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学习能力迭代加速

　　展望大模型“上车”的发展前景，百度创始人李彦宏表示，随着技术的进步，汽车机器人将实现每天开“新版本”的体验，就如同购买新车一样，给用户带来持续的惊喜。

　　自动驾驶的迭代速度将加快。专家普遍认为，大模型可重构自动驾驶技术架构、合成模拟场景数据、预测安全风险，加快自动驾驶技术开发和应用落地。

　　在大模型出现前，自动驾驶是靠任务驱动，即程序员依据特定的场景，编写解决方案的代码，当车辆在行驶中感知到相应情况，便按照之前设定的方式处理。

　　“有了大模型后，我们发现有巨大的机会让原来特别多的泛化代码变成简单的端到端的模型，使感知、行为、控制在很多领域比我们想象的聪明很多，比如读懂‘前方ETC即将维修，请换道’等标识。”小鹏汽车创始人何小鹏说，以前小鹏智驾系统每一季度更新一次，现在平均每天有3.87个版本快速迭代。

　　未来，基于数据驱动的大模型端到端自动驾驶，可通过单个神经网络完成所有模块任务。中国工程院院士张亚勤表示，通过视频大模型，可根据环境、交通标志要素，结合车辆的控制、转向等驾驶行为生成大量可控视频，用于端到端自动驾驶的训练、测试，解决自动驾驶长尾场景数据积累问题。

　　大模型可整合座舱分散功能，提供类人理解能力的人机交互体验。商汤科技首席科学家王晓刚认为，大模型“上车”后能将座舱各单点AI功能组合起来，自动调用座舱软硬件资源，多模态大模型能够实现人与车的多感官交互，显著提升交互顺畅性、自然性。

　　“大模型‘上车’，现在带来了从0到1的变化，未来会实现从1到100等更大变化，人会把驾驶交给车，在智能空间处理其他事。”方运舟说。

　　夏一平打比方说，智能汽车现在理解用户的能力也许还是中学生，但大模型让车有了每天学习的能力，很快会成为大学生、博士；现在自动驾驶的能力还是新手菜鸟，以后会变成老司机。

　　大模型在汽车行业的深入应用也面临挑战。

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