邓志东教授&博士生导师： 《2025大模型时代的新能源汽车自动驾驶发展趋势》
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一、演讲定位
在2025“中国汽车流通行业新春启航大会”上，邓志东教授以“大模型×自动驾驶”为主线，系统阐释了“多模态大模型→世界模型→认知智能”的三级跃迁，为新能源汽车未来5-10年的技术范式、商业落地与产业生态给出清华方案。
二、范式变革：多模态大模型重塑自动驾驶
从VLM到VLA
• VLM（Vision-Language Model）仅完成“看见”与“描述”；
• VLA（Vision-Language-Action Model）把“看见”直接映射到“动作”，形成感知-决策-执行的单一模型，实现真正的具身智能体。技术红利
• 语义对齐：跨摄像头、激光雷达、高精地图、文本指令的统一表征，开放场景实例分割准确率逼近99.3%（Waymo实测）。
• 时空预测：嵌入物理规律后，可生成未来3-5秒的多主体轨迹，提前规避“鬼探头”类长尾事件。
• 小脑模型：在VLA末端加入“运动原皮层”微网络，输出平滑、精准的方向盘/油门/制动量，降低乘客晕车概率30%以上。
三、世界模型：一段式端到端的下一站
世界模拟器引擎
• 4D时空生成：3D空间+1D时间的连续场景，可日产千万级Corner Case（暴雨、逆光、施工区等）。
• 虚实闭环：数字孪生路测→真实路测→数据回流→模型再训练，预计2027年合成数据占总训练里程70%。硬件支撑
• 芯片：英伟达Thor 2000 TOPS量产在即；国产“存算一体”芯片目标能效比10 TOPS/W，支撑百亿参数大模型上车。
• 传感器：纯视觉+4D毫米波融合成为成本敏感车型的主流路线；激光雷达固态化价格下探至500美元。模型压缩
• 蒸馏+量化：DeepSeek-R1蒸馏版在保持95%性能下，参数量减少90%，可在车端50 TOPS域控实时运行。
四、认知智能：从“看见”到“理解”
决策大模型
• DeepSeek-R1在百万级合成场景训练后，城区复杂工况接管率降至10万公里1-3次，规划时延从150 ms压缩至50 ms。法规理解
• 将《道交法》自然语言条款转化为可执行的时序逻辑，车辆实时自检合规性，违规即预警。人机共驾
• 认知层可解释：系统用自然语言向驾驶员解释“为何减速”“为何换道”，提升信任度与接管效率。
五、产业落地节奏（邓志东预测）
2025-2026：高速L3大规模商用（脱手脱眼10 s接管），激光雷达+Thor芯片成为旗舰标配；
2027-2028：城区L3渗透30%，世界模型生成数据占比过半，纯视觉方案下探15万级车型；
2029-2030：L4 Robotaxi成本低于人工司机，干线物流重卡取消驾驶舱，数字孪生测试覆盖90%场景。
六、生态倡议
算力网：国家超级智算中心互联，国产AI芯片-大模型-整车厂垂直打通；
数据共享：建立“联邦学习+隐私计算”的行业数据联盟，破解数据孤岛；
人才培养：产学研联合设立“大模型+自动驾驶”交叉学科，培养既懂AI又懂汽车的复合型工程师。
七、一句话总结
邓志东教授认为，大模型正把汽车从“感知机器”升级为“认知生命体”：谁率先让百亿级世界模型在2000 TOPS芯片上实时运行，谁就将掌握新能源汽车自动驾驶的“终极入口”。
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