上海车展与行业趋势 - 上海车展于4月23日开幕 主题为"拥抱创新 共赢未来" 涵盖传统燃油车、新能源车、智能驾驶和供应链技术等领域 高阶智驾、AI大模型和多模态感知等前沿技术加速落地 [1] 供应链成本控制策略 - 保证产品品质和安全性是第一位 通过扩大智驾市场合作量产车辆分摊智能驾驶系统成本 [3] - 行业逐渐形成硬件配置共识 车厂注重传感器型号平台化 减少对特定车型的重复开发和适配工作 [3][4] 技术突破方向 - 生成式智驾是未来重要趋势 利用世界模型重建物理场景 通过仿真环境复现问题场景并生成大量危险场景数据 解决端到端模型的数据局限性和不确定性问题 [5][6] - 多模态大模型改变智能座舱交互形态 具备深度思考能力 支持多轮多人对话和观点综合 打破传统一对一交互模式 [6][10] 数据有效性分析 - 99%的用户真实数据对训练模型没有帮助 因为90%的驾驶数据是匀速直线行驶 缺乏信息增量 只有踩刹车、避让或拐弯等场景的信号才有效 [7] - 复杂场景中80%的驾驶行为可能停止 仅少数高水平驾驶者能顺利通过 这些是高质量数据 类似GPT等大模型也需筛选互联网数据 删除90%以上低质量数据 [7] 模拟数据应用 - 模拟仿真解决驾驶行为生成问题 通过强化学习改进模型 但困难场景仍需寻找 类似DeepSeek面临难问题稀缺的挑战 [8] - 模拟数据需保持硬件系统时空一致性 例如11个摄像头生成的视频轨迹必须一致 避免训练问题 并可兼容设备故障 [8] 智能座舱产品进展 - 多模态识别功能已在某主机厂实现 更多新功能在上海车展展示 正在寻找量产机会 [9] - New Member产品支持多对多、多轮多人对话 能识别对话者身份并参与讨论 总结观点 实现根本性交互变革 [10] - 主动交互可应对长途驾驶犯困问题 如播放音乐或说话 但更需与驾驶结合确保安全 避免长时间聊天 [10][11] 行业变革节点 - 自动驾驶时代到来将根本改变座舱状态 解放人员自由度 [12] - New Member类聊天机器人可与手机等设备打通 实现无处不在的交互 [12] 软硬件开发生态 - 软硬一体可降低成本 但通用性更好的软件生态是关键 如英伟达GPU的强软件生态 [13] - 芯片厂商如英伟达、高通、MTK和英特尔均强调生态建设 软硬结合是趋势 但最优解仅在成本有优势 不影响纯软件开发公司 [13]

.强化学习+世界模型，绝影构建VLAR技术架构，突破端到端瓶颈 .R-UniAD创新链路：挖掘复杂场景、4D仿真复现、强化学习、泛化验证 .近实时在线交互的4D世界模型"绝影开悟2.0"，生成式智驾R-UniAD的核心基石 .绝影辅助驾驶目前已合作4家车企，上车7款车型，基于地平线征程6、英伟达DIRVE AGX Thor平台打造的方案将在今年上车东风、奇瑞等车企伙伴 随着辅助驾驶普及的不断深入，公众越来越关注驾驶系统的安全性，期待辅助驾驶带来更安全也更流畅的智慧出行体验。只是许多辅助驾驶方案在遇到新场 景时难以妥善处理，事故时有发生，暴露出当前技术方案的诸多瓶颈。 想要提高安全性，端到端模型需要海量高质量数据训练，然而，即使是百万量产车回流的数据量，极端场景有效信息提取率不足1%。 不仅如此，因为端到端的范式是模仿学习，遇到没有见过的新场景，它的驾驶决策存在很大的不确定性，安全边界模糊，给驾驶安全带来风险，更难以超越 人类的驾驶能力。 因此，商汤绝影发布了生成式智驾R-UniAD技术方案，将强化学习引入到智能驾驶，让端到端智驾与世界交互的不断深入，通过生成的方式真实还原并深度 理解驾驶环境，从而主动预测并处 ...