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　　第三类高级版智驾，可以将那些需依靠理解世界、预测世界才能应对的驾驶任务自动化。所谓的“预测”体现在，系统做决策时将周围环境及车辆下一时刻可能发生的变化纳入考量，进一步提升驾驶的防御性。行业目前的做法是在一段式端到端的骨干网络中加入生成式AI，引入诸如“世界模型”等动态预测机制。而所谓的“理解”体现在，仍有个别场景需考量极多的元素，必须依靠推理来应对。简单的场景例如识别交警手势、理解潮汐车道，复杂的则比如在夜晚发生堵车，人类会通过推理意识到异常情况发生；被连续的恶意别车后，司机会识别到 “路怒症“，完成躲避等。在这些场景下，智驾系统很难通过“直觉“、“预测”完成决策，但攻克这些难点是实现L4的前提。于是行业开始尝试将认知推理能力引入智驾系统，常见的例如VLA、VLM方案，或将世界模型与VLA在同一个骨干网络中结合使用。这一领域尚无统一技术路线，但高带宽车载芯片、多模态数据对齐、极高的训练成本被普遍视为该技术落地的难点。目前特斯拉FSD V14.2已经让人看到了这条路径的可行性。唯有一点是明确的，这类算法理应建立在一段式端到端将“肌肉记忆”打磨成熟的基础之上，否则有可能训练出一个唯唯诺诺不敢上路的“理论派”司机。