无人驾驶发展提速，张亚勤：大模型面临数据紧缺困境
行业峰会最新观点：无人驾驶发展现状深度分析
在同期举行的行业高峰论坛上，清华大学智能产业研究院掌舵人、中国工程院外籍院士张亚勤与知名财经作家吴晓波围绕自动驾驶技术展开了精彩对话。张亚勤院士明确表示，目前制约无人驾驶技术突破的最大瓶颈在于数据积累量远远不够。
端到端模型带来的技术革命
张院士在交流中重点阐述了端到端大模型的技术价值。这种新型架构将原本复杂的系统简化为主流模型，使得程序代码得到极大精简。正是这一重大技术突破，推动了最近两三年自动驾驶领域的爆发式发展。
To B市场技术渐趋成熟
他特别指出，面向企业市场的智能驾驶解决方案在技术上已接近完善。但让人担忧的是，相关数据积累规模距离理想状态仍然相距甚远，这成为制约技术落地的关键因素。
数据多样性难题待解
在深入分析中，张院士强调说，虽然硬件性能在持续提升，算法也在不断优化，但由于现实场景数据采集的局限性，系统在面对特殊情况时仍显得力不从心。尤其在恶劣天气、复杂道路等极端场景下，现有数据量难以支撑系统做出理想判断。
数据安全性与可靠性挑战
张亚勤特别提醒道，自动驾驶系统的安全性能与运行可靠性，在很大程度上取决于数据规模与质量。这需要整个行业共同努力，建立起更完善的数据收集和共享体系。
技术演进的三次跨越
这场高质量的行业对话清晰地展现了智能驾驶技术的发展脉络：第一阶段依靠硬件堆砌，第二阶段转向算法优化，如今已进入以数据驱动为核心的全新发展阶段。随着端到端模型架构成为主流，数据获取能力正在超越单一技术创新，成为决定行业竞争态势的核心要素。
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