主要观点总结
本文探讨了人类大脑如何识别道路以及自动驾驶技术背后的科学原理。文章介绍了梅赛德斯-奔驰与神经科学家May-Britt Moser展开的跨界对话，讨论了大脑网格细胞、自动驾驶技术、人工智能与未来驾驶等方面的内容。文章还强调了大脑与人工智能的交汇点，以及面临的挑战和未来的可能性。
关键观点总结
关键观点1: 大脑中的网格细胞在识别道路中扮演重要角色，以类似等边三角形的结构为最小单位，形成一个覆盖整个活动空间的网格图案。
当我们看到周围的事物时，网格细胞会在特定位置发出电信号，告诉我们自己的位置。随着移动，这些信号会不断更新，帮助我们知道自己在空间中的位置。
关键观点2: 自动驾驶技术面临诸多挑战，包括如何让机器拥有类似人类的推理能力、提高能效和增强容错能力等。
为了提高自动驾驶系统的决策能力，需要更先进的算法、深度学习以及基于大数据的优化。同时，加强跨行业合作，整合各领域的技术创新，也是推动自动驾驶技术进一步发展的关键。
关键观点3: 人工智能和机器学习正在帮助我们更好地理解大脑的工作机制。
学习人类大脑的工作方式可以为自动驾驶研发带来启示。同时，人工智能的发展也促进了大脑研究，为我们提供了理解大脑复杂机制的新工具。
关键观点4: 大脑与智能机器的交汇为未来带来了无限的可能性。
我们正站在科学与技术的跨界融合之路上，未来的突破将涉及对大脑更深层次的理解以及人工智能技术的创新。这将是一个充满未知、充满激情、充满探索的未来。
正文
奔驰是“汽车的发明者”，从根本上改变了人类出行的方式。而现在，大模型技术的突破，也给智能驾驶领域带来了新的可能性，2024年，“端到端”大模型成为智能驾驶行业毋庸置疑的焦点。百年奔驰，在这场最新的科技浪潮中继续成为最强大的竞争者之一，正以L2/L3/L4自动驾驶技术多线共进。
图：卡尔·奔驰“对发明的热爱永不止息”
梅赛德斯-奔驰采用最新端到端大模型技术的“无图”L2++全场景高阶智驾系统是这一跨越的核心成果之一。与传统L2级智能驾驶相比，L2++系统具备更高阶的能力，不依赖激光雷达采用纯视觉方案、不需要高精地图、配备万卡云端算力、有导航就能开，能够在高速公路、城市路况以及复杂的交叉路口等环境中实现更加精准的决策与控制。为了应对中国道路的特殊情况，奔驰还对其自动驾驶系统进行了本土化优化，通过基于中国特定道路环境、交通标识及驾驶习惯的数据训练，使得L2++系统在中国复杂的交通环境中也能提供高效的智能驾驶体验。与传统的模块化自动驾驶解决方案对比，更强的泛化能力、极低的时延，实现了本质的突破。
王忻带着
May-Britt
体验了奔驰的L2++技术，研究大脑GPS系统的
May-Britt
很兴奋。但是，在自动驾驶领域深耕多年的王忻期待探索更多：比如，人类靠一日三餐就能处理如此多的事项，大脑仅耗能20瓦就可以完成驾驶任务；人类一双眼睛，就能收集大量的信息。如果人工智能能够帮助探秘大脑提供借鉴，那智驾科技将会有一个质的突破。
图：奔驰中国智驾负责人王忻
奔驰与诺奖科学家在各自领域的持续探索，体现了同一个核心精神：无论已取得多大成就，依然保持对技术和知识的深厚好奇心与探索激情，诺奖于Moser而言是里程碑而不是终点，百年于奔驰而言是底蕴但不是驻足.....
脑与智驾的探索之路并不平坦
在探索之路上，无论是大脑如何“认路”以支持空间认知，还是自动驾驶技术如何提升车辆的智驾能力，科学家和工程师们都面临着巨大的技术难题。如何让机器拥有人类的推理范化能力、如何优化自动驾驶系统的能效问题，如何在复杂环境中提升系统的容错能力......这些都是目前亟待解决的核心问题。
（一）人脑探索：我们仅仅了解一小部分
在过去的几十年里，科学家们揭示了大量关于人类大脑的关键信息，然而，关于大脑如何运作，我们依然知之甚少。尤其是大脑如何使我们变得如此健谈、善于交际、富有创造力，这些方面仍有许多未解之谜等待发现。
May-Britt在对谈中表示：
“人类对大脑的了解仅仅是冰山一角，未来的突破方向仍然无限。”
大脑的探索就像一场永无止境的旅程。它并非只是神经元的简单集合，而是数百亿神经元之间精密协作的结果。这种协作的机制至今尚未完全解明，而它对我们理解“认路”技术的基础至关重要。大脑如何将感知、记忆、学习等功能整合成一个有序的系统，依然是神经科学的核心挑战之一。
在《Nature》的一篇文章《大脑的特别之处》（
What's so special about the human brain
）中提到，大脑的复杂性不仅体现在其庞大的体积和神经元的数量上，更体现在神经元如何协同工作，以支持复杂的认知功能。尽管在一些方面人类大脑的细胞结构和基因表达显示出独特性，但我们对大脑在细胞层面如何进行精确协同，进而支撑高级认知功能的理解，仍然非常有限。
May-Britt
说：“大脑的复杂性远超我们的想象，甚至比我们能够掌握的更多。即使我们揭示了一部分大脑如何执行空间认知的机制，依然有大量的细节需要进一步研究。”这条探索之路虽然充满挑战，但科学家们的好奇心和探索精神不断推动着他们向未知领域进发，试图揭开大脑如何支持“认路”这一关键认知能力的深层机制。
“我们仅仅触及了大脑的一小部分，未来的突破方向应该会涉及如何理解大脑各个区域之间如何协同工作，如何更精确地描绘大脑网络的复杂性。大脑的工作原理仍然是一个巨大的谜题，我相信它能为我们提供无尽的探索空间。”
May-Britt
说到。
她还提到，脑科学的未来突破不仅限于对大脑内部机制的理解，如神经可塑性、学习与记忆的生物学基础等，也包括如何更好地理解大脑的各个系统如何相互作用，以及这些机制如何影响我们的认知、行为与情感。
May-Britt
坚信，科学家一生中都会不断发现新问题，提出新假设，推动大脑认知研究的深层次探索。她说：
“科学家从未真正有‘终点’，总是会有新的问题涌现出来，这也是我永远充满激情去探索大脑的原因。”
（二）自动驾驶：决策、能效与容错能力的挑战
在自动驾驶领域，尽管奔驰已经在智能驾驶技术上取得了显著进展，尤其是在L2++系统上，未来技术的突破，仍然充满挑战。但在复杂的城市环境中，尤其是在动态交通和非结构化环境中，自动驾驶系统需要面对各种突发状况，例如突然出现的行人、车辆变道、道路施工等。如何让系统在这种情况下做出精准且快速的决策，是目前自动驾驶面临的一大挑战。
