本文目录一览：
- 1、GPT能为自动驾驶带来什么?毫末给出了答案
- 2、无人驾驶的时代来临,人们又面临着哪些风险
- 3、自动驾驶技术持续升级,遇到紧急情况自动驾驶能应对吗?
- 4、“车路协同”才是自动驾驶技术落地的最终答案?
GPT能为自动驾驶带来什么?毫末给出了答案
毫末判断，DriveGPT雪湖·海若还将在城市NOH、智能陪练、驾驶捷径推荐、脱困场景中得到应用，最终目标是要实现端到端自动驾驶毫末在AIDAY上宣布，DriveGPT雪湖·海若将在即将量产上市的新摩卡DHT-PHEV首发。
毫末在大模型训练框架的基础上，与火山引擎共同建立了全套训练保障框架，通过训练保障框架，毫末实现了异常任务分钟级捕获和恢复能力，可以保证千卡任务连续训练数月没有任何非正常中断，有效地保障了DriveGPT雪湖·海若大模型训练的稳定性。
毫末将会通过 DriveGPT，覆盖更多自动驾驶场景的研发，给高速 NOH，城市巡航、驾驶捷径推荐、智能陪练、场景脱困等带去突破。顾维灏还把目光望向了更遥远的地方：「我们希望能够抵达自动驾驶的终极场景：无人驾驶。
接下来，毫末会将图像帧及4D Clips场景识别服务逐步向行业开放使用，这将大幅降低行业使用数据的成本，提高数据质量，从而加速自动驾驶技术的快速发展。
毫末打造的自动驾驶生成式大模型DriveGPT雪湖·海若通过引入驾驶数据建立RLHF（人类反馈强化学习）技术，对自动驾驶认知决策模型进行持续优化，现阶段主要用于解决自动驾驶的认知决策问题，终极目标是实现端到端自动驾驶。
无人驾驶的时代来临,人们又面临着哪些风险
最低的一级是无自动驾驶，这也是现阶段大多数车辆的驾驶模式。驾驶人员全权操控，如自动、紧急制动等设施仅仅在极为特殊的情况下才会出现，并且前提条件一般是受到物理上的强力冲击。
这可能会导致私家车的拥有量进一步上升，进而产生更多的环境问题、交通道路压力以及停车位不足等问题。
可也出现导致了外卖行业的雄起。无人驾驶汽车总有一天回到来，已取代现在的人为模式，每年，驾驶员们的疏忽大意都会导致许多事故。
没有钱生活肯定会存在很多的障碍，自己不知道该如何养活一家人。在这种情况下无人驾驶车是没有人去进行购买的，除非要把价钱降上一降。传感器的数量一直在不断的增加，对无人驾驶汽车的反应能力，必须要提出更高的要求。
首先GPS是不可靠的，在了解我们道路上的某些情况时，视觉系统是有限的。天气变化也会影响汽车识别或追踪移动物体的能力。
自动驾驶技术持续升级,遇到紧急情况自动驾驶能应对吗?
1、虽然常见的传感器种类很多，但这些传感器并不能满足紧急情况下自动驾驶系统的需求。需要通过智能算法实现紧急情况下自动驾驶系统对车辆环境的感知。而车辆环境感知中，自动驾驶系统必须要知道车辆周围环境的变化情况。
2、很明显，这样的决定需要道德介入。因此，我们的社会、立法机构、风险控制机构或许更倾向让自动驾驶汽车处理不涉及道德层面的事项，除非人工智能取得了不可思议的进步。
3、放在汽车身上就是发展出了自动驾驶功能，所谓自动驾驶跟现在的辅助驾驶并不一样，真正的自动驾驶，司机是可以不用观测路况的。自动驾驶带来了很多好处，比如减少由于司机疲劳造成的事故发生率以及提高行车安全等。
4、首先自动驾驶的技术不仅是车，包括无人机等等都是用相同的技术。这个在国外用的比国内多很多，因为国外人少即便有问题也得用。国内的情况不一样，国内人多，而且人为事故的记录更高。相比于人，我肯定是更相信机器的。
“车路协同”才是自动驾驶技术落地的最终答案?
总体来说，车路协同将会是未来自动驾驶落地的重要环节之一，有了车路协同的帮助，自动驾驶真正的落地与运行才成为可能，且自动驾驶的安全性及稳定性才能够得到保障。
如果在道路两边增加相应的设备，将车和路两方面的***进行联动，进行有效的车路协同，这种全局智能与单体智能相比，完全自动驾驶的落地难度可以得到很大的降低，更加容易实现。
路协同大家可以理解为网络和智能车的联合，同时搭载一些感知系统，雷达探测等。通过网络的信息的及时传输来实现人车路的有效联合，保证交通安全的同时也提高现有的通行效率。
如果说，离完全自动驾驶仍有一段距离，那么，车路协同出现，则为实现自动驾驶提供了更多可能。 一方面，受制于昂贵的单车智能成本，自动驾驶迟迟难以突破。
所以这次试驾活动，我们就把重点放在了体验这套车路协同系统上面，看看它能在多大程度上帮助到驾驶者。
车路协同主要通过5G、高精地图、来感知路况进行 汽车 自动驾驶。而单车智能最大的特点就是倾向于个体优化，特斯拉在研究自动驾驶的过程就是使用单车智能这一自动驾驶技术。
