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分类:单机 / 冒险解谜 | 大小:3.4MB | 授权:免费游戏 |
语言:中文 | 更新:2025-10-22 17:00 | 等级: |
平台:Android | 厂商: 自动驾驶,走出青春期股份有限公司 | 官网:暂无 |
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标签: 自动驾驶,走出青春期 自动驾驶,走出青春期最新版 自动驾驶,走出青春期中文版 |
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自动驾驶,走出青春期2024更新因为他有多强,而是背后是延墨,在九黎星界,延墨就是天,没人敢违逆延墨
> 厂商新闻《自动驾驶,走出青春期》特朗普继续对日本施压:日本需要开放市场 时间:2025-10-23 03:56
生活在一线城市的朋友应该都有这样的感受,路上的“人味”越来越淡了,“赛博”感越来越强了。
也就这两年,街上的无人驾驶车慢慢多了起来,已经开始走入我们日常生活的场景。最具代表性的就是无人驾驶的出租车,频繁出现在我们的视野里,而且说实话,个人体验感还不错。
资本市场方面,十月初,具有代表性的企业小马智行和文远知行已经通过证监会备案,准备到港股再融资,似乎一切都预示着,自动驾驶引领的出行3.0时代正在加速来临。
此时,距离网约车大战,也不过十余年的时间。
那与上一个时代相比,3.0时代有哪些变化和机会,值得思考。
//出行3.0时代:技术端突破与商业逻辑的延续
我们回顾1.0到2.0时代,本质上,是用互联网终端优化了整个供需链条。
在1.0时代,不少朋友应该还有印象,那时还是出租车大佬们的天下,一辆车就要数十万,但是回报和地位也是显著的高。
当时的市场情况是多数城市在快速的建设当中,公共交通搭建的并不完善,私家车还很贵,导致出行很不方便,出租车是刚需,高峰期要打车还供不应求,不赚钱的活司机甚至给你拒单,是典型的卖方市场。
所以,尽管在不断整治,但黑车,调表这样的事相信大家多少都遇到过。
到了2.0时代,互联网来了,移动终端来了,网约车也应运而生。这个时候,在供给端,参与门槛降低了,更充足更优质的供给涌了进来。
同时,在需求端,每一个移动终端的消费者都是香饽饽,在竞争中所有出行APP都在用力讨好用户,买方此时一定程度上掌握着定价权。
如今,我们站在了AI时代的起点,出行也将迎来3.0时代。
与上一时代相比,自动驾驶引领的3.0时代有一点不同,也有一点相同。
一、技术端:复杂路径的博弈
回看2.0时代,企业依靠移动终端技术的进步,把商业模式重新做了一遍,技术上大家在同一起跑线,更考验的是商业化效率。
3.0时代相比2.0时期,是在技术端的革新,更为复杂,不确定性更高,天眼查APP显示,25年还没有过完,与自动驾驶相关的专利就已经接近一千个。
不过,虽然复杂,我们可以把技术做一个简单的归类,可以分为硬件“眼睛”和软件“脑袋”。
先来看“眼睛”,大体上分为大家所熟知的两种路径。
一种是纯视觉方案,这里的主要代表是特斯拉;第二种技术路径,以激光雷达为主的多传感器融合方案。
简单来说,视觉方案的行动更像人,用眼睛感知,但是安全冗余和面对复杂路况时,不如满身激光雷达的方案,但激光雷达又偏贵。
与“眼睛”相比,更重要的是“脑袋”,技术路径又分为两种。
第一种是VLM视觉语言模型,这一路径认为,AI有幻觉,智能是用来辅助传统的自动驾驶模块更快的学习。
第二种是VLA视觉语言动作模型,该路径认为只要模型足够大、数据足够多,AI就能自己从零开始学会驾驶的一切细节和规则,最终其驾驶能力会超越人类和基于规则的系统。
抛开这些专业术语,其实我们可以简单粗暴的理解为,一个是辅助你写作业的学练机,优化你的脑子,一个是全自动写作业机,取代你的脑子。
但无论是哪一种路径,AI大模型都是绕不开的命题作文,能提高自动驾驶的迭代效率。
我们以蘑菇车联为例,这家自动驾驶的独角兽公司,在今年发布了自己的人工智能大模型MogoMind。
这款大模型通过AI对现实世界的实时图像,以及积累的数据进行处理,能够在自动驾驶中,快速的推算行人车辆的下一步动作,从而形成决策。
倘若没有大模型的帮助,积累的道路以及驾驶信息想要转化成为决策,毫无疑问就需要更高的训练成本,因为需要大量的实用场景填充之后,自动驾驶系统才能上线,但现在,有了AI这个电子大脑,积累了海量数据的蘑菇车联就能快速迭代系统。
所以,AI的存在将会推动自动驾驶技术的进步,对企业研发AI的要求也会更高。
但是,无论哪种路径,用什么脑子什么眼睛,最终都离不开商业层面的落地。
二、商业化:复用经验,以“场景落地”破局
当前的无人驾驶,本质上,都是发生在车载端和生产端,消费者的出行方式依然没有发生变化。
所以,在商业化落地层面,上一时代出行APP的商业化经验,其实在本轮的竞争中,是可以复用的。
我们还是以蘑菇车联最近的动作为例,核心路径有二。
一是多场景落地:以应用解决落地难点
在2.0时代,众多出行APP上线之初,就面临着很多法规方面的问题。
比如像如何定义真实车主的顺风车和以营运为目的的车辆,怎么保证乘客的安全和隐私。
但只有到真实的应用场景中,才能发现这些漏洞。
目前的自动驾驶,技术已经相对成熟,但同样面临着不少落地层面的法规的问题,这就更需要企业跑起来。
所以,在多场景的应用中发现、解决在大规模商用时可能会出现的难点,在现阶段和技术进步有同样的优先级。
最近,蘑菇车联中标新加坡自动驾驶巴士服务试点项目,这是自动驾驶巴士首次被纳入海外公共交通系统,应用于城市日常公交线路之中。
在国内方面,蘑菇车联自动驾驶巴士MOGOBUS已在中国10余个省份的开放道路、景区及园区实现常态化运营,累计安全行驶里程突破200万公里,服务乘客超20万人次;另外,在无人扫地车、巡逻车、快递车方面也均有布局。
很明显,多场景,多频次,甚至多国度的服务无疑会积累更多需要解决的问题,这就给了蘑菇车联调整的时间,在将来更激烈的竞争中也就有了抢跑的资本。
二是复用互联网商业化经验。
尽管自动驾驶技术十分科幻,但是也只限于供给端,在消费者一侧,其实使用路径并没有什么变化。
本质上,在抢占市场和商业化方面还需要互联网玩法,这点在很多行业都适用。
比如马斯克,就将经营 PayPal时期积累的资本运作经验和相关人才用到新项目中,比如风险控制、快速融资复用到SpaceX中,降低了运营成本。
蘑菇车联的解决方案和SpaceX十分类似,将上一轮表现出色的人才笼络过来。
近日,蘑菇车联官宣付强加入,此人是在智能出行领域深耕十余年的资深经理人,曾在快的打车,滴滴打车,OFO长期任职,可以说是个行走的出行商业化方案。
说白了,在商业化运营的下一阶段,通过人员调整补强短板是一条“捷径”。
不过能从上一轮中杀出来这些悍将,要么名花有主,要么身居高位,属于稀缺物种,对所有企业来说,如果不能孵化人才,就要看谁的动作更快。
综合来看,出行的这三个阶段,虽然载体各有不同,本质上,还是对整个社会生产效率的优化。
而生产效率的提升,对整个消费链条也会有意想不到的变化。
//自动驾驶:科技驱动下的新经济引擎
就拿咱们每个人都有的手机来说,除了宏观层面已经消失的诺基亚手机和柯达相机,普通人感受最深的,还是消费方向转变带来的供给端的变化。
比如出去旅游的时候,被动的看风景已经满足不了消费者的需求,他们需要更多的“参与感”。
此时,拍照就成了第一要义,哪些地方容易出片,就往哪里去。为满足新需求,各种旅行社会推出小众的路线,景色虽然不如大景区,但优点就是人少好出片。
甚至于现在大到商业街,小到摆摊,都要优先考虑自己的产品,布景是否出片。
这些变化,本质上就是因为互联网带动的社交媒体、移动终端的普及造成的。
当然,这只是冰山一角,主要是给我们提供了一个思考方向,全面普及的自动驾驶会带来哪些变化?
一、需求变革:私家车受挫,性能车崛起
首先,就现有自动驾驶产品来看,手动输入,甚至语音输入A到B点的指令,然后人全程挂机是现实的。
在自动驾驶全面商用之后,规模化带来的成本递减是肯定的,说白了,就是这玩意和手机一样,将来是常规化的产品,会很便宜。
这就意味着,除了出租车,共享汽车的使用成本和运营成本也会成指数级降低。
所以,可以想象一下,当一辆汽车不再需要驾驶员,驾驶证的时候,共享和出租车的供给又足够充分,运力就会变得非常廉价,私人购车需求在一定程度上会减弱。
相对的,喜欢享受驾驶乐趣的小部分消费者,又有可能会带动那些性能车的回归。
二、流量新场景:车载空间成新蓝海
不需要驾驶员,整个车载系统也会发生变化,驾驶员侧的成本和注意力会向乘客转移。
这就意味着,密闭空间内,参与驾驶更少的乘客与车机的互动将会增加,这段时间乘客的注意力也将成为一门潜在的生意。
比如电梯里的广告屏,本质上,就是对乘员碎片化时间的极致利用。
互联网时代,在手机这一代移动终端商业模式见顶的情况下,将来在车内,屏幕将如何利用将会是非常有想象空间的命题。
三、货运体系:无人化降本增效,拉动新基建
“要想富,先修路”,这是贯穿改革开放期间的著名口号。
如今,国内的交通网络已经四通八达,想要进一步提升生产效率,降低成本,无人化的操作方式普及将会是新的突破口。
比如现在已经满大街乱窜的无人快递车,节省人力成本的同时,也降低了运输成本,最终将转化为商品的成本优势(规模的扩大会增加快递公司利润,而非将成本直接转化为利润)。
客观来说,在自动驾驶完全到来之后,整个社会的生活成本,是有可能出现下降的,而且,更有意思的是,商品的流通反而会呈现上升的趋势。
宏观层面,在旧基建接近饱和之后,其实需要新的基建来拉动,与自动驾驶相配套的停车,充电,维修站点等设施对整个社会的经济拉动作用。
最后,不得不感慨于科技的力量,经济的尽头,最终还要靠科技的拉动。
随着自动驾驶、AI、机器人、AR眼镜等等及其科幻的产品一个个的落地,我们这代人,可能将在一波又一波的科技浪潮里幸福的长大,老去。
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