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当感知系统触达物理极限很多人以为，智能驾驶的进化逻辑是数据量的线性叠加——只要持续采集更多场景数据，算法就能无限逼近人类驾驶水平。其实不然，当感知系统触达物理边界时，数据量的增长会突然失效，这被称为「数据饱和陷阱」。以2023年某头部车企在德国纽博格林北环赛道的测试为例：其L4级原型车在完成第127圈高速弯道测试后，视觉感知模块突然报告「没有更多数据了」。表面看，这是传感器硬件的物理限制——在24

2026-08-24

从成都车展透视产业发展新逻辑：车企告别“拼参数”转向“拼体验”

本报记者李如是一辆仰望U8缓缓驶入巨大水池，当水面没过轮胎后，车辆依旧能稳定行进、转向；将小米澎程的前排座椅向后旋转180度，即可与后排形成对座格局，适配打牌、喝咖啡等更多场景……8月21日，第二十九届成都国际汽车展览会（以下简称“成都车展”）在中国西部国际博览城开幕，《证券日报》记者在现场感受到，今年成都车展的体验交互环节显著增多，各车企不再盲目比拼配置和参数，而是回归至体系力与品牌价值的综合

2026-08-24

“人工智能+交通运输”创新行动启动

（来源：工人日报）本报讯（记者甘皙）日前，交通运输部举行专题新闻发布会，介绍“人工智能+交通运输”典型应用场景创新行动有关情况。记者从会上获悉，目前，交通运输部已围绕智能驾驶、智慧公路、智能铁路、智慧民航、智能邮政、智能多式联运等10大方向，发布了第一批41个重点典型场景建设指引，正式启动了首批典型应用场景项目创建工作。据介绍，本次创新行动遵循“技术突破—场景验证—产业发展—体系升

2026-08-24

数据边界：智能驾驶的“无更多数据”困境与突破路径

数据边界：智能驾驶的“无更多数据”困境与突破路径很多人以为，智能驾驶系统的性能提升完全依赖数据量的无限堆砌——只要持续采集更多场景数据，算法就能持续优化。其实不然，当数据采集达到物理极限时，“没有更多数据了”会成为技术迭代的关键瓶颈。这种瓶颈并非单纯由硬件存储或传输能力决定，而是源于场景覆盖的饱和度、标注效率的衰减，以及数据分布的熵增效应。底层逻辑是：智能驾驶的数据需求遵循“边际收益递减”规律。以

2026-08-24

底盘会“游泳”、零下30℃充电仅多3分钟！成都车展变“黑科技”秀场

第二十九届成都国际汽车展览会正在火热进行，22万平方米展区汇聚近120个参展品牌、约1600台展车。科技含量高是今年成都车展的一大特色——当“领潮而立，向新而行”的主题标语挂上西博城中庭，各大车企的竞争核心已经从“堆配置、拼马力”切换到“拼场景、卷算法”。在9号馆外北广场，仰望U8应急浮水测试震撼上演；在3号馆内，华为乾崑ADS 5展示智能驾驶硬核实力，首发全地形辅助驾驶；为了缓解新能源车主的续航

2026-08-23

哈弗H10登陆成都车展聚焦多成员家庭出行

8月21日，第二十九届成都国际车展上，长城汽车携哈弗H10(配置|询价)正式亮相展台。同时展出的还有旅居改装版本，向现场观众展示车辆多场景使用可能性。哈弗H10此前已经正式上市，保持了不错的市场热度。这款车型试图打破传统SUV的能力边界，把MPV座舱舒适性、城市SUV智能驾驶、轻越野车型的通过能力进行结合，以此解决多成员家庭用车需要兼顾多种场景的现实难题。外观采用方鼎美学的方盒子车身设计，线条硬朗

2026-08-23

每经热评丨从成都车展看汽车产业的“林”“树”之变，“链式竞争”才是长久考验

每经评论员裴健如22万平方米展区、近120个品牌、约1600台展车——2026成都车展的规模并不令人意外。真正让这届车展区别于往届的，是一个此前从未出现过的设置：1000平方米的“成都造”智能网联汽车产业链专区。德赛西威、希迪智驾、中瓴智行、黑芝麻智能等6家智能网联领军企业，与华川电装、京东方精电、蜀道装备等4家汽车电子、三电系统、氢燃料电池代表企业集中亮相，产品覆盖智能座舱、智能驾驶、动力系统

2026-08-23

无界动力张玉峰：具身智能走出实验室，2026年是“操作智能”量产元年

中经记者卢志坤北京报道在2026世界机器人大会（WRC）上，无界动力和一家韩国头部咖啡连锁品牌联合搭建了约40平方米机器人＋咖啡师+顾客的“人机共生”体验区。柜台内咖啡师做咖啡，旁边的机械臂连续制作手冲，柜台外机器人负责服务客人，做端送、桌面整理和桌椅归位。无界动力创始人张玉峰介绍，整个流程已经非常丝滑。张玉峰曾先后在Sony、ARM从事研发管理，后加入地平线（09960.HK）任副总裁，带领

2026-08-23

人工智能融合基层政策宣讲，实现常态化服务

为深入贯彻落实国家助学政策，推动教育公平与乡村振兴有效衔接，近日，惠州学院“智惠未来”资助政策宣传团奔赴河源市和平县下车镇，开展了为期七天的暑期“三下乡”社会实践活动。团队创新性地将人工智能技术与基层政策宣讲深度融合，通过“线上+线下”双轨并进的方式，累计回收有效问卷300余份，线下服务村民及中小学生超300人次，线上传播覆盖超5000人，并将AI政策问答小助手落地当地长期使用，实现了从“一次性宣

2026-08-23

智能驾驶数据瓶颈：当系统反馈“没有更多数据了”

数据枯竭：智能驾驶的隐形天花板很多人以为，智能驾驶系统的进化依赖海量数据持续输入，数据规模与算法性能呈线性正相关。其实不然——当系统反馈“没有更多数据了”，暴露的并非数据量不足，而是数据质量与场景覆盖的深层矛盾。这一现象在L4级自动驾驶研发中尤为突出：某头部企业2023年Q3技术白皮书显示，其测试车队在硅谷101号高速公路的日均数据采集量达3.2TB，但算法迭代效率较2022年同期下降47%，根源

2026-08-23

数据边界：智能驾驶的「无更多数据」困境与突破路径

数据瓶颈：智能驾驶的「无更多数据」并非终点很多人以为，智能驾驶系统的性能提升完全依赖海量数据堆砌——当传感器采集量达到阈值后，模型便会自动突破能力边界。其实不然，某头部车企的L4级测试车队在苏州阳澄湖环线进行封闭场景测试时，曾遭遇「数据饱和陷阱」：其激光雷达点云数据量在连续3个月采集后，已覆盖该区域99.7%的可行驶区域，但系统在应对临时施工路障时的决策准确率仅提升2.3%。这暴露出一个关键问题：

2026-08-23

数据边界：智能驾驶系统中的「无更多数据」困境解析

数据阈值与系统决策的临界点很多人以为，智能驾驶系统的性能提升完全依赖数据量的线性增长，其实不然。当系统反馈{"error":"没有更多数据了"}时，其底层逻辑并非数据采集的物理中断，而是算法模型在现有数据维度下已触达认知边界——这种边界往往由传感器精度、标注质量、场景复杂度三重因素共同构成。以2023年某头部车企在德国纽博格林北环赛道进行的L4级系统测试为例。该赛道全长20.8公里，包含174个弯

2026-08-23

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