戳我-> 领取 自动驾驶近30个 方向 学习 路线 >>直播和内容获取转到 → 自动驾驶之心知识星球 点击按钮预约直播 点击下方 卡片 ，关注" 自动驾驶之心 "公众号 L2到L4，逐步成为可落地的工程现实。 25年12月，何小鹏在硅谷对比试驾了特斯拉FSD V14.2和Robotaxi，并做出判断： 高阶辅助驾驶已经进入"准L4"的安心阶段。 L2和L4的技术 路线走向收敛，同一套模型可以在L2和L4上复用。而在国内，25年整个自动驾驶行业融资超过300亿，且集中在L4领域。L4的变化引起了整 个行业新的关注， 所以自动驾驶之心也在思考L4是否步入到下一个关键节点。 本周六自动驾驶之心将为大家带来一场重量级的L4智驾圆桌 ，汇聚L4头部企业的多元观点。 深入探讨自动驾驶L4的冰与火 ：技术理想和商 业现实的正面"博弈"。会谈及L4技术路线的变迁、未来的市场格局和发展方向的探讨。敬请期待这场深度与前瞻性兼具的思想盛宴。 主讲嘉宾 何贝，斯年智驾创始人、董事长 。清华大学博士，原百度无人车科学家。无人驾驶全栈工程师，发表相关论文30余篇、专利100余件。 苗乾坤，新石器无人车CTO 。毕业于中国科学技术大学，获 ...

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Core Viewpoint - The article discusses Li Xiang's belief in achieving Level 4 (L4) autonomous driving by 2027, based on three main points: the clear direction of enhancing AI capabilities, the perspective of pessimistic optimists like Li Xiang and Elon Musk, and the importance of presenting a vision to the capital market [2]. Group 1: AI Development and Autonomous Driving - The main trajectory of AI development since 2012 is "compression is intelligence," which emphasizes the ability to encode and predict vast amounts of seemingly chaotic data with shorter model descriptions [3]. - The three main lines to achieve this trajectory are foundation models, scaling laws, and emergent abilities [3]. - The concept of "compression is intelligence" indicates that a model's ability to predict future content reflects its understanding of the underlying structure, patterns, and causal relationships in the data [3]. - Current large language models (LLMs) have strong capabilities in understanding complex semantics, which can assist in solving the high cognitive demands of autonomous driving [4][5]. Group 2: Technical Aspects of Autonomous Driving - The scaling laws suggest that model performance improves with increased computational resources, data volume, and model parameters, although this is an empirical observation without mathematical proof [4]. - For the company, computational resources can be acquired through funding, while data volume relies on simulation data for reinforcement learning, necessitating the development of proprietary autonomous driving chips to meet latency requirements [5]. - The direction for enhancing vehicle capabilities is clear, akin to the significant advancements seen from GPT-1 to GPT-3.5 [6]. Group 3: Future Considerations and Innovations - While achieving L4 by 2027 may not be guaranteed, the specific architecture may evolve, and the company aims to enhance the vehicle's understanding of the physical world rather than merely addressing engineering problems [7]. - The company is capable of quickly assimilating core ideas from rapid developments in the AI sector, as evidenced by its adaptation of concepts from other models [7]. - The article highlights the importance of selective learning in reinforcement learning, where only verified solutions are used as learning signals, ensuring the quality of the training data [8][9]. Group 4: Research and Development Initiatives - The company collaborates with local scientific committees to fund research initiatives, aiming to engage with academic professionals to acquire the latest research findings [11].