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本站 3 月 19 日消息，卓馭 AI 首席陳曉智昨日在 NVIDIA GTC 2025 發(fā)表主題演講《基于端到端世界模型的生成式智駕體驗》，分享了卓馭在端到端智能駕駛技術(shù)上的近期進(jìn)展，并公布了卓馭基于端到端世界模型的全新一代智能駕駛功能 —— 可支持自然語言交互的個性化生成式智駕方案 GenDrive。

卓馭認(rèn)為，好用的高階智駕，除了足夠擬人化，還需要滿足用戶個性化的駕駛需求。因此，卓馭在行業(yè)中首次提出了基于端到端世界模型的“生成式智駕”—— GenDrive 的概念，相對于傳統(tǒng)的智駕體驗，“生成式智駕”不僅可以給用戶帶來擬人化的體驗，同時也能滿足用戶個性化的駕駛偏好。

傳統(tǒng)的端到端架構(gòu)，更多是一種基于預(yù)測范式的端到端，即觀測到一段傳感器的輸入，預(yù)測下一步的動作，因此它是一次性的動作預(yù)測的過程。

而 GenDrive 采用生成式的技術(shù)來做端到端，通過世界模型來生成未來可能發(fā)生的 N 個平行宇宙，再結(jié)合用戶偏好和各類環(huán)境信息來選擇最優(yōu)的軌跡輸出。

卓馭的端到端世界模型整體架構(gòu)，在最底層為硬件平臺，包括智駕控制器，可以適用英偉達(dá)的計算平臺，比如 DRIVE Orin / Thor SoC，并且可適配不同類型的傳感器配置。

在模型輸入部分，卓馭通過 Vision Encoder 和若干 Tokenizers 來編碼傳感器數(shù)據(jù)、導(dǎo)航信息以及歷史軌跡的輸入。此外，在卓馭端到端世界模型架構(gòu)中還會將駕駛風(fēng)格以某種表達(dá)編碼進(jìn)模型，以及將用戶的語音指令通過文本編碼器輸入到模型。

對于模型的輸出，則包括了周圍環(huán)境的語義和幾何的理解，以及對未來多種可能性的生成。

最后輸出的駕駛軌跡，則是與用戶風(fēng)格偏好、語音指令對齊后的結(jié)果。

對于端到端世界模型的訓(xùn)練，卓馭采用大模型典型的預(yù)訓(xùn)練 + 后訓(xùn)練的方式來進(jìn)行，并且能夠?qū)崿F(xiàn)“硬件無關(guān)”的平臺化訓(xùn)練，即針對不同傳感器構(gòu)型、不同芯片類型，只需訓(xùn)練一個模型，就能部署到不同的硬件構(gòu)型。

基于上述端到端世界模型架構(gòu)，卓馭的生成式智駕具備以下功能：

自定義場景級別的駕駛風(fēng)格：比如跟車過程的風(fēng)格（起步快慢、車距保持的距離等）、速度控制的風(fēng)格、路口轉(zhuǎn)彎的風(fēng)格、變道的風(fēng)格等。

在線學(xué)習(xí)和模仿用戶的駕駛風(fēng)格：基于用戶一段時間的駕駛記錄，模型自動學(xué)習(xí)出用戶的駕駛風(fēng)格偏好，整個學(xué)習(xí)過程只需用到車端算力，無需任何和云端的交互。同時 GenDrive 也能支持多個用戶風(fēng)格的學(xué)習(xí)，可以結(jié)合座艙內(nèi)的人臉識別，自動綁定不同的用戶 ID，自動激活選擇相應(yīng)的用戶風(fēng)格。



可通過自然語言交互來控制駕駛風(fēng)格和動作：駕駛風(fēng)格是指長時的駕駛行為的刻畫，比如用戶通過語音對話“我容易暈車，能否開慢點”、“不要讓其他車加塞我”等，模型可自動識別出用戶偏好的柔和或激進(jìn)的駕駛風(fēng)格。而駕駛動作指一個具體的、瞬時的行為，比如用戶通過語音對話“不要開最左邊車道”、“進(jìn)入輔路”、“靠邊停在那輛白車后面”等，模型即可理解用戶意圖，并實時改變模型的行為軌跡。



本站從卓馭官方獲悉，這一在行業(yè)中首次提出的生成式智駕體驗?zāi)芰Γ瑢诮衲陜?nèi)有相關(guān)車型進(jìn)行量產(chǎn)搭載落地。

英偉達(dá) GTC 2025 大會專題