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L3自動駕駛量產元年,離L4的夢想又近了一步?

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L3自動駕駛量產元年,離L4的夢想又近了一步?

“人機共駕”時代到來。

文|極智GeeTech  

近日,工信部首次批準L3級自動駕駛商業(yè)化運營,通過L3級自動駕駛準入申請的兩款車型為長安深藍SL03與極狐阿爾法S6,標志著我國首次允許車輛在特定條件下由系統(tǒng)承擔駕駛任務??梢灶A見的是,2026年將真正成為L3級自動駕駛的“量產元年”。

值得注意的是,此次明確了L3級自動駕駛的權責劃分:當車輛在限定路段以不超過80公里時速自主行駛時,一旦發(fā)生事故,若系統(tǒng)處于激活狀態(tài),車企或將承擔主要責任。同時,準入要求L3級自動駕駛車輛的傳感設備必須為“前裝量產”,后改裝車輛無法獲得試點資格,從源頭保障技術穩(wěn)定性。

行業(yè)普遍認為,L3級是從“輔助駕駛”到“完全自動駕駛”的重要過渡,后續(xù)的L4級自動駕駛將實現(xiàn)更大突破——在固定區(qū)域內,車輛可完全脫離人類干預,真正實現(xiàn)無人駕駛。

這一小步,背后是全球十年的技術博弈。德國早在2021年就通過《自動駕駛法》,明確L3系統(tǒng)激活期間事故責任由車企承擔,并要求車輛配備“黑匣子”記錄運行數(shù)據(jù)。奔馳Drive Pilot系統(tǒng)隨后在德國高速公路上線,成為全球首個商業(yè)化的L3產品。相比之下,中國此次準入雖起步稍晚,卻一步切入責任核心,未走“測試”老路,而是直接啟動附條件商業(yè)化運營。

但現(xiàn)實挑戰(zhàn)在于人機共駕的信任建立——系統(tǒng)何時退出?駕駛員能否及時接管?未來交通治理將重新定義機器守規(guī)與責任切割的邊界。

L3迎來規(guī)模化曙光

今年4月的上海車展,華為聯(lián)合賽力斯、阿維塔、奇瑞汽車、北汽新能源、嵐圖汽車、江汽集團、上汽集團、廣汽集團等11家車企,在央視直播鏡頭前談起了L3,這些車企基本囊括了中國汽車行業(yè)的四大央企和新勢力代表,堪稱中國新能源汽車行業(yè)的“半壁江山”。

諸多車企已將2025年實現(xiàn)L3級有條件自動駕駛落地作為目標。小鵬汽車相關負責人近日表示,已在廣州市獲得L3級自動駕駛道路測試牌照,并啟動常態(tài)化的L3道路測試。2026年,小鵬汽車計劃推出量產的軟硬件都達到L4級自動駕駛水平的車型。

奇瑞、廣汽、極氪三家車企披露L3級有條件自動駕駛量產時間表。廣汽集團發(fā)布了“星靈智行”,并宣布在今年第四季度啟動首款L3自動駕駛車型量產上市銷售。奇瑞汽車宣布計劃在2026年實現(xiàn)量產L3級自動駕駛車輛,并發(fā)布獵鷹智駕系統(tǒng)。獵鷹900搭載VLA+世界模型新一代智駕系統(tǒng),AI算力將達到1000 TOPS,具備L3級自動駕駛能力。

當L2已成為標配,L4尚處技術探索期,L3這條曾被業(yè)界稱為“恐怖谷”的跨越之路,終于迎來規(guī)?;黄频氖锕?。

工業(yè)和信息化部發(fā)布的《汽車駕駛自動化分級》(GB/T40429—2021)顯示,汽車駕駛自動化技術被劃分為從L0到L5的6個等級。其中,L3級被定義為有條件自動駕駛,即在特定條件下,車輛可以自主完成所有駕駛任務,而駕駛員則轉變?yōu)楸O(jiān)督者的角色,僅在系統(tǒng)請求時介入。

在L2級輔助駕駛階段,駕駛員依舊牢牢掌控著駕駛的主導權,系統(tǒng)僅在特定場景下協(xié)助完成部分任務。自適應巡航(ACC)能依據(jù)前車速度自動調整車速,實現(xiàn)自動跟車,緩解駕駛員長途駕駛時右腳的疲勞;車道居中(LCC)則讓車輛穩(wěn)穩(wěn)地保持在車道中央行駛,減少因偏離車道帶來的安全隱患;自動泊車(APA)更是新手司機的福音,能自動規(guī)劃泊車路線,輕松停車入位。

但在L2階段,駕駛員需要時刻保持對車輛的監(jiān)控,雙手不能長時間離開方向盤,隨時準備接管車輛。比如在高速上使用自適應巡航和車道保持功能時,一旦遇到路況復雜,如前方出現(xiàn)交通事故、道路施工等情況,系統(tǒng)無法做出合理決策,這時駕駛員必須立刻介入。

而L3級自動駕駛意味著汽車可以在特定路況如城市快速路、高速公路上,實現(xiàn)有條件的自動駕駛,車輛可在特定條件下持續(xù)執(zhí)行全部動態(tài)駕駛任務。

從駕駛任務的承擔來看,L2級別的智能駕駛系統(tǒng)只是輔助駕駛員完成部分任務,駕駛員仍然是駕駛操作的主體,需要時刻關注路況并準備隨時接管車輛。

而L3在特定條件下,車輛的自動駕駛系統(tǒng)可以獨立完成所有的駕駛操作,駕駛員的角色從主要操作者轉變?yōu)楸O(jiān)督者。

但這并不意味著駕駛員可以完全置身事外。當系統(tǒng)檢測到難以處理的復雜情況,比如遭遇暴雨、大雪等惡劣天氣導致視野嚴重受阻,或者遇到道路施工、交通管制等特殊場景時,會提前發(fā)出接管提示,此時駕駛員必須迅速響應,重新掌握車輛控制權,確保行車安全。

但關鍵問題在于,系統(tǒng)何時會退出?駕駛員能否及時接管?國際數(shù)據(jù)顯示,50歲以上用戶從分神到重新掌控車輛平均需6秒以上,而系統(tǒng)發(fā)出接管請求后留給駕駛員的反應窗口通常不足10秒。更現(xiàn)實的是,在低頻激活場景下(有研究稱城市道路L3可用時間不足23%),駕駛員極易產生依賴或松懈,反而放大風險。

自動駕駛關鍵技術跳板

今年,汽車行業(yè)的智駕之戰(zhàn)明顯比往年來得更加猛烈。比亞迪的天神之眼、吉利的千里浩瀚、奇瑞的獵鷹智駕,以及廣汽的自動駕駛計劃,這些主流車企的動向都說明了,如今的車圈已經(jīng)是“得智駕者得天下”的時代了。

自2023年以來,智駕行業(yè)掀起B(yǎng)EV、端到端技術浪潮后,車企們正逐步將AI神經(jīng)網(wǎng)絡融入感知、規(guī)劃、控制等環(huán)節(jié)。比起傳統(tǒng)基于規(guī)則的方案,基于AI、數(shù)據(jù)驅動的“端到端”擁有更高能力天花板。

但在端到端模型之外,車企們還輔以了大語言模型、VLM模型等外掛,提供更強大的環(huán)境理解能力,從而提升智駕能力上限。

與此同時,VLA正在成為重要的一環(huán)。VLA模型擁有更高的場景推理能力與泛化能力,對于智能輔助駕駛技術的演進意義重大。從長遠來看,在從L2級輔助駕駛向L4級自動駕駛的技術躍遷過程中,VLA有望成為關鍵跳板。

在提升汽車智能化方面,新勢力車企最為激進。在NVIDIA GTC 2025大會上,理想汽車發(fā)布了新一代自動駕駛架構——MindVLA。它通過整合空間智能、語言智能和行為智能,賦予自動駕駛系統(tǒng)以3D空間理解能力、邏輯推理能力和行為生成能力,并計劃于2026年量產應用。

在VLA之前,“端到端+VLM”一直是智駕行業(yè)主流技術方案。因為駕駛時需要多模態(tài)的感知交互系統(tǒng),用戶的視覺、聽覺以及周圍環(huán)境的變化,甚至個人情感的波動,都與駕駛行為密切相關,所以“端到端+VLM”的技術架構中,端到端系統(tǒng)負責處理感知、決策和執(zhí)行的全過程,而VLM則作為輔助系統(tǒng),提供對復雜交通場景的理解和語義解析,但兩者相對獨立。

比如理想“端到端+VLM”雙系統(tǒng)架構方案,其基于丹尼爾·卡尼曼(Daniel Kahneman)在《思考,快與慢》中提出的人類兩套思維系統(tǒng)理論,將端到端系統(tǒng)(相當于系統(tǒng)1)與VLM模型(相當于系統(tǒng)2)融合應用于自動駕駛技術方案中,賦予車端模型更高的性能上限和發(fā)展?jié)摿Α?/p>

其中,系統(tǒng)1即端到端模型,是一種直覺式、快速反應的機制,它直接從傳感器輸入(如攝像頭和激光雷達數(shù)據(jù))映射到行駛軌跡輸出,無需中間過程,是One Model一體化的模型。系統(tǒng)2則是由一個22億參數(shù)的VLM視覺語言大模型實現(xiàn),它的輸出給到系統(tǒng)1綜合形成最終的駕駛決策。

而小鵬汽車將云端模型工廠劃分為四個車間,依次進行模型的預訓練、后訓練、模型蒸餾以及車端部署。理想則選擇了先進行視覺語言基座模型的預訓練,隨后進行模型蒸餾,最后通過駕駛場景數(shù)據(jù)進行后訓練和強化學習。兩種不同的技術路線帶來了不同的訓練成本與效率,正是這種差異使得兩家車企在市場上形成了強烈的對比。

雖然“端到端+VLM”大幅提升了智駕水平,但仍有很多問題。比如,端到端和VLM要進行聯(lián)合訓練比較困難,此外還有對3D空間理解不夠、駕駛知識和內存帶寬不足、難以處理人類駕駛的多模態(tài)性等問題。

而VLA通過統(tǒng)一的大模型架構,將感知、決策、執(zhí)行無縫串聯(lián),形成“圖像輸入-語義理解-類人決策-動作輸出”的閉環(huán),可以同步提高智駕的上限和下限,實現(xiàn)空間、行為和語言的統(tǒng)一。

在推理方面,VLA模型的能力要遠高于“端到端+VLM”。VLA整合了VLM的感知能力和端到端模型的決策能力,還引入了“思維鏈”技術。這使得它具備了全局上下文理解與類人推理能力,能夠在面對復雜的交通規(guī)則、潮汐車道、長時序推理等特殊場景時,像人類駕駛員一樣進行思考和判斷。

例如,在推理時長方面,傳統(tǒng)的基于規(guī)則(rule-based)方案只能推理1秒鐘的路況信息并做出決策控制;端到端1.0階段的系統(tǒng)能夠推理未來7秒的路況,而VLA模型則能夠對幾十秒的路況進行推理,顯著提升了智能輔助駕駛系統(tǒng)的決策能力和適應性。

正因如此,VLA被業(yè)界認為是端到端2.0的主要技術形態(tài)。目前,VLA尚處于發(fā)展階段,除DeepMind的RT-2外,還包括OpenVLA模型、Waymo的EMMA、Wayve的LINGO-2、英偉達NaVILA等。這其中,Waymo的EMMA和Wayve的LINGO-2主要面向的是車載領域,RT-2、OpenVLA和NaVILA則主要面向機器人領域。

越來越高的汽車智能化門檻

對于車企而言,盡可能地自研汽車智能化的每個部分,從而對汽車智能系統(tǒng)的每一寸都了如指掌,這是每個車企的底氣所在。

傳統(tǒng)汽車時代整車廠并不去開發(fā)軟件,而是靠著一個一個供應商提供軟硬件一體的“黑盒子”實現(xiàn)定義的功能。但當AI時代來臨,中央集成電子電氣架構、大算力芯片、大模型相繼上車,汽車從“機電產品”變成了“智能體”,用戶需求與體驗被重新定義。

用戶對智能駕駛技術的關注點,早已從“能不能開”升級為“開得是否安全”。例如,在斑馬線避讓行人、路口大車變線等復雜場景中,車輛能夠通過實時交互和動作的可視化展示,讓用戶更好地理解系統(tǒng)的決策過程;遇到異常操作時,車輛能夠及時向用戶解釋系統(tǒng)的判斷依據(jù)和應對措施;在智能駕駛場景下,車輛能夠根據(jù)行駛狀態(tài)自動進行燈光調整,一定程度上向周圍車輛和行人傳達行駛意圖,增強行車安全性。

對不同車企而言,更適合進行自研的項目主要還是包括三大類,一是核心競爭技術:如動力電池技術、電動驅動系統(tǒng)、自動駕駛算法等,它們直接關系到車輛的性能和安全,是提升品牌競爭力的關鍵;二是差異化技術,即能夠明顯區(qū)別于競爭對手的技術,如獨特的用戶界面設計、車聯(lián)網(wǎng)服務等,可以增強消費者的品牌忠誠度;三是高成本技術部件:自研可以減少對外部供應商的依賴,降低成本,如電池、高性能自動駕駛芯片等。

雖然車企自研漸成趨勢,但這條道路并不一定會是坦途,往往伴隨著高昂的研發(fā)成本、漫長的技術積累以及未知的市場風險。對于大多數(shù)車企而言,如何在自研與配套之間找到最佳平衡點,既保證技術領先性,又控制好成本是一項考驗。此外,隨著技術的不斷迭代,如何保持自研技術的持續(xù)創(chuàng)新力,避免被市場淘汰,也是車企需要面對的重要課題。

由于自研項目離不開大量時間和資金的投入,車企勢必要在自主研發(fā)和技術合作中找到平衡點。因此,車企首先需要做好戰(zhàn)略規(guī)劃和優(yōu)先級設定,明確自研項目的長遠目標和優(yōu)先級,確保研發(fā)資源投入最有潛力和最符合公司戰(zhàn)略方向的項目。

另外,自研項目通常具有高風險和高回報的特性,車企可以采用分階段的研發(fā)和投資策略,即在每個研發(fā)階段完成后進行評估和調整,根據(jù)項目的進展和市場反饋逐步投資,這樣可以有效控制風險和成本。

L3級自動駕駛商業(yè)化的啟幕,不僅是方向盤短暫“松手”的技術突破,更是人類與智能機器共處的全新起點。這扇門的開啟,沒有終點,只有持續(xù)探索的新征程——在技術迭代與制度完善的雙重驅動下,自動駕駛正一步步從夢想走進現(xiàn)實,重塑未來出行的全新形態(tài)。

本文為轉載內容,授權事宜請聯(lián)系原著作權人。

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L3自動駕駛量產元年,離L4的夢想又近了一步?

“人機共駕”時代到來。

文|極智GeeTech  

近日,工信部首次批準L3級自動駕駛商業(yè)化運營,通過L3級自動駕駛準入申請的兩款車型為長安深藍SL03與極狐阿爾法S6,標志著我國首次允許車輛在特定條件下由系統(tǒng)承擔駕駛任務??梢灶A見的是,2026年將真正成為L3級自動駕駛的“量產元年”。

值得注意的是,此次明確了L3級自動駕駛的權責劃分:當車輛在限定路段以不超過80公里時速自主行駛時,一旦發(fā)生事故,若系統(tǒng)處于激活狀態(tài),車企或將承擔主要責任。同時,準入要求L3級自動駕駛車輛的傳感設備必須為“前裝量產”,后改裝車輛無法獲得試點資格,從源頭保障技術穩(wěn)定性。

行業(yè)普遍認為,L3級是從“輔助駕駛”到“完全自動駕駛”的重要過渡,后續(xù)的L4級自動駕駛將實現(xiàn)更大突破——在固定區(qū)域內,車輛可完全脫離人類干預,真正實現(xiàn)無人駕駛。

這一小步,背后是全球十年的技術博弈。德國早在2021年就通過《自動駕駛法》,明確L3系統(tǒng)激活期間事故責任由車企承擔,并要求車輛配備“黑匣子”記錄運行數(shù)據(jù)。奔馳Drive Pilot系統(tǒng)隨后在德國高速公路上線,成為全球首個商業(yè)化的L3產品。相比之下,中國此次準入雖起步稍晚,卻一步切入責任核心,未走“測試”老路,而是直接啟動附條件商業(yè)化運營。

但現(xiàn)實挑戰(zhàn)在于人機共駕的信任建立——系統(tǒng)何時退出?駕駛員能否及時接管?未來交通治理將重新定義機器守規(guī)與責任切割的邊界。

L3迎來規(guī)模化曙光

今年4月的上海車展,華為聯(lián)合賽力斯、阿維塔、奇瑞汽車、北汽新能源、嵐圖汽車、江汽集團、上汽集團、廣汽集團等11家車企,在央視直播鏡頭前談起了L3,這些車企基本囊括了中國汽車行業(yè)的四大央企和新勢力代表,堪稱中國新能源汽車行業(yè)的“半壁江山”。

諸多車企已將2025年實現(xiàn)L3級有條件自動駕駛落地作為目標。小鵬汽車相關負責人近日表示,已在廣州市獲得L3級自動駕駛道路測試牌照,并啟動常態(tài)化的L3道路測試。2026年,小鵬汽車計劃推出量產的軟硬件都達到L4級自動駕駛水平的車型。

奇瑞、廣汽、極氪三家車企披露L3級有條件自動駕駛量產時間表。廣汽集團發(fā)布了“星靈智行”,并宣布在今年第四季度啟動首款L3自動駕駛車型量產上市銷售。奇瑞汽車宣布計劃在2026年實現(xiàn)量產L3級自動駕駛車輛,并發(fā)布獵鷹智駕系統(tǒng)。獵鷹900搭載VLA+世界模型新一代智駕系統(tǒng),AI算力將達到1000 TOPS,具備L3級自動駕駛能力。

當L2已成為標配,L4尚處技術探索期,L3這條曾被業(yè)界稱為“恐怖谷”的跨越之路,終于迎來規(guī)?;黄频氖锕?。

工業(yè)和信息化部發(fā)布的《汽車駕駛自動化分級》(GB/T40429—2021)顯示,汽車駕駛自動化技術被劃分為從L0到L5的6個等級。其中,L3級被定義為有條件自動駕駛,即在特定條件下,車輛可以自主完成所有駕駛任務,而駕駛員則轉變?yōu)楸O(jiān)督者的角色,僅在系統(tǒng)請求時介入。

在L2級輔助駕駛階段,駕駛員依舊牢牢掌控著駕駛的主導權,系統(tǒng)僅在特定場景下協(xié)助完成部分任務。自適應巡航(ACC)能依據(jù)前車速度自動調整車速,實現(xiàn)自動跟車,緩解駕駛員長途駕駛時右腳的疲勞;車道居中(LCC)則讓車輛穩(wěn)穩(wěn)地保持在車道中央行駛,減少因偏離車道帶來的安全隱患;自動泊車(APA)更是新手司機的福音,能自動規(guī)劃泊車路線,輕松停車入位。

但在L2階段,駕駛員需要時刻保持對車輛的監(jiān)控,雙手不能長時間離開方向盤,隨時準備接管車輛。比如在高速上使用自適應巡航和車道保持功能時,一旦遇到路況復雜,如前方出現(xiàn)交通事故、道路施工等情況,系統(tǒng)無法做出合理決策,這時駕駛員必須立刻介入。

而L3級自動駕駛意味著汽車可以在特定路況如城市快速路、高速公路上,實現(xiàn)有條件的自動駕駛,車輛可在特定條件下持續(xù)執(zhí)行全部動態(tài)駕駛任務。

從駕駛任務的承擔來看,L2級別的智能駕駛系統(tǒng)只是輔助駕駛員完成部分任務,駕駛員仍然是駕駛操作的主體,需要時刻關注路況并準備隨時接管車輛。

而L3在特定條件下,車輛的自動駕駛系統(tǒng)可以獨立完成所有的駕駛操作,駕駛員的角色從主要操作者轉變?yōu)楸O(jiān)督者。

但這并不意味著駕駛員可以完全置身事外。當系統(tǒng)檢測到難以處理的復雜情況,比如遭遇暴雨、大雪等惡劣天氣導致視野嚴重受阻,或者遇到道路施工、交通管制等特殊場景時,會提前發(fā)出接管提示,此時駕駛員必須迅速響應,重新掌握車輛控制權,確保行車安全。

但關鍵問題在于,系統(tǒng)何時會退出?駕駛員能否及時接管?國際數(shù)據(jù)顯示,50歲以上用戶從分神到重新掌控車輛平均需6秒以上,而系統(tǒng)發(fā)出接管請求后留給駕駛員的反應窗口通常不足10秒。更現(xiàn)實的是,在低頻激活場景下(有研究稱城市道路L3可用時間不足23%),駕駛員極易產生依賴或松懈,反而放大風險。

自動駕駛關鍵技術跳板

今年,汽車行業(yè)的智駕之戰(zhàn)明顯比往年來得更加猛烈。比亞迪的天神之眼、吉利的千里浩瀚、奇瑞的獵鷹智駕,以及廣汽的自動駕駛計劃,這些主流車企的動向都說明了,如今的車圈已經(jīng)是“得智駕者得天下”的時代了。

自2023年以來,智駕行業(yè)掀起B(yǎng)EV、端到端技術浪潮后,車企們正逐步將AI神經(jīng)網(wǎng)絡融入感知、規(guī)劃、控制等環(huán)節(jié)。比起傳統(tǒng)基于規(guī)則的方案,基于AI、數(shù)據(jù)驅動的“端到端”擁有更高能力天花板。

但在端到端模型之外,車企們還輔以了大語言模型、VLM模型等外掛,提供更強大的環(huán)境理解能力,從而提升智駕能力上限。

與此同時,VLA正在成為重要的一環(huán)。VLA模型擁有更高的場景推理能力與泛化能力,對于智能輔助駕駛技術的演進意義重大。從長遠來看,在從L2級輔助駕駛向L4級自動駕駛的技術躍遷過程中,VLA有望成為關鍵跳板。

在提升汽車智能化方面,新勢力車企最為激進。在NVIDIA GTC 2025大會上,理想汽車發(fā)布了新一代自動駕駛架構——MindVLA。它通過整合空間智能、語言智能和行為智能,賦予自動駕駛系統(tǒng)以3D空間理解能力、邏輯推理能力和行為生成能力,并計劃于2026年量產應用。

在VLA之前,“端到端+VLM”一直是智駕行業(yè)主流技術方案。因為駕駛時需要多模態(tài)的感知交互系統(tǒng),用戶的視覺、聽覺以及周圍環(huán)境的變化,甚至個人情感的波動,都與駕駛行為密切相關,所以“端到端+VLM”的技術架構中,端到端系統(tǒng)負責處理感知、決策和執(zhí)行的全過程,而VLM則作為輔助系統(tǒng),提供對復雜交通場景的理解和語義解析,但兩者相對獨立。

比如理想“端到端+VLM”雙系統(tǒng)架構方案,其基于丹尼爾·卡尼曼(Daniel Kahneman)在《思考,快與慢》中提出的人類兩套思維系統(tǒng)理論,將端到端系統(tǒng)(相當于系統(tǒng)1)與VLM模型(相當于系統(tǒng)2)融合應用于自動駕駛技術方案中,賦予車端模型更高的性能上限和發(fā)展?jié)摿Α?/p>

其中,系統(tǒng)1即端到端模型,是一種直覺式、快速反應的機制,它直接從傳感器輸入(如攝像頭和激光雷達數(shù)據(jù))映射到行駛軌跡輸出,無需中間過程,是One Model一體化的模型。系統(tǒng)2則是由一個22億參數(shù)的VLM視覺語言大模型實現(xiàn),它的輸出給到系統(tǒng)1綜合形成最終的駕駛決策。

而小鵬汽車將云端模型工廠劃分為四個車間,依次進行模型的預訓練、后訓練、模型蒸餾以及車端部署。理想則選擇了先進行視覺語言基座模型的預訓練,隨后進行模型蒸餾,最后通過駕駛場景數(shù)據(jù)進行后訓練和強化學習。兩種不同的技術路線帶來了不同的訓練成本與效率,正是這種差異使得兩家車企在市場上形成了強烈的對比。

雖然“端到端+VLM”大幅提升了智駕水平,但仍有很多問題。比如,端到端和VLM要進行聯(lián)合訓練比較困難,此外還有對3D空間理解不夠、駕駛知識和內存帶寬不足、難以處理人類駕駛的多模態(tài)性等問題。

而VLA通過統(tǒng)一的大模型架構,將感知、決策、執(zhí)行無縫串聯(lián),形成“圖像輸入-語義理解-類人決策-動作輸出”的閉環(huán),可以同步提高智駕的上限和下限,實現(xiàn)空間、行為和語言的統(tǒng)一。

在推理方面,VLA模型的能力要遠高于“端到端+VLM”。VLA整合了VLM的感知能力和端到端模型的決策能力,還引入了“思維鏈”技術。這使得它具備了全局上下文理解與類人推理能力,能夠在面對復雜的交通規(guī)則、潮汐車道、長時序推理等特殊場景時,像人類駕駛員一樣進行思考和判斷。

例如,在推理時長方面,傳統(tǒng)的基于規(guī)則(rule-based)方案只能推理1秒鐘的路況信息并做出決策控制;端到端1.0階段的系統(tǒng)能夠推理未來7秒的路況,而VLA模型則能夠對幾十秒的路況進行推理,顯著提升了智能輔助駕駛系統(tǒng)的決策能力和適應性。

正因如此,VLA被業(yè)界認為是端到端2.0的主要技術形態(tài)。目前,VLA尚處于發(fā)展階段,除DeepMind的RT-2外,還包括OpenVLA模型、Waymo的EMMA、Wayve的LINGO-2、英偉達NaVILA等。這其中,Waymo的EMMA和Wayve的LINGO-2主要面向的是車載領域,RT-2、OpenVLA和NaVILA則主要面向機器人領域。

越來越高的汽車智能化門檻

對于車企而言,盡可能地自研汽車智能化的每個部分,從而對汽車智能系統(tǒng)的每一寸都了如指掌,這是每個車企的底氣所在。

傳統(tǒng)汽車時代整車廠并不去開發(fā)軟件,而是靠著一個一個供應商提供軟硬件一體的“黑盒子”實現(xiàn)定義的功能。但當AI時代來臨,中央集成電子電氣架構、大算力芯片、大模型相繼上車,汽車從“機電產品”變成了“智能體”,用戶需求與體驗被重新定義。

用戶對智能駕駛技術的關注點,早已從“能不能開”升級為“開得是否安全”。例如,在斑馬線避讓行人、路口大車變線等復雜場景中,車輛能夠通過實時交互和動作的可視化展示,讓用戶更好地理解系統(tǒng)的決策過程;遇到異常操作時,車輛能夠及時向用戶解釋系統(tǒng)的判斷依據(jù)和應對措施;在智能駕駛場景下,車輛能夠根據(jù)行駛狀態(tài)自動進行燈光調整,一定程度上向周圍車輛和行人傳達行駛意圖,增強行車安全性。

對不同車企而言,更適合進行自研的項目主要還是包括三大類,一是核心競爭技術:如動力電池技術、電動驅動系統(tǒng)、自動駕駛算法等,它們直接關系到車輛的性能和安全,是提升品牌競爭力的關鍵;二是差異化技術,即能夠明顯區(qū)別于競爭對手的技術,如獨特的用戶界面設計、車聯(lián)網(wǎng)服務等,可以增強消費者的品牌忠誠度;三是高成本技術部件:自研可以減少對外部供應商的依賴,降低成本,如電池、高性能自動駕駛芯片等。

雖然車企自研漸成趨勢,但這條道路并不一定會是坦途,往往伴隨著高昂的研發(fā)成本、漫長的技術積累以及未知的市場風險。對于大多數(shù)車企而言,如何在自研與配套之間找到最佳平衡點,既保證技術領先性,又控制好成本是一項考驗。此外,隨著技術的不斷迭代,如何保持自研技術的持續(xù)創(chuàng)新力,避免被市場淘汰,也是車企需要面對的重要課題。

由于自研項目離不開大量時間和資金的投入,車企勢必要在自主研發(fā)和技術合作中找到平衡點。因此,車企首先需要做好戰(zhàn)略規(guī)劃和優(yōu)先級設定,明確自研項目的長遠目標和優(yōu)先級,確保研發(fā)資源投入最有潛力和最符合公司戰(zhàn)略方向的項目。

另外,自研項目通常具有高風險和高回報的特性,車企可以采用分階段的研發(fā)和投資策略,即在每個研發(fā)階段完成后進行評估和調整,根據(jù)項目的進展和市場反饋逐步投資,這樣可以有效控制風險和成本。

L3級自動駕駛商業(yè)化的啟幕,不僅是方向盤短暫“松手”的技術突破,更是人類與智能機器共處的全新起點。這扇門的開啟,沒有終點,只有持續(xù)探索的新征程——在技術迭代與制度完善的雙重驅動下,自動駕駛正一步步從夢想走進現(xiàn)實,重塑未來出行的全新形態(tài)。

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