【VIP文章预告】从软件定义汽车到AI定义汽车:智能体AI迎来快速发展

确定AI处理的部署位置只是其中一个环节。更重要的变革在于智能体AI重塑了车辆感知、“推理”及响应周边环境的逻辑。传统高级驾驶辅助系统（ADAS）遵循线性处理流程：先感知环境，再套用预设规则，最后执行操作。相比之下，智能体AI引入了目标驱动的行为逻辑，系统在决定最终响应方式之前，会在安全、效率与舒适性之间做出综合权衡。

为了做出决策，智能体AI将传感器感知数据、地图信息、车辆遥测数据等信息，与推理层、目标评估机制与持续反馈回路相结合，提前规划多步操作并持续自主学习。这套系统相比固定预设规则，能更灵活地应对非标准道路和复杂模糊路况等场景。

特斯拉就是一个典型案例，其完全自动驾驶（FSD）和无人驾驶出租车系统依托视觉AI感知周边环境、规划行驶路径、控制转向、制动和加速，并适配各类真实道路场景。