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理想现在全量推了6.5，带车位到车位的城区智驾，大概分成了两部分，非城市道路的终点附近车位找寻（类似于之前代客泊车部分）以及端到端的城市道路智驾。
体验了一会儿，大概总结下来就是：
安全不？安全。
能用不？能用。
智能不？还行。
敢用不？敢用。
简单不？巨简单。
想用不？不想用。
理想的思路大概就是收集海量的老司机驾驶数据，取其精华去其糟粕，然后结合各种识别算法，制定好一定的兜底原则，再结合主动安全的底线，去尽量模仿一个老司机来替你开车，而且是车位到车位的那种方便性。
你要说这算法强不强？训练的Clips多不多？训练出来的模型靠不靠谱？都挺领先的（不一定比头部强但一定是同一个档次的）。
但是我用起来很不习惯。究其原因很简单：
因为我是老司机，我有自己的开车模式，和这个模型不一致，坐TA开的车我实在是不习惯。
跟车距离、变道时机、超车方式、遇到非机动车的安全距离、遇到大货车的安全距离、遇到红绿灯后慢速滑行的速度、遇到加塞的车、甚至在机非混行的单车道同两边的安全距离，这些全都和我日常开车的方式是不统一的，这就导致我经常担惊受怕（虽然我知道这个模型会非常安全）。有这个担心的心情，还不如我自己直接开呢，然后你这车的主动安全再给我兜底就行。
模型是千篇一律的，而每个人的开车习惯是都不同的，这个模型并没有根据本驾驶者进行个性化优化。可能将来算力上来之后，大模型定下来，然后再根据司机本人的驾驶习惯优化后，本地有自己的智驾模型包了，我才愿意使用。
以上是城区智驾的想法。
而日常最常用的泊车、快速路以及高速路的智驾，因为基本上没啥驾驶习惯的差异，只要安全了，每个人都没啥大差别，使用起来我倒是很频繁。尤其是侧方停车，这么长宽的大车，智驾基本上一把进，比我利索多了。
