今年年底，你的特斯拉汽车将会表现出类似“有意识”的感觉。

这是上周特斯拉 CEO 马斯克，在 All-In 科技峰会上接受访谈时针对特斯拉自动驾驶表达的新观点。

与此同时，你是否想过或者意识到，你正在驾驶的车，已经开始在“偷偷学习”了？

当你开着它穿梭在拥堵的城市路口，或在高速上疾驰时，它可能并不仅仅在“被你驾驶”。在看似平凡的日常里，它正像一个安静的学生，把你的每一次转向、刹车、加速、避让，甚至犹豫，默默记在“笔记本”里。

如果说传统汽车是“机械”的工具，那么新一代辅助驾驶汽车更像是一个不断成长的学徒。区别在于，它并不是只会模仿的“复读机”，而是通过一种叫做“强化学习”的人工智能魔法，逐渐学会自我博弈、自我进化，甚至在某些场景里，学得比人还聪明。

这就是今天我们试图要讲清楚的故事：一场从围棋棋盘延伸到马路街头的人工智能革命。

从围棋到“外星人”

强化学习的前世今生

很多人第一次听说“强化学习”这个名词，应该是在 2016 年的那场“人类与机器的围棋大战”。当时，AlphaGo 以 4:1 战胜了世界冠军李世乭，震惊全球。但真正的里程碑出现在 2017 年：AlphaZero 横空出世，它不再依赖人类棋谱训练，而是纯粹靠着与自己对弈，不断试错、不断调整策略，最终在 21 天内达到胜过中国顶尖棋手柯洁的 Alpha Go Master 的水平。

这背后的逻辑，就是“强化学习”。

如果说传统的模仿学习像是孩子抄写课本，照猫画虎；那么强化学习更像是孩子在游乐场里不停试探，不断摔倒、爬起，再试一次，逐渐总结出“最佳玩法”。

要理解辅助驾驶背后的技术逻辑，我们不妨从一个简单的比喻开始。

想象一下，如果要教一个从未见过汽车的“外星人”学会开车，你会怎么做？最直观的方法就是让它坐在副驾驶座上，观察你是如何操作的——什么时候踩刹车、什么时候打转向灯、如何判断车距。这种方法结合后续的“实际演练”在 AI 领域被称为“模仿学习”，就像教孩子识别猫和狗一样，通过大量标注好的样本数据来训练模型。

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但这种方法有个“缺陷”：学生永远无法超越老师。如果人类驾驶员在某些情况下的判断并不完美，那么 AI 也会继承这些缺陷。更重要的是，现实世界的驾驶场景千变万化，即便是经验丰富的老司机，也不可能遇到所有可能的情况。

这就像是让一个学生只通过背诵标准答案来学习数学，虽然能应对已知的题型，但面对全新的问题时就会束手无策。

而强化学习则完全不同，它更像是让 AI 成为一个“自学成才”的天才。

想象一个更有趣的场景：我们把这个“外星人”放在一个巨大的驾驶模拟器中，让它自己去尝试开车。刚开始，它可能会撞墙、闯红灯、逆向行驶，犯各种低级错误。但每一次尝试后，我们都会给它一个“分数”——开得好就奖励，开得差就惩罚。

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神奇的事情发生了：通过成千上万次的尝试，这个外星人不仅学会了基本的驾驶技能，更重要的是，它开始发现一些连人类驾驶员都没有想到的驾驶策略。它能在复杂路况下找到最优路径，在紧急情况下做出超人类反应速度的判断。

这就是强化学习的魔力所在。它不是简单地复制人类的行为，而是通过与环境的无数次交互，自主发现最优策略。就像围棋世界中从需要学习人类棋谱的 AlphaGo，到完全通过自我对弈就能击败世界冠军的 AlphaZero 的一种进化。

而这套技术逻辑，在最近几年已经开始被移植和应用到了辅助驾驶领域。这意味着，智能化汽车的辅助驾驶能力，不再只是“人类的复制品”，而是有机会成为“超人类的驾驶员”。

超越人类的可能

中美辅助驾驶技术的“论剑

在辅助驾驶领域，这场基于“强化学习”的技术革命正在全球范围内展开，而最引人注目的对决发生在中美两大阵营之间。一边是特斯拉的 FSD（Full Self-Driving），另一边是以 Momenta R6 为代表的中国强化学习大模型。

有趣的是，无论是特斯拉的 FSD 还是 Momenta R6，它们在技术路线上都铆足劲让强化学习率先实现了量产上车。这就像两位武林高手，虽然师承不同，但都默契地选择了同一套“内功心法”。

但“英雄所见略同”的是：它们都采用了“端到端”的技术架构。

什么是端到端呢？想象一下传统的驾驶辅助系统就像一个流水线工厂：第一道工序识别物体，第二道工序判断距离，第三道工序规划路径，第四道工序控制车辆。每一道工序都需要人工设计和调优，就像工厂里每个环节都需要专门的工人。而端到端系统就像是一个全能的工匠，直接从原材料（传感器数据）制作出成品（驾驶决策）。这个“工匠”通过深度学习，自己摸索出了最有效的工作流程。

其次，它们也都遵循“渐进式成长”的逻辑。就像培养一个孩子，不能指望他一夜之间从婴儿变成成年人，这些 AI 系统也是通过不断的数据喂养和算法迭代，逐步提升自己的“驾驶智商”。

但是，两者的成长环境却截然不同，这就像两个武林高手分别在不同的环境中“修炼内功”。

特斯拉官方

特斯拉 FSD 的成长环境相对“温和”。美国的道路环境虽然复杂，但相比中国来说，规则更加标准化。道路参与者种类少，交通规则相对简单，行人和非机动车的行为相对可预测。这就像是在一个“规则明确的棋盘”上学习下棋。但基于特斯拉辅助智驾领头羊的角色，让特斯拉 FSD 的体验一骑绝尘，鲜有超越者出现。

而 Momenta R6 则是在中国路况“地狱难度”的环境中成长起来的。中国的交通环境可以说是世界上最复杂的之一：汽车、电动自行车、自行车、行人在同一个空间里“和谐共存”，基础设施不断更新导致的施工占道、临时变道，甚至是不同地区的驾驶习惯差异、基础设施多样性……等等。

于是基于强化学习的Momenta R6飞轮大模型在中国复杂环境下的成长，培养出了独特的“中国功夫”式的技术优势：超强的“奇怪”场景适应能力。

例如在拥堵时优雅地“插队”实现流畅插空变道，与电动车“和平共处”，在复杂路口做出最优决策。面对加塞、鬼探头、盲区遮挡等高危复杂路况，都能精准预判、聪明决策、灵活应对。

甚至还练就了丝滑拟人的操作方式——在借道避让，窄路巡航等复杂场景中，车辆能够保持平稳流畅的加减速。

而在今年 2 月，特斯拉才正式宣布在中国市场推出其备受瞩目的“完全自动驾驶”（FSD）功能。特斯拉车主们期待已久的 FSD 功能终于在中国落地，引发热议，甚至开始了大规模的“中美技术的比拼测试”但特斯拉此次推出的 FSD 功能在国内被定位为“辅助驾驶”，而非自动驾驶，被网友推测为 FSD 的不完整版，甚至也出现了很多“水土不服”的状况。

有句话说得好：“由俭入奢易，由奢入俭难。”在中国路况这样的“地狱难度”下训练出来的 Momenta R6 强化学习大模型，就像是在高原上训练的运动员，一旦到了平原地区，自然能发挥出更强的实力。而特斯拉则开始像一个刚进入高原的运动员一样，在新的空间中不断的适应与“快速学习”。

也正是因为这样的原因，Momenta 的技术实力不仅征服了众多中国车企，更是获得了“BBA”（奔驰、宝马、奥迪）德国豪华品牌的全面认可，难点就在于德系豪华品牌对技术的要求极其苛刻，这在行业内无异于“金字招牌”。

同时，基于“强化学习”的 Momenta R6 飞轮大模型的发力，别克高端新能源子品牌“至境”旗下的首款智能豪华轿车——别克至境 L7 得到了“强化学习”的真传，在业内首批实现“无断点”城市 NOA（Navigate on Autopilot），其中就包括在中国复杂的高速 ETC 都能够准确识别，安稳的驶过无车道线的区域，找到准确的通行入口流畅通行。

至境 L7 同时还发布“多步变一步，不停车一键泊入”功能，带来行业顶流的辅助驾驶体验。这些功能听起来可能很技术化，但用通俗的话说，就是让你的车从一个“老司机”变成一个“驾驶大师”。

至境 L7 的发布会前，别克专门复现了此前懂车帝智驾横评测试中最困难的两道考题，分别是高速事故场景模拟“消失的前车”、城市事故场景模拟“盲区藏辆左转车”。

两项挑战中，至境 L7 均挑战通过，主动制动避险。

辅助驾驶的下一个十年

技术与用户的“平衡术”

回到文章开头的那个问题：你的车在偷偷学习，你知道吗？

现在你知道了。你的车不仅在学习，而且在进行一场关于智能、安全和效率的深刻变革。“强化学习”技术让这场变革不再是简单的技术升级，而是一次思维模式的根本性转变——从被动的工具到主动的伙伴，从模仿人类到超越人类。

特斯拉作为辅助驾驶的先发者，确实在技术普及和市场教育方面做出了巨大贡献。但技术的世界从来不相信“先来后到”，只相信“适者生存”。Momenta R6 飞轮大模型通过在“最难地图”上的修炼，已经展现出了后来居上的实力。

就像中国制造的高铁，最初是“引进消化吸收”，但最终跑出了世界上最快、最稳定的高铁系统；中国的辅助驾驶技术，也正在经历从“追赶”到“引领”的跨越。

技术价值很重要，但用户价值更重要。无论是多么先进的算法，多么复杂的模型，最终都要落实到用户的真实体验上。在这个层面上，那些真正理解用户需求、能够在复杂环境中提供优质体验的技术，才能成为最后的赢家。

而这，可能正是中国辅助驾驶技术最大的优势——我们不仅有世界上最复杂的应用场景，更有世界上最多样化的用户需求。在满足这些需求的过程中锻造出来的技术，自然具备了走向世界的实力。

未来某一天，当你的车在行驶途中全程没有一次“掉链子”，甚至在复杂的路口，它比你处理得还从容。你会不会忽然意识到：你的车，早已学会了“自我博弈”，而且可能，已经比你更会开车了。

强化学习的魔法，正在悄悄改变一切。

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