【雷军：小米智驾3年投55亿，300万视频学习量，在业内是啥水平？】
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小米在智能驾驶上三年投入55亿 ， 大模型训练已有300万视频片段 ， 这在业内处于什么水平？
虽小米创始人雷军公布这些数据后 ， 媒体、自媒体纷纷传播 ， 但真实水平或与想象或许会有差异 。
一、先比较一下研发投入
众所周知 ， 智能驾驶领域竞争激烈 ， 需大量资金投入 ， 投入规模往往决定智驾的发展地位与水平 。
小米三年投入55亿 ， 数目看似不小 ， 但也得需要对比来看的 。
与头部企业相比 ， 差距明显 。 如特斯拉FSD和华为ADS ， 据公开信息 ， 其年研发费用达70-80 亿 。 以华为为例 ， 余承东曾表示 ， 华为在智能汽车领域每年投入研发费用超 100 亿 ， 其中约 70% - 80% 投入智能驾驶板块 。
由此可见 ， 小米的三年55亿投入 ， 相对第一梯队的玩家而言不算突出 。 不过 ， 与部分处于中部及中上层的企业对比 ， 就不一样了 。
以理想汽车为例 ， 2024年前三季度 ， 其研发费用累计86.6亿 ， 重点投入在智能驾驶、智能空间、智能电动和高端底盘等方面 ， 且正在加大对AI大模型技术底座投入 。 虽暂无官方公布的其智能驾驶研发具体占比 ， 但大致推测至少占四分之一 ， 即约 21.65 亿 ， 意味着理想汽车一年在智能驾驶研发方面投入至少在30亿左右 。
小米作为汽车领域新入局者 ， 目前三年投入55亿 ， 且投入呈持续增长态势 ， 综合来看 ， 现阶段能处于中等水平 ， 且小米重视智能驾驶业务发展 ， 正着力搭建自身技术优势 ， 后续随着投入进一步加大 ， 有望达到中上等水平 。
二、视频片段数据量对比分析
雷总提及端到端训练了300万视频片段 ， 这里应指有效视频片段 ， 此数据对于训练模型、提升系统智能性与可靠性是关键步骤之一 。
从数据量看 ， 这一数据不算突出 。 例如 ， 理想汽车目前就有至少400万clips（有效视频片段） ， 与之相比 ， 小米只差一丁点儿 。
而华为在智能驾驶学习数据收集方面 ， 途径更为多元 ， 并非仅依靠视频片段 。 其车辆通过自身配备的摄像头、激光雷达、毫米波雷达等多种传感器 ， 每天能收集海量数据 。
截至2024年8月 ， 华为每日训练数据量达3500万公里 ， 训练算力已达7.5E FLOPS ， 这些数据体现出华为在智能驾驶数据积累上的强大实力 ， 属于行业第一梯队水平 。 意味着 ， 小米离这个距离差的还有点明显 。
总结一下
综合来看 ， 小米在智能驾驶上三年投入55亿 ， 以及目前学习300万视频片段的情况 ， 在业内处于中上游位置 ， 但与第一梯队仍有距离 。
不过 ， 小米在该领域有自身竞争力 ， 只要坚持在研发上用心投入 ， 持续加大资金投入、不断积累各类数据、优化相关技术 ， 未来在智能驾驶领域有望取得更好发展成果 ， 值得持续关注 。
需说明的是 ， 各企业相关数据处于动态变化中 ， 上述分析基于目前所掌握的公开信息 ， 随着时间推移及各企业发展情况变化 ， 相关结论可能需进一步调整 。
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