3月29日，中国工程学院的学者张Yaqin，智华大学智能工业研究所（AIR）院长，在2025年中国电动汽车一百人协会论坛上进行了评判，而无需避免今年驾驶。张Yaqin说，如果Waymo在美国成功实施，Wenyuan Zhixing和中国的小马Smartisan将会实现今年未受影响的聊天时刻。但是要达到规模将需要更多的时间。到2030年，有10％的新车将具有L4的能力，然后自动驾驶将激发DeepSeek的时刻。此外，张Yaqin指出，不可接受的驾驶是未来五年内最大的物理（GEM）明智的应用程序，也是第一个通过“新图灵测试”的eneteda智能。张Yaqin认为，不可接受的驾驶需要更安全，更具人为的驾驶nd“旧驾驶员”。在安全性方面，Waymo和Baidu的数据中都有十倍以上。就“旧驾驶员”而言，没有驾驶流之间仍然存在很小的差距。我希望今年或明年，该算法将得到更优化，它将改善。此外，大型模型和生成AI在不开车的情况下对驾驶具有很大的影响。 “过去存在许多主要问题，包括数据不足，长尾巴问题以及价值意义的常见问题。现在已经有了很大的发展。”关于非管理驾驶是主要基于KAT与自行车或汽车合作相同的时间，张Yaqin认为，在没有施加的情况下，自行车的智能应基于自行车的智能，即，车辆可以在没有外部帮助的情况下独立运行。与车辆云的合作是一个重要的补充，可以提供额外的安全性冗余。以下是语音的全文：D早上到所有人！现在是春天，天气很冷，但是该地区的环境特别炎热。 Qingtai董事长只是说，中国上半年的车辆行业发展是电气化，下半场是情报。中国上半场的战斗良好，但上半场还没有结束，下半场开始了。现在，我想谈论下半年特别重要的智力阿斯佩托，这是对非管理驾驶（L4+）的一些看法。没有驾驶是人工智能的特别重要的应用。当时我当时是百度总统时，这个PPT是一个PPT，我做了一些改变。没有人工智能，就不会有驾驶员。 AI是驾驶而无需开车的最关键技术。它面临许多挑战，包括安全，实时等。它结合了各种问题并解决了驾驶驱动程序，尤其是在复杂的城市中。解决了许多问题。当时，我们提出了一些重大问题，以实现不可接受的驾驶，包括市场力量和不可接受的力量。市场的力量，就好像可以完成技术，如果用户有真正的需求，该行业是什么样的生态，以及哪种业务模型。扩展全文 最初，如果技术能够做到这一点，这是非常重要的，是一个梦还是事实，无论是专注于愿景还是多模式上，无论是端到端，是否有必要使用许多其他强化研究，包括使用高精度图和许多其他技术路线，包括使用高准确性图和许多其他技术路线。 另外，如何实现？通过道路上的汽车合作或自行车智能，它逐渐是L2，L3，L4还是直接跳到L4，是开放的资源或封闭的资源，它会赢得一场战斗，是一场新力量吗？是一家新力量，还是一家高科技公司，包括Qingtai主席，谈论非广场的政治，规定，规定，法规，规定，规定，规定，法规，法规，法规，法规，，，，规定，，，规定道德，隐私和保险。 在过去的两年中，尤其是去年，这已经是加速的一年。如果是中国公司或美国公司，那将有很多发展。首先，Google在美国的Waymo在旧金山完全推出。去年我两次去了旧金山。在非管理车辆上骑行的经验非常好，比我们的驾驶员更好，而且安全。它现在是在洛杉矶推出的，最新的报告很快就在华盛顿发起。特斯拉宣布，网络车是2025年在德克萨斯州奥斯汀举行的，并于2027年在美国的弥撒制作。去年，国内公司取得了巨大的发展，包括Horizo​​n，Wenyuan（Zhixing）和小米（Zhixing）成功列出了。值得一提的是，许多城市都已经使用了Na Baidu洗萝急流急流，这也是整个武汉地区进行未驾驶驾驶的重要里程碑。 政策和法规也有许多发展。皮尔智能连接的车辆，车辆集成和云集成的OT项目开始在十几个城市中。同时，北京也有许多新的政策和法规，包括自Yizhuang（Yizhuang）达到新阶段以来的新阶段，而500平方公里的飞行员试点区将很慢。 非管理驾驶有两个基本逻辑。大大增加了安全性。在安全性上升至少10次之后，将来它将达到100倍或更多。现在通常接近10次。其次，Worseningkbay的总成本大大降低了。这张照片是ARK Investment（ARK）“ Wood Miss”（Catherine Wood）撰写的报告。在过去的100年中，旅行成本发生了很大变化。从车厢到汽车的旅行成本下降了约1/2至1/3。但是，在过去的100年中，旅行汽车的成本没有改变。通货膨胀调整后的价格为每公里70美分。到达后未加工的车辆，成本将降低1/2至1/3，旅行和安全成本将大幅提高。 当Waymo将前往东京，百度将前往香港和中东时，我们看到全球布局（中国没有管理），Wen Yuan和Xiao MA也开始在中东制作布局。 五年前，我离开了百度，伊蒂塔格（Itintag）在Tsinghua University的智能行业研究所（AIR）。未完成的驾驶和体现的情报对我们来说是一个重要方面。总共有三个主要方向，约有三分之一的教师和学生参与了这一领域的研究。一开始，我们谈到了是自动驾驶汽车和机器人，并且是宝石。这里有许多主要观点。首先，我们相信多模式的理解，这不仅需要视觉，还需要激光雷达和其他传感器。目前，一些AI灯图导航使用高精确地图。我相信该地图将来需要但这将是轻地图，可能不需要太多的高精度地图。我们相信端到端的自动驾驶。有许多Majortechnology，包括数据平台，仿真和仿真平台，并且随着行业，我们将促进完整的实施和Benchmarkpayagan。 当时，大型模型的架构是两个模型中的第一个，一个是一种理解模型，另一种是决策模型，最终将其纳入了相同的大型模型。 我们的团队有十位教授，主要是北京的100多名博士后学生，医生和软件工程师。到达图瓦大学后，我最快乐的事情是学生们非常好。当我与医生的研究会面时，我通常会向他们学习。他们告诉我们他们在做什么。有好学生这确实是一件幸运的事情。 我们的空气是对智能行业的研究，该行业是一个非常重要的PARt。我们的行业有很多合作，而90％的项目与该行业合作。我们与梅赛德斯 - 奔驰和宝马，联想，哈莫，迪迪和地平线进行了深入的合作，并在非主导驾驶或智能驾驶的各个方面进行了深入的合作。我们还与小米合作。一方面，我们在智能驾驶中使用驾驶，而无需驾驶和迎接模拟平台和大型模型，还会产生快速的开发。 我们的许多合作是与拜图·阿波罗（Baidu Apollo）。四年前，我们首先启动了L4+车辆云集成解决方案，并开始部署到Yizhuang。现在，该解决方案是在许多国内部署。当时，此主题主要使用最智能的道路，将道路分为五个层次，例如汽车。去年，发布了第一个名为Air Apollofm Big Model的开放资源端到端L4系统。它还具有带有智能身体的基本模型。体现智力和无人驾驶和各种机器人可以是主要模型。这可能是70％-80％。当然，在某些情况下，上述情况可能有所不同。 （Air Apollofm Big Model）开始实时部署，目前Wuxi有操作车。 阿波罗（Apollo）是当时由百度（Baidu）推出的商业系统的开源。它已经有十个不同的版本已经将近八年了，来自一百多个国家 /地区的开发人员使用它。我去了每个地方问他们是否使用了阿波罗。每个人或多或少都指架构或ginamit是其代码。可以说，阿波罗也为世界做出了许多贡献。尽管我五年前离开了百度，但我仍然担任联盟主席，希望在国内和世界各地广泛使用它。 就非管理驾驶而言，中国的整个技术和实施是世界领先地位。武汉这里有一个例子。武汉是第一个国内城市，可以在整个RE中运作gion。它已经开放了3,000多个平方广场，人口近1700万。您必须去武汉尝试萝卜奔跑，我认为您会有新的体验。 这里有一个视频。两年前，当萝卜奔跑刚刚部署到武汉时，我去参加了测试。 Yunpeng是Baidu智能驾驶业务集团的副总裁。现在有一个iTo的量度，将近一千辆汽车，这是完全绝望的。整个城市仍将被控广告。这不是玩具，而是商业产品。方向盘确实是一种装饰，它不需要。 Wen Yuan Zhixing和Pony Ma Zhixing表现不错。在各个领域，温元在公交车场上。广州有很多部署。 最后，我将谈论五个关于开车而无需开车的观点。其他人经常问我几个问题，并问我很多年。 首先，我认为没有驾驶员的一个特别重要的领域受到了智慧的欢迎，这是第一个出现的Inte可以通过新的图灵测试的ligence。一个是安全，另一个是人类驾驶，一个是老驾驶员，另一个是一个好驾驶员。目前，就救赎而言，我已经看到了Ang Waymo的数据。在查看了百度数据后，它实际上超过了10次。百度的数据是14：1，未受保护的车辆的安全驾驶比人高14倍。是否有任何证据表明此问题的数学只是操作数据。老兵司机之间仍然存在很小的差距。我希望该算法今年或明年将更加优化，尤其是端到端，能够在人格和智力上得到更大的改善。 其次，在大型模型出现之后，尤其是在生成AI出来之后，这将是完整的辅助驾驶的极大帮助。无论是安全还是智能，我们过去都有许多主要问题，一个是不够的数据，另一个是角落案例，是常见的驾驶问题。这三个问题S尚未完全解决大型模型并进行了良好的发展。 第三，是麝香（OK）纯视觉，还是需要多模式和多传感器？我认为我们需要多模式，不仅激光雷达，而且需要4D雷达和各种模块。机器目前是理解的主要优势。数据源越多，可以做出最好的决定。我们应该利用巨大的优势。当然，过去，LiDars非常昂贵，成本为数千美元或数千美元，但现在花费一到200美元，将来可能会便宜。这也是中国的变化。我将与Li Yifan的Hesai交谈，以下版本将更便宜。此外，这些东西不像宗教那样分裂，也就是说，它们只能在视觉中使用。如果有不同的数据源，请使用它们做出更好的决定。 我相信，端到端，端到端已经在使用，仍然需要一些规则来确保底线。这也是Engi的问题Neering。这不是我应该端到端的教条，也不能使用某些规则。 此外，不仅需要大型云模型，而且车辆侧面的小型型号也需要。但是，这种小型模型是从大型模型中提炼或额定的。从一开始，这不能成为一个小模型。起初，仍然很难作为小型模型工作。 第四，是自行车协调或定向车辆吗？我个人认为，在不开车的情况下制作L4时，自行车主要是聪明的。在没有外部力量的情况下，汽车当然可以驾驶。无论是与车辆还是云的合作，所有方面都是特别出色的补品，可提供更安全的冗余和完整的智能运输。如果汽车完全取决于道路，光线或交通系统，则有许多限制。首先，自行车应该完全挡开。 第五，何时何时会遇到一会儿？如果Waymo在United Sta中很好TES和BAIDU很好地进入了中国和包括Wenyuan和小米在内的Wuhan，今年将与我们联系，但它将需要更长的时间。到2030年，新车中有10％具有L4的能力，然后DeepSeek时刻将到来。 我所说的只是在本周刚刚出版的新书中（“智力的来临”）。谈论有关体现的情报，没有驾驶，科学的人工智能，尤其是生命科学，每个人都可以阅读的书籍。 谢谢你的一切！回到Sohu看看更多