1. 智能驾驶改名，企业强调安全 受前期事件影响，今天的发布会上主要公司的产品发布中都弱化了 对"智能驾驶"的宣传。例如比亚迪对"天神之眼"的宣传改为驾驶辅助。理想等企业在发布中也强调自己 产品能够提高紧急情况下用户的安全性。 2. 各种肤色的外国记者/博主增多，出海是企业主线 本次另一个感受是主要车企在SUV/MPV等热门车型 上发布的新品增多。国内市场产品同质化趋势加剧。但我们注意到来自欧美，日本，中东，东南亚等地 的记者和博主增多，反映中国智能电动车在海外市场还是极具竞争力。 3. 世界模型成为新技术趋势 在小鹏，理想，华为，地平线等各个车企和平台供应商的展示中都在强 调"世界模型"。企业在智能驾驶上的竞争从过去拼车端算力，到拼云端构建的世界模型（一个能够理解 物理世界规则的虚拟世界）的能力。 主机厂电芯采购：兼顾性能和成本 比亚迪出海：发力东南亚 往期推荐 加入社群 CATL ：储能市场增长高于动力 添加半仙微信，备注"进群"，邀请你加入锂电行业社群，获得行业最新动态、行业干货报 告和精准人脉。 本公众号基于分享的目的转载，转载文章的版权归原作者或原公众号所有，如有涉及侵权请及时告知，我们将予以核实并 ...

.强化学习+世界模型，绝影构建VLAR技术架构，突破端到端瓶颈 .R-UniAD创新链路：挖掘复杂场景、4D仿真复现、强化学习、泛化验证 .近实时在线交互的4D世界模型"绝影开悟2.0"，生成式智驾R-UniAD的核心基石 .绝影辅助驾驶目前已合作4家车企，上车7款车型，基于地平线征程6、英伟达DIRVE AGX Thor平台打造的方案将在今年上车东风、奇瑞等车企伙伴 随着辅助驾驶普及的不断深入，公众越来越关注驾驶系统的安全性，期待辅助驾驶带来更安全也更流畅的智慧出行体验。只是许多辅助驾驶方案在遇到新场 景时难以妥善处理，事故时有发生，暴露出当前技术方案的诸多瓶颈。 想要提高安全性，端到端模型需要海量高质量数据训练，然而，即使是百万量产车回流的数据量，极端场景有效信息提取率不足1%。 不仅如此，因为端到端的范式是模仿学习，遇到没有见过的新场景，它的驾驶决策存在很大的不确定性，安全边界模糊，给驾驶安全带来风险，更难以超越 人类的驾驶能力。 因此，商汤绝影发布了生成式智驾R-UniAD技术方案，将强化学习引入到智能驾驶，让端到端智驾与世界交互的不断深入，通过生成的方式真实还原并深度 理解驾驶环境，从而主动预测并处 ...

" 欧米伽未来研究所 " 关注科技未来发展趋势，研究人类向欧米伽点演化过程中面临的重大机遇与挑战。将不定期推荐和发布世界范围重要科技研究进展和未 来趋势研究。（ 点击这里查看欧米伽理论 ） 我们生活在一个由空间构成的世界中。从每天在家居、办公环境或城市街道中的移动，到规划一次跨越山海的旅行，乃至科学家们研究气候变迁的地理模 式、城市扩张的复杂格局，这一切都深刻地依赖于我们对空间的感知、理解和运用能力。这种核心能力，我们称之为"空间智能"。 长久以来，人类凭借自身的感官系统和发达的大脑，不断地探索、适应并改造着周遭的空间环境，演化出了独特的空间认知机制。而今，随着人工智能 （AI）技术的日新月异，特别是大语言模型（LLMs）的横空出世，机器也开始显露出令人瞩目的空间智能潜力。这场由大模型引领的技术浪潮，正以前 所未有的深度和广度，渗透到从微观尺度的机器人导航，到中观尺度的城市规划管理，再到宏观尺度的地球科学研究等诸多领域。 这部报告由清华大学和芬兰赫尔辛基大学共同发布，将带领读者一同深入探究，大模型是如何被赋予"空间感"的？它们在跨越不同尺度的空间智能任务中 扮演着怎样日益重要的角色？以及在迈向更高级空间智能的 ...

每经记者 朱成祥 每经编辑 魏官红 4月2日，智元机器人宣布与国际顶尖具身智能公司Physical Intelligence（Pi）达成合作伙伴关系，双方 将围绕动态环境下的长周期复杂任务，在具身智能领域展开深度技术合作。此外，近期正式加入智元的 罗剑岚，将全面领导智元具身智能研究中心，同时推进双方的深度合作。4月2日，罗剑岚接受了《每日 经济新闻》记者的采访。 罗剑岚认为："强化学习是我们比较看重的一个技术，此外我们也看到DeepSeek R1所展现出的比较强的 推理能力。但光有模仿学习是不够的，后来我们还会有世界模型。根据我们云端的Model（模型），去 预测下一步环境会发生什么。不过这些都是工具，真正本质上需要解决的，是怎样在开放数据链构建 （具有）鲁棒的策略，然后感知、预测、行为生成这一整套机制的泛化能力，才是最核心、最关键 的。" 值得一提的是，汽车智能驾驶是收集到众多车辆的数据后，才慢慢发展起来的。当下人形机器人尚未大 规模应用于生活场景。如果缺乏足够的数据，人形机器人的"操控"该如何突破？ 罗剑岚表示："我也经常在想，这是一个循环。我们没有机器人部署到真实世界，它就不会产生数据； 机器人的能力没 ...

中国经济网3月31日讯(记者 姜智文)"未来中阶智驾一定不是汽车的灵魂，而是标配，就像今天的安全 带、安全气囊一样。一旦成为标配后，主机厂没必要花费巨大的人力物力财力进行全栈自研，应该交给 供应商去做，座舱才是车企差异化竞争的主战场。"博世智能驾控系统中国区总裁吴永桥，在中国电动 汽车百人会论坛(2025)智能汽车创新技术与产业分论坛上表示。 据吴永桥介绍，今年2月，比亚迪发布了天神之眼标配中阶智驾，算力达到80—150TOPS，拥有高速领 航、城市记忆行车、全自动泊车等功能，并在8万—15万元标配此技术。 "在三年之内，8万—15万元车辆将标配80—150TOPS的中阶智驾，主机厂一定会放弃全栈自研。"吴永 桥预测，三年之后，高阶智驾逐步普及，在15万元以上车型中标配全领域领航，包括高速、城区、全自 动泊车等，以中国汽车"卷"的速度一定会快速实现。 吴永桥指出，中阶智驾的数据闭环和工具链，每年需要投入几个亿甚至数十亿，博世去年在智驾领域投 入接近20亿。中阶智驾成为标配后，以博世、元戎启行、华为和momenta为代表的Tier1供应商可以支持 七八个客户，几十款车型，甚至50—100个车型；主机厂投入100 ...

Core Insights - The importance of inference computing power is increasing, with significant growth expected in related sectors such as optical modules and chips, driven by advancements in hardware and software from companies like NVIDIA [1][4] Group 1: Inference Computing Power Growth - Inference computing power is projected to continue growing, with NVIDIA's CEO stating that the demand for computing power will be 100 times greater than in the past to support advancements like AGI and embodied intelligent robots [1][2] - The number of tokens processed by models has increased to over 100 trillion, with inference models requiring 20 times more tokens and 150 times more computational power than before [2] - NVIDIA's Blackwell architecture shows a performance improvement of 68 times over the previous Hopper architecture, leading to an 87% reduction in costs [2] Group 2: Hardware and Software Developments - NVIDIA introduced the upgraded Blackwell Ultra architecture, emphasizing its potential to generate 50 times more revenue for data centers, with a clear development roadmap extending to 2026 and beyond [3] - The launch of the open AI engine stack, Nvidia Dynamo, aims to simplify inference deployment and scaling, potentially creating a new paradigm for efficiency in hardware and software [3] - The introduction of Nvidia Llama Nemotron is expected to serve as a foundational model for inference, facilitating exploration in related areas and forming an ecosystem [3] Group 3: Investment Recommendations - The current landscape indicates that the demand for computing power is not declining but is instead being stimulated by the growth of inference applications, suggesting substantial investment opportunities in the sector [4] - Recommended investment targets include telecom operators such as China Mobile, China Unicom, and China Telecom, as well as companies in optical modules and chips like Zhongji Xuchuang, Xinyi Guosheng, and others [4]

责编 | 王启隆 出品丨AI 科技大本营（ID：rgznai100） 黄教主的演讲 感觉才没过几天，今年的 GTC 英伟达大会也即将迎来尾声了。 而今年比尔·达利则是对话"AI 教父" 杨立昆 （Yann LeCun），很有前后呼应的感觉。 但 GTC 并不只有黄仁勋和杨立昆，还有许多精彩的演讲与对话，比方说： ………… 接下来的一段时间， CSDN AI 科技大本营 将会在「 GTC 2025 大师谈 」栏目持续更新这些精华内容的全文整理，尽情期待。 比尔·达利 自己就在采访杨立昆之后进行了一场 演讲 ，系统性地讲解了英伟达 2024 一整年的四大项目进展，内容干货很多； OpenAI o1 作者 诺姆·布朗 （Noam Brown）和英伟达的 AI 科学家来了一场 对话 ，他认为现在 AI 圈最需要来一场革命的，就是这些五花八 门的 基准测试 （Benchmark），而且改这个东西还不需要花太多算力资源； 2018 年诺贝尔化学奖得主 弗朗西斯·阿诺德 （Frances Arnold）围绕 AI for Sciense 还有蛋白质工程进行了一场相当硬核的 圆桌对话 ； UC 伯克利教授 彼得·阿比尔 （P ...

范式集团未来将剑指更多业务领域。 本文为IPO早知道原创 作者｜Stone Jin 微信公众号｜ipozaozhidao 据IPO早知道消息，在3月18日举行的范式集团发布会上，范式集团创始人戴文渊发布全新的集团 Logo，并分享了范式集团的 AGI 愿景与实现路径。 戴文渊强调："范式集团未来将用'AI Agent+世界模型'的技术路径去赋能更多的产业，最终将大量 垂直的智能能力汇聚成为 AGI。" 因此， 通往 AGI 的路，就是不断提升 AI Agent 沟通能力，和不断丰富世界模型对各垂直细分领域 的认知，提升 AI 解决垂直领域的能力。 需要强调的一点是，我们所认为的世界模型和很多学者正在做的世界模型不同。当前绝大多数的世界 模型，在我们看来仅仅是3D空间模型，服务于具身智能。而 真正世界模型，远超具身智能的范畴， 包括认知从宏观到微观的世界，也包括认知人的内在需求，甚至包括所有的生命，即物理科学和生命 科学。 此前，我们更专注于企业市场，专注于企业软件中的垂直模型。我们虽然做出了一些成绩，但也意识 到智能的天花板也受限于企业市场。未来，我们要把格局放到整个市场，面向改造所有可能的业务， 当这些能力 ...

Investment Rating - The report maintains a rating of "Buy" for several companies in the automotive sector, including XPeng Motors, Li Auto, BYD, SAIC Motor, Great Wall Motors, and Leap Motor [10]. Core Viewpoints - The report emphasizes that by 2025, advanced intelligent driving (high-level AD) will see improved user experience and reduced prices, transitioning from a trial phase to widespread adoption among consumers [14][20]. - The penetration rates for L2.5 and L2.9 intelligent driving are projected to reach 3.5% and 10.1% respectively by November 2024, with expectations of further growth to 16% for highway NOA and 14% for urban NOA by 2025 [14][24]. - The report highlights the shift towards end-to-end architecture in intelligent driving systems, which allows for higher performance limits and seamless data transmission, enhancing the overall driving experience [30][31]. Summary by Sections Investment Recommendations - The report suggests focusing on companies with strong engineering capabilities and advantages in data, computing power, and funding, such as XPeng Motors, Li Auto, and BYD, as well as third-party suppliers like Desay SV and Kobot [5][10]. Market Trends - The report notes that the intelligent driving market is evolving, with a focus on enhancing user experience through features like "human-like" driving capabilities and the implementation of end-to-end architectures [14][20]. - The price of high-level intelligent driving systems is expected to decrease significantly, with current models priced below 100,000 and 150,000 yuan for highway and urban NOA respectively [24][28]. Technological Developments - The report discusses the advancements in end-to-end architecture, which is gaining traction among automotive manufacturers, allowing for improved data processing and decision-making capabilities [30][31]. - It also mentions the importance of AI-driven models and the need for automotive companies to adapt their organizational structures to support these technological shifts [15][41]. Competitive Landscape - The report outlines the competitive dynamics among leading automotive companies, highlighting their respective advancements in intelligent driving technologies and the rapid iteration of their systems [41][45]. - Companies like Tesla, Li Auto, and XPeng Motors are noted for their significant investments in R&D and their ability to push updates and improvements quickly [42][46].

以下文章来源于晚点Auto ，作者晚点团队 晚点Auto . 从制造到创造，从不可能到可能。《晚点LatePost》旗下汽车品牌。 五年时间重构技术路线，"我们没有放弃在黎明前的那一刻"。 文丨程曼祺 编辑丨宋玮 Waymo，百度，再到 8 年前开始的创业——小马智行联合创始人兼 CTO 楼天城，可能是中国最懂 L4（全 无人级别）自动驾驶的人。 今年，百度萝卜快跑在武汉出圈，Google 旗下 Waymo 在旧金山的日均单量超过当地出租车，Robotaxi （无人出租车）和 L4 都在低谷反弹。 在小马智行于美股 IPO 后，我们与楼天城聊了他思考和实践着的 L4 技术：他几乎没提今年自动驾驶领域 最火的 "端到端"。 在他看来，描述车端模型架构的端到端本就不是关于 L4 的 "对的问题"。 真正的关键，是训练车端模型的虚拟环境，楼天城称之为 "世界模型。 楼天城说，世界模型是车端模型的 factory（工厂），L4 自动驾驶技术的真正差别在 "工厂" 的精度，因为 它会决定它所生产的产品，即车端模型的上限。 这套与流行的 "端到端" 相去甚远的方法背后，是小马智行过去 5 年经历的技术路线切换，楼天城总结 ...