強化學習，正在決定智能駕駛的上限
行業趨勢與技術演進
隨著行業逐漸走出概念驗證階段，單一技術名詞已無法解釋真實能力差異。算力規模、數據質量、系統架構、工程穩定性，正在共同決定智能駕駛的上限與下限。
強化學習的應用與挑戰
離線強化學習雖然面臨“數據決定上限”與“分佈外泛化難”的問題，但為現實世界應用，尤其是自動駕駛這類安全敏感任務，提供了一個非常有價值的實現路徑。
深度強化學習通常為黑盒式，難以解釋模型在特定時刻做出決策的原因，這給責任歸屬、事故分析和安全驗證帶來了極大挑戰。
產業生態與未來展望
特斯拉的FSD與座艙系統在算法、算力平臺和數據閉環層面高度協同，被視為具身智能終端，其智能上限由統一的世界模型和學習框架決定。
馬斯克堅信，特斯拉解決自動駕駛的方法論，正是xAI攻克通用AI的路徑——本質上就是”自動駕駛電腦”。
自動駕駛正被視作顛覆汽車工業的關鍵趨勢，其發展將深刻影響未來交通生態。
相關技術與產業背景
在芯片領域，存在一條心照不宣的規則：硬件決定下限，軟件決定上限。英偉達十年無敵，全靠CUDA鎖死開發者，換芯片或代碼重寫可能影響整個團隊的運作。