数据驱动自动驾驶路线：挑战与L4+级别落地难题
AI导读：
在2025新能源智能汽车新质发展论坛上，专家指出数据驱动是主流自动驾驶路线之一，但存在决策黑箱、依赖训练数据及推理速度慢等短板，难以支撑L4+级别自动驾驶落地。
在2025新能源智能汽车新质发展论坛上，清华大学车辆与运载学院院长、教授王建强表示，数据驱动是当前主流自动驾驶路线之一，其具备自主学习能力、模块集成性强，并拥有一定的场景泛化能力。然而，数据驱动路线也存在明显短板：一是决策过程呈“黑箱”状态，缺乏可解释性；二是严重依赖训练数据分布，泛化能力受限；三是神经网络模型参数庞大，推理速度慢，难以满足实时性需求。因此，在极端场景数据稀缺与模型黑盒属性的双重制约下，数据驱动路线在安全保障上仍面临较大挑战，尚难支撑L4+级别自动驾驶的落地。
（文章来源：科创板日报）
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