一个认真做内容的社区，一个培养未来领袖的地方。 如果您想做进一步学习，也欢迎加入我们的大模型之心Tech知识星球。大模型之心Tech知识星球，我们目标是构建一个国内最大的大模型技术社区， 一直在给行业和个人输送各类人才、产业学术信息。目标星球正在快速搭建相关模块，欢迎加入我们与大模型同行。 自动驾驶VLA这么火，想借这个机会了解更多大模型相关的技术知识，有哪些方向可以做，现在热点在哪里？为此，我们筹备了大模型之心Tech社 区，平台主要关注大模型RAG、大模型AI Agent、多模态大模型（预训练、微调、强化学习）和大模型部署推理优化等等。欢迎对大模型技术感兴趣 的小伙伴关注我们~ ...

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 业务合伙人 创业项目合作与推荐； 联系我们 岗位要求 QS200以内高校，硕士及以上学历，手握顶会的大佬优先。 待遇说明 自动驾驶资源共享（求职、读博、出国留学推荐等）； 丰厚的现金激励； 自动驾驶之心业务合伙人招募来啦！我们团队今年计划向国内外招募10名优秀的合伙人，负责自动驾驶相 关课程研发、论文辅导业务开发、硬件研发； 主要方向 如果您是大模型/多模态大模型、扩散模型、VLA、端到端、具身交互、联合预测、SLAM、3D目标检测、 世界模型、闭环仿真3DGS、大模型部署与量化感知推理等方向，欢迎加入我们； 更多欢迎添加微信咨询，备注" 机构/公司 + 自动驾驶合作咨询 "。 ...

欢迎大家加入一起交流相关的内容。感兴趣的同学欢迎添加小助理微信进群：AIDriver005， 备注：昵称 +方向加群。 自动驾驶之心技术交流群成立了，开学季&秋招期我们开放了几个技术交流群（世界模型/端到端/VLA等方 向）。 ...

更多干货，欢迎加入国内首个具身智能全栈学习社区 ： 具身智能之心知识星球 (戳我) ， 这里包含所有 你想要的。 编辑丨具身智能之心 点击下方 卡片 ，关注" 具身智能之心 "公众号 >> 点击进入→ 具身 智能之心 技术交流群 头部具身智能人形机器人公司最新估值或市值一览。除了已上市公司外，这里展示的都是已完成或 正在交割的真实估值，未经实际交割、未获交易确认的估值均未列入，单位为人民币。注意，各公 司成立时间和融资阶段差异大。估值高低与技术、商业化水平不能简单划等号。 以下数字仅做参考，如有不足或者遗漏，欢迎后台留言。 Figure AI 2736亿 优必选 555亿 Sklid AI 324亿 Physical Intelligence 170亿 宇树科技 160亿 智元机器人 150亿 Apptronik 144亿 Field AI 144亿 Boston Dynamics 70亿 银河通用 70亿 星海图 70亿 自变量 60亿 它石智航 50亿 Agility Robotics 126亿 云深处机器人 80亿 傅利叶机器人 80亿 乐聚机器人 80亿 World labs 70亿 Sanctuar ...

这个暴论需要叠加很多buff，但我想说的确实就是这个标题。也算是和大家对齐一下认知。 这个暴论自然引申出一个问题： 不训练大模型怎么办？ 为什么不要微调？因为没有模型的原始数据配比，更有可能原始的训练数据都没有，微调之后极有可能损失掉大 部分的性能。 那如果开源模型在特定领域的效果非常差，怎么办？ 如果是很垂类的领域模型，可以先试试RAG，不行就试试In-context Learning，在上下文中，教LLM一些领域知 识。能尝试的低成本方案都尝试后，再考虑垂类领域模型的微调训练！ 一些实际使用过程中的经验，将最需要脑子的任务交给o1系列模型，比较需要脑子的任务，交给4o这一梯队的 模型。 除了付费的模型，还可以考虑国产的大模型，点名表扬DeepSeek、豆包、Qwen等等开源大模型。 这其实就是Agentic AI的思路。 如果你的业务在上面的方案中都跑不通，那么自己训练模型大概率也是白瞎。大模型时代，基础模型能力的每一 次提升，都算是一次地球Online的版本更新。 距离大厂基座模型团队之外的AI人，需要先了解现有LLM的性能边界，敏锐的分辨出现有模型能力和过去方案 的差异，能否给当前的业务带来新的变化， ...

摩尔定律不仅体现在芯片算力上，也体现在整个计算机行业。一旦数据集固定下来，以现在的AI技术和庞大算 力，其测试指标的收敛速度也会越来越快。 这两天和星球大佬聊了下关于端到端和VLA的看法，感受颇深，分享给大家： 关于端到端的讨论 学术界的端到端现在是遍地开花的状态，什么流派都有，毕竟【端到端】只是一个范式，你只要实现用一个模型 把传感器输入和轨迹规划的输出串起来，这就是端到端。 所以做什么的都有。 但是，AI进入大模型时代后，相信大家都有一个共识，那就是数据集的迭代速度一定不能比技术迭代慢太多， 技术日新月异的时候，如果数据集反反复复还是那几个，那么毫无疑问数据集一定会阻碍技术的迭代。 所以才有一些研究团队在发论文的同时发布一个数据集，这样可以保持很长一段时间的高impact输出。 学术界的端到端现在处在方法远比问题多的状态。 工业界的端到端更加务实，车上的算力限制就能把相当一部分热门模型拒之门外。但是， 工业界最得天独厚的 优势就是有海量的数据，这给模型研发提供了无限可能。 要知道，chatgpt的成功很大程度上归功于互联网给了我们收集海量数据的机会。为什么超大规模transformer模型 率先在NLP领 ...

参考 | 量子位 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 任少卿去中科大了！ AI大神任少卿开始在母校中国科学技术大学，开班招生了。 任少卿，曾任Momenta联合创始人、蔚来汽车副总裁，07级中科大本硕博（微软亚洲研究院联合培养），ResNet和Faster R-CNN作者。学术高被引超44 万，是全球中国籍学者高被引第一。ResNet也是21世纪全球最高被引论文。获未来科学大奖-数学与计算机科学奖。 招生方向为AGI、世界模型、具身智能、AI4S等。 硕士、博士生都在招。有推免资格的学生，下周一（22日）开启紧急面试。 更多内容 自动驾驶产业和学术最新咨询，欢迎加入自动驾驶之心知识星球，国内最大的自驾社区平台。 ...

从今年各个CV与AI顶会来看，VLA及其相关衍生方向，已经成为自动驾驶公司和高校实验室的主攻方向，占据了自驾前沿方向近一半的产出。特别是推理增强VLA、强 化学习、相关benchmark等等。 想象一下， 如果能通过语言下达指令（找到最近的星巴克），并且车辆能够丝滑的行车&泊车，是一件多么幸福的事情！ VLA打破了传统方法的单任务局限，使得自动驾驶车辆能够在多样化的场景中自主决策，灵活应对未见过的环境！VLA更加直白和干净，很多方法也取消了传统端到端的 复杂的3D感知任务。借鉴VLM更强大的通用泛化能力，除了任务更简洁，VLA更重要的还是提供了一种解决corner case的可能性。 而随着学术界和工业界的目光投向端到端这个技术领域，我们发现了很多问题。自动驾驶VLA的技术栈仍然没有收敛！一系列算法如雨后春笋般冒出： 技术栈多？入门困难？ 前一段时间我们推出了《端到端与VLA自动驾驶小班课》，这门课侧重在端到端自动驾驶的技术栈梳理，同学们的反馈很好。 所以很多同学联系自动驾驶之心想学习更多 关于VLA的前沿知识！ 因此自动驾驶之心联合清华大学的教研团队共同打造了《自动驾驶VLA实战教程》 ，针对自动驾驶VLA ...

行业技术发展现状 - 自动驾驶行业正处于L3技术突破的关键迭代周期 端到端 VLA 世界模型 强化学习等技术方向快速发展 [1] - 行业经历新一轮洗牌和资源整合 部分公司退出或合并 新势力异军突起 [1] - 技术演进路径包括2D检测/分割 单目3D BEV感知 多传感器融合 OCC 联合预测 端到端等阶段 [26] 新势力车企布局 - 主要参与者包括蔚来 小鹏 理想 小米 零跑 滴滴 威马 宾理 牛创 极氪 阿维塔 岚图 千里科技 极越等 [3] Tier1供应商生态 - 核心企业涵盖华为 百度 大疆 中兴 腾讯（智能座舱/高精地图/仿真工具链） 上汽零束 鉴智机器人 momenta 博世中国等 [5] Robotaxi领域企业 - 重点公司包括百度 小马智行 上海造父智能科技(哈啰Robotaxi) 文远知行 元戎启行 滴滴 momenta 轻舟智航 驭势科技等 [7] 商用车自动驾驶应用 - Robotruck领域聚集智加科技 赢彻科技 小马智行 主线科技 斯年智驾 西井科技 飞步科技 牧月科技（文远知行） 挚途科技 畅行智能 环宇智行 阿里达摩院 希迪智驾 千挂 行猩 友道智途 卡睿智行 前晨 纬度 吉利远程 恒润 宏景 希迪 擎天智卡等企业 [9] - Robobus主要参与者为百度 文远知行 轻舟智航 商汤绝影 易成 领骏 蘑菇等 [11] - 物流配送场景涵盖美团 阿里达摩院 京东 苏宁 中国邮政 百度Apollo 毫末智行（长城） 威盛电子 新石器 白犀牛 智行者 驭势科技 行深智能 伽智科技 小狮科技 易成等公司 [13] 传统主机厂转型 - 老牌主机厂包括上汽（智己和飞凡） 广汽（埃安） 北汽（极狐） 一汽 长城（毫末智行） 比亚迪 长安+阿维塔 吉利（福瑞泰克） 东风 奇瑞 吉利（极氪等） 长安等 [15] 垂直场景应用拓展 - 农用自动驾驶领域有丰疆智能 中联重科 中国一拖 悟牛智能 中科原动力 雷沃重工 超星智能 博创联动 皓行科技等企业 [17] - 矿区自动驾驶聚集易控智驾 踏歌智行 慧拓智能 路凯智行 伯镭科技 盟识科技 清智科技等公司 [19] - 环卫自动驾驶包括智行者 酷哇 仙途 高仙机器人 深兰科技 浩睿智能 于万智驾 云创智行等参与者 [21] 关键技术支撑体系 - 智能泊车领域涵盖百度 追势 德赛西威 东软睿驰 禾多科技 纽励科技 恒润科技 领世科技 磨视智能 欧特明 智行者 驭势科技等企业 [23] - 计算平台主要供应商包括华为 地平线 黑芝麻 超星未来 国汽智控等 [24] - 高精地图领域有百度 高德 四维图新 腾讯 华为 滴滴 京东 美团 宽凳 深动 中海庭 亿咖通等公司 [25] - 车路协同技术供应商包括蘑菇车联 觉非科技 百度 华为 大唐高鸿 华砺智行 阿里 海康 星云互联 云骥智行等企业 [25]

产品发布与核心功能 - 斯坦福大学教授李飞飞团队通过创业公司World Labs发布空间智能模型Marble限量测试预览版 [4][19] - 模型支持单张图片或文本提示作为输入生成持久存在、可自由导航探索的宏大3D世界 [5][8][18] - 生成内容具备永久性、零成本浏览器导航支持、高斯点云导出与多段拼接能力 [9][21][22] 技术特性与性能提升 - 生成场景规模较以往更大、风格更多样化、几何结构更干净 [21][23][26] - 支持通过组合多个生成结果构建更大世界 得益于模型在一致性和风格遵循上的进步 [22][31] - 生成场景具备丰富几何复杂度 支持从输入视角背后或更远处进行完整探索 [24] 应用生态与兼容性 - 导出高斯点云可在开源渲染库Spark支持下无缝集成Three.js [21] - 兼容桌面电脑、笔记本电脑、移动设备和VR头显运行 [21][12] - 用户测试反馈积极 有建议提及GUI界面连接世界功能优化 [14] 行业影响与定位 - 被行业人士评价为"真正的大规模3D生成" 与谷歌Genie形成差异化竞争 [9][10][11] - 正式将空间智能推向"无限探索"时代 突破房间尺度限制 [3][31] - 目前通过白名单地址开放试用 官方博客提供详细技术细节 [17][33]