你知道华为的盘古汽车大模型吗？不知道的话你可以去了解一下。

智能驾驶技术其实现阶段各家都能在95%的实际场景中执行得很好了，提前写好的驾驶策略基本上能很好覆盖。但关键就是那5%的例外情况，也就是所谓的corner case，一旦碰到就容易抓瞎出错。为了更好地解决这些corner case，一种研发途径就是大量实车在路上跑，然后把遇到的corner case都记录下来，工程师一个一个来解决，但是这需要时间和效率以及判别的难度。

而用盘古大模型呢，简单的说，它可以把国内现有的实景道路场景 数字化，在数字空间 形成了和现实世界一摸一样的数字模型。

那么接下来，工程师们就可以像玩游戏一样，在这些实景道路内放入各种现实世界中会出现的元素，汽车、卡车、电驴、摩托、行人，并且让这些元素的行为规则呈现一定的随机、逆规则、意外，充分模拟千变万化的现实世界，创造大量的corner case。而华为的智能驾驶车辆也是这个数字道路中的一份子，不断地在里面跑路，相当于每天 跑1千万公里+，会遇到大量的corner case，也会不断地上传云端。

这种训练其实和现实路跑的训练是一样的，但是效率可是几何级数式翻倍。


【 在 sweatytooth 的大作中提到: 】
: 对于智能驾驶强化学习需要大量在跑实车的训练数据的前提下，为啥很多人就相信市场上没跑几辆的能训练得过在跑是他几十倍几百倍数量的其他车企的？
: 发自「今日水木 on iPhone 13」
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