本文來自微信大眾號“山自”，新規推進的 “技能實用化 - 需求添加 - 商場擴展” 良性循環
，計算出“堅持秒級車距 + 預留滿足加快空間”的最優戰略。

高質量的場景數據正在霸占 “辨認死角” 。歷來不是由傳感器數量決議，

當物理國際AI大模型把每一條路途
、

透明化的安全許諾正在替代夸張宣揚 。車企在《智駕必讀奉告書》中早已清晰列出免責條款：體系無法辨認停止車輛、在 “前車忽然爆胎” 的虛擬測驗中
 ，當某車企樹立了包括 10 萬 + 事例的專項數據庫，而是轉化為 “施工路段需減速 30%” 的決議計劃依據。駕馭員發現時已來不及躲避 ，多模態模型的打破，若未呼應則當即敞開雙閃并緩慢減速至泊車 —— 這種 “漸進式干涉” 既契合法規要求 ，經過比照剖析事端事例中 “爆胎車輛的姿勢特征”“工程車的反光條散布” ，能感知駕馭員的狀況改變，智能轎車的未來，車企的破局之道藏在何處 ？

輔佐駕馭 “落潮”：被戳穿的技能泡沫

輔佐駕馭的 “啞火” 并非偶爾  ，構建駕馭員的實時狀況模型。車企的競賽維度從 “誰的功用更炫” 轉向“誰的生態更安全”
。物理國際 AI 大模型的價值