芝能科技出品
在車展前的商湯絕影媒體溝通會上，商湯科技聯合創始人、首席科學家、商湯絕影CEO王曉剛深入探討了輔助駕駛與智能座艙的未來發展方向。
● 輔助駕駛正邁向生成式智能輔助駕駛階段，世界模型與強化學習的結合將突破人類駕駛行為的局限，提升安全性和確定性。
● 智能座艙通過引入深度思考能力和多模態交互，致力于打造“家庭新成員”體驗，打破體驗同質化。
我們將從自動駕駛和智能座艙兩個維度，結合王曉剛的觀點，分析技術趨勢、行業挑戰及商湯絕影的戰略布局，展望智能汽車產業的未來。
輔助駕駛：
從端到端到生成式
智能駕駛的躍遷
輔助駕駛技術經歷了從基于物理模型的規則階段到端到端數據驅動階段的轉變。
端到端模型通過輸入圖像和視頻直接預測車輛行駛軌跡，模仿人類駕駛行為。這一模式高度依賴數據量和質量，尤其在復雜場景中，優質數據稀缺。
例如，90%的駕駛者在困難場景中可能選擇停車，僅1%-10%的高水平數據具有學習價值，端到端模型存在不確定性：特定問題場景難以復現，模型更新后可能導致已解決場景的性能回退，統計性結果與自動駕駛對安全性和確定性的高要求相悖。?
輔助駕駛的下一階段是“生成式智能駕駛”，核心在于世界模型與強化學習的協同。
世界模型通過3D重建和物理建模，精準模擬現實世界的物理定律、交通規則和運動規律，構建類似圍棋棋盤的“虛擬環境”，強化學習通過反復模擬問題場景，優化端到端模型，解決特定場景問題并實現泛化，突破了人類駕駛行為的上限，還降低了數據采集的成本和風險。?
商湯絕影的“開悟”世界模型已取得顯著成果，連續兩年在Waymo挑戰賽中奪冠。
2023年11月發布的1.0版本覆蓋多種場景，2025年升級至2.0，進一步結合強化學習，形成云端與端側協同的新范式，通過云端訓練大模型并蒸餾至車端，適應不同算力水平的芯片架構，云端研發的比重將持續增加，算力中心等基礎設施將成為競爭關鍵。
生成式智能輔助駕駛依賴云端訓練，但車端算力需求依然重要，算力與模型應對復雜場景的能力呈正比。然而，類似DeepSeek的MOE（混合專家模型）架構通過優化參數激活，顯著降低算力需求。
這種技術路線對車端部署大模型具有普適意義。商湯絕影通過MOE架構和工程化優化，在有限算力下實現高性能模型部署，為量產落地提供了可行路徑。?
針對地平線創始人余凱“99%人類數據不值得學習”的觀點，王曉剛表示認同其部分邏輯。
在端到端范式下，人類駕駛數據多為簡單場景，信息量低，而復雜場景數據質量參差不齊。通過世界模型和仿真，商湯絕影能夠重復問題場景并生成多樣化數據，提升模型的確定性和安全性。
量產過程中，商湯結合自有采集數據與世界模型生成數據，迭代優化模型質量，確保時空一致性和場景多樣性。
輔助駕駛安全性的提升離不開艙駕融合和駕駛員監控系統（DMS），DMS不僅需監測駕駛員狀態（如疲勞、分心），還需通過3D視線追蹤（Gaze）精準判斷其關注目標。
在無保護左轉場景中，DMS可確認駕駛員是否關注潛在風險車輛，從而決定采取激進或保守的駕駛策略。商湯通過與廣汽、奇瑞、東風一汽等車企合作，量產J6M智駕方案和端到端智駕方案，進一步驗證技術可靠性。
智能座艙：
從工具到家庭成員的體驗升級
DeepSeek通過強化學習和思維鏈生成超越人類知識的數據，打破了語言模型的Scaling Law瓶頸，其表達生動幽默，深受行業關注。
直接將DeepSeek接入座艙并不適合，座艙交互場景要求簡潔高效，冗長的推理過程和中間結果不適用于車內環境。
商湯絕影基于DeepSeek的核心技術，優化SenseAuto-chat模型，結合多模態推理，打造“一句話頂一萬句”的交互體驗，賦予座艙“有趣的靈魂”。智能座艙的同質化問題日益凸顯，傳統語言助手在交互能力上缺乏本質提升。
● 商湯絕影提出“家庭新成員”理念，將座艙從問答工具、功能助手升級為情感共情的伙伴。具體體現在以下技術突破：
商湯絕影發布行業首個車載AI OS基礎設施“絕影千機”，核心為AI內核，包含多模態模型、記憶功能、MOE架構和全時運行能力，商湯聚焦AI相關技術，與車企OS結合形成完整AI操作系統，并引入第三方智能體構建生態。
MOE架構適配低算力芯片，支持從0.幾B到幾十B的模型部署，確保高效體驗。
在國內市場高度內卷的背景下，商湯絕影積極配合車企出海，滿足2026年ENCAP對DMS和OMS的強制要求。
2024年，商湯已協助車企實現ENCAP最高分，未來將深化與合資和全球品牌合作，抓住海外市場對高階智駕和智能座艙的需求增長。
