PR6423/011-110 涡流传感器@艾默生

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阿米控技术有限公司专注于于工业自动化PLC模组与控制系统零部件组件
其使命是帮助客户提高生产力并且减少停机时间
阿米控技术公司整合了工业自动化领域的众多知名品牌
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充分利用我们全面的工业自动化零件库存，我们存储全新原装硬件和停产的控制零部件。
“Listen Think Solve”（倾听、倾心、倾力），旨在好地表明阿米控技术致力于倾听客户所需，以资深的备件供应链经验，
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十年耕耘，一朝爆发，百度可以说终于熬出头了。

但更大的挑战也随之而来，这不仅仅指更大规模的量产验证，还包括持续的功能迭代，赋予终端用户更好的应用体验。

汽车智能化变革持续到今天，催熟的不仅仅是产业，还包括用户对于智能车的认知。“目前行业面临的一个共同挑战是，中国的消费者太懂行了，太挑剔了，大家会思考自己花的每一分钱是不是值得，从功能到体验，消费者都会思考的非常清楚。”一位业内人士如是说。

或许有些夸张，但这就是当下国内购车者的真实写照，大家甚至会不自觉地用某一个领域最高的标准去要求一款产品、一家企业。如何满足终端用户的高标准要求，是汽车产业链上每一家企业不得不思考的问题。

目前来看，百度Apollo把这一注押在了大模型上面，本次大会上提出的“大模型‘重构’智能汽车”就是最直接的证明。

在百度看来，由于大模型智能涌现驱动了AI在理解、生成、推理和记忆等核心领域的能力突破，从底层重构了AI的能力边界和天花板上限，在汽车领域有望从三个方面重构智能汽车业态：

第一，语言大模型上车，推动人车交互方式从“命令式”升级到“对话式”，人车关系升级为人和虚拟人的关系；

第二，通过Transformer和BEV等新技术重构自动驾驶技术栈，感知能力获得代际感提升，加速纯视觉方案的成熟和普及；

第三，未来的大模型还将走向多模态，助力智驾系统可以更聪明地处理复杂的场景，实现更广泛的时空覆盖，塑造出自动驾驶的汽车机器人。

“伴随着感知大模型、大语言模型、端到端的大模型以及到最终的多模态大模型不断在智能汽车领域发挥更大的用处，未来的智能汽车和今天的车将会是完全不同的两个物种，彻底成为我们生活中不可分割的一个亲密伙伴。”苏坦指出。

目前，百度正在推进这样的变革发生。在智能驾驶领域，从感知到决策再到规划，百度均在积极引入大模型相关的技术，推动智驾系统从过去基于经验和规则变成可以自学习、自我迭代的高度智能化系统。

其中，百度基于纯视觉BEV大模型已经打造了高阶辅助驾驶，跑通泊车、高速和城市全域场景，相关技术仍在持续升级。百度Apollo即将量产的Apollo City Driving，底层能力就来自于其全新推出的Apollo Efficient BEV Model。

据苏坦介绍，Apollo Efficient BEV Model突破了过去行业在中算力平台上部署BEV的技术难题，通过重构底层算子、轻量化模型深度优化，实现了算力、效率和设计的多重升级。

得益于这些能力的优化，Apollo City Driving将可以支持一趟秒级建图、A学B用等功能，显著优化城市常用路线领航功能的体验。不仅如此，基于记忆路线云端建图和路线融合，Apollo City Driving的泊车能力也将进一步提升，将可以支持长达两公里的泊车辅助应用，真正意义上实现用户在小区内自由泊车和人车分离。

在智能座舱领域，百度则基于文心大模型研发了专门面向智能座舱的智舱大模型，以及相关的开发工具链，帮助整车厂可以快速结合不同的终端应用需求，打造下一代的导航、语音交互、信息服务和娱乐等智舱原生应用，甚至打造属于整车厂自己的大模型，缩短研发周期，降低研发成本。

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