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从实际案例来看,过去的智能驾驶依赖“规则驱动”,工程师需为各种场景编写代码,如同在预设轨道上行驶。一旦遇到规则之外的状况,系统便可能失效。而第二代VLA的核心是“推理”。它基于海量真实驾驶视频数据训练,像人一样通过视觉观察世界并直接做出反应,无需中间的语言转译,从而大幅降低信息损耗,提升反应效率与决策拟人化程度。
从实际案例来看,历史的重担再次落在了吴泳铭和蒋凡的肩上。
进一步分析发现,对政策方向的精准把握构成对公业务增长的第二条逻辑线。
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