快科技8月18日消息，據(jù)媒體報(bào)道，在近日的第四屆沈陽(yáng)智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)挑戰(zhàn)賽上，同濟(jì)大學(xué)汽車(chē)學(xué)院教授朱西產(chǎn)表示：

“特斯拉的端到端、人工智能讓自動(dòng)駕駛更加成為可能，端到端被特斯拉帶火了，國(guó)內(nèi)的車(chē)企都在說(shuō)端到端，但現(xiàn)在，誰(shuí)宣布端到端了，他的這個(gè)車(chē)你就別買(mǎi)。”

他強(qiáng)調(diào)，端到端技術(shù)雖然能夠提供強(qiáng)大的泛化能力，但在安全性方面存在不確定性，尤其是在處理所謂的"長(zhǎng)尾問(wèn)題"時(shí)，即那些不常見(jiàn)但可能引發(fā)嚴(yán)重后果的交通場(chǎng)景。

朱教授還提到，國(guó)內(nèi)車(chē)企在數(shù)據(jù)量和AI訓(xùn)練算力方面與特斯拉相比還有較大差距。

例如，特斯拉在美國(guó)銷(xiāo)售了超過(guò)170萬(wàn)輛車(chē)，擁有龐大的數(shù)據(jù)采集網(wǎng)絡(luò)，而國(guó)內(nèi)車(chē)企則依賴(lài)用戶(hù)車(chē)輛采集數(shù)據(jù)，銷(xiāo)量越大，數(shù)據(jù)越豐富。

朱西產(chǎn)認(rèn)為，國(guó)內(nèi)車(chē)企應(yīng)采取分段式端到端方案，即在感知端實(shí)現(xiàn)端到端，同時(shí)在規(guī)控算法上保留安全準(zhǔn)則模型，這種技術(shù)路線(xiàn)更為合理。

他還預(yù)計(jì)，在未來(lái)一兩年內(nèi)，大模型上車(chē)的可能性不大，因?yàn)樗璧母咚懔υ谲?chē)端布置上仍存在難題。