近日，小鹏汽车智驾负责人李力耘表示：周期短、见效快的端到端有点像智能驾驶的预制菜，弯道超车看似速度快但上限低。因为相比以前基于规则的方案，端到端落地之后要处理更高效地处理海量的数据。李力耘称小鹏的理念是“慢就是快”，一定要等待火候上来，把更大的锅做好，把更多的燃料堆好，才能做出上限更高的端到端方案。

李力耘称端到端其实很容易走错方向，小鹏和华为的方向大致一致，是正确的。然而有的厂商会有一些混淆，把一些小模型通过规则的连接看成是端到端，或者直接做一个车上的端到端模型，其实这些都会有问题。例如，借助规则堆砌小模型来做端到端，会导致你仍然需要大量优秀的规则工程师；如果是在车上部署一个端到端模型，短期内可能见效很快，但是它长期的能力会受限于模型本身的大小。

他说，在双Orin芯片上能够布置的模型大小是有物理极限的，这对于每家车企都是一样的。如果AI的基础架构和云端的数据飞轮只局限于双Orin能够承载的模型，显然是一个短视的行为，未来会遇到更多的瓶颈。小鹏是更拔高地看这件事情，一定要先在云端有一个更强大的模型，无论是从模型的数量、参数的数量，还是数据量上，都要有几何级数的增长。在此基础上，我们再来做车端模型的选型跟部署。