在近日舉辦的一場(chǎng)行業(yè)峰會(huì)上，清華大學(xué)智能產(chǎn)業(yè)研究院院長(zhǎng)、中國(guó)工程院外籍院士張亞勤與財(cái)經(jīng)作家吳曉波展開(kāi)深度對(duì)話，聚焦無(wú)人駕駛技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀。張亞勤指出，當(dāng)前無(wú)人駕駛領(lǐng)域面臨的核心挑戰(zhàn)之一是數(shù)據(jù)積累不足，這一瓶頸正制約著技術(shù)進(jìn)一步突破。

張亞勤解釋稱(chēng)，端到端大模型的應(yīng)用為無(wú)人駕駛技術(shù)帶來(lái)革命性變化。通過(guò)將復(fù)雜系統(tǒng)轉(zhuǎn)化為簡(jiǎn)潔模型，代碼量大幅縮減，直接推動(dòng)了近兩三年間技術(shù)的快速迭代。他特別提到，面向企業(yè)端（To B）的智能駕駛解決方案在技術(shù)層面已基本成熟，但數(shù)據(jù)采集規(guī)模仍遠(yuǎn)未達(dá)到理想狀態(tài)。

據(jù)其分析，盡管硬件性能和算法效率持續(xù)提升，但真實(shí)場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)多樣性不足導(dǎo)致系統(tǒng)泛化能力受限。特別是在極端天氣、復(fù)雜路況等邊緣場(chǎng)景中，現(xiàn)有數(shù)據(jù)難以支撐系統(tǒng)做出可靠決策。張亞勤強(qiáng)調(diào)，數(shù)據(jù)規(guī)模與質(zhì)量直接決定無(wú)人駕駛技術(shù)的安全性和可靠性，這需要行業(yè)建立更高效的數(shù)據(jù)采集與共享機(jī)制。

這場(chǎng)對(duì)話揭示了智能駕駛領(lǐng)域的技術(shù)演進(jìn)路徑：從硬件堆砌到算法優(yōu)化，再到數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的范式轉(zhuǎn)變。隨著端到端模型成為主流，數(shù)據(jù)獲取能力正取代單一技術(shù)突破，成為決定產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)格局的關(guān)鍵要素。