人工智能技术发展历程 - 37年前贝尔实验室的杨乐昆开发出世界上第一个用于文本数字识别的卷积神经网络 证明神经网络可以像人类一样学会"看见" [1][2][3] - 当前人工智能正经历从"工具智能"到"认知智能"的跃迁 神经网络通过类似人类学习的过程找到数据关联性 构成AI算力基础 [5][6] 辅助驾驶技术演进 - 2016年前系统仅能处理静态环境 定位精度以米为单位 功能限于ACC自适应巡航和车道保持 [12][14] - 2020年深度学习技术带来空间认知范式转变 但仍依赖标注数据和高精度地图 存在逆光/遮挡场景误判问题 [15][16][18] - 激光雷达普及后形成摄像头互补 行业开始采用轻地图+实时感知混合架构 但BEV二维模型高度信息不足 [20][21][22] - 2023年引入OCC 3D栅格环境模拟 摆脱地图依赖 可识别施工栏杆等异形障碍物 [23][25] 世界模型的核心突破 - 世界模型使AI具备空间想象重构和时间推演能力 实现从被动执行到主动决策的跨越 [46][47][48] - 蔚来NWM可在100毫秒内推演216种事故轨迹 每0.1秒动态更新模拟世界寻找最优解 [61][62] - 实际应用场景包括自主寻找停车场出口 无车道线道路的智能避让 被追尾预防辅助等 [51][54][56] 行业技术发展现状 - 蔚来/小鹏等车企正重点布局世界模型 以解决AI缺乏因果推理能力的核心缺陷 [30][65] - 当前技术仍处早期阶段 存在算力消耗大 模拟精度待提升等问题 需持续迭代优化 [63][66] - 行业类比1980年代神经网络发展初期 当前处于AI技术爆发前夜的关键积累期 [67][68][69]