10 月 22 日消息，小鵬汽車智駕負責人李力耘 21 日在接受“晚點 Auto”采訪時表示：周期短、見效快的端到端類似于智能駕駛的“預制菜”—— 彎道超車看似速度快但上限低。
李力耘稱，端到端其實很容易走錯方向，小鵬和華為的方向大致一致，“是正確的”。然而有的廠商“會有一些混淆”：把一些小模型通過規則的連接看成是端到端，或者直接做一個車上的端到端模型，其實這些都會有問題。
例如，借助規則堆砌小模型來做端到端，會仍然需要大量優秀的規則工程師；如果是在車上部署一個端到端模型，短期內可能見效很快，但是它長期的能力會受限于模型本身的大小。
李力耘稱，相比以前基于規則的方案，端到端落地之后要更高效地處理海量的數據。小鵬的理念是“慢就是快”，一定要等待火候上來，把更大的鍋做好，把更多的燃料堆好，才能做出上限更高的端到端方案。
李力耘表示，在雙 Orin 芯片上能夠布置的模型大小是有物理極限的，這對于每家車企都是一樣。如果 AI 的基礎架構和云端的數據飛輪只局限于雙 Orin 能夠承載的模型，顯然是一個短視的行為，未來會遇到更多的瓶頸。
李力耘認為小鵬的“三網合一”架構注重安全、各有側重，且與華為的端到端架構有很強的相似性。
IT之家注：小鵬“三網合一”架構中，XBrain 類似于人的大腦、XNet 類似于人的眼睛，XPlanner 類似于人的肌肉和小腦。而在華為的端到端架構中，也有一個感知網絡、一個規控網絡，以及一個本能安全網絡。