教育焦点-"公交车上的诗请和小诗"-除了L2升维和直奔L4，自动驾驶还能这样实现...

除了L2升维和直奔L4，自动驾驶还能这样实现..._Z公交车上的诗请和小诗AKER新闻

参会嘉宾们还现场见证了精准健康管理示范基地授牌仪式，杨铁毅会长将精准健康管理示范基地铜牌授予金光医疗和海银健康两家单位，表彰其在精准健康管理方面的优秀实践，协会将推广其先进经验，赋能健康企业创新发展。

90000000000 公里实践得出的结论都 2025 了，实现自动驾驶，有了新路线？这届 CES，含 " 车 " 量又回来了，科技公司纷纷下场，AI 上车、自动驾驶成为热议话题。黄仁勋在此期间预测，"Robotaxi 将成为第一个万亿美元规模的机器人产业 "。万亿美元，如此庞大的市场，L2 升维派和 L4 终局派，谁将分走最大的那块蛋糕？别急着争论。因为实现自动驾驶，又有新路线了，还是一条基于900 亿公里实践得出的新路线，给行业热炒的端到端，带来了新的思考。2025 年智能车卷什么，自动驾驶新路径到底是啥？来，一起回顾 CES。在 CES，见证自动驾驶新趋势CES 2025，远看年度 " 科技春晚 "，近看 " 科技车展 "。主机厂力推 AI 上车，保定奶爸车带着端到端方案亮相，德系和韩系展示了新一代智能座舱，日系更是宣布要造自动驾驶汽车。马斯克人虽然没来，但在此期间接受了专访，第 N+1 次表示 " 今年会实现自动驾驶 "。另一边，科技公司也借机发力，黄仁勋发布了世界模型，Waymo 新一代无人车亮相。在过去，Waymo 与特斯拉相逢，往往能引起极高关注，毕竟他们是各自阵营的代表。特斯拉的背后是 "L2 升维派 "，先做辅助驾驶，把车铺开，然后渐进式提高算法能力，最终实现自动驾驶。Waymo 则代表 "L4 终局派 "，主张直奔终局，把冗余拉的很高，但车队规模很小，寻求未来逐渐扩大区域，实现大规模的自动驾驶。一个先追求车辆规模，一个先考虑单车能力，两大路线之争，一直是行业热议的话题。但在今年的 CES 上，情况发生了变化。因为今年有玩家，从机器学习两大评价指标出发，提出了一条通向终局的新路线。在 CES 上，Mobileye CEOAmnon Shashua教授表示，Waymo 和特斯拉背后的两大路线，都还称不上彻底颠覆了移动出行方式。Shashua 教授以 L5 为终点，建立了一个坐标系，竖轴是查准率 ( Precision 亦称精确率 ) ，横轴是查全率 ( Recall 亦称召回率 ) 坐标系。竖轴的查准率代表着自动驾驶的安全性，取决于系统的 MTBF ( 平均故障间隔时间 ) 等因素。横轴的查全率意味着可用性，影响因素包括可用的时空范围，落地成本和维护成本等。在该坐标系中，Waymo 路线优先查准率，重视安全，系统可长时间不需要接管。但是成本太高，同时牺牲了运营区域的范围和道路类型的多样性。而特斯拉的算法侧重提高查全率，车铺的很多，辅助驾驶哪儿都能开，系统成本相比 Waymo 也不高，毕竟目前阶段连激光雷达都不用。但是相比 Robotaxi，接管次数无疑也要更高，查准率较小。Shashua 教授总结表示，这两种路线都只在某一维度上抵达 100%，但要彻底改变人们的出行方式，实现 L5，要同时在两大维度实现 100%。如何抵达 L5 呢？通向自动驾驶终局的第三条路，怎么走呢？自动驾驶新路径，怎么走？Mobileye 提出的新路线，是其复合人工智能系统在自动驾驶的实践。复合人工智能系统，区别于单一大模型产出 AI 成果，强调集成多种工具和模块，共同协作，高效处理 AI 任务，具有三大特点：灵活：系统会根据不同的输入和任务调整稳定：用不同组件实现冗余可解释：可追踪每个组件对最终输出的贡献具体实现起来，首先软件算法方面，大的架构上，Mobileye 也采用了端到端。但 Mobileye 的端到端，只是智驾子系统之一，而不是自动驾驶方案的全部。因为在 Mobileye 看来，端到端还不够安全，会造成两大问题，其解决思路也区别于热炒的 VLA 和 VLM。端到端会造成什么问题？先来看什么是端到端。所谓端到端，其实就是利用 AI 模型实现从数据到行驶轨迹的映射。数据驱动之下，模型能力可以快速提升。但也正是因为能力来自数据，带来了第一个问题：当模型学习到错误数据时，比如暴力驾驶，模型会在某种情况下产生 " 幻觉 "，输出错误的行驶轨迹。对此，Mobileye 的解决思路是 " 对齐 "。引入基于人类反馈的强化学习，即RLHF，这也是 ChatGPT 爆火的背后功臣。具体结合端到端应用，就是在离线环境下，复合采用多种代码语言，通过筛查和过滤机制，识别并剔除不良驾驶数据。与此同时，数据还会引入第二个问题，稳定性。模型有时输出的轨迹，可能并不会在安全性上造成问题，但却可能会违反交规。解决该问题，需要适量注入一些抽象概念，即告诉模型需要遵守的一般性原则和行为准则，比如不能压实线，而不仅仅是表面上的数据到轨迹，让模型决策有据可依。然后从整体架构深入到底层模型来看，Mobileye 对 Transformer 进行了优化。具体来说，就是采用 STAT ( 稀疏注意力 ) ，将 token 分为不同类型，然后按类型划分成相应的矩阵，减少了计算和存储资源消耗，提高了效率。Mobileye 表示，针对自动驾驶感知和规划，对 Transformer 优化后，让其效率相比通用模型优化了 100 倍，同时没有牺牲准确性。Mobileye 对效率的追求，也体现在硬件上。据介绍，Mobileye 最新一代芯片 EyeQ6H，FPS ( 每秒可处理画面帧数 ) 相较上一代提升了 10 倍，这意味着在行车时，能更高效的处理场景数据。具体到新一代 SuperVision，由于采用 2 颗 EyeQ6H，进行了冗余设计，所以在 "ε 平方效应 " 下，10 倍的 FPS 效率提升，将使得 MTBF 提高 100 倍。此外，Mobileye 的硬件方案，也基于复合人工智能系统，利用多组件实现了冗余。比如自研的 4D 成像雷达，可感知 300 米范围内的 4D 环境图像，同时还原丰富细节。4D 成像雷达，这是近年兴起的新物种，与传统毫米波雷达相比，在距离、速度和水平角度三个维度之外，还增加了 " 高度 "。号称 " 激光雷达杀手 "，因为其能提供与激光雷达类似的感知效果，但成本又很低。去年有两款大火的换电车型，都先后上车了 4D 成像雷达。在高阶智驾加速普及，主机厂既要性能又要成本的当下，4D 成像雷达有望掀起新的潮流。基于上述的软硬一体方案，Mobileye 将在 2026 年率先落地SuperVision62 ( 以下简称 SV62，62 意为采用 2 颗 EyeQ6H ) ，首发上车豪车标杆保时捷。SV62 方案可用性优先，是以摄像头为中心的冗余感知系统，相较现在的 SV52 在两大维度上都有明显提升。接着在 2027 年，Mobileye 会推出Chauffeur 系统，采用 3 颗 EyeQ6H，并增加一个 4D 成像雷达，实现更强的冗余。该系统支持" 脱眼 "，在落地初期更关注安全性，适用范围会限制在高速，然后一步步放开，也就是增加可用性。Mobileye 的演进路线，不只着眼于 SV52 到 SV62 的升级，这看似是类似于 "L2 升维派 " 的路线。但结合 SV62 到 Chauffeur 的跨越，实际路线不同于现在的两大流派，因为从查准率和查全率出发，其不是一味的提升某一单一指标。为什么 Mobileye 要选择这样的路线，最终实现自动驾驶？为什么 Mobileye 要走这条路Mobileye 提出自动驾驶新路线，是基于其长期的理论探索和实践积累。Shashua 教授介绍称，多年来，Mobileye每年仅在自动驾驶上的研发投入，就高达 6 亿美元，约合人民币超42 亿元。长期高投入下，Mobileye 在全球收获了大量合作伙伴，其中仅主机厂就超过50 家，上车 1200 款车型。包括前面提到的奥迪、保时捷，这一类豪华品牌，也落地了大众、福特等性价比车型，这背后实际上代表着不同消费能力的人群，对 Mobileye 方案及其搭载车型的认可。此外，Mobileye 还联合大众打造了 Robotaxi 车型大众 ID.Buzz，合作覆盖 ADAS 到 L4。背后是 Mobileye 通过模块化设计，可逐步扩展智驾功能，OEM 只需增加额外的冗余传感器，就能以较小的投资向更高级自动驾驶过渡。在收获大量合作伙伴的基础上，经过数千万小时的行驶里程积累，Mobileye 的路网智能技术 ( Road Experience Management ) 已覆盖欧洲和美国 95% 以上的路段，积累了丰富的产品落地经验和资源。这种海外经验和资源，对国内主机厂来说极为宝贵。因为自动驾驶之争，智能车市场之争，仍在继续，并日趋白热化。2025 年，竞争什么？CES 上，已经给出了答案。从英伟达、谷歌、日系、韩系、德系的集体动作来看，2025 年，显然还是要卷智能化，还是要卷智驾。但中国智能车在卷智驾的同时，无疑还有新的任务：卷出海。一方面，从数据上看，出海正在成为国产玩家的新增长点：中国汽车工业协会最新数据显示，2024 年中国汽车总销量达3143.6 万辆，其中出口为585.9 万辆，简单计算一下，内销约为 2558 万辆车，与去年基本持平。再结合往年数据，会发现 2019 年 -2024 年，中国汽车的出口销量占总体比例整体呈上升趋势，海外市场的增长量级也大于国内市场。另一方面，国内市场竞争相对剧烈，出海开辟新战场，意味着新的机遇，尽管会面临挑战。但机会从不等人，市场就如战场，战机稍纵即逝。如果能有出海一个合伙人，像 Mobileye 这样，在当地手握丰富的经验和资源，并且已经收获了海外用户的广泛认可，携手共同面对挑战，无疑能够减轻负担加速出海，率先抢占全球用户心智，获取更大市场。

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编辑:刘永

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