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值得一提的是,卢卡申科还向普京提及雇佣兵集团“瓦格纳”,称“瓦格纳成员想去华沙”。

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:孙顺达

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说完芳芳也把她和老郭的亲密照片,发给阿珠看。

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发布于:安泽县