标题：智能驾驶水面之下，“AI推理之争”暗流涌动

文 | 极智GeeTech

智能驾驶的竞争正从快速预训练转向深度推理。算力集群与算法架构成为竞争焦点，推理能力成为突破智能瓶颈的关键。“推理”要求AI理解逻辑并生成合理输出，从数据处理到模式识别再到复杂问题解决，这标志着AI的“顿悟”时刻来临。

OpenAI指出，AI预训练时代接近尾声，数据增长放缓而计算能力提升，必须提高推理效率。推理源自逻辑学，要求AI理解原因与逻辑，而非仅依赖模式匹配。推理分为批量、在线和流式三种模式，分别适用于不同场景。

训练阶段让AI学习规律，推理阶段则将模型应用于新数据。训练决定能力上限，推理决定服务效能下限。训练向稀疏训练和混合专家架构演进，推理优化聚焦动态批处理和持续推理。

智驾领域竞争激烈，主流车企纷纷布局。比亚迪、吉利、奇瑞、广汽等加速推进。端到端技术与大语言模型结合，VLA模型通过多模态融合提升推理能力，成为技术跃迁的关键。

VLA从VLM发展而来，融合视觉、语言和动作，实现从图像输入到动作输出的闭环。其优势在于全局上下文理解、类人推理及与现有模型的兼容性，但数据闭环和算力要求仍是挑战。

多模态推理结合指令微调、上下文学习与思维链技术，将实时数据分析与决策优化结合。2025年将是车端推理与VLA全面进击的元年，技术与数据优势将决定车企未来竞争力。