湖南
最近，我看到了有一些所謂的專業人士，點評當前的主流智駕方案。
有人稱，目前除了特斯拉的FSD方案，以及小鵬的VLA方案，是真正的自動駕駛之外，其它所有車企的方案，更多的還是輔助駕駛，最多算是高級一點的智能輔助駕駛，與所謂的自動駕駛沒什么關系。
為什么會有這樣的結論，他稱，因為真正的自動駕駛，其實是讓智駕系統像人類司機一樣，真正理解物理世界、預判交通風險，然后自己去做出安全合理的決策。
目前只有斯斯拉的FSD、小鵬的VLA，是這樣做的。其它車企的智駕，很多是預設一些規則，然后加入激光雷達，再去做一些理解，并不是完全的人工智能化。
那么是不是如此呢？我們先看FSD。
特斯拉FSD走的是純數據驅動、全鏈路黑箱擬合的路線，技術核心是BEV+Occupancy占用網絡，依靠海量的數據，讓神經網絡擬合“人類司機在各種對應場景下的駕駛行為”，不斷的學習，最終實現FSD的擬人化。
而小鵬的VLA也是差不多的，它是將真實世界的物理定律、車輛動力學參數、交通參與者行為邏輯、交通規則等硬約束，直接編碼到端到端神經網絡的底層。
然后讓智駕模型，天生理解物理世界的運行規則。而非依靠海量數據去學習這些常識，然后去執行在各種場景下的操作，也算是擬人化的一種。
如果你只看這兩種方案，不去看其它的方案，還真有這種錯覺。
但事實上，目前的智駕，其實都是走的大模型的路線了，不像以前的方案，以前國內的智能駕駛，還真的都是基于預設規則，比如紅燈要怎么辦，雙實線要怎么辦之類的這種規則，然后碰到這種規則，該怎么開車，預設的越多，越智能。
但其實，現在這一套方案，早就被拋棄了，現在不管是FSD、VLA，以及理想，華為、小米等等的智駕，其實走的都是人工智能、大模型的路線，大家都是就是“從信息輸入，到車輛油門、剎車、轉向控制輸出，用一個神經網絡全鏈路打通”的。
只是有人用視覺，有人用激光雷達，原理其實都是一樣的，所以再說什么只有FSD、VLA是自動駕駛，其它是輔助駕駛，是真的對行業不了解了，還停留在原來的階段。
目前大家的方案不同，其實主要在于“用什么方式讓系統實現對真實世界的理解與決策”，至于原理是大同小異的。
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