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Der 21st Century Business Herald-Reporter Wu Xiaoyu und der angehende Reporter Jiao Wenjuan berichteten

He Xiaopeng, CEO von Xpeng Motors, kündigte im Februar dieses Jahres in einem Start-up-Brief im Jahr des Drachen an, dass Xpeng 4.000 Mitarbeiter einstellen und 3,5 Milliarden Yuan in Forschung und Entwicklung im Bereich der KI-Technologie investieren will.

Vor kurzem hat das intelligente Geschäft von Xpeng Motors erneut wichtige Talente willkommen geheißen. Ein Reporter des 21st Century Business Herald erfuhr aus mehreren unabhängigen Quellen: Suo Kunlei, der über einen High-Tech-Hintergrund verfügt, ist zu Xpeng Motors gekommen und ist für die Produkterfahrung des Smart Cockpits von Xpeng verantwortlich. Seine Position ist Senior Director und berichtet an Wei Bin, der Leiter des Internet Centers.

Der neue Leiter des Data Intelligence Center (DIC) ist Liang Jiankun, der He Xiaopeng unterstellt ist. Er ist seit mehr als einem halben Jahr bei Xiaopeng Motors. Dieses Zentrum ist die technische Middle-Office-Abteilung von Xiaopeng und verantwortlich für den Betrieb und die Wartung von IT-Systemen, Daten, Informationssystemmanagement usw.

Suo Kunlei ist seit vielen Jahren stark in der Branche der geografischen Informationsdienste tätig. Er kam im September 2011 zu Amap und war dort als Produktmanager tätig. Karten liefern wichtige räumliche Informationen und Navigationshilfen für selbstfahrende Autos und stellen sicher, dass die Fahrzeuge ihr Ziel sicher und genau erreichen. Daher werden Talente mit Kartenhintergrund von Automobilunternehmen bevorzugt. Amap ist auch eine wichtige Talentquelle für Xpeng Motors. Chen Yonghai, Vizepräsident für Produktplanung von Xpeng, und Wei Bin, Leiter des Internet Centers, waren zuvor Vizepräsident bzw. Produktdirektor der Originalprodukte von Amap.

Liang Jiankun, derzeit Leiter von Xiaopeng DIC, verfügt über fast 20 Jahre Erfahrung in der Computertechnologie- und Kommunikationsbranche. Er war in verschiedenen Positionen in IT-bezogenen Branchen wie Softwareentwicklung, Hardwaredesign, Systemintegration, Kommunikationsnetzwerken usw. tätig Er bezeichnet sich selbst als „Veteran des Internet-Unternehmertums“.

Liang Jiankun ist ein Absolvent von He Xiaopeng, der an der South China University of Technology Informatik als Hauptfach studierte, und die beiden arbeiteten auch bei AsiaInfo zusammen. Das Hauptgeschäft von AsiaInfo, bekannt als „Architekt des chinesischen Internets“, war damals die Softwareentwicklung und die Bereitstellung von Systemintegrationslösungen für Telekommunikationsbetreiber. Nachdem Liang Jiankun AsiaInfo im Jahr 2002 verließ, arbeitete er nacheinander für die China Netcom Group und 21CN als technischer Experte und CTO der Guangdong-Niederlassung. Seit 2008 hat er begonnen, Unternehmen im Internetbereich zu gründen. Er gründete Changying Network und fungierte als technischer Partner von 3N. Letzteres bietet hauptsächlich technische Dienstleistungen für einige Internetunternehmen an. Nach seinem Eintritt bei Xiaopeng übernahm Liang Jiankun die Stelle von Huang Ronghai, dem ehemaligen Leiter des Data Intelligence Center, der im Januar dieses Jahres zum Leiter der Personalabteilung versetzt wurde.

Nachdem Wu Xinzhou, die „Seelenfigur“ von Xpeng Intelligent Drive, im August letzten Jahres das Unternehmen verließ, trat für das intelligente Geschäft von

Unvollständigen Statistiken zufolge sind im vergangenen Jahr nach dem Rücktritt von Wu Xinzhou sieben Veteranen des XPeng Smart Driving-Teams zurückgetreten.

Im November 2023 und Januar 2024 traten der Leiter der Softwareabteilung von Xpeng Motors, Parixit Aghera, und der Leiter des Xpilot-Projekts, Liu Langechuan, zurück und folgten Wu Xinzhou, um zu Nvidia zu wechseln. Seit Januar dieses Jahres sind Wang Tao, der ehemalige Leiter der visuellen Wahrnehmung des US-Teams, Liu Yilin, ehemaliger Senior Director für autonome Fahrprodukte, Pengyue Zhang, Leiter der statischen Gruppe von Wahrnehmungsmodulen, und Lin Yishu, Leiter des Nordens Das amerikanische Smart-Driving-Team hat Xpeng verlassen.

Laut unvollständigen Statistiken aus öffentlichen Berichten, darunter Suo Kunlei und Liang Jiankun, hat Xiaopeng in Bezug auf Geheimdienste in diesem Jahr fünf mittlere und leitende Manager eingestellt.

Vor kurzem kam Zhang Yu, der ehemalige Leiter der Sensorik bei Qingzhou Zhihang, zu Xpeng Motors. Im März dieses Jahres wurde Xianming Liu, ein ehemaliger leitender Ingenieur für maschinelles Lernen bei Cruise, einem Unternehmen für autonomes Fahren von GM, Leiter des KI-Teams von Xpeng, übernahm die Position von Liu Langechuan und war für die Entwicklung von XNGP verantwortlich. Im Juni dieses Jahres übernahm Yuan Tingting, der ehemalige Leiter des autonomen Fahrgeschäfts der Alibaba Damo Academy, die Position des Senior Director für autonome Fahrprodukte bei Xpeng Motors und ersetzte Liu Yilin.

Insgesamt benötigt Xpeng im kritischen Moment seiner End-to-End-Bemühungen immer noch frisches Blut, um die offenen Stellen in seinem intelligenten Fahrteam zu besetzen.

Die End-to-End-Technologie nimmt in diesem Jahr weiter Fahrt auf, und der erste Automobilhersteller, der die Führung übernimmt, ist Tesla. Im Mai 2023 führte Tesla mit der Einführung der FSD Beta v12-Version als erster Automobilhersteller eine End-to-End-Architektur für intelligentes Fahren ein. Danach zogen inländische Automobilkonzerne nach. Im Mai dieses Jahres brachte Xpeng Motors ein vollständiges Update des AI-Dimensity-Systems auf den Markt und war damit der erste inländische Automobilhersteller, der komplette Großmodelle für den Einsatz in Autos in Massenproduktion herstellte. Im Juli wurde auf der Xiaopeng Motors AI Smart Driving Technology Conference die öffentliche Betaversion von Xpeng XNGP Smart Driving XOS 5.2.0 vorgestellt.

Xpeng übernimmt die Führung bei der Massenproduktion kompletter Großmodelle, was nicht bedeutet, dass andere Automobilhersteller nicht die Möglichkeit haben, aufzuholen. Eine Person, die seit mehr als 10 Jahren in der Smart-Driving-Branche tätig ist, sagte einem Reporter des 21st Century Business Herald, dass sie davon überzeugt sei, dass Automobilhersteller beim Eintritt in einen neuen Technologiezyklus unter der Führung von Tesla nicht die herkömmliche Zeit nutzen können, um die Zeit abzuschätzen, wann neue Technologien anstehen Technologien werden produziert. „Glauben Sie nicht, dass derjenige, der so lange braucht, auch so lange brauchen muss wie wir.“

NIO und Ideal hoffen, durch die Anpassung ihrer Organisationen die Chance zu gewinnen, in der Richtung der End-to-End-Technologie aufzuholen. Ende letzten Jahres gründete Ideal ein eigenes Team für das End-to-End-Modell, das dem Team „Algorithmenforschung und -entwicklung“ unter der Leitung von Jia Peng zugeordnet wurde. Im Juni dieses Jahres wurde die intelligente Fahrorganisationsstruktur von NIO aus den ursprünglichen Wahrnehmungs-, Kontroll- und Integrationsteilen in ein großes Modellteam und ein Bereitstellungsteam integriert.

Im Vergleich zu Ideal und NIO war Xpeng das erste Unternehmen, das End-to-End-Lösungen implementierte, und das letzte Unternehmen, das organisatorische Anpassungen vornahm. Im August dieses Jahres passte Xpeng die Organisationsstruktur von Zhijia an und richtete drei neue Abteilungen ein: KI-Modellentwicklung, KI-Anwendungsentwicklung und KI-Leistungsentwicklung, um die ursprüngliche Technologieentwicklungsabteilung auszugliedern.

Eine Ansicht ist, dass Xiaopeng verschiedene Lösungen ausprobiert hat, darunter solche mit Bildern und solche ohne Bilder, und dass es zwar viel angesammelt hat, aber auch „schweres Gepäck“ mit sich bringt, wenn es um Anpassungen geht.

Ein Xpeng Motors-naher Insider äußerte jedoch gegenüber dem Reporter des 21st Century Business Herald eine andere Ansicht. Die Anpassung der Organisation sei nicht der Zweck, sondern ein Mittel zur schnellen Entwicklung einer End-to-End-Technologie Der Effekt nach dem Ende des Autos ist gut. Er glaubt, dass andere Automobilhersteller ihre Organisationsstrukturen anpassen, bevor das durchgängige Großmodell eingeführt wird, „um die Umsetzung zu beschleunigen“. Xiaopeng entschied sich für Anpassungen nach dem Start der Massenproduktion, um den End-to-End-Bordeffekt zu verfolgen und „weiter zu gehen“. Nach Einführung des End-to-End-Prozesses konkurrieren Automobilunternehmen um die schnellen Iterationsfähigkeiten des Systems. Wenn sie nicht alle 3 bis 4 Monate Express-Lieferiterationen durchführen können und der Effekt um ein Vielfaches zunimmt, handelt es sich um „Pseudo-End-to“. -Ende."

Das Ziel von Xpeng ist es, der weltweite Pionier und Popularisierer des intelligenten KI-Fahrens zu werden. Das Erreichen einer End-to-End-Lösung bedeutet, dass die Zeit für den Übergang vom autonomen assistierten Fahren zum vollständig autonomen Fahren erheblich verkürzt wird. Nach dem Plan von He Xiaopeng soll Xpeng Motors im vierten Quartal 2024 intelligentes Fahren von „Tür zu Tür“ erreichen. Im Jahr 2025 wird Xpeng ein intelligentes Fahrerlebnis in städtischen Gebieten erreichen, das mit dem intelligenten Hochgeschwindigkeitsfahren vergleichbar ist.

Der Weg vom End-to-End- zum vollständig autonomen Fahren kann jedoch nicht von der langfristigen Investition echter Gelder der Automobilhersteller getrennt werden, zu denen auch enorme Rechenleistung und riesige Flottendaten gehören. Im ersten Quartal 2024 beliefen sich die Forschungs- und Entwicklungsinvestitionen von Xiaopeng auf 1,35 Milliarden Yuan und das Unternehmen plant, im Jahr 2024 3,5 Milliarden Yuan in Forschung und Entwicklung im Bereich KI-Technologie zu investieren. Im ersten Quartal dieses Jahres beliefen sich die Forschungs- und Entwicklungskosten von Li Auto auf 3 Milliarden Yuan, was einem Anstieg von 64,6 % gegenüber dem Vorjahr entspricht. NIO investierte 2,86 Milliarden Yuan in mehrdimensionale Forschung und Entwicklung wie intelligentes Fahren.

Bei den Barreserven hat Xpeng derzeit keinen Vorteil. Dem Finanzbericht zufolge beliefen sich die Barreserven von Xpeng Motors zum 31. März 2024 auf 41,4 Milliarden RMB, verglichen mit 98,9 Milliarden RMB im gleichen Zeitraum.

Der Verkauf von Autos ist die Haupteinnahmequelle für Automobilunternehmen. Gemessen am Auslieferungsziel für das Gesamtjahr von 280.000 Fahrzeugen wurde Xpengs KPI im ersten Halbjahr dieses Jahres nur zu etwa einem Fünftel fertiggestellt. Um sein Ziel des KI-intelligenten Fahrens zu verwirklichen, ist für Xiaopeng derzeit der Verkauf von Autos das dringlichste Anliegen.