乾崑ADS5将世界模型升级为自动驾驶AI智能体，配合乾崑OS实现“车位到车位”全链路决策。从技术路径看，这标志着系统从模块化拼接转向端到端智能体范式——类似NLP中大模型从token预测迈向具身规划能力的跃迁。但值得商榷的是：智能体在开放场景的决策黑箱如何验证？180亿研发投入若侧重构建可解释性框架与对抗测试体系，或比单纯堆叠参数更具行业价值。作为长期关注AI安全的研究者，我更期待看到其安全验证数据的公开披露。各位在日常通勤中，是否遇到过智驾系统“合理但反直觉”的决策瞬间？
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