飞机先生
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苏箐讲了一些话，非常深刻，很有感触：
1、23-24年深度学习发生了两个问题，第一是只重构了感知部分，革命只革到一半，其他还是规则，如果做到这一点效果可能不是50％，而是只有 30％。
第二是无图和有图背后，其实只是解决动态问题，而没有解决静态问题。
只有完全一段式的革命，才能真正做到类人的体验，这就是端到端意义所在，但这件事非常难。
2、深度学习神经网络就像当初的这个核裂变试验一样。
它告诉你这个范式是可能的，他能干什么？但是这个范式在什么时候，以什么形式能够在自动驾驶里面，能把自动驾驶做到多好？其实在第一个人做到之前，是没有人知道 yes or no，也不知道这个百分比。
但特斯拉 V12 给大家看到这个希望。
奥本海默造的第一颗原子弹的威力大还是小，这件事不重要，重要的是他把原子弹造出来了，说明这件事情是对的。
讲这么多原子时代的原因，是因为对物理世界来说，一个代表能源，一个就是信息的变化（计算），原子时代就是能源，人工智能就是信息。
这是改变和制造世界的两样东西东西。
3、大家最近都很嗨，但我要浇一下冷水。
大家觉得一段式搞定了，是不是以后会进入一个大发展的时代？
这是人的一种思维惯性，在事没发生的时候大家是完全不相信这件事情会发生的，但是在一个事情发生以后，人类会觉得这件事情是会一直发生。
人工智能每二三十年会有一个轮回。干了 30 年，干出了一个很轻的成果，一个范式来后然后把它兑现掉，兑现完了发现它是有天花板的。
这一代的深度学习技术，有一点碰到这个天花板的可能性。AD 也已经一段式革完了，那再变化就要开始改变内核的理论了。
但现在很不幸，现在还没有看到前置信号的突破。如果要突破也要五年十年的迭代，所以未来几年，整个 AD 可能还是基于现在的系统不断做优化，而不是内核的重构。
4、智能驾驶更像自动挡，不是情绪价值。
HSD 新范式打通以后它会有一个红利期，提升空间还有很多，大家就会看到这个系统会非常类人，计算机工业突破成本高，但复制成本很低，几年的时间后它就跟白菜一样。
它更像从几十万的车到 20 万的车到 10 万的车，就像自动挡一样，它都会被装上，而且它都会变得更好用，大家应该不会碰到 10 万的车的自动挡，不如 30 万的好用，不如 50 万的好用。
5、L3 和 L4 的思考。
过去 L2 和 L4 是不一样的范式，但我们发现最近两年开发这么快，是因为很多城市的泛化，它天然就是没有问题的，这对于 L4 来说，是一件好事。
没有人训练过的个问题，但是它有这个能力，这就是新的方法论和数据驱动的魅力，因为它从人类的垂类数据里面它会自然学到很多东西。
地平线也会开始重投入 L4 ，但是不是以割裂的形式去做这件事，而是以统一的开发范式，从传感器等完全打通。
大家可能有一天已经不会在意这个概念了，就是买的 L2 的车，可能两三年以后，它就已经是一个转L4，这件事情是高概率的事情。
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