企业网站源码网,贵阳网站建设zu97,怎么在抖音上卖东西,怎么判断网站好坏点击下方卡片#xff0c;关注“自动驾驶之心”公众号 戳我- 领取自动驾驶近30个方向学习路线 编辑 | 自动驾驶之心 本文只做学术分享#xff0c;如有侵权#xff0c;联系删文 自动驾驶前沿信息获取→自动驾驶之心知识星球 这两天看到了中国汽车工业协会发布的《…点击下方卡片关注“自动驾驶之心”公众号戳我-领取自动驾驶近30个方向学习路线编辑 | 自动驾驶之心本文只做学术分享如有侵权联系删文自动驾驶前沿信息获取→自动驾驶之心知识星球这两天看到了中国汽车工业协会发布的《2025城市NOA汽车辅助驾驶研究报告》核心信息给大家提炼一下2025年1—11月搭载城市NOA的乘用车累计销量达312.9万辆双强主导Momenta和华为HI模式的市场份额显著领先合计占第三方供应商比例约八成。Momenta 占比达 61.06%处于领衔地位数据来源《2025城市NOA汽车辅助驾驶研究报告》这两家单月智驾搭载量已经达8-10万规模。预估25年11月华为乾崑智驾鸿蒙智行HI模式的搭载量已达到10万辆Momenta搭载量约9万辆。今天不打算聊这么泛主要是想借这个机会聊下Momenta为什么可以做到这个Level。据自动驾驶之心了解Momenta公开的方案是R6强化学习大模型。Momenta的强化学习公认做的比较好也已于2025 Q3正式量产上车。有的文章说强化学习不应该是一个花太长时间去重点搞的东西它对系统的提升或许只能贡献5%甚至更低。不会带来质变。这一点柱哥不是很认同正是由于剩下5%的场景模仿学习Cover不了才需要其他方法。而强化学习是一个有效的途径当下各种叠Reward的方式是现状也会造成冲突的情况但我认为强化学习是通往L3/L4智驾最正确的道路。或者换句话说强化学习做得好量产的效果才能拉开明显的差距这一点Momenta已经验证过了。强化学习会提供一个反馈的机制让模型反思自己的结果是否合理这是模仿学习提供不了的柱哥更倾向于强化学习会有一条更普世的路径。这在Momenta R6 强化学习大模型中也有体现通过对不安全轨迹给予负反馈显著提升对鬼探头等危险场景的应对能力第二是丝滑流畅的拟人体验在多目标博弈场景如无保护左转中需要综合优化安全、舒适与效率第三是高效通行通过奖励机制激励模型在通行效率上超越人类司机例如在拥堵路段智能选择车道精准下匝道等。自动驾驶之心接触过业内试乘搭载Momenta R6 强化学习大模型量产车的算法工程师反馈像雨天反光、窄道会车、积水无车道线都表现得很不错。交付能力Momenta是业内公认的强也是可以做到市占率的一个非常重要的原因。当然还有以下两点“全球上车”的能力Momenta针对法规场景做了很多的优化交付前一把搞定欧标/美标/中标三份标定一套OTA这不仅能大幅提升交付周期也能省去研发很多的精力这一点和很多缝缝补补的小公司差距很大一个飞轮两条腿这是最正确的一条道路很多做一段式端到端顺利的公司底子都是数据闭环做的好才能在短时间堆积起来千万clips的训练数据。在26年L4爆发的起点Momenta应该会吃到更多的红利。借用知乎February文章中的一句话不是 Momenta 多完美。 在“既要又要还要”的整车车企眼里它刚好是那个“全能乙方”。截至 2025 年 10 月其累计量产车辆达 50 万台定点车型超过 160 款。当然除Momenta、华为外其他第三方供应商也积极布局NOA辅助驾驶领域凭借差异化技术路线与合作模式占据一定市场份额。自动驾驶之心求点赞求分享求喜欢