自主驾驶绝不是在平坦的地面上建造高大的建筑物，而是逐步爬到山顶。

我相信我们对此和首席执行官Cao 有深切的感情。

4月24日，在其成立的第九年，它首次成为独立参展商。 Cao 还首次在“全球品牌共同选择”的主题共享会议上谈论了飞轮模型和十年愿景。

从“中国解决方案”到全球化野心

尽管这是其“首次​​”外观，但它不是汽车行业的新手。相反，自2023年以来，它似乎经常为主要汽车制造商而奋斗。

在今年的上海车展上，我们借此机会去了多个城市，并宣布与Saic-Gm-，Faw ， ，，，Saic Audi，Saic ，，etf进行进一步的战略合作。

在共享会议上，Cao 介绍了“无地图”技术，高精度地图的区域限制已被打破，整个国家确实能够开放。随着全球化战略的发展，该解决方案已在欧洲，澳大利亚和新西兰，中东，日本和其他市场成功实施，并领导着该行业，以实现“每个人都可以在全球范围内开放”。

Cao 在摊位上采访记者时感到非常兴奋，“合作生态系统正在不断扩展。除了国内OEM（例如SAIC，GAC，FAW，BYD，BYD，，，，，，大城，奥迪，奥迪和梅赛德斯·奔驰）在欧洲市场上，包括诸如，，和和和的三个最高竞争与他们一起，市场已证明它已成为全球品牌的共同选择！”

从成功交付的批量生产模型的数量来看，它在2024年迅速跃升至26个模型。目前，合作批量生产的模型的累积数量已超过130。将来，成功交付的质量生产模型的增长速度将变得越来越快。

从增长的历史上看，我们很惊讶地发现，前100,000辆车花了两年的时间，第二辆100,000辆汽车仅需半年即可携带，并且预计到今年5月，第三辆100,000辆车可能已经完成。这种跨越增长节奏背后的是其“数据叠加 - 场景”闭环能力给予的信心。

随着朋友圈子的越来越多，合作伙伴涵盖了全球主流汽车公司。这家来自 的智能驾驶公司正在使用“中国解决方案”重建全球智能驾驶行业结构。

数据飞轮和“两足”策略的双重演变

它可以成为全球品牌的共同选择的原因是其第一个飞轮模型。日历算法迭代的历史以及行业中的重要技术首次发布：该行业的第一个完整程序数据驱动的飞轮，该行业的首个基于深度学习的大规模制作的计划和决策能力，该行业首次大规模生产的一阶段的终端飞行器模型，这些模型模仿了学习的一阶段，并为用户提供了一项smo smo smo smo的经验。

Cao 在分享会议上透露，基于强化学习的一阶段端到端R6飞轮模型将于今年下半年推出。这种飞轮模型可以在模拟环境中探索新的驾驶行为，从自己的成功和失败中学习，并自行迅速发展，从而使驾驶有机会超越人们，甚至在安全和安心方面都显着超越人们。

面对智能驾驶技术路线的当前“分歧”，Cao 做出了完美的解释。

公司的任务“ AI，生活”从来都不是口号。这是“十年来挽救数百万生命”的愿景，“到100％的解放”和“十年的物流和旅行效率”的愿景是对智慧之路的深刻理解，这不仅是仰望星星，而且是脚踏实地。

“我们认为，实现量表的因素必须是大量数据，至少是1000亿公里的数据。这是什么概念？这意味着1000万辆汽车只能运行一年，” Cao 回忆起他对行业的最初见识和计划。 “因此，我们坚持在'两条腿上行走，一条腿通过大规模生产L2辅助智能驾驶提供连续的数据流，另一支腿在自主驾驶上牢固地行走。”

数据是自动驾驶的“新石油”，飞轮模型通过大规模生产工具之间的协作建立了世界上最大的动态数据库。根据Cao 的描述，可以将通过L2的大规模生产技术获得的数据“喂”到L4无人驾驶中； L4的技术优化可以回到L2。在双向喂养下，“两条腿”彼此协调以形成有效的开口。无论是辅助驾驶还是自动驾驶，它都会变得更加可靠和更安全。

如今，智能辅助驾驶可以为用户提供具有丰富功能和极端性能的安全经验。以“距离场景”为例，面对人类驾驶员无法预见的极端场景，例如避免在水坑中对立的大型车辆，不断盘旋的幼犬，岩石，岩石和其他易受伤害的交通参与者，避免在夜间掉落树木，智能的辅助驾驶可能会驾驶极端场景。

就自动驾驶的技术布局而言，今年将推出该行业的第一个预装的大规模生产解决方案，从而通过重复大规模生产传感器和计算单元来降低自行车成本；同时，依靠“无图像技术”，该解决方案还可以在各个国家的不同城市道路环境中快速适应。在本次共享会议上，还正式宣布，该车辆上的第一批无人驾驶汽车预计将在2025年底之前进行试用操作，用户将是第一个体验有能力的自主驾驶旅行服务的人。

长期建立长期的愿景

在“智能驾驶平等权利”的趋势下，整个国家才能聪明地驾驶似乎只是时间问题，并且安全的重要性已提高到前所未有的水平。这也是“十年愿景”的关键。

在摊位上，有三个“十年”：十年，挽救了数百万的生命；十年，解放100％时间；十年，物流和旅行的效率两倍。

Cao 指出，这是一家非常重视效率和安全性的公司。他认为，整个智能驾驶行业将迎来非常快速的发展，就像他不止一次的那样：智能驾驶的总体表现，包括安全性和可靠性，每2年，每4年和每6年增加1000次，每2年增加10次。相应地，产品和商业规模的数量也将带动指数增长。

“根据这一趋势，到2026年底，L3有条件的自动驾驶将进入大规模生产，到2027年和2028年，L4自动驾驶预计将实现批量生产。” Cao 预测。

对于高级智能驾驶，人们认为需要提出安全问题：进入L4阶段时，当少数车队运行时，他们需要达到与人类驾驶以赢得信任相同的安全水平。但是，当车队量表扩大到10,000辆甚至100万辆汽车时，安全门槛将提高到人类驾驶的数千倍和十倍标准，以便用户可以继续充满信心地使用它，并确信安全性将得到提高到可以大规模开发的标准。

中国智能驾驶行业的兴起反映了从赶上技术到生态学主导的定性变化。它的数据飞轮和“两足”策略不仅避免了纯L4公司的商业化困境，而且还避免了传统层1的技术上限。更重要的是，通过开放合作和标准输出，中国市场的创新速度正在转变为全球竞争力。当Cao 在车展上展示了“世界上每个人”的演示屏幕时，这不仅是一个里程碑，而且是中国汽车行业从“制造股息”到“智能股息”的缩影。在接下来的十年中，这种数据驱动的智能驾驶革命可能会重塑全球汽车行业的功率图。