问题——“数据越多模型越强”的直觉正在失效 随着大模型在自动驾驶领域加速落地，业内常有一种看法：数据采得越多，模型就越“聪明”；实践确实表明，在早期阶段，更多驾驶样本能帮助模型更快掌握道路规则与驾驶经验，跟车、变道、信号灯识别等常见能力会随着数据规模扩大而稳步提升。但当训练集中同类样本不断叠加、场景结构缺少变化时，性能提升会逐渐放缓，投入产出不再匹配，甚至可能因噪声累积埋下风险。
自动驾驶技术的发展正从粗放扩张走向精益迭代；当数据红利进入平台期，能否回到技术本质、提升数据有效供给，将影响未来竞争格局。这不仅是技术路线的调整，也是发展理念的升级——在人工智能与人身安全高度涉及的的领域，质量往往比数量更接近答案。正如工程院院士李德毅所言：“智能驾驶的成熟不在于处理多少寻常路况，而在于能否化解那些‘万一’时刻。”