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当年一年，智能赞成驾驶行业呈现出冰火两重天的模样。

赞成驾驶从可用迈向好用，在奢侈者购车决策中的权重越来越高。郑重的决策也带来资本下探的契机，L2+ 撕掉高端车型专属标签，向中低端市集普及，让"平权"从标语宣传变成行业共鸣。

并吞时期，时候阶梯初始加快拘谨，端到端与多模态大模子成为新赛点，想留在牌桌上的公司都必须任重道远。

竞争越发刻薄，头部阵营呈现雏形，在这么一个看似并不合乎入局的时刻节点，37 岁的印奇初始了他的新行状。

行为 AI 1.0 期间的亲历者，印奇在 2011 年创立旷视科技，而后赶快置身中国 AI 独角兽公司。在东说念主工智能的探索说念路上，印奇这个时候派简直从未留步。

跟着一家名为沉科技的公司浮出水面，印奇带着对时候、买卖与产业的深入复盘，核定扎进汽车智能化的战局。

一切的源泉，要回到四年前的阿谁夏天。

多方割据的战局

2021 年 7 月，特斯拉 FSD Beta V9.0 面向好意思国用户开启小范围推送，这比原定时刻晚了整整三个月。

如马斯克所言，V9 版块杀青了"紧要架构疗养"，绝对淹没毫米波雷达，转向纯视觉阶梯。而硬件削减非但莫得让恶果打折，反而始创了月费 199 好意思元的订阅方法。

一个月后的 AI Day，特斯拉完满展示了我方最中枢的好意思妙：

基于 BEV+Transformer 架构，多个录像头感知到的 2D 图像不错拼接成一个连贯的 3D 俯瞰图，更靠拢东说念主眼不雅察的天下。同期由于融入时序信息，FSD 对 corner case（长尾场景）的感知和权衡才智大幅培育。

感知模块的大模子化，意味着系统初始学会回来归纳。这一天也成为 L2+ 智能赞成驾驶时候发展的分水岭。

FSD 跳过 V8.x 版块径直发布了 V9.0 版块

传统智驾系统基于模块化想象，即"感知 - 策划 - 扫尾"模块各司其职，勤苦完成驾驶任务。感知问题不处理，规控才智就无从谈起。

当年很长一段时刻里，工程师参加无数的时刻和元气心灵，只将感知算法的精度培育了小数点。早期不雅点广博以为，被传感器武装到牙齿的 L4 级自动驾驶会先一步落地，背后想路恰是通过硬件堆砌，贬低算法层面的开发难度。

2021 年行业风向顿然转换，特斯拉 FSD 引入大模子成为渐进式阶梯的教科书，不仅车企争相效仿，好多在 L4 市集绳趋尺步的公司也矍铄到，降维打造可量产的 L2+ 决策康庄大道。

联接机构测算，智能赞成驾驶系统的软件价值占整车比重会不竭培育，改日有望稀奇 4 成。这一趋势不仅促使 ADAS 成为激光雷达最大的期骗市集，某种进程上也动摇了传统 L2 巨头的地位。

智能赞成驾驶的竞争舆图上自此变成多股互不相让的力量。

一类以特斯拉为代表，自研芯片、算法并自建超算中心，通过高进程的垂直整合，掌控从硬件到软件的整个价值链。

并非通盘车企都有弘大的垂直整合才智。因此，第三方供应商纷繁从幕后走向台前，成为足下战局的中枢变量。

其中既有提供系统打包决策的芯片制造商，代表是 Mobileye。也有 L4 和 L2 两条腿走路的算法提供商，比如 Momenta。临了一类，是完满阅历了AI1.0 时候周期的创业者。

以计较机视觉算法见长的旷视科技曾在 2019 年展示过车载视觉处理决策，其时更多聚焦于舱内交互。跟着 BEV+Transformer 架构基本诱导，首创东说念主印奇矍铄到这是入局智能赞成驾驶行业的最好时机。

在 L2+ 和 L4 自动驾驶界限，搅局者宽敞，但的确能编削战局的东说念主就怕三三两两。无数故事悬而未决，印奇想成为后者。

AI产业时尚进场

约莫十年前，印奇矍铄到软硬一体的蹙迫性，无论是自后提倡 "算法界说硬件" 照旧敬佩的" AI in Physical "，本色都是软硬件协同变成闭环，推崇算法上风，掌捏迭代节律，用快打慢。

在宽敞充满勾引力的选项里，高度追求软硬一体才智的智能赞成驾驶，成为了印奇的最终归宿。

2025 岁首，印奇初度以沉科技董事长身份亮相，在短短不到一年的时刻里，锚定 AI+ 车计谋，完成隐敝智能赞成驾驶、智能座舱、智能出行等多点布局。

这种"沉速率"的背后，是天时地利东说念主和的综合驱逐。以智能赞成驾驶为代表，算法的演进、政策的驱动、产业链的郑重与单干恰好对应这三项。

2023 年 ChatGPT 爆火后，端到端 +VLM（视觉讲话模子）迟缓成为智驾系统的主流决策。比较单干明确且依赖代码章程的模块化架构，端到端，顾名想义是通过一个神经聚积将传感器数据径直滚动为车辆操作教唆。

诚然代码检朴了千千万，但黑箱问题也很昭彰。引入 VLM 大模子的平允是提供了阐扬空间，也培育了感朋友融才智。比如，系统既能"看到"又能"交融"施工象征和警示牌的含义。

好用的模子不时要阅历一个经由：在云霄预考验大模子，然后将车端高质料驾驶数据投喂给云霄，联接仿真数据微调大模子，临了 OTA 给车端小模子。

强化学习（RL）是考验高质料模子必不成少的"熟练"，主要用于微调智力，中枢是缔造奖励函数，用 AI 教 AI。具体地说，基于云霄生成的捏造 corner case 场景，模子不错不休试错，完成自我进化。

算法的跃进带来了更智能的体验和更快的迭代速率，股东智能赞成驾驶进入强算法期间。

这一趋势下，政策也敞畅怀抱，跟着 L3 级车型正当启程提上日程，软件加快重构汽车价值。重庆行为老牌汽车工业重镇，转型决心有目共睹，不休开释"软"实力，成为沉科技赶快成长的倚恃。

多模态大模子 + 强化学习将是改日必不成少的才智

当智能汽车取代传统汽车成为主流趋势，合纵连横的生态就替代单打独斗的制造才智成为更高的壁垒。

基于这小数，沉科技蚁合阶跃星辰和祯祥汽车组建配合定约，共同股东" AI+ 车"计谋，其中沉科技和阶跃星辰蚁合研发了沉智驾 RLM 大模子。

9 月 28 日的发布会记载下了经典一幕，李书福牢牢捏住印奇的手，盼愿着这位年青后辈能率领沉科技创造改日。

本日上昼，一场以" AI+ 车 , 迈向智能网联新动力汽车之都"为主题的高端对话中，长安汽车集团董事长朱华荣、赛力斯集团董事长张兴海、祯祥控股集团董事长李书福、沉科技董事长印奇总共到场。

三家占据国内汽车销量近 1/3 的头部车企与沉科技聚会重庆，风向标兴致极为浓厚。

从电动化到智能化的下半场断然成为行业共鸣，对车企而言，基于 AI 繁衍的智能化体验，既是奢侈者购车决策中的重要要素，亦然车企产品界说中举足轻重的构成部分，其定位已经从贞洁的"赞成功能"，变成了产业最初的底层引擎。

而对沉科技来说，智能化下半场大幕的拉开，相似意味着贞洁的"时候供应商"已经难以得志结尾市集的需求，大略整合产业资源、驱动行业范式变迁的"平台型玩家"，才是我方需要演出的变装。

智能汽车的开发是一个极其复杂的系统工程，平台型公司不错提供一套完满的处理决策，从算法、数据到算力，大幅镌汰新车研发周期，适合更快的迭代速率和移交。

这亦然沉科技要成为平台级 AI 公司的原因——在" AI 重构汽车"的波澜下，为行业提供范畴化智能处理决策。

不久前，沉科技得到飞驰的 13 亿元投资，汽车智能化一又友圈不休扩大。

在智能赞成驾驶这条赛说念上，新形貌和老玩家的身份其实并不蹙迫，看准概念、备足弹药的后发者，可能会有更多收货。

自后者也有契机

关于沉科技的定位，印奇有一个高度详细的描述：一居品有深厚制造业基因的企业，正在向成为天下级科技公司的方针全力迈进。

现在沉科技已将 AI 触角蔓延到智能赞成驾驶和智能座舱，尤其在智能赞成驾驶界限，RLM（强化学习 - 多模态）大模子还是发布便备受热沈。

若是客岁"端味"浓淡隐含时候最初的进程，本年多模态大模子就不错视作新的引爆点。基于多模态大模子的端到端智驾系统，是汽车行业竞争最病笃热烈的战场。

从特斯拉 FSD V12 摘掉" Beta "帽子 ，端到端架构断然成为行业圣经。主流的端到端仍然是多段式，比如感知聚积和决策策划聚积相互零丁，就像寄语游戏中，信息输入到输出很可能存在偏差，且大多都有延迟。

RLM 恰是为了处理这个问题——一段式端到端模子领有更高的"含模量"。在智驾系统中，大模子驱动的比重越高，驾驶体验越拟东说念主丝滑。从依赖外部装备到轻舆图，从模块化到端到端，最先考验的都是大模子才智。

多模态大模子培育了端到端架构的上限，让车辆不仅能交融"正在发生什么"，濒临未知和顶点交通场景时，也能沉静随意。

基于多模态大模子底座，沉科技整合通用常识和智驾垂域数据，使 RLM 大模子大略杀青通用感朋友融。而强化学习让 RLM 大幅贬低了触发安全兜底章程的概率，培育驾驶博弈才智，的确学会举一反三。

在使用经由中，看管性驾驶是 RLM 大模子的一个亮点，亦然头部智驾公司整都齐截的发力点，日常点说是让 AI 学会微细。

传统智驾系统字据传感器输入信息作出判断，对看不见的场景不时会忽略危急性。RLM 基于多传感器感知和动态场景推演，空间交融才智大幅培育。濒临视线盲区，系统大略进行防护性判断，提前降速或疗养车距。

濒临竞争尖锐化的车位到车位功能，沉科技还推出了全场景的门到门方法应战。不依赖高精舆图，通过及时说念路生成与交融，杀青无感流畅驾驶。

一套好用的智能赞成驾驶系统背后是算法、算力和数据三要素协同，尤其在 AI 的"摩尔定律"范畴规章（Scaling Law）下，端到端大模子的性能与模子的计较量、考验数据量和参数范畴存一火相许。

这些刚巧都是沉科技的上风。基于与祯祥配合，沉科技领有百万级保有量的 L2+ 车型数据，同期定约云霄算力储备稀奇 23 EFLOPS，这个数字仅次于特斯拉，在国内车企中名治安一。

与祯祥的配合是沉科技扩大一又友圈的源泉和支点，改日将发射更多新动力汽车行业公司，使其成为的确的平台级 AI 科技公司。

当年不到一年时刻里，沉科技也率先交出第一份成绩单，完成了在智能赞成驾驶、智能座舱和智能出行界限的多点布局。

按照好意思国银行发布的答复，2040 年寰球自动 / 智能驾驶汽车市集范畴有望增至 1.2 万亿好意思元，同期字据 IHS 权衡，2030 年寰球汽车智能座舱市集范畴将达到 681 亿好意思元，沉科技例必会占据一隅之地。

以智能出活动例，沉科技已制定策划，方针在改日 18 个月完成 Robotaxi 全链路产业布局。基于寰球化视线，先在 10 座城市落地范畴化的 Robotaxi 运营做事，在单一城市部署稀奇 1000 辆 Robotaxi，跨越买卖化门槛，赢取行业入场券。

除此以外，印奇还敷陈了"沉策划"（AFARI Plan），以" One Brain，One OS，One Agent "为中枢愿景：构建一个由大模子驱动的 AI 大脑（One Brain），打造不错整合跨设备数据的操作系统（One OS），最终通过超等智能助手（One Agent），杀青无缝的跨结尾、跨场景做事。

如印奇所言，汽车是 AI 最好的场景，很可能莫得之一。正因如斯，汽车智能化的战场无比刻薄，新动力车行业出清的惨烈进程远超燃油车期间，但这并不代表自后者莫得契机。

互联网的黄金十年刚巧传递了一个迥然不同的故事，当后发者积聚饱和多的想考，市集和时候会为他们创造更故意的条目。东说念主们不再敬爱望京会不会成为硅谷，因为科技行业跌宕升沉的故事鼎新东说念主心魄。

沉科技濒临的也并非迎风翻盘，而是要趁势而为，以智驾为起跑线，完成这场远未到终局的耐力赛。

参考贵府

[ 1 ] 智能汽车软件白皮书——单车价值翻倍，软件集成做事或成主流，罗兰贝格

[ 2 ] 端到端与 AI 共振，智驾平权开启新期间体育游戏app平台，国元证券