“這需要高瓴車輛這邊擁有多方面配合，一邊為各種傳感器信息如：攝像頭、毫米波雷達、激光雷達、導航信息等，以及地圖信息的輸入，另外一邊則直接輸出車輛的控制信號如：剎車、油門、轉向等。”
“基于端到端模型的智駕功能有以下的優勢。”
“一個是不存在信息丟失、誤差等問題。二個是操作更類人、更流暢絲滑，這也是部分車企一直宣傳智駕絲滑的原因。三個是泛化能力強，比較容易將能力擴展到更多場景和地區，比如全國都能開。四個是對代碼開發要求降低，主要工作是訓練模型。”
“而缺點的話，一個是不確定性，或者叫不準確性，大模型是基于模型結構和統計概率做出預測或者決策，這要求訓練數據覆蓋所有場景，沒有訓練到的場景大模型會做出什么動作是未知的，這和大語言模型出現的胡言亂語一樣，聊天出現胡言亂語無所謂，但是智駕出現胡亂操作確實很危險的。”
“二個是不可知性，大模型為什么會有這樣的能力，現在并沒有確實的解釋或者論證，很多業內的專家提出了“涌現”這個概念，意思是模型大到一定程度就會“涌現”出一些能力，感覺很流氓有無法反駁。完全黑盒，這樣出現問題也不知道是什么原因只能訓練模型。”
“因此，我們的ads智能架構：采用感知（god網絡）、預決策規劃（pdp網絡）兩個大模型，將感知和預決策規劃分開，第一個模型實現感知，第二個模型實現預知、決策、控制等功能，從實踐的角度這樣方便調試時方便分別對兩部分進行測試和調試，又能兼顧大模型的一些優勢，是在大模型的優缺點之間取平衡，雖然沒有實現完全的端到端，在l4甚至在l5上擁有更為完全的功能，但是實現99%情況下的l3，問題是不大的。”
高瓴車輛的眾人連忙點頭。
這么高科技的玩意兒，他們還是第一次見。
吳恩達連續講了差不多半個小時這個所謂的大模型，這個端到端的架構。
他們基本都是在云里霧里的，如聽天書一般！
怪不得高懷鈞花了那么大的價錢請了這樣一幫子博士過來。
這群人，還是真有點貨的！
但是隨之，這群人也是陷入了深深的震撼之中。
‘allinai’，這句話在他們看來僅僅是停留在口號里而已。
但是現在，卻是活生生的成為了現實！
真正意義上的無人駕駛汽車，要被研發出來了！
雖然，現在只是l3。
但是，這意味著，整個路程已經完成了90%！
這絕對是人類里程碑上非常有重大意義的一件事情。
無人駕駛的出現，意味著什么？
有關數據顯示，2016年華國共發生道路事故175萬起，其中死亡人數達50萬人，另外受傷人數達6萬人。
如果所有車輛都實現無人駕駛，是不是就意味著安全了？
而且這個安全不能說是絕對安全，但近似絕對安全。
當然這個技術對于人類社會的顛覆，也是前所未有的。
不再需要人類卡車司機，社會整體物流成本進一步降低，且運速更快。
不再需要出租車司機，代駕、外賣、閃送行業會被沖擊甚至消失。
接送孩子上學也可以交給車子了。
當然，一個小小的不足是，掃（河蟹）黃抓現行將很費勁了，移動中作案怎么抓？
(本章完)</p>