这种对虚拟场景的理解能力，类比一下，可以参考我们学习几何时的空间理解能力，又或者说学车时，教练总是要求的“车感”。新的大模型对图形、文本、视频等素材的理解能力，以及汽车上越来越多，也越来越先进的感知硬件，正在帮助AI算法，在后台就可以模拟出更为真实的场景训练。而在实际应用智能驾驶的过程中，算法的升级，又在反哺车辆克服雨雪天气、阳光直射、黑夜等复杂路况的能力。
最后值得一提的是，盘古大模型5.0是一整套方案的统称。细节上，它提供了一系列规格不同的模型方案，以协助不同智能端的具体需求。低规格的模型，虽然不足以应对智能汽车端所有的智能驾驶使用与学习需求。但其低功耗和无须联网、离线可用的优势，在覆盖无图且无网络场景的极端情况下，有助于为车辆的驾驶辅助系统，进行安全托底。这将有效提升车辆在极端情况下，使用智能驾驶功能的安全冗余。在越来越多智驾方案选择不依赖高精地图的当下，即便是只跑主流城市路况，这项技术的现实意义依旧存在。
写在最后：智能驾驶与智能座舱，是智能汽车发展的两大具象化技术方向。鸿蒙NEXT与安卓的正式切割，也意味着搭载该操作系统的智能汽车端，将迎来更为流畅，且应用更新、补充针对性更强、更快的软件生态。至于盘古大模型5.0，核心并非针对汽车单一应用场景。但其大幅提升的学习能力，加速了算法与智能汽车终端的感知之间的正循环。至于优化的离线算法能力，或将在未来汽车智能驾驶安全部分，展现出更大的市场潜力。
