李升波:端到端技术是自动驾驶与具身智能的核心路径

睿见Economy
Apr 12

专题:智能电动汽车发展高层论坛(2026)

  4月11日-12日,智能电动汽车发展高层论坛(2026)在北京国家会议中心二期召开,主题为“推进新能源汽车智能化、绿色化、融合化、国际化发展”。清华大学车辆学院、人工智能学院教授/博导李升波出席并演讲。

  他指出,人工智能已从信息领域迈向“具身智能”阶段,即与物理世界深度交互的智能形态,其中自动驾驶与机器人是两大核心方向。端到端训练作为当前主流技术范式,正推动行业从专家规则驱动转向数据驱动,但我国企业在数据规模、算力支撑与算法成熟度上仍面临挑战。

  李升波认为,人工智能已真切来临。从2015年AlphaGo超越人类棋手,到2022年ChatGPT、2023年GPT-4的爆发,AI正从处理虚拟信息转向与物理世界交互。具身智能的核心是像人类一样,通过感知(眼睛)、决策(大脑)、动作(手脚)与环境互动,自动驾驶与机器人是当前两大落地场景。未来,泛具身智能将覆盖所有可动物理实体,实现更广泛的智能交互。

  他指出,端到端成为主流,但我国面临三大挑战。特斯拉FSD V12的推出标志着端到端技术范式的成熟,但其依赖“海量量产车数据闭环+超大算力云平台”的路径,对我国企业构成挑战:一是数据规模难以匹敌,数据量决定模型性能边界;二是算力支撑不足,过亿级参数训练需庞大算力;三是算法与训练框架尚未成熟,探索空间有限。

  李升波预测,人工智能发展将分三阶段:信息智能(至2028年):以ChatGPT为代表的虚拟信息处理模型接近终局;物理智能(未来10-15年):自动驾驶、机器人等具身智能技术爆发,大量新技术、公司涌现;生物智能(15-20年后):量子计算、人造生命等前沿技术可能推动人机深度融合,开启更长远变革。

  李升波总结道,端到端技术是自动驾驶与具身智能的核心路径,我国需通过“仿真+高效算法”突破数据与算力瓶颈。清华大学将持续深耕工业软件与算法研发,为行业提供技术支撑,推动人工智能从信息领域迈向物理世界,最终实现与人类社会的深度协同。

  新浪声明:所有会议实录均为现场速记整理,未经演讲者审阅,新浪网登载此文出于传递更多信息之目的,并不意味着赞同其观点或证实其描述。

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责任编辑:王翔

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