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北京10月21日电(记者 吴涛)自动驾驶的赛道，因为人工智能的快速发展，特别是大模型技术的赋能，而进入一个前所未有的加速周期。业界普遍认为，通往高级别自动驾驶(L4)的征途已按下“加速键”。
在近日举行的2025世界智能网联汽车大会人工智能分论坛上，工业和信息化部科技司副司长杜广达指出，智能网联汽车蓬勃发展，在大模型等新一代人工智能赋能下，正在掀起新浪潮，催生新业态，人工智能与汽车融合将深刻变革汽车行业，重点是驾驶自动化、座舱智能化、全流程智能化三个方面。
赛力斯汽车总裁何利扬表示，AI已深度融入汽车研发、生产与服务全链路。赛力斯一些合作车型中，辅助驾驶功能行驶里程占比已超过三分之一，大模型上车的座舱用户日均使用时长超过1.9小时，汽车正从一个交通工具，演变为一个高频互动的智能移动空间。
不过目前达到高级别自动驾驶仍然面临一些挑战，吉林大学汽车工程学院院长朱冰表示，首先类人的自动驾驶就存在争议，因为驾驶人行为生成机制不明晰，在监测驾驶人外在的行驶特征基础背后，隐含着非常丰富的内在驱动诱因，现在很难说清楚，每个人开车时都有自己的思维方式，大家在同样场景下很难做出完全一致的决策。
另一方面，朱冰认为，混合交通情况下，设计自动驾驶系统也是一个非常大的挑战，如何保证自动驾驶系统风险评估结果，如何快速地验证自动驾驶系统性能，系统控制效果如何满足不同驾乘人员的特殊需求，这些都面临着巨大的挑战。
滴滴公司联合创始人、滴滴自动驾驶公司CEO张博也表示，虽然过去几年人工智能的技术进展非常快，但目前自动驾驶技术还做不到任意A点到B点和任意恶劣天气条件都能超过人类的安全水平，我们认为自动驾驶领域很长时间是人类司机和机器人的混合模式。
不过张博认为，大模型技术对于自动驾驶有巨大的推动力，核心安全指标在过去两年，每年进步一个数量级以上，目前仍然没有看到减速。未来全世界会以一种渐进式的方式推出L4 RoboTaxi的出行服务。
目前来看，在特定场景下，AI的赋能自动驾驶效果更为显著。美团副总裁、无人车业务部总经理夏华夏展示了无人配送的“加速度”。“我们通过端到端智能决策引擎，让无人车能在早晚高峰、暴雨天气中自如穿行，甚至驶上城市快速路。”
场景的极端复杂性，在全球化落地时尤为凸显。泰国电动汽车协会会长苏洛·桑斯尼特(Suroj Sangsnit)强调，“在中国研发的系统需要在泰国进行因地制宜的制造，L4系统必须具备强大的泛化能力和本地化适配能力，这需要时间。”
AI的赋能确实在为L4自动驾驶按下“加速键”，它在技术性能、成本控制、生态协同上提供了前所未有的强大动力。然而，这并非一条毫无障碍的直线冲刺，而是一场在安全、法规与复杂现实场景多重约束下的耐力竞速。(完)
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综上所述，欧美国产日本综合 据介绍，全省夏收工作6月7日基本结束，夏粮丰收已成定局。夏播工作从5月28日大面积展开，截至6月13日，已播种面积7915.2万亩，夏播工作大头落地。初步统计，目前全省因旱不能播种面积323万亩，若未来持续无有效降水，夏播进度将会进一步放慢。
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【编辑者:李名柏】
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