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近年来，端到端（End-to-End，E2E）自动驾驶技术不断进步，但在复杂的闭环交互环境中，由于其因果推理能力有限，仍然难以做出准确决策。虽然视觉 - 语言大模型（Vision-Language Model，VLM）凭借其卓越的理解和推理能力，为端到端自动驾驶带来了新的希望，但现有方法在 VLM 的语义推理空间和纯数值轨迹的行动空间之间仍然存在巨大鸿沟。
当开车遇到变道、加塞等场景时，驾驶员往往会下意识地激活自己的“安全驾驶思维”，从而做出激进的规避行为。
自动驾驶实现垂直领域的AGI，有了新路径。不是Robotaxi，而是RoadAGI。在英伟达GTC 2025上，元戎启行CEO周光受邀分享，提出用RoadAGI，能更快大规模商用自动驾驶，实现垂直道路场景下的AGI，RoadAGI的实施平台，是元戎最新分享的AI Spark：
12月31日，上海高级别自动驾驶引领区数据采集车发车仪式在上海浦东举行，30辆全新的智己L6数据采集车盛装列队并集中发车。上海正谋划打造人工智能“模塑申城”，建设高级别自动驾驶引领区，按照“单车智能为基础，车路云协同为关键支撑”技术路线，持续推动上海智能网联汽车产业生态培育。
今年的机器人顶会 CoRL 杰出论文，竟然帮自动驾驶车稳稳地完成了漂移。
西安电子科大、上海AI Lab等提出多模态融合检测算法E2E-MFD，将图像融合和目标检测整合到一个单阶段、端到端框架中，简化训练的同时，提升目标解析性能。 相关论文已入选顶会NeurlPS 2024 Oral，代码、模型均已开源。
本篇内容是「AGIX 投什么」的第 6 篇。AGIX 指数是从全球上千家科技上市公司中精选出的 40 家“高 AI 纯度”公司的组合。AGIX 指数即是定位 AGI 进程的坐标，也为投资人捕捉 AI-alpha 提供了价值工具。在「AGIX 投什么」板块，我们会对 AGIX Index 的组合公司进行深度分析，为市场输出全面的 AI 投资参考。
8年融资14轮，获复兴、平安、深投控押注
Nullmax的“类脑”模型，是直接参考斑马鱼脑结构设计，不同于其他几家端到端方案思路，因此Nullmax在数据驱动的端到端基础上，提出了“智能驱动”。
我们应该忧虑发展中的新科技吗？