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AI的应用，离不开大模型的落地实施，就当下来讲，各个企业都是发布的自己的大模型
从这些统计来看，这些模型的功能无外乎自动驾驶+智能交互，这也是未来主要的发展方向，下面分别讨论一下：
1.自动驾驶
自动驾驶很重要的发展方向就是“纯视觉”的普及，最重要的是“端到端大模型”技术的提升。
自动驾驶一直有着“纯视觉方案”vs“激光雷达融合方案”两种路线之争。一般认为，激光雷达可以更加直接的感知三维世界，更加可靠。而感知冗余更是自动驾驶的安全根基。所以中国市场都比较推崇激光雷达融合方案。但是激光雷达贵啊，本着第一性的原理，类人的驾驶，特斯拉一直在坚持纯视觉。
其实，本质上来讲，这两套方案是“成本”和“安全”之争!如果采用低成本方案，那么模型技术上，就要有所突破。这点特斯拉做到了！主要是两方面：
一、BEV的OCC占用网络，彻底摆脱高精度地图。之前很多企业说自己实现了L3，但是这些无不是基于高精度地图的。这种L3示范可以，但是商用缺面临“鲜度”问题，也就是高精度地图更新不及时，大家用不了。后来特斯拉通过OCC占用网络技术，推出无高精度地图智驾，现如今中国车市也在想着办法比拼谁最先实现无图全国都能开的城市NOA功能。
二、端到端大模型，彻底解决长尾问题。智驾面临的另外一个问题就是低频次的长尾场景问题。之前的智驾虽然也用大模型，但是都是感知模型，决策模型分别训练的。感知到决策的信息传递，还是需要人工定义的。这种人工定义就无法穷举，无法彻底解决那些逐步发生的长尾问题。特斯拉将所有模型改变为一个one-model大模型，感知端到决策端，中间无人工参与，可以完全覆盖所有场景，彻底解决了长尾问题。
2.智能交互
但是这些除了那个自然语音语义交互上有突破外，其他真的和AI没啥关系，都是硬件的堆叠而已。
其实，在我看到，未来的车内AI智能交互，更在于它是一个管家，一个陪伴者。
一个陪伴着，倾听者，更加智能的AI，是可以做情感的沟通的，作为一个朋友的存在。
当然受限于AI智能化水平不高，这些当前都是无法实现的，但是我认为一定是未来发展的方向。