AI驾驶深夜“智让”后方救护车！策略博弈取代本能，分钟级规划震撼业界

半夜突然收到这么一个视频，本来困得要死，给我吓醒了。

起初我也以为是一个简单的避让而已，前面有车来，这可不得要避让吗？

可是，这是后向来车，这是窄路口，这是一个救护车。

这意味着，系统思考了：

1. 前面的位置不足以两辆车同时通过，2. 我现在过去时间太短，没有办法离开这个路段 3. 后面是救护车， 我需要让救护车先走。

[举手]这里的长时序规划已经到了分钟级别，不再是学习驾驶的本能反应，而是权衡利弊之后的结果。

它考虑的是：

-  未来空间可达性

-  自身离开路段所需时间

-  对方车辆优先级

-  整体通行效率

 这不是我们经常聊的模仿驾驶，而是策略级博弈

[微风]有人会说，好像这个用VLM 也可以做，但是其实，VLM 受限于参数量，大部分用了前向图像进去，算力已经开始捉襟见肘了。

这个场景的关键其实是“ 救护车来自后向视角”，也就是说，全向的摄像头都已经转换成需要的feature 进入了整个网络。

系统需要 处理全向多摄像头输入，然后将多视角信息融合成统一特征空间，还要保持跨视角的一致时序记忆。

[微风]在两年前，我们还看到很多感知算法对后向的感知稳定程度很差，规划几乎不受后向语义影响，而今天，我们可以看到后向的救护车可以影响整个长时序决策了。

AI 的变化是不断自我革命的过程，而辅助驾驶的变化也是不断自我革命的过程。

你必须不断丢弃旧的架构假设、旧的模块边界、旧的计算范式，才能跟上历史的变革。

来源：本诺__