端到端自动驾驶的挑战 - 自动驾驶系统需要采集海量数据 特斯拉拥有700万台量产车进行数据回流[2] - 需覆盖各种高风险场景数据 但人类驾驶行为中仅有极少部分数据对训练有价值[2] - 存在概率性问题且特定场景难以复现 导致模型训练存在数据瓶颈[2] 世界模型的技术突破 - 推出行业首个量产可交互的"绝影开悟"世界模型 配合生成式驾驶数据集WorldSim-Drive[4] - 基于单张A100 GPU每日生成数据相当于10台真实车或100台路测车 相当于500台量产车采集能力[4] - 当前20%数据通过世界模型生产 可生成千万级场景数据并打造实时交互训练场[4] 4D重建与场景编辑能力 - 具备1km²真实世界高精度重建能力 提供多视角空间数据[7] - 支持对视频内容进行任意编辑 包括移除/增加车辆 改变车辆类型 控制刹车转向等操作[7] - 通过API开放给客户实现要素自定义 生成多模态摄像头数据并实现精准可控[7] 具身智能的数据挑战 - 头部机器人企业年出货量仅四位数 真实数据采集有限[5] - 99%具身智能训练数据需来源于合成数据[5] - 视觉数据产生速度落后于算力增长 导致模型数据需求出现倒挂现象[5] 智能层次与规则定义 - 智能层次从感知到行为再到规则定义 需在交互中产生新智能[9] - 重要是为机器人定义价值观与文化 在规则允许范围内产生规则[9] - 通过自上而下约束方式确保智能体在既定框架内演进[9]