2020年，我在一个辅助驾驶团队，我们组规模不大，最高优的任务是高速自动上下匝道。

就是这么一个任务，几乎整个团队都扑在上面。

算力不够，传感器精度不够，识别效果不好。
当时规划是按高速部分道路开通，为了保证安全性，测试车队和仿真团队一个个匝道进行测试。

遇到问题上传，回来优化，再进行测试，

不过，也有实在是没有时间进行优化的的道路，短时间也没有好的解决办法。

那么就根据地图定位埋点，到这个位置的时候，语音助手提示需要手动操作。

那时候大家的职位名称都是人工智能算法工程师，但是确实不得不承认，人工智能含量并不高。

靠着一行一行的补丁，我们在一个不错的时间节点交付了尚且过得去的产品。

现在回想起来，AI 的变革是什么时候开始的？

什么时候大家开始对这些规则嗤之以鼻了，也许是某天深夜的时候，有个算法工程师拿出了一个业内领先的检测结果报告，也许是足够高精度的视觉检测算法和静态元素建图，也许是更强的全局决策规划能力，打通了城区和高速的整体技术栈。

但是不论是哪一种，都是开发团队将更多的能力自由交给了神经网络，交给了人工智能。

也不论被如何诟病黑盒，我们还是用半信半疑的态度用数据驱动算法取代了一个个模块。从有疑虑的规划网络化，到一段式端到端，再到理想汽车的VLM，小鹏汽车的世界基座模型，蔚来的世界模型，和后续若隐若现的VLA算法。

虽然是否能带来更好的结果依然未知，但是不确定性和未知有着迷人的价值。

我们终将相信AI的力量，也终将相信AI 正在改变每一个车企，也在改变世界。
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