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但个股市值体量、股性以及所处的市场环境不同均会影响阳包阴策略的有效性。保守起见,策略哥特地回测了近几年华塑控股相同指标形态的出现次数及后续影响,数据发现华塑控股从2020年起共出现过9次阳包阴且股价站上5日均线的情况。

2025 年是不少预言的揭盅之年。技术创新迎来了跃变。有人预测,智能驾驶将全面进化普及,司机在未来会逐渐消失。自动驾驶正在加速落地。工信部相关人士曾披露,2024 年上半年,中国乘用车 L2 级及以上自动驾驶的渗透率达 55.7%。中国电动汽车百人会副理事长兼秘书长张永伟预计,这一数字到 2025 年可能会接近 65%。全自动无人驾驶是智能驾驶技术演进的终局。2024 年,车企和供应商集体卷入了 " 端到端 " 智驾狂热赛,仿佛 " 端味儿 " 的浓和淡代表了技术领先与否。相当一部分人认为,这是通往高阶自动驾驶的一条必经之路。超越人类是智驾价值跃升的拐点。地平线创始人兼 CEO 余凯认为,高阶智驾本质的比较对象是人类:" 比不过人的时候,它就是高科技的玩具;当它有一天表现得比人好的时候,价值立刻就会跳上去。"不过,仅凭 " 传感器数据 " 与 " 人类驾驶轨迹 " 的海量对照,不足以让智驾向更高阶跨越。而 " 端到端 " 就是让所有传感器的数据以及动力学或地图信息等,输入到车端模型,然后输出合理的驾驶轨迹。但人类司机的驾驶意图和一些潜移默化的习惯模式,是 " 端到端 " 模仿不来的。最终,一切都指向了智驾安全性的问题上。靠模仿,当不了老司机波士顿咨询曾在一份报告中评价,智能驾驶是 " 自汽车发明以来影响最为深远的技术 "。之所以如此重要,不仅在于它解放了驾驶员的双手,更在于能降低交通事故的风险。虽然该机构指出,智能汽车和 Robotaxi 未来可以减少 90% 的道路交通事故,但就目前来说,智驾并非完全如想象中那么可靠。比如某新势力品牌的辅助驾驶系统,曾错误地将广告牌上的小货车图片识别为障碍物,导致急刹车和后车的追尾;还有某品牌的车主遭遇了智驾系统在事故发生前退出的情况。部分用户对此表示担忧,认为不能完全依赖厂商推出的 " 智能驾驶 " 功能。在 " 端到端 " 席卷之下,L2+ 辅助驾驶技术得到了更快普及。渗透率方面,比亚迪的入局是 2025 年国内智驾行业最大变量,有望推动 L2+ 级别销量基盘快速从 100 万辆提升至 1000 万辆级别,带动 L2+ 渗透率从 14% 提升到 30%,实现翻倍以上增长。图源:视觉中国特别是以理想、小鹏为代表的新势力品牌,都推送了 " 车位到车位 " 的智驾方案(该方案是指从起点车位到终点车位,智驾系统全程可以激活无断点,包括上下匝道、环岛、停车场闸机等一系列难点场景),让智驾体验更加好用,但小马智行副总裁张宁指出,当监管频次越降越低,越容易让人产生 " 虚假的安全感 "。要知道,每个智驾系统迭代的版本之间都有不同程度的差异。也许上一个版本在这个路口能顺利通过,下一个版本就回退了。司机在开小差的过程当中,可能就会酿成交通事故。最终牵扯车辆失控后复杂的责任认定问题。以 " 车位到车位 " 功能为例,这一功能虽已具备 L3 自动驾驶的核心能力,然而车企将其推向市场的过程中,为了避免提及 L3 后面临监管压力和潜在的责任风险,仍以 L2+、L2++ 等命名方式来强调其智能化水平。这种回避 L3 的宣传口径,反映了目前技术落地和商业化过程中存在的谨慎态度。2024 年,是头部品牌全量推进 " 端到端 " 的一年。年初,特斯拉 FSD V12 上线,实现了从感知到决策的一体化,成为各路玩家竞相学习的对象。对于大多数车企和智驾供应商来说,好的智驾方案应该更像一个老司机,因此各家都在借用 " 端到端 " 来模仿、学习人类司机是怎么开车的。基于 " 端到端 " 大模型的智驾系统,各个 AI 模块通过 transformer 链接,信息传递更加隐秘,减少了信息传输过程中的丢失,具有上限很高的优势,但 " 端到端 " 的下限也很低。在常规场景下,它能够从容驾驶,提供更加舒适的驾驶体验,但在非常规场景下,这种从容很可能转成急躁冒进,带来安全风险。2024 年末,理想、华为、小鹏、蔚来、小米、极氪、智己、长安、长城等公司都加入了 " 端到端 " 的竞速中。大部分主流车企已实现了无高精度地图全国都能开,并从以规则为主的算法框架,向神经网络模型为主的新架构切换,也就是端到端。小马智行联合创始人兼 CTO(首席技术官)楼天城透露,当前大部分 L2 系统的 MPCI(Miles Per Critical Intervention,指每干预一次行驶的英里数)最高在 300 公里左右,驾驶员如果不接管很可能发生危险。以前,智能驾驶的行驶跟车能力通常是从 ACC 自适应巡航到高速 NOA,再到城市 NOA,由易到难逐步培养的。现在,AI 去掉准则模型后,很难知道它的下限在哪儿。这就导致智驾系统面对非常复杂的场景也有处理应对的能力,但同时很可能连旁边的垃圾桶都识别不到。比如采用 " 端到端 " 的特斯拉 FSD V12 版本,泛化能力提升了不少,不再严格按照之前的 " 准则 " 进行,智驾系统开起来更像老司机了。但出现的问题也不少,比如之前就有撞到一名摩托车手,这种情况在上一个版本是很难出现的。余承东此前去美国体验 FSD 时就发现," 路上停着静止不动的白色货车,特斯拉减都不减速直接撞过去,绿色的货车不减速也去撞,可能是识别成白云和树木了,一旦出问题就是车毁人亡。" 端到端 2.0 如何升级面对复杂罕见的驾驶场景," 端到端 " 无法摆脱局限性。2025 年,智驾只讲 " 端到端 " 可能不够了。相较而言," 大家开始研究多模态大模型,行业里都在讨论 VLM、VLA。" 余凯表示,视觉语言多模态大模型(Large Vision-Language Models,LVLM)能很好地与端到端模型互为补充,充当驾驶决策的 " 大脑 ",让智驾 " 越来越类人 "" 越来越从感知到认知 "。此前基于大模型的自动驾驶方案,往往将大模型直接作为 " 端到端 " 模型,即直接用大模型预测规划轨迹或者控制信号,但是大模型并不擅长预测精准的数值,因此这种方案并不一定是最优解。为了弥补 " 端到端 " 模型鲁棒性差,泛化性弱的问题,VLM(视觉语言模型)、VLA(视觉语言动作模型)、世界模型等概念不断涌现,代表智驾玩家的技术路线和投入重心。比如理想采用的 " 端到端 +VLM" 双系统,官方称 VLM 具备复杂场景的理解能力、读懂导航地图能力,以及交通规则的理解能力。接下来,VLM 还将用于识别交警手势、施工改道等更复杂的场景。图源:IC如果说 VLM 是端到端的 1.0 版本,那么 VLA 则是 " 端到端 2.0" 的技术方向。二者最大的不同,在于时间层面的推理能力。" 前者在 7 秒钟左右,后者能达到几十秒。" 元戎启行 CEO 周光表示。元戎启行技术副总裁刘轩提到,之前做泛化测试时,团队遇到过一个特别离谱的路口。直行等红灯,下面竖了一块牌子:保持安全的情况下红灯可以直行。" 就算是人类驾驶员,尤其外地人,看到这个路口肯定也懵。这些和驾驶相关的信息,需要世界模型进行理解。"2024 年 11 月,Waymo 推出了基于多模态大语言模型 Gemini 的 EMMA 模型,被业内人士称为 VLA 模型。该模型在多个关键的自动驾驶任务中展现出良好的任务迁移能力,与为每个任务训练单独模型相比,EMMA 在路径预测、物体检测和道路图理解等方面的表现显著提升。以上,是部分玩家基于 " 端到端 " 智驾的探索。李想认为,掌握 VLA 基础模型能力是在技术上真正实现 L4 级智能驾驶的基础条件之一。楼天城则认为,通过搭建训练模型的虚拟环境,即 " 世界模型 ",能确保车辆不再发生由系统错误产生的问题和事故。余凯在前不久的地平线智驾科技畅想日上感慨:" 前几年大家嘴上在喊‘拐点拐点’,实际上大家在找‘卖点’。嘴上说着‘拐了拐了’,心里想其实是‘赶紧卖了赶紧卖了’。" 但随着算法、算力和数据三大要素兼备,他认为 2025 年是智驾 " 真拐点 "。从 2004 年美国国防部高等研究计划局 ( DARPA ) 组织首届无人驾驶挑战赛,掀起自动驾驶江湖的波澜开始,这一领域在过去 20 年经历了深度学习技术的大爆发,从而让汽车行业正在经历一场深刻的变革。但作为一套极其复杂的系统,自动驾驶的技术切换并不立竿见影,挑战难度大到足以让从业者痛苦绝望。楼天城坦言," 这两年别说对外,对内都很难展示进展。但我不断告诉他们,这是正确的,我们应该这么做。"无独有偶,前华为智能驾驶负责人苏箐,前不久首次以地平线副总裁兼首席架构师的身份亮相。他认为,自动驾驶代表了物理世界与人类交互的第一个半规则、半非规则的场景,蕴含着极高的研究与发展价值。但 " 全世界最聪明的人花了这么多钱干这件事情,到目前为止还没有一个系统真正达到‘超越人类驾驶水平’的拐点 "。" 但是绝望归绝望,干了这么多年还是能看到希望,因为整个内核技术演进了 5-6 代以后,你会发现整个系统能看到曙光在前面了,整套数据驱动范式起来以后能看到这点,我觉得这是我们能看到的东西。" 苏箐感叹。

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编辑:贾德善

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发布于:阳高县