**GTC智能化分享总结032...

———————————— 观点重申：英伟达GTC大会诸多自动驾驶参与方都展示了最新方案，依托大参数量的基座模型、基于“端到端+VLA/世界模型+仿真数据+强化学习”的思路基本收敛，我们认为头部智驾玩家基于优质数据积累、更高效的数据闭环能力、更领先的模型算法有望持续打开自动驾驶行业上限，同时英伟达提供的自动驾驶工具链也将进一步走向技术平权，自动驾驶进入能力跃升的加速期。 各家自动驾驶目前的技术路径与方向 >英伟达：提供全球唯一的包含硬件、基座模型、上层算法的全栈自动驾驶平台，发布开源的Alpamayo1.5模型（百亿参数），规则兜底+E2E拔高上限，具备从L2（Orin+无Lidar）到L4（2*Thor+1*Lidar）的能力。 >理想汽车：发布MindVLA-o1，设计之初统一训练视觉、语言、行动三种模态，引入闭环强化学习实现自我进化，MindSim可控多模态世界模型具备闭环训练和测试能力。 >卓驭科技：提出下一代VLA，从预训练阶段就融合视频、语音、文本等多模态数据，借助英伟达工具链建设闭环仿真系统。 >元戎启行：构建40B的VLA基座模型，整合驾驶、分析、评判三重能力，基于此重构了数据闭环的路径，借助英伟达工具链建设闭环仿真系统。 >千里智驾：重建世界模型实现闭环仿真，基于VLA模型提高能力上限。 >文远知行：采用“云端训练+车端推理”的全栈架构，思路上用端到端提高上限，规则兜底，通过蒸馏基座模型实现L2到L4的适配，通过世界模型生成优质数据。 >小米汽车：走向认知驱动（ReinforcedCognitive）端到端架构，不强求车端部署庞大VLA模型，而是通过云端多教师模型向车端轻量模型蒸馏注入认知先验。 ———————————— 风险提示：智能化落地不及预期，汽车销量不及预期 GTC大会纪要图文及各企业演讲原PPT可联系团队成员