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　　小鹏汽车宣布要向用户推送了基于端到端大模型的XNGP智能驾驶系统ღ★，实现了从高速到城市道路的全场景覆盖ღ★；

　　小米汽车也展示了其端到端智能驾驶测试实况ღ★，并宣布即将于12月推出“车位到车位”全场景智驾先锋版ღ★；

　　长城汽车则是基于端到端智驾大模型SEEღ★，在广州车展期间宣布长城汽车全场景NOA的全国开放……

　　随着多家公司纷纷发布关于端到端智能驾驶的新闻ღ★，我们可以看出野外求生ღ★，端到端智能驾驶开始成为智能驾驶赛道公认的解决思路ღ★，并被各大汽车公司高度重视ღ★，且投入重金研发ღ★。

　　原因就在于独步天下txt新浪ღ★，人们意识到人工智能迫切需要一个实际应用的途径ღ★。而汽车配备了众多传感器ღ★，拥有庞大的用户群体和丰富的运行数据ღ★。

　　经过多年的演进ღ★，汽车已被越来越多的人认为是人工智能落地的最佳平台ღ★，同时也是大型模型介入现实世界的理想媒介ღ★。

　　一般来说ღ★，人工智能的下一步发展将聚焦于具身智能ღ★，即机器人领域ღ★，而实际上beat365官方最新版ღ★，汽车本身就是一种具身智能的体现beat365官方最新版ღ★。

　　现在业内大家都公认的智能驾驶第一梯队ღ★，除了华为ღ★、特斯拉ღ★，FSD在美国惊艳的表现也让人看到了其中潜力ღ★。但让人意外的是ღ★，理想汽车现在也已经跻身到智能驾驶的第一梯队ღ★。

　　广州车展期间ღ★，理想展示了全新一代智能驾驶技术架构——端到端+VLM双系统ღ★，并宣布OTA 6.5版本车机系统将于11月底正式推送ღ★，新增“车位到车位”智能驾驶ღ★、全国高速收费站ETC通行功能ღ★、后向自动紧急制动等功能ღ★。

　　关键ღ★，理想发布最新端到端+VLM智驾技术的效果惊艳ღ★，成为行业首个全量推送车位到车位的智能驾驶ღ★，这引发整个智能驾驶行业的全面关注ღ★。

　　通过端到端的智能驾驶系统ღ★，车辆能够在复杂的交通环境中实现自主驾驶独步天下txt新浪ღ★，从起点的车位出发ღ★，一直到终点的车位ღ★，全程无需人工干预ღ★。

　　而VLM技术的加入ღ★，使得理想汽车的智驾系统更加智能和高效ღ★。通过视觉和语言模型的结合独步天下txt新浪ღ★，车辆能够更好地理解和处理复杂的交通场景ღ★，从而做出更加准确和及时的驾驶决策ღ★。

　　很多人认为理想这个智驾能力很像人ღ★，而且一发布就能实现车位到车位的智能驾驶ღ★，让人感到不可思议ღ★。

　　实际上ღ★，这个现象背后深层次原因ღ★，在于理想采用了一套端到端+VLM的智驾思路折叠车ღ★，ღ★，而这套思路ღ★，可能是智能驾驶现在最合适的解决办法ღ★，也让理想快速实现了在技术和应用效果方面的超越ღ★。

　　有意思的是ღ★，理想这一次在智能驾驶领域后来居上ღ★，其实恰恰是第一性创新原理的实际应用ღ★。而认真分析理想的这个案例ღ★，可能对所有企业在创新领域的投入与发展有非常大的借鉴意义ღ★。

　　想要分析理想是如何实现在智能驾驶领域后来居上的ღ★，就要理解智能驾驶真正的第一性或者发展的第一因是什么ღ★，从而探寻事物的最初根源ღ★，洞察事物的本质属性ღ★。

　　第一性原理的思维方式要求我们从最基本的事实出发ღ★，摒弃所有先入为主的假设和偏见ღ★，通过逻辑推理和实证分析ღ★，逐步构建起对某一问题的全面理解ღ★。

　　找到第一因ღ★，看到第一性ღ★，意味着我们需要深入剖析事物的本质ღ★，追溯其最初的起因和动力ღ★，而不是仅仅停留在表面的现象和结果上ღ★。

　　尽管华为ADS3.0的推出标志着智能驾驶技术逐渐从概念走向实际应用ღ★，并开始在市场中普及ღ★，但许多用户在车辆启动后才能激活智能驾驶功能ღ★。

　　在实际驾驶过程中ღ★，尤其是在复杂的交通场景下beat365官方网站ღ★，ღ★，如路口变道ღ★、高速公路收费站的选择等ღ★，智能驾驶系统仍需要频繁的人工干预ღ★。

　　这种情况不仅影响了驾驶体验ღ★，还限制了智能驾驶模型的进一步训练和优化ღ★。因此ღ★，原本被广泛宣传的无图NOA（导航驾驶辅助）场景ღ★，实际上已经逐渐沦为一个“伪命题”ღ★。

　　为了实现真正的自动驾驶ღ★，让汽车完全交由智能驾驶系统来控制ღ★，这个系统必须具备与人类相似甚至超越人类的能力ღ★，能够应对各种未曾遇到的复杂场景ღ★。

　　即使在某个特定的场景下ღ★，系统之前从未经历过ღ★，它也必须能够准确识别出不应该撞击的对象ღ★，并能够灵活地绕过各种障碍物ღ★。

　　因此ღ★，端到端自动驾驶系统的终极目标是成为一个像人类一样的智能实体ღ★，能够对路况以及所有可能发生的状况做出及时且准确的反应ღ★。

　　它不仅需要具备高度的感知能力ღ★，还应具备强大的决策和执行能力ღ★，甚至在某些情况下能够超越人类的判断能力ღ★，以应对各种突发状况独步天下txt新浪ღ★。只有这样ღ★，我们才能真正实现完全自动驾驶ღ★，让驾驶变得更加安全ღ★、高效和便捷ღ★。

　　在深入分析整个智能驾驶过程后ღ★，理想公司发现ღ★，智能驾驶系统需要满足两个基本条件ღ★：首先是确保安全ღ★，这是用户能够放心信任智能驾驶能力的前提条件ღ★；其次是提供便利性和减少人为干预ღ★。

　　基于这两个条件ღ★，理想公司进一步认识到ღ★，智能驾驶能力发展的首要任务是如何为智能驾驶系统配备一个能够确保安全并能够迅速根据用户意图做出决策的大脑ღ★，并利用这个大脑来指挥和协调智能驾驶系统中的各个子系统ღ★，以实现最佳的驾驶体验和效率ღ★。

　　在理想汽车的工程师们看来ღ★，要想让智能驾驶技术达到类似于人类思维的水平ღ★，从而做出决策并操控车辆ღ★，就必须让机器学习模型尽可能地模拟人类的思维过程ღ★。正是在这种追求下ღ★，他们偶然发现了双系统理论ღ★。

　　这一理论认为人类的思维可以分为两个不同的系统ღ★：一个是快速反应的系统ღ★，另一个则是缓慢思考的系统ღ★。

　　这种理论为人类的认知机制提供了一个非常清晰的解释ღ★。快速系统能够迅速做出反应ღ★，处理紧急情况ღ★，而慢速系统则负责处理更为复杂的思考和逻辑判断ღ★。这两个系统共同协作ღ★，构成了人类认知和思维的整体机制ღ★。

　　理想汽车的工程师们意识到ღ★，他们之前通过系统化的培训和训练ღ★，所逐渐实现的端到端驾驶能力ღ★，如果能够与大规模模型的分析和决策能力相结合ღ★，就能形成一种更为强大的智能驾驶解决方案ღ★。

　　这种结合不仅能够提升车辆的自主驾驶能力ღ★，还能在面对复杂路况时做出更为精准和合理的决策ღ★。因此ღ★，他们致力于将这两种技术融合ღ★，以期找到解决智能驾驶问题的最佳途径ღ★。

　　通过这种方式ღ★，人工智能系统能够自主地理解和学习真实世界的各种情况ღ★，从而逐渐成为智能驾驶动作的执行者ღ★。这种用端到端模型进行类似人类思考的方式ღ★，可以称之为“快系统”ღ★。

　　取而代之的ღ★，是一种一体化的思维和执行模式ღ★。这种模式通过端到端的模拟ღ★，尽可能地模拟人类驾驶的过程ღ★，同时增加了对安全性的判定和制约机制ღ★。

　　其次ღ★，理想汽车在业内率先提出了一个创新的解决方案ღ★，即在端到端模型的基础上增加一个视觉语言模型（VLM）的匹配ღ★。这个VLM模型被用作整个智能驾驶系统的核心思维中枢ღ★，类似于人类大脑中的“慢系统”ღ★。

　　在智能驾驶过程中ღ★，任何需要做出决策的场景ღ★，端到端系统都会向VLM提出相关问题ღ★，然后根据VLM提供的答案来执行相应的操作ღ★。

　　例如ღ★，在高速路口是否选择走ETC通道ღ★，或者在前方发现事故车辆时是否需要进行变道操作ღ★，这些决策都会通过VLM模型来进行ღ★。理想汽车的核心目标是让这个VLM模型的思维尽可能地贴近用户的需求ღ★，使得驾驶体验变得越来越顺畅和自然ღ★。

　　这种创新实际上是理想的首创ღ★，它模拟了人类的思维过程ღ★，通过技术迭代beat365官方最新版ღ★，将VLM模型的参数提升至22亿ღ★，并部署在端侧设备上ღ★。这一举措大大增强了核心大模型的能力ღ★，赋予了整个智能驾驶系统更加强大和灵活的思维逻辑ღ★。

　　最后ღ★，理想还为了对端到端+VLM进行测试和训练ღ★，构建一个世界模型ღ★，这个模型能够尽可能真实地模拟现实世界的各种情况best365官网app下载ღ★，ღ★。

　　通过这种方式ღ★，端到端的智能驾驶模型以及结合视觉语言模型（VLM）的智驾系统ღ★，可以在一个虚拟环境中接受各种复杂场景的训练ღ★。

　　这样的模拟环境能够极大地加速整个系统的成熟过程ღ★，提高学习和迭代的频率ღ★。通过不断在虚拟世界中进行训练和优化ღ★，智能驾驶技术能够实现持续的进步ღ★，确保每天都有新的提升和发展ღ★。

　　实际上ღ★，找到第一性原理带给理想很多变化ღ★。这三件事ღ★，其实就是实现了端到端+类人大脑思考+虚拟世界考试的三个智能驾驶节点ღ★。

　　因为它非常好的模拟了人类认知和思考机制ღ★，真正的让系统拥有了像人类思考和理解世界的能力ღ★，这就是双系统的优势ღ★。

　　理想能找到智能驾驶第一性ღ★，进而实现在这个领域的后来居上ღ★，与他们重视创新ღ★，坚持不懈的研发投入有很大关系ღ★。

　　理想汽车董事长兼CEO李想独步天下txt新浪ღ★，在接受媒体采访时表示ღ★，“未来三到五年ღ★，我认为最大的变量来自人工智能ღ★，包含基于真正的人工智能的智能驾驶和基于人工智能的智能助手ღ★，它将给消费者带来和今天完全不同的体验ღ★，这也是真正质变的开始ღ★。”

　　因为他们对于AI所能带来的变革有深刻的认知ღ★，并结合自身对于整个行业的理解ღ★，找到了智能驾驶的第一性ღ★。也才开始坚持不懈地进行大规模的投入和研发ღ★，进而带动理想汽车智能驾驶能力的快速攀升ღ★。

　　三季报显示ღ★，2024年前三季度ღ★，理想汽车的研发费用累计86.6亿元ღ★，同比增长22.1%ღ★，近一年ღ★，理想汽车累计研发投入超120亿元ღ★。在这样的情况下beat365官方最新版ღ★，理想智能驾驶能力提升非常快ღ★。

　　找到智能驾驶真正的第一性后ღ★，理想为了推动自身技术落地ღ★，还从数据ღ★、算力ღ★、算法上做了自己的设计和优化ღ★、投入ღ★。

　　一方面beat365中国在线体育ღ★，ღ★，自7月份以来ღ★，全栈自研的“端到端+VLM（视觉语言模型）”的新一代智驾方案以每周2至3个版本的速度快速迭代ღ★，从7月底开启千人测试ღ★，到11月14日ღ★，模型训练数据规模从100万clips（有效视频片段）提升至500万clipsღ★，平均接管里程（MPI）翻了约3.5倍ღ★。

　　截至目前ღ★，理想汽车智能驾驶训练里程已经达到26.7亿公里ღ★。理想汽车用户NOA总里程达到14.4亿公里ღ★，累计使用智能泊车功能超过6417万次ღ★。理想汽车主动安全累计为用户避免潜在事故360万次ღ★，其中包括超600次烈性潜在事故ღ★。

　　另一方面ღ★，理想部署的算力现在6.83EFLOPS的算力ღ★，到今年年底预计10EFLOPSღ★，这已经不是10亿人民币ღ★，而是20亿人民币的花销ღ★，一年就要消耗20亿人民币ღ★。未来进入到L4阶段ღ★，每年数据的增长和算力的增长ღ★，都是呈指数级的增长ღ★。

　　另外ღ★，涉及算法ღ★，即理想地运用人工智能技术实现自动驾驶ღ★。传统自动驾驶的研发流程包括需求分析ღ★、产品设计ღ★、功能开发ღ★、功能验证和产品迭代ღ★，所有这些环节都融入了设计元素ღ★。

　　设计决定了车辆能够应对哪些特定场景ღ★，而未被设计覆盖的场景可能无法实现ღ★。然而ღ★，采用人工智能的方法ღ★，从端到端的模型视角来看ღ★，理想无需过度设计场景ღ★。

　　只需指示系统模仿“老司机”的驾驶体验ღ★，并输入理想车主中“老司机”的驾驶数据ღ★。这些数据的筛选极为严格ღ★，从80万车主中仅3%的数据被认为是真正的“老司机”数据ღ★。将这些精选数据提供给模型ღ★，模型将根据这些数据进行训练ღ★，其输出结果将与输入数据相匹配ღ★。

　　这正是人工智能的精髓所在ღ★：你提供什么样的数据ღ★，它就产生什么样的结果ღ★，而不是仅仅设计场景就能保证场景的实现智能车ღ★，ღ★。

　　这其实正好体现了ღ★，理想对于智能驾驶第一性原理的追求ღ★，对第一因的追求ღ★，从中去发展ღ★，去创造ღ★，去逐步渗透ღ★。

　　而有了这样的决策ღ★，理想在智能驾驶领域崛起就是一个大概率的事件ღ★。这种技术的投入带来客户的认知改变ღ★，进而推动理想汽车的销量和利润率双双上升ღ★，使得理想汽车获得了稳定发展的基础山地车ღ★。ღ★。

　　创新创造的第一性原理ღ★，看起来非常简单ღ★，但对于任何一个想突破关键领域技术障碍的企业来说都是ღ★，可以选择的必然突破口ღ★。

　　其实ღ★，第一性原理就是演绎法的体现ღ★，它提供了一种从最基本的前提出发ღ★，逐步推导出复杂现象的方法ღ★。

　　这种方法强调从物质和世界的最本源出发思考问题ღ★，不依赖经验或其它假设ღ★，直接从最基本的原则出发进行推理ღ★。

　　埃隆·马斯克将第一性原理应用于特斯拉和SpaceX等企业的创办和管理中beat365官方最新版ღ★，强调回归事物的本质ღ★，从最基本的物理和经济学规律出发进行创新和决策ღ★。同样理想在智能驾驶领域后发先至ღ★，依然是第一性原理的成功例子公路车ღ★，ღ★。