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智能驾驶快“卷”不动了，虽然吆喝声还在，但是不少选手已经或明或暗调整了方向、减少了投入。去年11月，ChatGPT横空出世，智能驾驶界看到了一种新的可能。

“一个场景一个算法”的传统模式遇到了长尾问题的挑战——那些在真实环境里发生概率虽小但数量极其庞大的“怪事”（边缘案例），比如散落在道路中间的轮胎碎片、因道路维修临时摆放的锥桶。在现实生活中，这些意想不到的边缘案例数不胜数，几乎不可能穷尽。即使穷尽了，成本也是设计者无法承受的。云骥智行执行副总裁曹光植说：“解决边缘案例的成本呈指数级增长，但产出却是线性增长的。”很多人都知道，完成智能驾驶最后10%要比前90%更难，但是没想到要难一万倍。

“以ChatGPT所代表的通用人工智能解决了上一代人工智能在效率和精度上的问题，堪称一种新的研究范式。尤其是在算法系统打造上，通用人工智能有了新方案。很多长尾问题得以解决。”商汤路车协同商务副总裁陈治华说。

是不是有可能打造一个具有通用能力的智能驾驶大模型？不同于过去智能驾驶那样依赖一个一个独立的算法解决长尾问题，这种大模型把所有算法融合成一个系统，集感知、预测、决策功能于一身。

这种仍处于构想中的大模型还应该像ChatGPT那样具有推理能力，以及像人一样思考的能力。中科创达高级副总裁常衡生说：“过去我们预测汽车会逐步变成四个轮子的机器人，今天大模型的出现使得这个趋势在加速。”

业内人士认为，构造与ChatGPT同等水平的自动驾驶大模型还有很长的路要走。即使大企业投资研发，没有5到10年很难见到成果。大模型的概念很大，市面上的驾驶大模型可能只是做简单的数据融合。目前大模型究竟能给行业带来什么影响尚不明晰，一些有能力、有资金的企业只是处于率先探索阶段，商业化还为时过早。

陈治华说：“通用人工智能需要理想和情怀。如果没有战略耐性和对长周期的理解，很难把这项技术坚持到底。”

（文章来源：解放日报）