看完@电动知士 的最新视频，想起了我温州站视频的这两小节，NZP遇到盲区防御性减速的场景。
我长期使用观察，发现共同点是这两个地方盲区本身离自车车道非常近，也就是AD识别的道路边界和自车靠的非常近，可行驶区域面积有限。而大雨老师视频里极氪表现不佳的场景，NZP完全不知道前方是主辅路切换/横穿的道路结构，所以就没法做到合适的减速了。
正如我这里片段里说的，如果模型没有场景识别和理解能力，是做不到防御性驾驶的。而在一些和道路拓扑结构强相关的场景，如汇入汇出，有盲区的十字路口，如果你没有地图数据，是没法靠纯感知去做合理的减速的。
e2e只能在一些场景下本能减速，做不到面面俱到，还是得靠后处理或者规控或者其他LLM的方法去覆盖多场景的能力，而LLM目前看来帧率是不够在这些地方做到防御性驾驶的，延迟太高，这也是我试驾理想的感受，有能力，但是时机、减速位置不够合理，和人类差距很大。
个人拙见，如有不同欢迎探讨。
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