在近日举办的一场行业峰会上，清华大学智能产业研究院院长、中国工程院外籍院士张亚勤与财经作家吴晓波展开深度对话，聚焦无人驾驶技术发展现状。张亚勤指出，当前无人驾驶领域面临的核心挑战之一是数据积累不足，这一瓶颈正制约着技术进一步突破。
张亚勤解释称，端到端大模型的应用为无人驾驶技术带来革命性变化。通过将复杂系统转化为简洁模型，代码量大幅缩减，直接推动了近两三年间技术的快速迭代。他特别提到，面向企业端（To B）的智能驾驶解决方案在技术层面已基本成熟，但数据采集规模仍远未达到理想状态。
据其分析，尽管硬件性能和算法效率持续提升，但真实场景下的数据多样性不足导致系统泛化能力受限。特别是在极端天气、复杂路况等边缘场景中，现有数据难以支撑系统做出可靠决策。张亚勤强调，数据规模与质量直接决定无人驾驶技术的安全性和可靠性，这需要行业建立更高效的数据采集与共享机制。
这场对话揭示了智能驾驶领域的技术演进路径：从硬件堆砌到算法优化，再到数据驱动的范式转变。随着端到端模型成为主流，数据获取能力正取代单一技术突破，成为决定产业竞争格局的关键要素。
