好的tag真的能激发人的灵感和创作欲望。辅助驾驶算力和算法哪个更重要 偶然看到发的微博，好家伙...又是熟悉的人儿在搞事儿，有内味儿了。也就这个话题说说我的看法。当然，这个一定要加一个前提，基于当前时点，面向未来L4无人驾驶，一定要二选一的话，那肯定是算法更重要。通俗点来说就是你给一个学渣再好的计算器，他高考也拿不了高分，你让他脑子够大，把十年高考都学会，没举一反三，没理解数学内核底层逻辑，他照样学习拉胯。
都说认知决定上限，同样的算法决定了长尾corner case的上限！这也是为什么小鹏会果断止损开发第二代VLA，理想疯狂投入AI~说说为什么算法更重要，早些年，从特斯拉宣传端到端开始，各家算法经历了第一波的跟风策略及营销潮流。各家都在照猫画虎，不管咋样，先跟着特斯拉宣传一波~1.0【端到端】马斯克总是在讲第一性原理，人开车靠的就是视觉啊，人开车靠的就是直觉啊？因此端到端大模型相比以前的算法，最好的地方就在于不再过度的依赖规则兜底，更多的是依赖直觉响应，从视觉感知到实际执行轨迹的映射响应变得更加敏捷。但短板同样非常明显，面对长尾corner case需要大量的高质量数据，无法闭环推演，不理解因果关系。这才有了算法的迭代，带来了算法的革命，预测未来！2.0【端到端-VLA】端到端的执行效率是高了，但短板咋解决啊？这才有了VLA算法，引入LLM推理能力，强化语言理解，强化泛化场景的决策规划，但这总归是大力出奇迹，需要700TOPS以上算力才行。3.0【世界模型】你要是一直用端到端，不管多大算力，算法都不知道因果关系，只知其然而不知其所以然，就像应试教育，给你换个题型就两眼一抹黑~世界模型更多是基于对物理规律，对因果关系的理解，有了预测未来的能力。（毕竟人开车就是防御性驾驶，得预测性的带着一定前提量做决策嘛~）各位大佬又觉得算法 vs算力哪个更重要呢？大v聊车
