他说，极越早在2021年就开始规划和部署AI大模型。而且现在极越基本就是云端训练、端侧部署，端侧再做优化，可以减少对网络的信赖，以实现高性能和低延迟。更重要的是，极越背后是百度的赋能，百度在AI大模型上不仅拥有经验，还有数据和算力，2.2EFLOPS的算力、大规模的自动驾驶车辆收集路面优质数据、百度的文心一言每天都在被使用，这些都支持了大模型的快速迭代。
这次极越AI DAY 2024上发布的百度Apollo自动驾驶视觉大模型VTA Net基础大模型就提供了静态检测、时序跟踪、实时建图、场景理解等能力。这个大模型被定义为“基础模型”，一方面是让极越纯视觉高阶智驾能力得到提升，另一方面则是基于大模型打造了智驾数据生产线、和LLM（大语言模型）一起做自动驾驶数据索引，还能通过生成式AI技术，让百度也具备高效处理长尾数据的能力——而不用再去专门找Corner Case。
同样，基于自动驾驶视觉感知大模型让百度LD车道级导航地图的生产也变成了自动化，实现端到端地图生成，这样可以在一天以内生成一个城市的车道级导航地图。这大大提升了百度LD地图的覆盖率，也让极越只要在有LD地图的城市就能实现PPA（点到点领航辅助）功能。
很快，百度视频语音融合的多模态交互方案也将上车，车载端侧语音识别大模型将在极越车端部署。百度语音首席架构师贾磊就表示：“更超强的技术一定是端侧大模型，让车机在任何网络环境下，都能快速响应用户交互需求并解答车辆相关操作的问题。”
“我们的迭代速度非常快，全年AI模型迭代次数达到324次，而且是真正上车的模型，基本平均一天就有一个模型上车。”夏一平对极越在大模型上的能力相当自信。而且他断言仅以智能驾驶而言，到今年年底，头部的智能驾驶玩家和第二梯队就会拉开巨大的差距，因为AI数据迭代的飞轮一旦起来之后，成长是非常快的，不会给后来者赶超的机会。