目前，辅助驾驶实现了能够在全国范围内开车的基本覆盖范围，但是用户之间存在差距，即“使用”甚至“使用”。细胞核中的痛苦在于“不适当的思想意义”：诸如解释系统中缺乏决策的问题，用卖出预测vendos的弱能力以及用户智能驾驶系统的机械化无法相信人类互动的机械化。同一时期（视觉效果动作）和Qixing Yuanrong的赌注正好指出了这一点的痛苦时刻，并通过技术改进解决了智能驾驶体验的“最后一英里”。 VLA模型的本质是使用语言模型来提高系统推理能力，并且该系统对社会常识提供了更全面的理解，从而解决了较长的队列场景。S：首先，该模型无法解释。用户不知道为什么系统加速，减慢，加速输出或无缘无故地不知道输出。信息的不透明度会导致用户失去对智能驾驶系统的安全感和信心，并阻止他们使用辅助驾驶系统。第二个是缺乏防御能力。防守驾驶能力的水平是新驾驶员和旧驾驶员之间的最大区别。最典型的例子是高架桥的盲点。一旦坡道与主要道路相结合，桥的一侧的码头覆盖了大多数驾驶员的视野，尽管新秀司机没有注意到这一点，但最大的驾驶员会提前较慢，以避免车辆突然出现。交通管理数据表明，许多交通受害者，超过70％的事故是由于内部车轮和盲点差异而引起的。目前，大多数智能驾驶CA避免在找到幽灵探测器时串起鬼探测器，但是防御性驾驶应该能够预先结合场景，以预测幽灵探测器会提前较慢的风险。最后，人类计算机的相互作用太机械化了。当前，大多数车辆处于辅助驾驶状态，并由用户选择。选项仅限于交付和不交付。没有针对独家用户的个性化驾驶方式。与个性化音频互动。这也是系统决策倾向于偏离用户期望的原因。智能管理行业尚未解决用户“保险”问题的完整和问题。在这种情况下，由II和Yuanrong代表的玩家坚定地押注VLA的技术路线，并使用语言模型技能来解决上述问题。首先，Yuanrong和理想的VLA型号详尽地更新了Voice Intervictive Control工具。用户可以表达对车辆M的控制排卵，速度，车道选择等等。当您遇到豪华汽车时，Zhihua更加谨慎，并展示了更深入和精确的VLA系统场景的能力。此外，语音控制的汽车命令还启动了三个特征：基于文本的空间语义理解，清晰的障碍识别和理解方向卡。空间语义理解或VLA可以解决盲点现场设计的问题。相当于Eststrang关注系统在驾驶时预测盲人交通点的观点。例如，如果它通过没有交通信号灯的交叉路口，VLA模型可以预先介绍“与交叉点的护理，降低速度”。即使公交车通过，VLA也会根据公交车的机芯做出精确的决定。当公共汽车变慢并“快速减少，注意风险，注意注意并批准考试”时，为什么行人可以先行走”？ “决定。阻止识别特殊形式的障碍物是智能驾驶的长期算法问题。过去，它通常被归类为1％的极端道路状况。但是，即使确定了“变形”超载卡车。根据左右车道，基于文本和单元的各种图形和加载信息，潮汐车道和“动态规则部分”。我会。据报道，几条车道交叉点可以准确地识别车辆前面的文本信号和图案，找到左手车道，并通过Yuanrong模型射击VLA模型。思考和推测的能力，如果VLA能够生产和推出大型面团汽车，那么今年年底是否能够进入VLA的第一级，这将是关键。