过去数年，高级驾驶辅助系统（尤以 L1、L2 级为主）在印度市场快速普及，当下正是向 L2+、L2++ 乃至 L3 级更高级别系统升级的最佳时机。如今的印度消费者愿意为更丰富的科技功能支付小幅溢价，追求由此带来的高端体验、出行安全与驾乘舒适。尽管大部分著名车企已在发达国家落地成熟的 L2+、L3 级自动驾驶系统，但要在印度及其他新兴国家的非结构化交通环境中落地此类系统，仍是一项极具挑战性的任务。目前全球约 90% 的高级驾驶辅助系统产品集中在少数发达国家，而全球超 85% 的道路交通事故却发生在新兴国家，这些地区对高级驾驶辅助系统的需求更为迫切。该企业深刻洞悉这一痛点，也明确了为各主要新兴国家（率先落地印度）研发高级自动驾驶系统所需的技术变革方向。此前，该企业已推出印度首款园区内全无人驾驶车辆，如今再度迈出关键一步，研发出适配印度道路交通的全栈式自动驾驶系统。
该自动驾驶系统依托定制化基础模型与自监督学习技术，仅通过摄像头即可完成各类高难度路况的导航，无需依赖高精地图。这也是端到端基础模型首次在印度道路开展实测。端到端模型的一大优势在于强大的场景泛化能力 —— 即便面对首次接触的陌生道路与各类障碍物，系统也能顺利应对，这让其具备高度可扩展性，尤其适配印度及其他新兴市场的非结构化、动态化交通环境。目前已完成多类行驶场景的实测验证，但该企业仍在持续研发超车、无保护转向、环岛行驶等更多场景的应对功能。需要说明的是，该自动驾驶系统属于 “脱手但需盯路” 的使用范畴，车辆行驶时必须配备安全驾驶员。
目前，该企业已与多家大型整车制造企业展开合作，助力其完成相关技术升级，同时也在与其他企业洽谈合作事宜。尽管系统仍处于研发与验证阶段，但该企业计划与合作整车制造企业携手，在未来两年内实现系统的量产落地。
从技术层面来看，
这款自动驾驶系统的研发有哪些创新突破？
1. 核心技术革新：摒弃需大量人工介入的有监督规则化算法，采用端到端基础人工智能模型，依托大规模原始数据实现自监督学习。
2. 硬件配置简化：不再使用由多台激光雷达组成的复杂、高成本传感器方案，采用视觉优先的硬件架构，更易量产且经济性更高。
3. 无图自主驾驶：摆脱对高精度地图的依赖，这类地图的绘制与维护成本极高，且目前在印度及其他新兴国家基本尚未落地。
4. 天生具备可扩展性：系统通过持续积累数据不断优化驾驶能力，无需重新设计研发，即可快速适配新的行驶环境、新地区及不同车型。
5. 全栈式人工智能平台：为支撑这套自动驾驶系统落地，企业自主研发了全栈式人工智能解决方案，包括利用生成式人工智能与视觉语言模型实现数据解读、打造超写实的实景仿真系统开展测试验证、开发定制化车载软件保障系统安全部署。
继大语言模型与数字世界人工智能智能体之后，面向自动驾驶、机器人等物理世界的下一代基础模型正在全球范围内快速发展。印度正全力在人工智能领域抢占一席之地，而物理世界基础模型的研发，正是印度实现 “立足本土，服务全球” 的重要机遇。该企业自成立以来，始终站在印度深度科技创新的前沿，凭借顶尖的研发团队、高效的技术落地能力，以及对技术前沿突破的执着追求，持续推动印度自动驾驶领域的发展。
