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现阶段,智驾领域一些新技术没有标准可以参考,如何进行安全监管是个难题。“平衡智能驾驶的技术创新与安全监管是一个复杂的系统性工程。”在林澍文看来,智驾中的一些技术堵点正在被快速攻克,如针对智驾对算力需求的增长,英伟达发布的超级SoC智驾芯片Thor,算力达到2000TOPS,理论上可以一颗芯片“承包车内一切算力”;今年以来突然问世的DeepSeek更是以其强大功能及其免费、开源的特点,在AI大模型支持智驾方面提供了几乎是前所未有的支持,为智能驾驶技术的性能提升、快速演进、广泛普及带来更多可能。但技术的快速进步也为安全监管带来新的挑战。“一些智驾技术标准法规的过时、空白以及与新技术不相适应的矛盾正日益凸显。”林澍文举例称,在传统的驾驶员驾驶情况下,判断事故责任相对容易,而智能驾驶因为有系统和软件的参与,责任可能分散在多个主体上,如车辆制造商、传感器制造商、软件开发者、数据服务提供商和车主等。如果智能驾驶系统有缺陷,那么制造商、销售商需要承担产品责任;如果数据被篡改,那么数据服务提供商也可能有责任。“由于智能驾驶汽车涉及到多个方面,追责过程更加复杂。”他说,目前国家层面对于智驾事故责任认定尚未出台相关规范,在智驾加速普及的情况下,解决这一问题显得尤为迫切。林澍文建议结合国情参考国外相关法规,加快探索完善相关规定,为智驾的普及提供法规依据。“既需要通过制定和执行严格的法规和标准,对智能驾驶技术进行监管,确保技术的合规性和安全性,也需要加强对企业的监督和检查,确保企业履行其安全责任。”林澍文说。
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“对企业自身而言,开源可以吸引更多的关注和使用者,激发开源社区的创新活力,推动技术快速发展,还能通过共享资源和知识,来降低企业的研发成本。”郭涛对记者表示,越来越多AI企业选择开源,一方面将促使各企业更加注重打造差异化的生态体系,围绕开源模型衍生出不同的服务、插件、工具等产品;另一方面,为了在生态竞争中胜出,企业会联合起来制定统一的接口规范、数据格式等标准,提高整个行业的协同效率和兼容性。
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