在智慧駕駛產業,2025年被視為“VLA 上車元年”,這標誌著一種全新的技術範式正在嶄露頭角。 VLA,即視覺語言動作模型(Vision-Language-Action Model),最初由DeepMind 於2023年提出,旨在提升機器人對環境的理解和反應。近年來,這項技術在自動駕駛領域受到了極大的關注。
與傳統的視覺語言模型(VLM)相比,VLA 的優點在於其不僅可以解析圖像和文字訊息,還能透過「類人」 思維進行決策。
這使得智慧駕駛系統能夠更準確地推理複雜的路況,例如在施工現場或交通指揮中做出適當反應。根據元戎啟行的研究,VLA 可以預測未來幾十秒的路況變化,而VLM 則只能推理出短短7秒的情況。這種更強的推理能力讓VLA 在處理即時路況時更具優勢,推動了智慧駕駛技術的快速發展。
目前,業界的主要玩家,如理想汽車和元戎啟行,紛紛開始在其車型中應用這項技術,標誌著智慧駕駛正進入一個全新的競速階段。尤其是元戎啟行,與多家頭部車企達成了合作協議,計劃在2025年推出搭載VLA 模型的智慧汽車。這項舉措不僅增強了其市場競爭力,也為其未來的發展奠定了堅實的基礎。
在競爭日益激烈的市場中,企業是否能夠打造出「爆款」 車型,成為評估其成功與否的重要指標。爆款車型的熱銷不僅能為企業提供寶貴的數據支持,還能加速智慧駕駛技術的迭代升級。 2024年,理想汽車和小米汽車憑藉其暢銷車型,迅速累積了市場份額和用戶信任,成為業界的標竿。
智慧駕駛市場正在經歷一場技術革命,VLA 的出現為產業帶來了新的可能性。隨著更多車型的推出和技術的不斷成熟,未來的智慧駕駛將更加智慧化,帶給用戶更優質的駕駛體驗。
AI課程適合對人工智能技術感興趣的人,包括但不限於學生、工程師、數據科學家、開發者以及AI技術的專業人士。
課程內容從基礎到高級不等,初學者可以選擇基礎課程,逐步深入到更複雜的算法和應用。
學習AI需要一定的數學基礎(如線性代數、概率論、微積分等),以及編程知識(Python是最常用的編程語言)。
將學習自然語言處理、計算機視覺、數據分析等領域的核心概念和技術,掌握使用AI工具和框架進行實際開發。
您可以從事數據科學家、機器學習工程師、AI研究員、或者在各行各業應用AI技術進行創新。