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"新金瓶梅3D",　　去吹一场野的风-王赫野2024巡回演唱会正式官宣定档！首站上海站将于7月27日开唱，门票即将开售！被歌迷亲切称为“破碎哥”的王赫野将携手高规格幕后制作团队，精心编排数十首热门金曲，和“福星”粉丝们双向奔赴。　　7月上海开唱门票即将开售　　出道三年多来，王赫野不仅推出了多首个人热门歌曲，为多部热门影视剧演唱了OST，还作为音乐制作人参与了个人迷你专辑及天赐音综舞台的制作。他磁性且富有质感的嗓音、成熟稳健的台风和收放自如的唱商都给观众留下了深刻印象。　　作为出道以来的首次个人巡演，王赫野选定了上海、武汉和广州三个城市，巡演定调“去吹一场野的风”。在官方最新释出的海报中显示，首站上海站将于7月27日在国家会展中心虹馆激情开唱，随后的武汉站和广州站也将分别于8月10日和24日和粉丝见面，为粉丝带来这个夏天最特别的回忆，一起见证王赫野从“最强国服”到舞台C位的蜕变。　　据悉，上海站的门票预售也即将开启，根据大麦网上的数据显示，目前已经有大批歌迷预约抢票。　　惊喜歌单安排港风盛宴走起　　此前王赫野将在今夏举办个人巡演的消息一经发出就得到了粉丝们的热情回应，大家纷纷表示非常期待。宠粉的王赫野对自己的首次个人巡演也非常重视。据悉，本轮巡演将围绕王赫野的个人特色和歌曲风格，为歌迷带来一场港风盛宴，用音乐带领观众回到充满激情和梦想的时代。王赫野本人也表示，此前与歌迷见面多在屏幕端，首次开唱自己将会对大多数曲目进行重新改编，曲风将会有更多突破，也会按照粉丝的呼声加入惊喜歌单，让大家听到和短视频或音综上不一样的歌声，让大家充分感受到“野风”的魅力。　　在忙碌的音综录制期间，王赫野及团队也一直在同步为演唱会做准备，力求与粉丝的第一次双向奔赴就是惊喜完美的。

"新金瓶梅3D",来源：华尔街见闻智驾大战。作者|柴旭晨编辑|周智宇在外界印象中，的智驾一直是追赶者的状态，但在ALLIN端到端后，理想竟然自信地说已经超过了。在8月30日的成都车展，理想汽车智驾团队详细发布了“端到端+VLM”方案，不同于国内同行的“分段式端到端”，理--**--来源：华尔街见闻智驾大战。作者|柴旭晨编辑|周智宇在外界印象中，的智驾一直是追赶者的状态，但在ALLIN端到端后，理想竟然自信地说已经超过了。在8月30日的成都车展，理想汽车智驾团队详细发布了“端到端+VLM”方案，不同于国内同行的“分段式端到端”，理想的方案是被称为“OneModel”的一张大网。这是目前自动驾驶架构演进的最终形态，该阶段不再有感知、决策规划等模块的明确划分，从原始信号输入到最终规划轨迹的输出，采用一个深度学习模型，完整无损地应用于自动驾驶。在理想智驾研发副总裁郎咸朋看来，死磕“最终版”的端到端，正是理想得以弯道超车的秘密。“过去的智驾方案，不管是轻图还是无图，底层技术架构都是有人为设计成分的，如果想将一年四季各种情况都跑一遍，没有一两年时间是不可能实现。所以我们迭代了端到端+VLM技术架构”，郎咸朋认为，该架构是AI自己生长的，“真正变成车自己在开”。不仅如此，理想开始打造“世界模型”来加速智驾AI的训练，“世界模型可以生成、模拟场景，这是几千万个场景测试”，理想智驾高级算法专家詹锟表示，这是实现智驾快速迭代最重要、且最必要的保证，并且“世界模型”还是将来碾压端到端的存在。“它可以根据当前的环境预测未来，能推理出未来的场景。比如球滚到路中间，端到端只会刹车，世界模型会想后面会不变还有小孩冲出来？它对世界有更宏观综合的判断”。詹锟表示，理想在上车端到端的同时，就已经预研下一代技术了。因此郎咸朋凡尔赛地表示，“我们跟特斯拉没有太大差别，甚至更领先一点”。敢于与特斯拉FSD这个全球智驾标杆掰手腕，不仅在于理想双系统架构的超前，更在于理想在新势力当中领先的销量和财力。郎咸朋说真正做到端到端要看两个能力，“有没有足够多的数据和充足的算力，因为它是AI训练”。他表示，为了训练好自家智驾系统，理想对数据质量要求极高，只精选3%“老司机”数据喂给AI，但在80万车主基数下数据量已经足够庞大；而为了消化这些数据，理想到今年底要将算力提升至8亿EFLOPS，“这是一年20亿人民币的花销”。在郎咸朋眼中，高阶智驾是巨头才能玩得起的游戏，“未来到L4阶段，数据和算力的增长都呈指数级，每年至少需要10亿美金，一家企业的盈利和利润不能支撑投入的话就很困难”。靠着端到端的初步上车，理想已经获得了销量的快速转化。接下来它还要持续发力这个“头号工程”，这或许将是带领它成为比肩比亚迪、特斯拉的关键一环。以下是华尔街见闻与理想智驾研发副总裁郎咸朋、智驾高级算法专家詹锟的对话实录（经编辑）：问：什么才是真正的端到端？怎么评价它是真的端到端？什么样的效果才是最好的？詹锟：端到端是一种研发的范式，从最开始的输入端到最后的输出端，中间没有其他过程，用一个模型完整实现。现在理想汽车是一体化OneModel端到端，通过直接传感器输入，模型推理完毕后直接给到轨迹规划用来控车，这就是一体化端到端。市面上还有一种端到端，是在中间分两个模型，模型中间以一个信号做桥接，但我们认为这不是真正的端到端，如果中间加了人为的信息消化过程，可能效率不是那么高或能力上限受到约束。郎咸朋：现在很多人都说自己是端到端模型，但是真正做端到端还是要看两个能力：有没有足够多的数据和充足的算力。否则我觉得很难做出真正的端到端来，因为它是AI训练。问：现在很多品牌提出自己是引领者，理想汽车也在说已经跻身智能驾驶第一梯队，怎样评价自家端到端的技术水平？郎咸朋：普通消费者不关注技术而是体验，我们也不和谁比。以前我们为做城市NOA考虑过用高精地图，但后续因为体验因素决定转做无图，但那时的无图还是感知、规划、分模块的方案，里面有大量的人工规则和实车测试。先不说预算投入方面，时间上就非常困难，如果想将一年四季的各种情况都跑一遍，没有一两年时间是不可能实现的。所以我们又迭代到端到端+VLM技术架构，这是AI方案是自己长出来的。之前辅助驾驶是系统辅助人来开，主体是人，但是到现在端到端+VLM阶段后，我们认为是变成车自己在开。训练出完整模型之后，模型自己有能力开好这个车，我监督这个车哪里不行或者有提示需要接管，但是主体一定是车，人作为一种监督的辅助角色。问：端到端的研发周期大概多久？郎咸朋：理想认真做端到端+VLM是从去年开始的，我们在研发阶段是一个非常小而精的团队，做无图的时候已经在预研端到端，现在做端到端实际已经预研下一代技术了。当判断条件已经成熟和初步验证成功，会转到量产阶段。问：端到端最早是特斯拉提出来的，我们是不是受到特斯拉的启发？我们怎么确定流程一定能跑通？詹锟：端到端不是特斯拉第一个提出来的，2016年英伟达就有一个模型提到了这个技术，但效果一般只解决了特别简单的场景，以当时算力和模型规模，大家认为这条路是行不通的。到2023年，特斯拉在新transformer架构上增加了超大算力做出来之后，在往更有成长的方向上推进。问：理想目前感受自己和特斯拉智驾的差距有多大？郎咸朋：去年那会过差半年，今年可能还会再小一点。从技术架构上，我们跟特斯拉没有太大差别甚至更领先一点，因为我们有VLM，特斯拉只有端到端。在中国的训练算力和训练数据上，至少从现在看我们是领先于它，因为特斯拉在中国还需要算力部署。另外我们也用上了世界模型，可以生成、模拟场景，这是几千万个场景测试，这是实现智驾快速迭代最重要、且最必要的保证。这种方式进行模型迭代比原来整车或者路试的方式要可靠得多，而且一年四季各种场景全都可以涵盖。詹锟：世界模型可以根据当前的环境去预测未来，能够推理出未来的场景。比如，球滚到路中间，端到端只会刹车，但世界模型会想是不是还会有小孩冲出来？它对世界有更宏观综合的判断。其实VLM在我们系统上就是起到这个效果，当然我们现在模型规模还很小，能力是有限的。问：前不久有人提出“500亿做不好智驾”的观点，理想对此有什么看法？郎咸朋：关于500亿，需要判断是一次性投资还是长期投资，就像今天提到的我们每年都会有10亿美金投资在智驾研发中，如果连续10年的话是超过500亿。端到端+VLM的技术架构是一个分水岭，从这一代开始才是真正用AI的方式做。之前我们还是在用传统方式做智驾，所有产品的最终效果，都是有“设计”在里面，没有设计到的场景可能就无法实现。不仅无法实现纯粹的数据去驱动，人工工作量也大。一体化的端到端模型，虽然在模型的结构、模型的训练方式上有难度，但最大的好处是，我们给出数据训练模型，模型输出结果，这样自然而然的AI训练过程。从我们自己的端到端模型来看，只需要告诉它要做和“老司机”一样的驾驶体验，输入所有理想车主中“老司机”的驾驶数据，它就给你结果。数据筛选是非常严格的，在当时80万车主中，只有3%才是真正的老司机的数据。在有了这个前提之后，接下来做研发的核心竞争，看是否有更多更好的数据和与之配套的算力去训练模型。而算力和数据的获取，需要看花多少钱、投入多少资源去做。而这其中有些东西是用钱买不到的，比如训练数据、训练里程，各家车企有自己的资源，相互之间并不会互通共享。另一个需要投资的是算力，我们现在5.39亿EFLOPS的算力，到今年年底预计8亿EFLOPS，这是一年20亿人民币的花销。未来进入到L4阶段，每年数据和算力都呈指数级增长，这也就意味着每年至少需要10亿美金。5年之后，它需要持续迭代，在这样的量级下，一家企业的盈利和利润不能支撑投入的话，是很困难的。所以，现在并不需要关注投入多少亿做自动驾驶，而是从本质上出发，是否有充分的算力和数据支持，再看看需要投入多少钱。问：过去几年智驾的技术战快速变化经历了几次大迭代，巨变还会发生吗？郎咸朋：端到端+VLM双系统是模拟人类思考认知的架构，因为我们做AI最终希望可以实现拟人或者类人。目前的AI框架是非常合理的，很多企业也开始尝试跟进。双系统理论，不仅可以用在自动驾驶上，也是未来AI甚至智能机器人的范式。自动驾驶可以说是一个轮式智能机器人，只是工作范围是道路。所以，我觉得是有一定的长期行为力，但技术发展是无穷无尽的，我们会保持对先进技术的敏捷感知，如果有新的技术我们也会追踪。问：端到端量产交付之后能给销量带来多大的增量？郎咸朋：无图NOA全量推送之后，近两个月我们试驾翻了一倍。30万以上的车型ADMax占比达到70%，原先ADPro会多一些，L9ADMax甚至占比90%以上。问：理想汽车对高阶智驾有没有收费的计划？有什么好的商业模式？郎咸朋：标配和免费都是理想从第一天开始进入智能驾驶就制定的策略，“有监督的自动驾驶”对所有ADMax的车主都是不收费的，它还能为自动驾驶提供更多的车辆训练里程。因此交付量比较好且企业经营稳健，也有足够的资源投入智驾研发。詹锟：理想有非常丰富的数据，我们相信这些数据是能够支持我们做好的优势。所以我们选择了挑战更大、更困难的端到端一体化架构，它的上限很高，但缺点是训练更难，包括数据配比和训练方法需要去探索和挖掘，但我们还是毅然决然地选择了难而正确的道路。风险提示及免责条款市场有风险，投资需谨慎。本文不构成个人投资建议，也未考虑到个别用户特殊的投资目标、财务状况或需要。用户应考虑本文中的任何意见、观点或结论是否符合其特定状况。据此投资，责任自负。海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP

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作者：舒霜

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