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。