纯视觉方案能否实现超过100公里/小时的自动紧急制动？不同厂商看法不一。有厂商认为具备可行性，也有厂商持保留态度。观点的碰撞让行业讨论更显活力。无论怎样，相关技术产品很快就会面世，届时便可验证成效。
从长期来看，AI的发展潜力巨大、应用边界广阔，其演进速度和可能性往往超出人类的常规认知。传统思维模式难以全面解释这种变化。
日前与一位从事电池研究的同行探讨AI在SOC（电池荷电状态）与SOH（电池健康状态）预测方面的应用。他表示，自己不了解机器学习，也未曾使用过大模型，认为这些技术不过是空谈，难以产生实际价值。在他看来，算力并非关键要素，经验规则已足以应对当前问题。
对此我有不同看法。虽然目前在精度和准确性方面确实存在挑战，同时也需要借助物理经验模型开展研究，但当经验模型日趋复杂时，对算力的需求也会急剧上升。面对海量用户数据，若完全摒弃机器学习和大模型，要从中发现未知规律和潜在可能，难度极大。
不过，难度高并不等于无法实现。事实上，新的技术路径已经显现。如果不去探索、不去尝试，自然无法取得突破。至于别人如何前行，那是他人的选择。
AI对技术领域的革新意义，不亚于新能源对传统燃油时代的冲击。两者都在重塑各自领域的未来格局。
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