来源 | 至顶科技 吉利汽车数智中心 AI 产品专家阮航透露了一组数字：过去几年，吉利内部软件开发人员占比从不到 10% 跃 升至 40% 。当一辆智能汽车的代码量突破亿行，当座舱、智驾、底盘等异构系统需要在不同芯片上协同工 作， Brooks 描述的复杂度问题被放大了数百倍。 不过这一次，车企找到了不同的应对方式。自 2025 年上半年开始，短短几个月时间，吉利汽车已有数千人 研发使用通义灵码， AI 生成占比超过 30% ，尤其在通用代码逻辑开发、代码检查测试环节，代码开发效率 提升 20% 。 与阿里云通义灵码的深度合作，正在探索一个可能： AI 会是 Brooks 说的那个 " 银弹 " 吗？ "软件"汽车 人员结构的剧变，映射的是汽车产业本质的转变。 " 过去汽车是硬件主导，软件只是辅助。现在软件决定了产品的核心体验。 " 阮航说。这种转变带来的，是 开发模式和产品复杂度的 "Double Kill" 。 1975 年， IBM 工程师 Fred Brooks 在《人月神话》中提出软件工程的核心难题：随着系统规模和团队规模 增长，复杂度会呈指数级上升。他的结论是， 软件工程 " 没有银弹 " ，没有 ...

从AI汽车到机器人，我们关注最具潜力的超级智能体！ 编辑 | RoboX 来源 | 熬过「真空期」的小马智行，终于展现出头号玩家的姿态 以下文章来源于RoboX ，作者RoboX RoboX . 本次IPO已引入包括Eastspring在内的多家国际顶级投资机构作为基石投资者，基石认购总额达到1.2亿美元，同时将获多家战略投资方参与锚定认购，其中Uber出资 认购1亿美元。 回顾小马智行走过的轨迹可以发现，在其跨过了自动驾驶的「真空期」后，已经迎来了势不可挡的正向循环。 越过「资金真空期」 点击下方 卡片 ，关注" 自动驾驶之心 "公众号 戳我-> 领取 自动驾驶近30个 方向 学习 路线 >>自动驾驶前沿信息获取 → 自动驾驶之心知识星球 本文只做学术分享，如有侵权，联系删文 2025年11月6日，在登陆纳斯达克刚好一年后，小马智行正式在香港联合交易所主板挂牌上市，股票代码2026。 本次港股IPO中，公司已悉数行使发售量调整权，共计发行约4825万股，最终发售价每股139港元。若承销商的超额配售权悉数行使（即绿鞋后），集资额可达77亿港 元， 成为2025年全球自动驾驶行业规模最大IPO，同时是2025年 ...

点击下方 卡片 ，关注" 自动驾驶之心 "公众号 戳我-> 领取 自动驾驶近15个 方向 学习 路线 大家好，我是柱哥。最近一直在做内容升级并筹划更为细致的内容输出，从以往单篇文章的解读慢慢过 渡到更深入的技术梳理、方案分析、观点讨论。自动驾驶已经进入技术深水区，行业的难点和痛点需要 更多有志之士参与进来一起突破。后面我们将陆续为大家增加圆桌访谈、实战&工业级课程、咨询等各 类输出。 包括但不限于：自动驾驶产品经理、4D标注/数据闭环、世界模型、VLA、自动驾驶大模型、强化学 习、端到端等多个方向。 岗位说明 主要面向自动驾驶培训合作（B端主要面向企业和高校、研究院所培训，C端面向较多学生、求职类人 群）、课程开发和原创文章创作。 联系我们 待遇与合作方式，欢迎添加微信wenyirumo做进一步沟通。 这段时间特斯拉、小鹏、理想都有新的技术分享，引起了大家非常广泛和深入的讨论，非常开心能为大 家分享更多优质的内容。 作为国内自动驾驶领域创作的技术平台，我们期望能够在这波激流中贡献自己的力量，成为一个真的能 给行业带来价值的平台。 众人拾柴火焰高，我们需要更多优秀的伙伴加入我们。 主要方向 ...

编辑 | 量子位 来源 | 谁在带队小鹏机器人：IRON背后的四位关键人物 发布会一战封神、步伐魔性到一度被万人质疑是「真人扮演」的小鹏机器人「IRON」，其「皮套」之下—— 究竟是一 支怎样 的团队？ 挂一漏万，但量子位一通深挖后发现： 如今掌舵小鹏机器人业务的核心人物中，最为公众熟知的， 大约有四位 。 而这四位大佬的履历，也都是一路闪光—— 点击下方 卡片 ，关注" 自动驾驶之心 "公众号 戳我-> 领取 自动驾驶近30个 方向 学习 路线 >>自动驾驶前沿信息获取 → 自动驾驶之心知识星球 本文只做学术分享，如有侵权，联系删文 最近，米良川在Robox的采访中指出——IRON之所以能有如此惊艳的表现，离不开其独特的腰部设计。 新一代IRON其实做的不是「腰」，而是「脊柱」。 具体而言，团队这次依然是从人类的生物构造上获得的灵感，从脊柱、到肌肉群、再到腹腔、甚至最外层的皮肤，这一切都是仿人类设计的。 当然，听起来好像本就理所应当，但实际的训练过程还是相当地狱的。 事实上，就在八个月前，IRON还远远没有像发布会上一样的超拟态猫女步伐，这一能力，几乎是在3月份的某天，一夜涌现出来的。 可就在3月的一个晚上 ...

点击下方 卡片 ，关注" 自动驾驶之心 "公众号 戳我-> 领取 自动驾驶近30个 方向 学习 路线 >>自动驾驶前沿信息获取 → 自动驾驶之心知识星球 论文作者 | Ruifei Zhang等 编辑 | 自动驾驶之心 将大语言模型有效融入自动驾驶系统，需要在发挥其高级推理能力与保障实时性之间取得平衡。现有方法要么过于频繁地激活LLMs，导致计算开销过大；要么采用固 定调度方式，无法适应动态变化的驾驶场景。 为解决这些挑战，香港中文大学（深圳）和中山大学等团队的研究人员联合提出AdaDrive——一种自适应协作快慢框架，能以最优方式决定LLM何时以及如何为决策 过程提供支持。其一，关于LLM的激活时机：AdaDrive设计了一种新颖的自适应激活损失，通过对比学习机制动态判断是否调用LLM，确保仅在复杂或关键场景下激 活。其二，关于LLM辅助的融合方式：不同于刚性的二元激活，AdaDrive引入自适应融合策略，根据场景复杂度与预测置信度，对LLM的影响进行连续的强度调节， 实现与传统规划器的无缝协作。 PS. 下周一我们邀请到学术界和工业界的专家学者共同探讨自动驾驶世界模型和VLA的路线之争！感兴趣的同学记得点 ...

重磅！预售来啦。面向科研&教学级自动驾驶全栈小车黑武士系列001正式开售了。世界太枯燥了， 和我们一起做点有意思的事情吧。 原价36999元，现在下单赠送3门课程（ 模型部署+点云3D检测 +多传感器融合 ），优先锁定的安排组装发货。 1）黑武士001 自动驾驶之心团队推出的教研一体轻量级解决方案，支持感知、定位、融合、导航、规划等多个功 能平台，阿克曼底盘。 黑武士支持二次开发和改装，预留了众多安装位置和接口，可以加装相机、毫米波雷达等传感器； 本科生学习进阶+比赛；√ 研究生科研+发论文；√ 研究生找工作+项目；√ 高校实验室教具；√ 培训公司/职业院校教具；√ 2）效果展示 我们测试了室内、室外、地库等场景下感知、定位、融合、导航规划等功能； 整体功能介绍 户外公园行驶 点云3D目标检测 室内地库2D激光建图 室内地库3D激光建图 上下坡测试 室外大场景3D建图 室外夜间行驶 3）硬件说明 | 主要传感器 | 传感器说明 | | --- | --- | | 3D激光雷达 | Mid 360 | | 2D激光雷达 | 镭神智能 | | 深度相机 | 奥比中光，自带IMU | | 主控芯片 | Nvidia ...

点击下方 卡片 ，关注" 自动驾驶之心 "公众号 戳我-> 领取 自动驾驶近30个 方向 学习 路线 这一个月，业内有几件值得大家留意。 一是地平线HSD的表现超预期 ，一段式端到端重回业内量产重心，上限其实很高。 二是视觉和语言并行输入的小鹏VLA2.0 也侧面印证VA才是核心。 自动驾驶之心也了解到一些团队也正在做出相应的调整。整体思路上，先从两段式端到端往一段式端到端过渡，再进一步向VLA演进。 从去年开始，就有很多同学咨询自动驾驶之心想学习这块的量产经验，借此转方向或者跳槽。我们也苦于一直没有经验丰富的技术专家，调研之后发现端到端量产 涉及的技术栈其实很丰富：导航信息在量产中如何使用，业内都在强调的强化学习又是如何具体应用的，Diffusion和自回归在量产中有哪些坑容易踩，而量产中离 不开的兜底方案又是如何做的，具体工作中模型优化、数据优化和场景优化都有哪些经验可以借鉴。 我们花了很久时间思考如何把量产经验传授给大家。 为此我们联合工业界大佬开展了这门《面向端到端量产的实践小班课》！课程只有一个重点：聚焦量产。从一段式、两段式、强化学习、导航应用、轨迹优化、兜 底方案再到具体量产经验分享。面向就业直 ...

来源 | 李飞飞最新长文：AI的下一个十年——构建真正具备空间智能的机器 点击下方 卡片 ，关注" 自动驾驶之心 "公众号 戳我-> 领取 自动驾驶近30个 方向 学习 路线 >>自动驾驶前沿信息获取 → 自动驾驶之心知识星球 本文只做学术分享，如有侵权，联系删文 就在昨晚，关于其投身的空间智能，斯坦福大学教授李飞飞发表了一篇长篇博客《From Words to Worlds: Spatial Intelligence is AI's Next Frontier》。 在文中，李飞飞详细解读了「 空间智能究竟是什么？它为什么重要？我们如何构建它？我们又如何使用它？ 」她同时阐述了真正的空间智能世界模型必须实现的 核心框架： 构建具有故事讲述者想象力的 AI、具备第一响应者流畅性的 AI 以及以科学精确性进行空间推理 。 1950 年，当计算机还只是自动化的算术和简单逻辑时，艾伦・图灵提出了一个至今仍余音不绝的问题：机器能思考吗？他拥有非凡的想象力，看到了一个超越时代 的可能 —— 智能或许可以被「构建」，而非「诞生」。这一洞见开启了一个持久而伟大的科学征程 —— 人工智能（AI）。在我投身人工智能研究二十五年后 ...

点击下方 卡片 ，关注" 具身智能 之心 "公众号 本文只做学术分享，如有侵权，联系删文 >> 点击进入→ 具身智能之心 技术交流群 多年来，机器人基础模型始终以视觉语言预训练作为规模化发展的基石，这使得我们能够将现有大的多模 态模型的语义泛化优势迁移至机器人领域。 然而scaling law好像在具身机器人领域不存在？ 如何在本体机器人领域有效扩展大模型训练，建立可验证的扩展定律，证明机器人智能会随算力数据增长 持续提升，还没有充分论证。这需要一套能拓展新感知运动能力、实现行为泛化的架构训练流程与数据引 擎，并使其随真实物理世界交互产生的海量经验持续进化。 GEN-0来啦~ GEN-0是新型具身基础模型，由Generalist AI Team推出，专为直接基于高保真原始物理交互进行多模态训 练构建。其架构继承视觉语言模型优势又实现突破：原生设计可捕捉人类级条件反射与物理常识，核心特 性"谐波推理"使模型接受同步思维与行动的无缝训练。 项目介绍主页：https://generalistai.com/blog/nov-04-2025-GEN-0 与此同时，这些能力正在实现规模化演进： 跨本体通用性 ：GEN-0 ...

自动驾驶领域，技术路线从开始基于规则的时期，逐渐转变为行业量产的以理想、小鹏等新势力智驾为代表的 端到端到VLA范式转变 时期 ，现阶段 来到以蔚来为代表的 世界模型时期 。 可以看出来， 无论技术路线怎么变，深度学习都一直存在 。 这也给 广大想要在这个技术飞快发展，担心随时被淘汰的"牛马"一个提示，学它！ 不仅要学前沿理论和技术，还要学底层的基础理论，锻炼自己的代码能力 ，为了帮大家快速入门端到端和VLA，真正搞懂如何设计自己的端到端模型 ， 我们联合了工业界和学术界的大佬开展了 《智驾升维——大 模型驱动的端到端之路》。 双十一特价优惠， 1.98 元 享试看 自驾 VLA 尖端课题组三节 课程介绍 从模块化的量产算法发展到端到端，再到如今的VLA。核心算法涉及BEV感知、视觉语言模型VLM、扩散模型、强化学习、世界模型等等。 通过学习能够掌握端到端技术框架，对BEV感知、多模态大模型、强化学习、扩散模型等关键技术有更深刻的了解； 可复现扩散模型、VLA等主流算 法框架；能够将所学应用到项目中。 大部分同学反馈学完全部课程后能够达到 1年左右端到端自动驾驶算法工程师水平 ，无论是实习、校招、社招都能从中 ...