j9九游會(huì )(中華國)九游會(huì )官網(wǎng)

　　J9九游會(huì )官網(wǎng)“99.99%的人類(lèi)駕駛行為都不值得學(xué)習?！边@是地平線(xiàn)創(chuàng )始人余凱在百人會(huì )上的原話(huà)。它聽(tīng)上去像是一句技術(shù)層面的吐槽，但卻反映了當前在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域正在變化的現實(shí)。

　　這有點(diǎn)像小時(shí)候寫(xiě)作業(yè)問(wèn)爸媽數學(xué)題，他們告訴你：“我們以前不是這么學(xué)的，湊個(gè)數差不多就行?！蹦汩L(cháng)大了才知道——原來(lái)爸媽是人類(lèi)智駕系統中的“錯誤示范集”。

　　它其實(shí)點(diǎn)出了一個(gè)正在被悄悄改寫(xiě)的行業(yè)共識：自動(dòng)駕駛，可能真的不再依賴(lài)“海量消費級數據”了。

　　智能軟件算法工程師在接受寰球汽車(chē)采訪(fǎng)時(shí)表示，AI引入智能駕駛訓練，真正動(dòng)搖的是過(guò)去十年自動(dòng)駕駛行業(yè)最核心的邏輯：數據是王，量變帶來(lái)質(zhì)變，誰(shuí)數據多，誰(shuí)能贏(yíng)。但AI模型進(jìn)來(lái)了，一切都變了。

　　自動(dòng)駕駛行業(yè)從來(lái)都在強調“真實(shí)數據”的重要性：哪家跑得久、測得多、覆蓋城市廣，哪家就能率先進(jìn)入高階智駕的正循環(huán)。誰(shuí)先上車(chē)，誰(shuí)先收集數據，誰(shuí)就領(lǐng)先?？涩F在，大家突然發(fā)現，AI并不想學(xué)人類(lèi)怎么開(kāi)車(chē)。它甚至對人類(lèi)駕駛行為表現出了一種“天然免疫”。你怎么并線(xiàn)，它不感興趣；你怎么在紅綠燈猶豫，它覺(jué)得沒(méi)參考價(jià)值；你有的那些“老司機操作”，它壓根不屑一顧。

　　傳統自動(dòng)駕駛公司（如Waymo）早期依賴(lài)海量路測數據，但近年開(kāi)始轉向模型優(yōu)化和仿真技術(shù)。例如：Waymo的仿線(xiàn)萬(wàn)+輛車(chē)的駕駛，覆蓋超過(guò)現實(shí)路測的場(chǎng)景；特斯拉FSD v12的架構升級，強調“端到端模型”的泛化能力而非單純依賴(lài)數據標注。包括地平線(xiàn)在內的頭部公司正投入更多資源在芯片算力和大模型架構上，而非單純比拼路測里程。

　　事實(shí)上，當前行業(yè)頭部企業(yè)正在采用大規模仿真+大模型訓練的路徑，用虛擬生成的數據來(lái)補齊真實(shí)環(huán)境中難以覆蓋的極端工況。尤其是強化學(xué)習與世界模型的結合，使得AI可以在不依賴(lài)人類(lèi)經(jīng)驗的前提下，構建更魯棒的策略。

　　準確的來(lái)講，AI不僅不學(xué)你，它還想自己搞清楚開(kāi)車(chē)的本質(zhì)。強大的大模型能在虛擬空間里復現海量場(chǎng)景、生成各種極端工況，然后自己訓練自己，自己優(yōu)化自己。在這個(gè)過(guò)程中，它變得更穩定、更理性、更快，還不需要被真實(shí)世界的嘈雜行為“帶偏”。

　　這就帶來(lái)一個(gè)很現實(shí)的問(wèn)題：過(guò)去行業(yè)認為的核心競爭力——“我們有數據、我們有路測、我們有銷(xiāo)量”——是不是正在失去意義？那種靠真實(shí)世界里一點(diǎn)點(diǎn)積累上來(lái)的數據壁壘，在A(yíng)I模型面前，很可能壓根就不是壁壘。

　　就像余凱所講的：人類(lèi)訓練AI的結果不是用來(lái)模仿人類(lèi)的，而是來(lái)超越人類(lèi)的。

　　尤其是那些通過(guò)前期大量投入、建立了數據優(yōu)勢、用戶(hù)基礎的企業(yè)，如果還在沿用“用數據跑出來(lái)”的舊節奏，可能會(huì )在新一輪技術(shù)躍遷中被拉平。AI模型的加入，讓后來(lái)者獲得了快速追趕的可能，而曾經(jīng)積累下來(lái)的那堆消費級數據，在模型面前可能毫無(wú)增益。

　　行業(yè)觀(guān)察人士指出，這一變化的實(shí)質(zhì)是，自動(dòng)駕駛行業(yè)正在從“數據堆積邏輯”轉向“模型訓練邏輯”。在這個(gè)階段，企業(yè)的裝車(chē)量、實(shí)車(chē)路測公里數、消費級用戶(hù)數據，不再是技術(shù)進(jìn)展的決定性因素。相反，誰(shuí)能更快地完成模型結構的迭代、更高效地訓練出具備泛化能力的系統，才是真正的競爭力所在。

　　過(guò)去的數據壁壘，正在變得可被繞過(guò)。自動(dòng)駕駛領(lǐng)域所謂的“時(shí)間換空間”邏輯，正在被打斷。

　　如果模型足夠強，數據就不再稀缺。行業(yè)節奏會(huì )隨之加快，很多原本認為還需要三五年才能拉開(kāi)的差距，很可能在短時(shí)間內被補平。這個(gè)過(guò)程中，行業(yè)競爭的變量會(huì )重新洗牌，先發(fā)者未必繼續領(lǐng)先，后來(lái)者也未必沒(méi)有機會(huì )。

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