从“打代码”到“学开车”:端到端大模型如何开启智驾新元年?
如果你最近在上海浦东的街头观察，你会发现路上的智驾汽车变得“聪明”了：它们不再像机器人那样僵硬地刹车，变道时更像老司机一样果断。这种变化的背后，是智驾技术的一场本质革命——从“规则驱动”转向“模型驱动”。早期的智驾（L2级及以前）本质上是程序员给车写的一本厚厚的“说明书”。如果左侧有实线，就不能变道。这种模式叫模块化设计。感知、预测、决策被切分成不同的环节。缺点显而易见：世界是复杂的，程序员不可能穷尽所有的可能性（Corner Cases）。当遇到“没见过”的场景，系统就会“宕机”或误判。2026年的主流智驾（如华为ADS 3.0、特斯拉FSD V14）已经进化到了端到端大模型。 简单来说，车不再听从特定的指令，而是通过“学习”数千万小时的人类驾驶视频，自己悟出了怎么开车。传感器（摄像头、激光雷达）输入信号，神经网络直接输出驾驶指令。拟人化：它不再是生硬地执行代码，而是具备了“直觉”。世界模型（World Model）： 最先进的系统能“预测未来”。它能理解如果你现在加速，前面的外卖小哥可能会往哪躲，从而提前规划。4. 视觉派 vs. 融合派：争论依然在，但边界在模糊特斯拉为首的“纯视觉派”： 认为人靠眼睛能开车，AI也可以。通过超强的算力模拟人类视觉，成本低，上限高。中国车企主导的“融合感知派”： 坚持带上激光雷达。在2026年的技术语境下，激光雷达更像是一层“安全底膜”，在黑夜、大雨等极端环境下提供物理维度的保障。随着上海“模速智行”计划的实施，L3级的量产和L4级的落地已经近在咫尺。技术已经不再是绝对的瓶颈，数据量和算力储备成为了车企新的“护城河”。
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