激辩智能网联汽车路径：在安全边界下重构新生态(4)
阿维塔科技自动驾驶及座舱总监董志华认为，端到端和大模型至少带来三方面的革命。传统意义上，智能辅助驾驶本来就是需要消耗大算力的领域，当架构和算力足够强大时，自动驾驶传感器完全可以提供智能服务类的应用等，这些应用场景和想象力空间都将会释放出来。另外，大量小而微的人机交互类应用场景将会被智能重构。未来通用化智能体可能取代今天的车载专用智能化系统或者改变它们的形态，包括智能驾驶及智能座舱。
上汽乘用车智能驾驶总监张栋林表示，大模型对汽车智能化的变革是系统性的，在感知层实现从规则驱动到语义理解，能自动识别复杂场景；决策层迈向类人推理；座舱交互从功能机升级为智能体；研发端可降本增效。但大模型在汽车行业落地面临多重挑战，包括推理延时与实时性的平衡、车规级部署难度、成本上升，以及研发体系重构和人才断层等问题。他强调，无论技术如何迭代，整车研发需在安全、体验与成本间寻求平衡。
四维图新副总裁许鹏飞表示，整个辅助驾驶行业投入了大量的人才、资源等，同时包括基建、算法的发展也加速了高级辅助驾驶解决方案的成熟。可以说，目前大多数场景情况下，辅助驾驶功能表现远超新手司机驾驶水平，甚至有一些场景接近老司机的驾驶水平。另一方面，智能辅助驾驶会有一个边界。真正的使用者是用户，行业从业者怎么跟用户进行清晰沟通，哪些场景下能保证极大概率的安全，哪些场景下到了技术边界要提高注意力，这就涉及到好的技术和用户信任感之间的关系。
在京西智行副总裁及悬架产品首席技术官陈伟刚看来，安全是一个相对的概念，而且永远在路上，永无止境。包括整车和产业链企业在内的造车方要共同努力，不断提升智能辅助驾驶技术，解决存在的痛点问题。在他看来，现阶段车路云的商业模式还不是很清晰，成功的产品具有两个特点，一是能满足市场和客户的需求，二是有利可图才能可持续发展。目前，车路云一体化的市场和客户的需求是存在的，但如何能够真正识别出价值创造在哪里，同时如何将其转化为利益，是目前的瓶颈所在。
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