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来自香港中文大学（深圳）等单位的学者们提出了一种名为 DriveGEN 的无训练自动驾驶图像可控生成方法。该方法无需额外训练生成模型，即可实现训练图像数据的可控扩充，从而以较低的计算资源成本提升三维检测模型的鲁棒性。
自动驾驶实现垂直领域的AGI，有了新路径。不是Robotaxi，而是RoadAGI。在英伟达GTC 2025上，元戎启行CEO周光受邀分享，提出用RoadAGI，能更快大规模商用自动驾驶，实现垂直道路场景下的AGI，RoadAGI的实施平台，是元戎最新分享的AI Spark：
因为就在岁末年初，一种全新的技术范式正在开启落地，头部玩家有了爆款证明，引领行业跟进对齐，隐隐成为共识趋势……这种技术范式，就是——VLA。
随着汽车进入“AI驱动”的时代，不止各大品牌新车拼智能，出行平台也在布局面向智驾产业的“自动驾驶工具链”。
近期，智驾行业出现了一个融合了视觉、语言和动作的多模态大模型范式——VLA（Vision-Language-Action Model，即视觉-语言-动作模型），拥有更高的场景推理能力与泛化能力。不少智驾人士都将VLA视为当下“端到端”方案的2.0版本。
全自动驾驶系统的纯视觉方案如特斯拉 “Tesla Vision”，仅依赖于摄像头收集的图像数据，旨在实现高效且成本效益高的自动驾驶技术。
本篇内容是「AGIX 投什么」的第 6 篇。AGIX 指数是从全球上千家科技上市公司中精选出的 40 家“高 AI 纯度”公司的组合。AGIX 指数即是定位 AGI 进程的坐标，也为投资人捕捉 AI-alpha 提供了价值工具。在「AGIX 投什么」板块，我们会对 AGIX Index 的组合公司进行深度分析，为市场输出全面的 AI 投资参考。
自动驾驶来到“中国时刻”。
舍得砸钱只是第一步
吴甘沙校友本硕毕业于复旦大学计算机科学技术学院，于2000年加入英特尔中国研究院，2010年成为英特尔中国研究院首席工程师，2014年晋升成为英特尔中国研究院院长。2016年，他创立驭势科技，踏上创业之路已有8年时光。