在AI发展史上,2022年是一个转折点。回想起特斯拉多年来坚持纯视觉方案时,马斯克曾被不少人质疑和嘲讽。彼时,某些车企正热衷于在车顶堆砌造价高昂的激光雷达,仿佛传感器的数量就代表了技术的先进性。然而时间是最好的证明:当ChatGPT横空出世时,AI领域的认知方式发生了变革。那些投入巨资押注传统技术路线的企业正面对这么一个尴尬的现实:再多的激光雷达,也无法弥补认知方式上的差距。
传统的AI系统,更像是一个规则执行器,只会基于人工设定的规则来判断下一步进行什么操作。比如在自动驾驶领域,我们需要明确告诉AI:如果前方10米内有行人,就需要减速。
比如我在6月某次试驾某国产领先的电车开启智驾时,导航提示前方路口需要右转,但右前方10米处恰好有个铁丝网挡路。系统开始陷入了一个循环:导航指令促使它向右变道打方向,发现障碍物后又想回到原车道左打方向,如此反复摇摆了几十次。最后系统似乎也无法处理这个矛盾,我尝试用油门结束这场左右互搏的时候,系统似乎触发了未经充分测试的边缘场景,导致环境感知能力完全失效,压着车道线直接向障碍物撞去了,此时我不得不手动接管。
而大模型时代的AI,更像是一个真正的司机。它能够像人类一样,理解前方路段有小学,可能会有儿童突然跑出来,需要减速慢行、多多观察。这种认知方式的转变,本质上是从基于规则的推理向基于理解的决策的跨越。在自动驾驶领域,这意味着AI可以:
截至2024年,全球自动驾驶市场呈现出一个有趣的悖论:技术快速进步,但大规模商业化却始终未能实现。L2级自动驾驶汽车一辆接一辆发布,甚至有厂商敢吹L2.99999……,但线级别的车型却寥寥无几。
2.999……无限循环数学意义上等于3。当然,想要了解极限的定义已经超出了义务教育水平了。
需要注意,目前主流的自动驾驶解决方案,往往需要搭载价格昂贵的硬件设备。例如国内已经运营的萝卜快跑,一套高规格的激光雷达方案,成本可能超过20万元,这严重制约了技术的普及。
在自动驾驶领域,一直存在着激烈的技术路线之争。传统路线以国外的Waymo和国内的**为代表,主张通过多传感器融合来确保安全;激进路线以特斯拉为代表,坚持纯视觉方案。这场争论的核心在于:如何在确保安全的前提下,找到一条可行的商业化道路。
但大模型的出现,正在改变这场争论的基础。就像智能手机经历了从堆硬件到重软件的演进一样(主要是因为硬件实在堆不动了),自动驾驶也在经历类似的转变。通过深度学习和大模型技术,纯视觉方案正在突破过去的性能瓶颈。曾经有一个论点,国外特斯拉为了省钱只用摄像头,国内某大厂另辟蹊径把激光雷达做到跟摄像头差不多的价格。目前看来,这条路线应该是失败了。
最新的视觉AI模型在某些场景下的识别准确率已经超过了激光雷达。更重要的是,它们表现出了接近人类的场景理解能力:不仅能看到是什么,还能理解为什么和预测会怎样。这种技术进步带来的影响是深远的。它不仅关系到自动驾驶的技术路线选择,更可能重塑整个产业的发展路径。后面,我们将深入分析这场技术变革的具体表现和未来影响。
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