特斯拉FSD入华后表现割裂，国内智驾企业何去何从？

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VLA本地化打破了僵局。

2月底，特斯拉FSD进入中国，所有国内智能驾驶公司都紧紧抓住了背部。

3月，特斯拉FSD“翻倒”，“丝滑”同时出现。尽管大个子的笑容回到了他们的脸上，但他们心中的焦虑却未知。

回顾特斯拉进入中国后的表现，“智慧和智慧与“智慧和优秀的学生的演讲”和“智慧和优秀的学生的演讲”之间存在着一种分离感。一方面，在卢吉亚齐，上海，上海，上海，FSD在驾驶的驾驶中突然驾驶着驾驶汽车，因为这是一条驾驶的驾驶；一方面，它被视为“施工”的警告信号。

FSD在常规驾驶中平稳

这个场景的原因也很简单。特斯拉的基础AI技术已经积累了强大的积累，可以支持日常使用期间智能驾驶的柔滑感觉。但是，由于端到端模型（与传统的模块化智能驾驶模型进行比较，尽管端到端模型不会在感知，决策，控制和其他过程中导致信息损失，但它本质上是根据说明实现相应的操作，并且无法理解特殊道路条件（例如Tidal Lanes）的驾驶规则）。这导致FSD不了解中国复杂的人车游戏场景，并且无法理解特殊道路的驾驶规则，这也发展为特斯拉的“聪明的驾驶混乱行为奖”。

这也是大个子集体焦虑的症结。由于特斯拉弥补了国内缺点，因此它具有强大的基本逻辑功能，它将不可避免地为国内汽车制造商创造“黑云”。

目前，VLA出现了。

一个好消息和坏消息

好消息是，VLA型号可以解决端到端的“缺点”，集成了三个动作以观察，思考和做，并使用摄像头 +激光雷达收集道路条件，这相当于在车辆上安装24K大眼睛；大型语言模型通过解决交通标志，行人意图等来分析随后的道路条件。毫不夸张地说，即使是“ 也需要运行红灯”也可以得到它，而潮汐车道和公交车道也可以应付。根据您所看到和想法的内容，VLA可以为车辆提供最佳路线并控制车辆，还可以密切解释决策逻辑，例如“放缓是因为一个孩子突然在我面前冲出来” ...

简而言之，VLA结合了视野，语言和动作，使车辆成为“类似人类的思维链”，端到端的“看图片和说话”已演变为“阅读理解”。

由于VLA可以解决端到端的技术缺陷，为什么国内汽车公司仍然对特斯拉进入中国的FSD感到焦虑？实际上，很容易理解特斯拉的FSD的基本能力和学习能力很强。仅依靠在互联网上找到中国路径进行训练的视频片段，系统就可以显示有经验的驾驶员的一侧。一旦特斯拉填补了中国的数据并克服了“未能适应环境”在中国遇到的“环境”，它可能会成为中国市场上最好的智能驱动因素之一。在几天前的100人会议上，Yuan Rong 首席执行官Zhou Guang和Bosch中国总裁Wu 也直言不讳地表示，FSD V13领先于端到端智能驾驶技术的国内先进智能驾驶系统。

那么，国内VLA可以克服的基本技术的差异是否存在？ FSD V13和VLA都被视为行业智能驾驶模型阶段的产品。在周期的观点中，VLA的能力使其成为“广义系统”，也就是说，它在垂直字段中具有广泛的方案适应性。

“ VLA可以弥补端到端模型的缺点。这是一个驾驶通才，他可以理解语义信息并了解特殊车道的驾驶规则。只有成为驾驶通才，您才能成为驾驶领域的专家，也就是说，可以实现完全的自主驾驶。”周光将VLA建筑视为向L5的转折点。他认为，VLA的本质是建立一个在时空统一的认知框架，这为实现L5级自主驾驶提供了基本支持。

简而言之，周光认为，促进的VLA是对L5的绝佳解决方案，基于保留核心AI功能，这不仅符合技术追求，而且还达到了商业化。

好消息足够令人兴奋，但是坏消息有点不安 - 也就是说，VLA模型尚未完全启动。但是不用担心，您已经在做。

四个路线的“反击”路径

国内市场中有四个参与者清楚地布局了VLA，即“疯狂”理想的数据，“合资企业”大球员Chery，“购买，购买，购买，购买，购买，购买，购买，购买，购买，购买，购买，以及激进的球员Yuan Rong 。

理想情况下，“”结合了高端技术，例如3D高斯编码和MOE ，以及在复杂道路条件下的准确性确实领先于同行。但是，关键问题是他们必须同时维护两个端到端和VLM。尽管数据（置信度）足够了，但动态数据湖覆盖密度是行业中的第一个。他大胆地认为，“数据自由”将在2025年实现，研发成本将急剧上升，并立即覆盖新的汽车制造力量的成本。

合资巨头Chery的窍门是它有很多朋友。它带来了华为和创建猎鹰情报驱动程序。它计划在 900上实施VLA模型，但其世界模型（WM）预测能力尚未符合标准，并且实施时间也设定为2027年。

盖利（Geely），“专业买家”将“千里”的智能驾驶系统作为矛头，并推出了“全区AI +世界一体化”的组合，以试图将单个技术与生态学粉碎。

根部的与前三个基本不同。它不仅是投资VLA研究和开发的少数智能驾驶解决方案供应商之一，而且还将前者留在了大规模生产阶段。不出所料，您可以在年中看到配备了 VLA的车型。

有人刚刚开始研究，已经在大规模生产？实际上，如果您仔细观察的发展路线，您会发现他一直处于最前沿。 2020年，提出了“ No ”智能驾驶，但无图像的风才在2024年开始吹来。当汽车制造商谈论端到端时，的端到端已经被大量生产。当他们在2025年夺取端到端的市场份额时，的下一代VLA已经在大规模生产中。

周光曾经坦率地说，他是国内智能驾驶技术的“启蒙老师”。现在，没有必要感到惊讶。

在任何行业中，共识是，如果您落后，您将被殴打。智能驾驶行业无非是。汽车公司都希望成为“最大”的领导者。目前，选择“成熟而稳定”的第三方的优势得到了反映。

实现大众生产的企业首先建立了技术护城河：VLA技术支持的长期推理和全球决策能力，城市NOA的实际频率将得到显着改善，从而积累了更大范围和更高质量的现实生活中的企业企业数据；根据法律（量表法），数据量表的改进将恢复算法性能的迭代，并进一步改善用户体验。