作，以及再往后走还有什么可以做的更好？
郎咸朋：还是要继续提升技术能力，我们现在这边正好有一个专门的技术能力提升的专项，就是要提升感知，在 VLA 中，我们现在对感知有一个比较大的升级，能看得更远、更精细。
比较典型的两个例子是我们动态物体从原来 150 扩到了 200 米纯视觉的范围， OCC 通用物体检测从原来的 80 扩到了 125 ，这都是目前在 VLA 上做的更多技术能力提升，包括数据、包括推理性能的提升才能做到，目前我们确实会在基础能力上做更多提升。
五、在研发 VLA 组织架构进行了怎样的调整？
郎咸朋：组织层面，我们组织并不是大家想象的是一个职能性的组织，还是 IPD 组织，可以理解成是一个大的项目的形式，虽然大家都在现在部门里可能有一些部门的分工、分配，但不管去年做端到端，还是前年做无图，还是今年做 VLA ，都是成立了内部项目组来做。
对我们来说，组织挑战倒还好，因为大家这么多年也比较习惯于这种项目制的研发了，而且这反而成为我们一种优势，端到端去年是 180 个人，今年 VLA 稍微多一点， 200 多个人，其实并不是弄几千人去做，我觉得不需要，我觉得做得最好的是特斯拉，永远都是那一两百人，做的还都挺好的。
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