小鵬汽車のインテリジェント運転責任者である李立雲氏は10月22日、21日付の「Late Auto」のインタビューで、エンドツーエンドの短いサイクルと素早い結果は、インテリジェント運転の「既製の料理」に似ており、カーブでの追い越しは速いように見えるが、上限は低いと述べた。

Li Liyun 氏は、エンドツーエンドのソリューションは実際にはかなり簡単に道を誤ってしまう可能性があると述べ、XPeng と Huawei のアプローチは大部分が一貫しており「正しい」ものの、一部のメーカーは「混乱する可能性がある」と述べました。つまり、ルールで接続された小さなモデルをエンドツーエンドのソリューションとして扱ったり、車両のエンドツーエンドのモデルを直接作成したりして、問題を引き起こす可能性があるということです。

たとえば、エンドツーエンドの接続性を実現するためのルールを使用して小さなモデルを構築するには、依然として多くの熟練したルールエンジニアが必要です。エンドツーエンドのモデルを車両に展開することは短期的には効果的かもしれませんが、その長期的な機能はモデル自体のサイズによって制限されます。

李立雲氏は、従来のルールベースのソリューションと比較して、エンドツーエンドの展開には膨大な量のデータをより効率的に処理する必要があると述べました。XPengの哲学は「ゆっくりと着実に進むことが勝利への道」であり、適切なタイミングを待ち、より多くのソリューションを準備し、十分なリソースを蓄積した上で、より高い潜在能力を持つエンドツーエンドのソリューションを構築する必要があることを意味します。

李麗雲氏は、デュアルOrinチップに展開できるモデルのサイズには物理的な限界があり、これはすべての自動車メーカーに当てはまると述べた。AIインフラストラクチャとクラウドデータフライホイールがデュアルOrinチップがサポートできるモデルに限定されるとすれば、それは明らかに近視眼的であり、将来的にさらなるボトルネックを引き起こすことになるだろう。

Li Liyun氏は、XPengの「3つのネットワーク統合」アーキテクチャはセキュリティを重視し、各ネットワークが独自の焦点を持っており、Huaweiのエンドツーエンドアーキテクチャと非常に似ていると考えています。

注：XPengの「3ネットワーク融合」アーキテクチャにおいて、XBrainは人間の脳、XNetは人間の目、XPlannerは人間の筋肉と小脳に相当します。同様に、Huaweiのエンドツーエンドアーキテクチャには、知覚ネットワーク、制御ネットワーク、そして本能的なセキュリティネットワークが含まれています。（清遠）