上周末，智己汽车珠海香洲用户中心，热情的智己人和两位智驾大咖@王康@贺锦鹏上演了一场超硬核"网友见面会"！

• 端到端2.0智驾大模型什么时候开始推送？

• IM AD是否安全？

现场两位智驾大咖被360°无死角“拷问”，一起来看看吧~

功能准出：安全是最优先的指标

安全性能：截至去年已达到人类驾驶的6.7倍

端到端2.0加成：在一些极限场景的处理上会比1.0要更好，其安全指标将得到进一步提升

在于无图框架下与动态城市生态的深度博弈。

主要有三大挑战：

感知识别：应对道路拓扑突变（如施工绕行）、车道线模糊等环境；

锚定坐标：实时构建周围环境的三维地图，并进行动态更新；

解码法则：破解车流博弈、行人交互等复杂工况。

从双核切换到全局丝滑。

端到端1.0的城市NOA和高速NOA的规控模型是两套，到了端到端2.0，我们把它们做了一个整合，形成了一套完整的机制，这样的话有几个好处：

一是城区跟高快切换的时候，比之前更平滑；另外，接管率的KPI会有很大的提升。

在车端进行智驾模型学习是不太可行的一条路径。第一，非常依赖于算力，哪怕是4块orin芯片可能都非常困难；第二，OTA更新会覆盖所学习的智驾数据。

实际上，IM AD会在云端进行智驾的神经网络训练，训练完成后通过OTA推送，这是目前智驾系统的一个开发模式和路径。

重庆魔幻路口：单路口4组红绿灯

天津动态灯条：进度条式红绿灯

复合功能灯组：左转+掉头组合灯

水泥墩子：雷达漫反射可能引起测距失效

车位地锁：检出不稳定，持续攻关提升感知识别能力

小动物（猫/狗）：高速场景检出时，采取避让或制动也可能引发危险

不规则障碍物：低矮木桩，目前泊车弱势场景

三角警示牌：体积小，高速场景识别有一定困难

限宽墩：依赖激光雷达识别，存在不稳定性

- END -