清華、北大等86所高校布局元宇宙，是風口還是噱頭？
作者：徐賜豪來源：區塊鏈日報據全國高校人工智能與大數據創新聯盟元宇宙專委會不完全統計，截至2023年7月，全國共有86所高校戰略布局元宇宙領域，其中本科院校73所，高職專科院校13所
在NVIDIA GTC 2025大會上，卓馭AI的首席執行官陳曉智帶來了一場別開生面的演講，主題聚焦于智能駕駛技術的最新進展——《基于端到端世界模型的生成式智駕體驗》。在此次演講中，卓馭不僅展示了其在智能駕駛領域的最新研究成果，還正式推出了一個劃時代的產品：可支持自然語言交互的個性化生成式智能駕駛方案——GenDrive。
卓馭認為，高階智能駕駛不僅要追求擬人化的駕駛體驗，更要深度滿足用戶的個性化需求。正是基于這樣的理念，卓馭首次在行業內提出了“生成式智駕”的概念，并通過GenDrive方案將其變為現實。相較于傳統的智能駕駛體驗，生成式智駕不僅能夠提供高度擬人化的駕駛感受，更能根據用戶的個人偏好進行靈活調整。
傳統端到端智能駕駛架構往往基于預測范式，即根據傳感器輸入預測下一步動作，這一過程相對固定且缺乏靈活性。而卓馭的GenDrive則采用了生成式技術，通過構建世界模型來預測未來可能發生的多種場景，并結合用戶偏好和環境信息，從中選擇最優的駕駛軌跡。
卓馭的端到端世界模型架構層次分明，底層由硬件平臺支撐，包括適用于英偉達計算平臺的智駕控制器，如DRIVE Orin和Thor SoC，同時能夠適配多種類型的傳感器配置。在模型輸入層面，卓馭通過Vision Encoder和Tokenizers對傳感器數據、導航信息以及歷史軌跡進行編碼，同時還將駕駛風格和語音指令融入模型之中。
模型的輸出則涵蓋了周圍環境的語義和幾何理解，以及對未來多種可能性的預測。最終的駕駛軌跡，是在綜合用戶風格偏好、語音指令以及環境信息后得出的最優結果。
卓馭在訓練端到端世界模型時，采用了大模型典型的預訓練與后訓練相結合的方式，并實現了“硬件無關”的平臺化訓練。這意味著，針對不同傳感器配置和芯片類型，只需訓練一個模型，即可輕松部署到不同硬件上。
基于這一先進的架構，卓馭的生成式智能駕駛方案GenDrive具備了一系列令人矚目的功能。例如，用戶可以根據自己的喜好自定義場景級別的駕駛風格，包括跟車風格、速度控制、路口轉彎和變道方式等。GenDrive還能在線學習和模仿用戶的駕駛風格，只需利用車端算力，無需云端交互，即可自動學習用戶的駕駛偏好。結合座艙內的人臉識別技術，GenDrive還能自動綁定不同的用戶ID，激活相應的駕駛風格。
更令人驚嘆的是，GenDrive支持自然語言交互，用戶可以通過語音指令來控制駕駛風格和具體動作。無論是請求更柔和或更激進的駕駛風格，還是指示車輛進入特定車道、輔路或停在指定位置，GenDrive都能準確理解用戶意圖，并實時調整駕駛軌跡。
據卓馭官方透露，這一革命性的生成式智能駕駛體驗將在今年內搭載于相關車型上，實現量產落地。這一消息無疑為智能駕駛技術的發展注入了新的活力，也讓人們對未來智能駕駛的個性化體驗充滿了期待。
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