特斯拉接近完全自动驾驶目标，让作者产生时空错位感

寒冬来袭

2023年的世界人工智能大会，四周显得有些冷清。投资方开始注重实际，一旦发现自动驾驶技术短期内难以实现商业化，便开始寻找其他商机。转眼间，两年时光已过，通过三届展会的观察，自动驾驶领域显得尤为冷清。曾经备受关注的“小马智行”在展会上几乎不见踪影，往日的热闹已不复存在，这一切都反映出行业的困境。

企业动态

四月，小马智行在上海国际车展上展示了“TS-BOX感知盒子”。这个解决方案集中控制，适用于商用车和乘用车，智能驾驶水平达到L2+。官方表示，尽管市场前景和目标用户尚不清晰，但实体产品的成功推出标志着重要进展。另外，图森未来在人工智能展会上设有展位，但相比往届，展位面积有所减少。

技术局限

两家公司虽宣称拥有L4或L5级别的自动驾驶技术，但这项技术的应用范围相对较小。要在公共道路上实现高级自动驾驶，必须应对多种车辆使用环境，挑战十分巨大。在工程实施过程中，自动驾驶技术遭遇了众多复杂难题，实际场景中出现的特殊情况众多，要解决这些问题，需投入大量人力，目前尚未取得明显成果。

大模型新希望

近期 https://www.shxhpack.com.cn，大型模型颇受欢迎，为自动驾驶注入了新的活力。神经网络节点数从几千增至上万，甚至达到百万乃至千万级别，形成了深度神经网络。今年年初，GPT引发了广泛关注。尽管它存在一些问题，但作为问答系统，其表现尚可。三个月前，毫末智行推出了一款名为“雪湖·海若”的AI大型模型（DriveGPT）。此举显示出大型模型对智能驾驶技术的突破性作用。

政策支持

6月21日，国务院政策例行吹风会上，工信部明确表示，将全力促进L3级及以上自动驾驶技术的商业化。这一立场为行业注入了活力，同时也指明了企业的商业化路径。此举有望激发企业加大研发投入，从而加速自动驾驶技术的商业化步伐。

自动驾驶领域正遭遇挑战，但大模型技术为它指明了新的路径，同时相关扶持政策也在持续助力。展望未来，自动驾驶需攻克技术难关，探索恰当的盈利模式。企业需增加研发资金投入，利用大模型技术应对边缘问题。随着技术的不断进步和政策的不断完善，高级自动驾驶有望在不久的将来，在公共道路上得到广泛使用。

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