张德兰

新版的模型参数规模将达到40亿，较之前的端到端模型提升超过10倍，相当于脑容量大幅的扩容。因此，接下来我们必须加速技术平台和产品更新迭代的速度，确保出牌的频率更快。这直接带来了两个核心体验升级：在行车端，平顺性和舒适性得到了显著优化，根据我们的用户反馈，大家已经很难区分是辅助驾驶还是人类驾驶。如大家所知，为了响应监管需求和行业趋势，我们已经将付款期限调整为60天。我们相信，随着训练、迭代和成长，未来两年左右VLA可以达到人类驾驶安全的10倍以上。如此一来，我们可以更轻松地将这些软硬件模块垂直集成到更强大的AI推理系统中，并在未来持续扩展。但是在世界模型中，我们可以把这些坑变成数据资产，生成无数个车辆掉坑的数据，从而通过强化训练，让智能体可以轻松地解决这类问题。近期，我们看到理想汽车的自动驾驶团队有一些人

不过，虽然AR眼镜极具未来感，销量也还在不断突破，但还有几个核心痛点亟需解决。小米澎湃OS3将焦点通知与设备通知进行融合，推出小米超级岛，方便用户看到正在发生的重要信息。基于AI大模型能力以及海量的数据训练，可根据用户指令，边识别、边思考、边执行，像人一样帮用户操作手机屏幕，解决日常小琐事。经过小米实验室测试数据显示，CPU运行过程中，全场景CPU执行指令数最高降低4%，CPU能效最多优化10%。多模态交互入口全面焕新，每次唤醒都能根据屏幕中的情景，提供智能的操作建议，简化用户操作步骤。小米澎湃OS3在图形方向新增窗口绘制下沉技术，窗口动画丢帧率降低18.9%，桌面图标渲染负载最多降低60%，提升渲染效能和稳定性。小米澎湃OS3在叠加自研芯片的技术积累上，持续深入性能和图形根技术，

在VLA的开发过程中，我们始终聚焦用户价值和合规底线，在安全验证和体验创新之间寻找动态的平衡。VLA是很清晰的通往L3、L4甚至L5级自动驾驶的路径，因为它和人的工作方式是一样的大脑就是模型的规模，端到端是3亿参数的模型规模，我们交付的VLA已经是40亿的模型规模了，但是跟人类大脑相比还是有很大的不足我们的芯片采用了新颖的数据流架构，模型主要由数据驱动，而不是像其他架构那样由指令驱动通过这种架构，芯片能够实现更高的并行度，我们也相信它更适合大型神经网络我们实现了G31