自动驾驶技术发展现状与路径 - 特斯拉在自动驾驶体验和效果上被多位专家认为是行业领先者 [9][14] - L4级别自动驾驶已由Waymo和萝卜快跑实现，但L5级别可能还需至少5年时间 [4] - 端到端模型已能解决约90%的驾驶问题，特斯拉将其做到极致，安全性基本得到保证 [5] 技术路线与核心模型 - 视觉语言动作模型被认为是自动驾驶的终局方案，因其能利用语言模态进行推理，处理需要认知推理的长尾问题 [5][6] - 世界模型是对物理空间和运行规律的更本质建模，但技术难度更大 [9] - 端到端模型存在多种架构：一段式端到端、一段式模块端到端以及OneModel端到端 [11][12] 关键技术与传感器 - 4D毫米波雷达被视为纯视觉系统的良好冗余，当系统复杂度达到几千几万MPI时冗余的重要性凸显 [5] - 激光雷达在成本下降后与纯视觉方案相比无明显劣势，提供精确距离感知冗余的融合方案可能是终极方向 [17] - 语言模态对于自动驾驶至关重要，缺乏语言推理能力将导致车辆无法理解世界而出错 [5] 人才与专业发展 - 人工智能是未来研究自动驾驶的首选专业方向，因自动驾驶问题可能在4年内基本解决，但AI方向长期正确 [4] - 对于职业发展，建议先进入大型智驾公司培养体系化工程思维，机器人领域在产品化和工程成熟度上仍处于探索阶段 [16] 市场与区域对比 - 中国智能驾驶发展态势远优于国外市场，目前除特斯拉外，没有国外智驾方案能在中国市场发布 [10] - 国内公司与特斯拉的差距主要体现在算法和软件工程的流程规范上，但从用户体验角度看差距不大 [14][15] 机器人及具身智能 - 在机器人领域，实用功能的发展速度和商业价值远高于身体协调性和美感 [7] - 大模型背景的研究人员转向具身智能领域相对容易，真正的竞争力在于模型规模、创新和真机跨本体泛化能力 [5]