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从诸多大佬的表态来看，端到端+大模子可能即是自动驾驶期间道路的结尾。
不外，正如各家的端到端千姿百态同样，大模子也莫得法式谜底。
01
兵无常势，水无常形。
在果然宇宙中，期间亦然高度可重构的，跟着期间的推移、新期间的出现，畴昔在连续校正，连续进化。
自2022年年底OpenAI发布大语言模子ChatGPT以后，生成式AI大模子缓缓演化出了两大分支：语言模子和宇宙模子。
语言模子络续在数字宇宙深耕，从单一的文本模态走向包含图片、视频在内的多模态，使其具备了文生图、看图言语、图生图、文生视频的智力，相比典型的代表有本年2月份发布的Sora和4月份发布的GPT4-o。
宇宙模子则从数字宇宙走向物理宇宙，从一维体式的数字智能走向三维体式的空间智能。
凭据诞生于北京、大成于好意思国的AI教母李飞飞的表述，空间智能指的是AI在三维空间和期间中以三维格局感知、推理和步履，并与试验宇宙进行交互。
两者的区别在于，大语言模子的基础是通过文本序列对宇宙进行一维示意。
具备图像相识和视频相识智力的多模态语言模子不外是将其它模态的数据进行Token化，然后硬塞进文本这个一维的序列示意中。
站群论坛空间智能则是把三维当成了抒发的中枢。
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换个角度念念考一下它们的区别：语言实质上来说是一种隧谈生成的信号，宇宙上本来莫得语言，说的东谈主多了，也就成了语言。
不外，既然是隧谈生成，虽然不错信口瞎掰，从而无视这个宇宙的物理规定。
关联词，宇宙模子旨在相识并掌合手物理规定，辞退物理规定跟物理宇宙产生交互，物理规定弗成欺，自盘古开天辟地以来，3D宇宙偏激物理规定就一直存在在那边。
从这种分辨来看，在自动驾驶大模子的赛谈上，小鹏汽车的全域大语言模子和梦想汽车的视觉语言模子都是在文本之上重迭了图片和视频模态的语言模子，而蔚来汽车和特斯拉的宇宙模子则属于空间智能这一阵营。
02
树欲静而风束缚。
智能电动汽车行业的玩家们除了要在家具、期间、渠谈层面张开竞争，营销层面的拉高踩低、明吹暗讽亦然一直感触良深。
在7月31日的智能驾驶系统发布会上，何小鹏暗怼梦想汽车数据为王的不雅点。
何小鹏示意：淌若有厂商说他们数据多，是以智力强，千万不要肯定他。
因为在新的端到端范式之下，很无数据需要再行标注。
即便有了自动标注用具的匡助，数据标注亦然一项相当相当贫瘠的责任，2022年夏天，马斯克在收受车友访谈时示意，特斯拉约莫有1500名东谈主类标注师！
不外，这并不料味着姿势分歧，起来重睡，端到端来了，之前积蓄的好多精标BEV+OCC数据通通作废。
而是说，在章程+算法为主的分模块时间，车企的主要元气心灵放在了增强感知智力上。
到了端到端时间，需要在BEV和占用空间除外作念进一步的标注，比如与筹划决策密切关系的自车和其它交通参与者的位姿、速率、加快度，这一类数据标注需要再行补皆，以构建臆想与筹划数据集。
端到端+大模子之后，大模子引入了新的数据标注需求。
在基于语言模子的自动驾驶大模子中，其输入是现时驾驶场景的图片，其输出是万般交通参与者、谈路拓扑、交通讯号标识的语义信息，这种模子不具备自总结特质，进行有监督学习，其纯熟需要海量的数据标注责任。
在基于宇宙模子的自动驾驶大模子中，其输入是现时录像头数据，输出是下一个期间步长后的录像头数据，这类自总结模子和GPT大语言模子依靠畴昔的Token臆想下一个Token相当访佛，其纯熟流程是无需数据标注的无监督学习。
无监督学习和有监督学习的中枢区别即是不需要进行数据标注。
也即是说，宇宙模子不错从此告别就业密集型的东谈主工智能，打法比海量更海量的数据运行新范式。
03
别传东北老铁在干仗前会先吼一句你瞅啥？湖南东谈主则是东谈主狠话未几，先干了再说。
语言模子就像东北老大，先是一声吼，然后再决定动手不动手，只给出对现时驾驶场景的相识，输入给决策神经采集作念参考，我方并不径直输出最终的决策成果-车辆的行驶轨迹。
宇宙模子就像湖南老表，荒谬嘁哩喀喳，径直动手给出车辆的行驶轨迹。
从梦想汽车展示的VLM的智力不错看出，它给出的都是车谈聘请、是否延缓这些中间层面的冷落，并不径直给出车辆最终的行驶轨迹。
蔚来汽车的宇宙模子则是推演万千平行宇宙，从中聘请最优解，在0.1秒之内生成216种可能的行驶轨迹，聘请出最优的行驶轨迹，行驶轨迹不错径直给到下贱的施行模块，阻挡车辆的驾驶步履。
径直给出行驶轨迹是宇宙模子的第1个上风，第2个上风则在于它不错通过海量的无监督学习纯熟出对驾驶场景的深度相识智力，终清亮从感知到理解的智力跃升。
BEV+OCC的感知智力对安全、悠然、高效的皆备自动驾驶是不够的。
一个很显然的例子即是，BEV和OCC不浮现现时的光照条目若何，天气情况若何样，而光照和天气恰正是不错影响自动驾驶车辆行驶的要津成分。
宇宙模子显然具备比BEV+OCC愈加细力度的场景相识智力。
因为它的实质是诞生对当下空间的深度相识智力，然后基于物理规定和现时宇宙，对畴昔时刻的宇宙作念瞎想推演，为了准确推演下一时刻的宇宙，宇宙模子必须诞生对现时宇宙的深度相识智力。
这种智力是通过对海量数据的无监督纯熟学习得来的，拿一个15-30秒的视频片断Clips，分辨好期间刻度，将下一时刻的传感器数据手脚宇宙模子的真值进行纯熟，通过一次又一次的刷题，宇宙模子就具备了场景的深度相识智力。
从宇宙模子的智力来看，它会破费比语言模子愈增多的算力，也许这才是收受4颗Orin的蔚来聘请宇宙模子、收受两颗Orin的梦想和小鹏聘请语言模子的委果原因。
跟着算力的升级，梦想和小鹏从语言模子过渡到宇宙模子将会是一个约略率事件。