魔视智能亮相第五届焉知汽车年会

近日，在第五届焉知汽车年会“智能辅助驾驶论坛”上，魔视智能乘用车产品副总经理张峥以《智驾模型的泛化思路》为主题，深度剖析了智能驾驶技术的演进逻辑与核心挑战。

作为深耕智驾领域多年的先行者，魔视智能以“泛化能力”为突破口，提出从感知升级到认知觉醒的全链路解决方案，为行业提供了应对复杂场景、突破数据瓶颈的新思路。

感知的边界，是智驾泛化的第一道门槛。魔视智能用“融合”与“治理”双轮驱动，让机器“看得见”更“看得懂”。

张峥指出，感知模型的泛化能力是智驾系统的基石。魔视智能通过 “传感器性能+数据驱动+算法进化”三位一体路径，构建全方位的环境理解能力。

传感器融合创新

打破单模态局限，整合摄像头、激光雷达、毫米波雷达等多传感器数据，通过多模态时空前融合算法，实现语义、空间、运动信息的精准捕捉。

4D数据治理体系

自主研发自动化标注工具与大模型挖掘技术，实现场景元素的高效提取与失效案例闭环，结合3D资产库与AIGC生成，破解长尾数据难题，降低数据边际成本。

算法迭代进化

从单模态白名单任务到通用感知任务，引入开集数据自监督预训练与视觉语言对齐，提升模型对未知场景的适应性。

端到端的“快”需要海量数据支撑，而“稳”则依赖对现实逻辑的深度理解。我们用仿真与实车数据“两条腿走路”，让算法既聪明又可靠。

在决策规划层面，魔视智能提出了分阶段泛化策略，兼顾性能上限与落地可行性。

规则优先，夯实下限

基于结构化感知的经典规划器，通过仿真数据快速验证规则逻辑，确保基础安全性与功能稳定性。

两段式端到端，模仿人类

以感知结果为输入，结合强化学习优化类人驾驶行为，平衡规则与数据驱动的优势。

一段式端到端，突破天花板

探索感知-决策-控制一体化模型，依托3DGS场景重建与虚幻5仿真环境，生成高多样性数据，结合强化学习挖掘模型潜力。

VLA不是技术的终点，而是认知的起点。当智驾系统学会“思考”，数据将从“燃料”变为“催化剂”。

张峥表示，当我们面对数据驱动的局限性，魔视智能将目光投向视觉语言行为（VLA）范式——一种更接近人类认知的智能体架构。

VLA的核心优势

通过视觉模块、语言模块、行为模块的协同，赋予智驾系统常识推理与交互学习能力，减少对海量数据的依赖。

认知觉醒的关键

基于R1强化学习范式，利用少量数据微调即可实现跨场景泛化；通过世界模型+人类偏好对齐，让VLA在非同源环境中快速适应，甚至超越人类司机的表现。

云端到板端的落地路径

先在云端训练大模型，再通过知识蒸馏部署轻量化板端模型，兼顾性能与算力效率。

从多模态感知到VLA智能体，在这场技术与认知的双重革命中，魔视智能已率先迈出关键一步，不仅展现了其对技术趋势的前瞻洞察，更揭示了 “以认知驱动泛化”的战略版图。

未来，魔视智能持续探索智能驾驶边界，逐步构建更像人、更聪明、更高效的智驾生态体，为行业打开认知智驾的新纪元。