出品｜搜狐财经 作者｜汪梦婷 他还谈到生成式人工智能和大语言模型的发展，帮助自动驾驶解决了两大核心难题： 第一是海量数据处理与理解，无论测试里程多长，总会遇到罕见或未曾见过的场景。需要更多此类数据来训练系统，但在实际测试中又极力避免事故。生成 式AI可以模拟这些罕见场景，生成大量训练数据。 第二是端到端训练，以前自动驾驶系统由多个模块组成，规则繁多。现在，借助深度学习和大模型，可以构建端到端的决策模型，简化大部分规则。虽然仍 需保留一些核心规则确保安全边界，但整体迭代速度大大加快。视觉模型和行动模型仍是挑战，但正越来越接近目标，市场动力也在增强。 基于对行业发展的乐观判断，张亚勤预测，到 2030 年，新车出货量中将有 10% 具备 L4 级自动驾驶能力，服务于自动驾驶出租车和消费者市场。 "我们在自动驾驶领域已经取得了显著进展。这项技术始于十年前，引了数百亿美元的投资。在机器人出租车（Robotaxi）方面，规模化进步巨大，并已在 多个城市进行商业化尝试，如旧金山、洛杉矶、奥斯汀、东京以及特斯拉所在地。"张亚勤称。 他谈到，在中国，百度的Apollo Go系统投入时间最长，其在武汉的试运营非常成功，如今已有 ...