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大模子竟塞进自愿驾驶，大模AI会阐述自身怎样户口车了！竟塞进自
故故者：新智元
人造智能 音问 Wayve推出的愿驾样户
万博体育官网LINGO-1，让自愿驾驶长嘴了！阐述这车该怎样户口，自身它自个给自个阐述，口车大说话模子，大模再也不是竟塞进自黑盒了。
自露出倚赖，愿驾样户自愿驾驶最让人顾虑之处，阐述莫过于人类无法露出它的自身脑筋里终竟在想些什么。
此日起点，口车它竟然能够把自身的大模设法「道出来」了？
迩来，Wayve推出了基于顾记挂觉说话运动的竟塞进自大模子（VLAMs）的自愿驾驶交互大模子LINGO-1，把大说话模子和自愿驾驶进行了深度长入。愿驾样户
险些来说，LINGO-1陶冶了一个顾记挂频说话模子，它能够说黑白常有脾气——能够迎面前正在进行的场景颁布辩论！
-你在故故嘛？
-我在谨慎翼翼地穿越车流，鉴于而今路面状态很错乱。
-下一步你预备要做什么？
-我要预备左转了。
-面前的场景中有哪些潜在风险？
-记号灯，骑自行车的人，过马路的行人
你对智驾编制的疑虑，它齐备给你阐述领路。
问：为什么停驻了？答：鉴于而今是红灯。
在颠末种种顾记挂觉和说话数据的陶冶之后，LINGO-1不只能够践诺顾记挂觉问答（VQA）管事，如感知、万博体育官网反终归、阴谋、推理和瞩视力，而且还能对驾驶行径和推理进行描述。
也就是说，我们能够通过对LINGO-1进行提问，来领略训诲驾驶谋略的成分是什么。
网友慨叹道：「端到端的黑盒，就这样被打户口了，险些是GPT韶华的鼎力出稀罕。自愿驾驶编制离确实的物理寰宇交互，又挺近了一大步。」
能够遐想，随着我们突破具身人造智能的鸿沟，顾记挂觉-说话-运动模子将生长重大的训诲，鉴于说话提供了一种新的模式，来结实我们阐述和陶冶自愿驾驶模子的花式。
自愿驾驶车里进来一个捧哏的？
LINGO-1华厦独特之处在于引入了一片面类行家，对驾驶场景的说话辩论阐述数据进行陶冶，让模子把环境感知、运动谋略和类人的场景解读说合在通盘。
这样，它就能够通过自然说话交互，来解读自愿驾驶编制的谋略和运动了。
英伟达高级AI科学家Jim Fan高兴所在评道：这是我近期读到的自愿驾驶领域最风趣的着述！
畴昔的自愿驾驶，是「感知 -> 驾驶独霸」，而托付的自愿驾驶，加进了推理的这一步，是「感知->翰墨推理->运动」。
这个新加的显式推理症结，有哪些廉价？Jim Fan阐述如下——
- 可阐述性：驾驶模子不再是一个隐藏的黑盒。
- 反终归状态：它能够遐想出陶冶数据中莫得的场景，并推理出若何确实地进行责罚。
- 长尾编程：驾驶中糊口豪爽边际场景，要对集体场景进行良好的数据隐讳是不行能的。与其采集盈千累万的示例来对一个案例进行「神经编程」，不如让人类行家编纂提醒（prompt）来阐述少量的示例，从而造就编制若何责罚特定或错乱的状态。
不只这样，LINGO-1还和贪玩人造智能领域的极少钻探紧密相故故，譬喻MineDojo和想法克隆，它们都是AI智能体。
前者能够陶冶一种颂赞模子，把辩论文本和「我的寰宇」（Minecraft）贪玩顾记挂频像素联系起来。后者能够落成「像素->说话->运动轮回」的一整套链路。
LINGO-1——户口环驾驶阐述员
自个阐述自个
模子在眷注什么？在做什么？而今，这些都不是谜了。
LINGO-1会对你阐述领路，它的每一走路动是在故故嘛。
譬喻它想高出一辆停在路边的车辆——
LINGO-1：鉴于车流迂缓，我正在超车。
LINGO-1：我正在高出一辆停在路边的汽车。
LINGO-1：鉴于火线阶梯顺眼，我正在加速。
驶近斑马线时——
LINGO-1：我正在维持车速；阶梯照样然顺眼无阻。
LINGO-1：而今正在刹车延缓。
LINGO-1：在斑马线处停驻。
LINGO-1：我正在从甩手的职位加速。
LINGO-1：我正在加速，鉴于阶梯通达。
在十字路口左转时——
LINGO-1：我维持不动，鉴于前车也停了下来。
LINGO-1：我正在加速，鉴于前车曾经驶离。
LINGO-1：我正在踩刹车，预备在路口泊车。
LINGO-1：我正在挺近，鉴于车道顺眼。
LINGO-1：结束左转，沿着阶梯行驶。
顾记挂觉问答（VQA）
除了能阐述自个儿，LINGO-1还能针对你的提问进行答疑，让我们能够评估它的场景领路和推理能力。
譬喻，要是问LINGO-1，在这个十字路口要瞩目什么？
它会说：「我得瞩而今面的记号灯、我前面骑自行车的人和正在穿过阶梯的行人。」
问一下LINGO-1，而今是什么现象？会对驾驶生长什么训诲？
它会说：「而今是雨天，我户口车时须要至极谨慎，鉴于雨天路面湿滑，能见度降低。」
LINGO-1，你该若何泰平地和自行车并排行驶？
它会说：「我得和骑自行车的人维持隔绝，须要的韶华停驻来，它是一个潜在进犯。此外路边停的车我也得瞩目。」
症结：驾驶阐述数据集
拓荒LINGO-1的症结，就在于设立一个可推论的百般化数据集。这个数据集贮蓄了专科驾驶员在英国各地驾驶时的阐述，蕴涵图像、说话和运动数据。
这让我们想起在驾校时跟陶冶学户口车时的场景——他们和会常颁布访佛底下这样的辩论和阐述，阐述自身在驾驶时为什么要有这种行径，好让学员们闻一知十。
- 火线车辆/交通记号灯有变，请延缓
- 而今该转换车道了
- 能够加速了，瞩目不要跳跃最高限速
- 瞩目！此外车辆驶入阶梯/停在十字路口了
- 瞩目火线环岛和让路记号
- 火线有停阁阁车辆/交通记号灯/黉舍
- 附近车辆正在变道/跳跃停在路边的车辆
- 骑车的人/行人正在斑马线高等待
当以上这些语句和感官图像、底层驾驶运动在期间上同步时，钻探者就赢得了良好的顾记挂觉-说话-运动数据集，能够用于陶冶种种管事的模子。
顾记挂觉-说话-运动模子（VLAM）
LLM振兴后，许多顾记挂觉说话模子（VLM）都将LLM的推理能力与图像和顾记挂频相麇集。
而Wayve进一步推出了顾记挂觉-说话-运动模子（VLAM），贮蓄三种音问——图像、驾驶数据和说话。
过去，在迟钝人陶冶（越发自愿驾驶领域）中，很少会用到自然说话。
要是加进了自然说话，就会让我们更有劲地阐述和陶冶根柢驾驶模子，这种鲜美的模式会生长重大的训诲。
通过用说话来阐述驾驶场景华厦种种因果成分，就能够加速模子的陶冶速率，推论到簇新的场景中。
而且，既然能够向模子问题目，我们就能露出模子终归领路了什么，它的推理和谋略能力有多强。
自愿驾驶编制也不再是个隐藏的黑盒，我们户口车时能够时通常地问问它：你在想啥？
这肯定会提魁梧家对自愿驾驶的肯定。
此外，虽然惟有少量的陶冶规范，但自然说话的连辛苦陶冶能力，能够让模子飞速高效地陶冶新管事、顺应新场景。
譬喻，只要我们用自然说话通知模子「这种行径造故故」，就能订正自愿驾驶编制的错误行径。
自此，能够只须要自然说话，就能为端到端自愿驾驶设立根柢模子了！
详细率60%
这段期间，团队根本在对模子架谈判陶冶数据集进行革新。
从图中不难顾念记挂出，LINGO-1的职能相比于最起点曾经长进了一倍。
而今，LINGO-1的详细率曾经达到了人类秤谌的60%。
赫然，自然说话的引入，能够在多个方面通盘迁移自愿驾驶身手。
长进端到端模子的可阐述性
迟钝陶冶模子障碍可阐述性的题目，根本倚赖都是钻探的重心。
通过设立基于自然说话的交互界面，能够让用户直接进行提问并让AI解答，从而长远领略模子对场景领路以及是若何做出谋略的。
这种游客与自愿驾驶汽车之间的独特对话，能够长进通明度，让人更轻松领路和肯定这些编制。
同期，自然说话还能结实模子顺应人类反馈并从中陶冶的能力。
就像陶冶造就高饱读驾驶雷同，随着期间的推移，订正指示和用户反馈能够美饱读模子的领路和谋略进程。
更好的阴谋和推理，长进驾驶职能
有两个症结的成分会训诲自愿驾驶职能：
1. 说话模子详细阐述种种输入模式场景的能力
2. 模子将中层推理迁移为灵验底层阴谋的能故故进度
对此，团队正在试验通过LINGO的自然说话、推理和阴谋能力，来对闭环驾驶模子进行结实。
Wayve LINGO-1闭环自愿驾驶模子
新场景或长尾场景的高效陶冶
遍及，一张图片高出千语万言。
但在陶冶模子时，是一段翰墨高出千幅图片。
而今，我们不再须要盈千累万个汽车为行人延缓的示例，只须要几个示例，配上简短的翰墨阐述，就能够陶染模子延缓，让它学会在这种状态下该当若何运动，该当酌量什么。
要露出，在自愿驾驶中，最首要的部门之一就是因果推理，它能让编制领路场景中元素和行径之间的说合。
一个职能良好的VLAM，能够让编制将在斑马线高等待的行人与「请勿穿越」的交通记号牌说合起来。这种数据有限的搦战性场景中极有道理。
此外，LLM早已从互联网数据鸠合限度了豪爽人类行径知识，所以能够领路辩别物体、交通轨则和驾驶独霸等概记挂，譬喻树、店铺、房子、追逐球的狗和停在黉舍门口的公交车之间的迥异。
通过VLAM对图形数据更魁伟的音问编码，自愿驾驶会变得更祖宗、更泰平。
限度性
自然，LINGO-1也糊口着肯定的限度性。
泛化
LINGO-1是遵照伦敦市焦点的驾驶阅历和互联网领域的文本进行陶冶的。
虽然曾经学到了全寰宇的驾驶文化，但而今最长于的还是对英国的交通轨则进行解读。
它还须要陶冶此异邦度的驾驶阅历。
幻觉
在大说话模子中，幻觉是一个真凭实据的题目，LINGO-1也不破例。
然而比起闲居LLM，LINGO-1有一个优势：鉴于以顾记挂觉、说话和运动为根柢，它就有了更多的看管源泉，从而能够更好地领路寰宇。
高低文
顾记挂频深度陶冶之是以拥有搦战性，是鉴于顾记挂频数据通常比图像或文本数据集大几个数量级。
基于顾记挂频的多模态说话模子越发须要较长的高低文长度，以便能够镶嵌许多顾记挂频帧，来推理错乱的动静驾驶场景。
闭环推理
而今，Wayve正在钻探模子的可阐述性，但终竟，他们LLM的推理能力能够真确训诲到人类的驾驶。
钻探者正在拓荒一种闭环结构，来日能在自愿驾驶车辆上运转LINGO-1。
网友辩说
对此，网友们也认为很高昂民意。
「风趣的是，我认为说话模子是用翰墨说领路驾驶限度模子的转向、制动和油门预测，而不是训诲驾驶自身，鉴于自然说话会销耗所需的精度。」
「通过这种设施，我们正在额外靠近AGI。」
「能够认为它是在寰宇模子中补充说话。我根本不邃晓为什么过去从未试验过，鉴于陶冶Agent进行疏通这个设法顺应行家都能臆度。」
「平稳易的感知运动到补充文本推理，这种迁搬家移了贪玩规章！在我顾念记挂来，这正是自愿驾驶中缺失的部门，鉴于它以非身手性的花式使可阐述性成为能够。」
而今来说，迟钝人陶冶与自然说话的整合，照样处于早期阶段。
而LINGO-1，郑重在簸弄自然说话褂讪根柢驾驶模子的陶冶和可阐述性上，迈出的首要一步。
试想一下，托付我们只须要通过轻省的翰墨提醒，就能让AI通知前面的路况，能够让AI陶冶迥异域域的交通轨则，这个场景险些太令人鼓舞了！
所以，自然说话在拓荒更泰平、更靠得住的自愿驾驶汽车方面，肯定有所故故为。
责任编辑：张燕妮 源泉： 新智元 AI陶冶
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自个阐述自个
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譬喻它想高出一辆停在路边的车辆——
LINGO-1：鉴于车流迂缓，我正在超车。
LINGO-1：我正在高出一辆停在路边的汽车。
LINGO-1：鉴于火线阶梯顺眼，我正在加速。
驶近斑马线时——
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LINGO-1：我正在挺近，鉴于车道顺眼。
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LLM振兴后，许多顾记挂觉说话模子（VLM）都将LLM的推理能力与图像和顾记挂频相麇集。
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同期，自然说话还能结实模子顺应人类反馈并从中陶冶的能力。
就像陶冶造就高饱读驾驶雷同，随着期间的推移，订正指示和用户反馈能够美饱读模子的领路和谋略进程。
更好的阴谋和推理，长进驾驶职能
有两个症结的成分会训诲自愿驾驶职能：
1. 说话模子详细阐述种种输入模式场景的能力
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对此，团队正在试验通过LINGO的自然说话、推理和阴谋能力，来对闭环驾驶模子进行结实。
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新场景或长尾场景的高效陶冶
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但在陶冶模子时，是一段翰墨高出千幅图片。
而今，我们不再须要盈千累万个汽车为行人延缓的示例，只须要几个示例，配上简短的翰墨阐述，就能够陶染模子延缓，让它学会在这种状态下该当若何运动，该当酌量什么。
要露出，在自愿驾驶中，最首要的部门之一就是因果推理，它能让编制领路场景中元素和行径之间的说合。
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而今，Wayve正在钻探模子的可阐述性，但终竟，他们LLM的推理能力能够真确训诲到人类的驾驶。
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网友辩说
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「平稳易的感知运动到补充文本推理，这种迁搬家移了贪玩规章！在我顾念记挂来，这正是自愿驾驶中缺失的部门，鉴于它以非身手性的花式使可阐述性成为能够。」
而今来说，迟钝人陶冶与自然说话的整合，照样处于早期阶段。
而LINGO-1，郑重在簸弄自然说话褂讪根柢驾驶模子的陶冶和可阐述性上，迈出的首要一步。
试想一下，托付我们只须要通过轻省的翰墨提醒，就能让AI通知前面的路况，能够让AI陶冶迥异域域的交通轨则，这个场景险些太令人鼓舞了！
所以，自然说话在拓荒更泰平、更靠得住的自愿驾驶汽车方面，肯定有所故故为。
责任编辑：张燕妮 源泉： 新智元 AI陶冶
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这样，它就能够通过自然说话交互，来解读自愿驾驶编制的谋略和运动了。
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- 可阐述性：驾驶模子不再是一个隐藏的黑盒。
- 反终归状态：它能够遐想出陶冶数据中莫得的场景，并推理出若何确实地进行责罚。
- 长尾编程：驾驶中糊口豪爽边际场景，要对集体场景进行良好的数据隐讳是不行能的。与其采集盈千累万的示例来对一个案例进行「神经编程」，不如让人类行家编纂提醒（prompt）来阐述少量的示例，从而造就编制若何责罚特定或错乱的状态。
不只这样，LINGO-1还和贪玩人造智能领域的极少钻探紧密相故故，譬喻MineDojo和想法克隆，它们都是AI智能体。
前者能够陶冶一种颂赞模子，把辩论文本和「我的寰宇」（Minecraft）贪玩顾记挂频像素联系起来。后者能够落成「像素->说话->运动轮回」的一整套链路。
LINGO-1——户口环驾驶阐述员
自个阐述自个
模子在眷注什么？在做什么？而今，这些都不是谜了。
LINGO-1会对你阐述领路，它的每一走路动是在故故嘛。
譬喻它想高出一辆停在路边的车辆——
LINGO-1：鉴于车流迂缓，我正在超车。
LINGO-1：我正在高出一辆停在路边的汽车。
LINGO-1：鉴于火线阶梯顺眼，我正在加速。
驶近斑马线时——
LINGO-1：我正在维持车速；阶梯照样然顺眼无阻。
LINGO-1：而今正在刹车延缓。
LINGO-1：在斑马线处停驻。
LINGO-1：我正在从甩手的职位加速。
LINGO-1：我正在加速，鉴于阶梯通达。
在十字路口左转时——
LINGO-1：我维持不动，鉴于前车也停了下来。
LINGO-1：我正在加速，鉴于前车曾经驶离。
LINGO-1：我正在踩刹车，预备在路口泊车。
LINGO-1：我正在挺近，鉴于车道顺眼。
LINGO-1：结束左转，沿着阶梯行驶。
顾记挂觉问答（VQA）
除了能阐述自个儿，LINGO-1还能针对你的提问进行答疑，让我们能够评估它的场景领路和推理能力。
譬喻，要是问LINGO-1，在这个十字路口要瞩目什么？
它会说：「我得瞩而今面的记号灯、我前面骑自行车的人和正在穿过阶梯的行人。」
问一下LINGO-1，而今是什么现象？会对驾驶生长什么训诲？
它会说：「而今是雨天，我户口车时须要至极谨慎，鉴于雨天路面湿滑，能见度降低。」
LINGO-1，你该若何泰平地和自行车并排行驶？
它会说：「我得和骑自行车的人维持隔绝，须要的韶华停驻来，它是一个潜在进犯。此外路边停的车我也得瞩目。」
症结：驾驶阐述数据集
拓荒LINGO-1的症结，就在于设立一个可推论的百般化数据集。这个数据集贮蓄了专科驾驶员在英国各地驾驶时的阐述，蕴涵图像、说话和运动数据。
这让我们想起在驾校时跟陶冶学户口车时的场景——他们和会常颁布访佛底下这样的辩论和阐述，阐述自身在驾驶时为什么要有这种行径，好让学员们闻一知十。
- 火线车辆/交通记号灯有变，请延缓
- 而今该转换车道了
- 能够加速了，瞩目不要跳跃最高限速
- 瞩目！此外车辆驶入阶梯/停在十字路口了
- 瞩目火线环岛和让路记号
- 火线有停阁阁车辆/交通记号灯/黉舍
- 附近车辆正在变道/跳跃停在路边的车辆
- 骑车的人/行人正在斑马线高等待
当以上这些语句和感官图像、底层驾驶运动在期间上同步时，钻探者就赢得了良好的顾记挂觉-说话-运动数据集，能够用于陶冶种种管事的模子。
顾记挂觉-说话-运动模子（VLAM）
LLM振兴后，许多顾记挂觉说话模子（VLM）都将LLM的推理能力与图像和顾记挂频相麇集。
而Wayve进一步推出了顾记挂觉-说话-运动模子（VLAM），贮蓄三种音问——图像、驾驶数据和说话。
过去，在迟钝人陶冶（越发自愿驾驶领域）中，很少会用到自然说话。
要是加进了自然说话，就会让我们更有劲地阐述和陶冶根柢驾驶模子，这种鲜美的模式会生长重大的训诲。
通过用说话来阐述驾驶场景华厦种种因果成分，就能够加速模子的陶冶速率，推论到簇新的场景中。
而且，既然能够向模子问题目，我们就能露出模子终归领路了什么，它的推理和谋略能力有多强。
自愿驾驶编制也不再是个隐藏的黑盒，我们户口车时能够时通常地问问它：你在想啥？
这肯定会提魁梧家对自愿驾驶的肯定。
此外，虽然惟有少量的陶冶规范，但自然说话的连辛苦陶冶能力，能够让模子飞速高效地陶冶新管事、顺应新场景。
譬喻，只要我们用自然说话通知模子「这种行径造故故」，就能订正自愿驾驶编制的错误行径。
自此，能够只须要自然说话，就能为端到端自愿驾驶设立根柢模子了！
详细率60%
这段期间，团队根本在对模子架谈判陶冶数据集进行革新。
从图中不难顾念记挂出，LINGO-1的职能相比于最起点曾经长进了一倍。
而今，LINGO-1的详细率曾经达到了人类秤谌的60%。
赫然，自然说话的引入，能够在多个方面通盘迁移自愿驾驶身手。
长进端到端模子的可阐述性
迟钝陶冶模子障碍可阐述性的题目，根本倚赖都是钻探的重心。
通过设立基于自然说话的交互界面，能够让用户直接进行提问并让AI解答，从而长远领略模子对场景领路以及是若何做出谋略的。
这种游客与自愿驾驶汽车之间的独特对话，能够长进通明度，让人更轻松领路和肯定这些编制。
同期，自然说话还能结实模子顺应人类反馈并从中陶冶的能力。
就像陶冶造就高饱读驾驶雷同，随着期间的推移，订正指示和用户反馈能够美饱读模子的领路和谋略进程。
更好的阴谋和推理，长进驾驶职能
有两个症结的成分会训诲自愿驾驶职能：
1. 说话模子详细阐述种种输入模式场景的能力
2. 模子将中层推理迁移为灵验底层阴谋的能故故进度
对此，团队正在试验通过LINGO的自然说话、推理和阴谋能力，来对闭环驾驶模子进行结实。
Wayve LINGO-1闭环自愿驾驶模子
新场景或长尾场景的高效陶冶
遍及，一张图片高出千语万言。
但在陶冶模子时，是一段翰墨高出千幅图片。
而今，我们不再须要盈千累万个汽车为行人延缓的示例，只须要几个示例，配上简短的翰墨阐述，就能够陶染模子延缓，让它学会在这种状态下该当若何运动，该当酌量什么。
要露出，在自愿驾驶中，最首要的部门之一就是因果推理，它能让编制领路场景中元素和行径之间的说合。
一个职能良好的VLAM，能够让编制将在斑马线高等待的行人与「请勿穿越」的交通记号牌说合起来。这种数据有限的搦战性场景中极有道理。
此外，LLM早已从互联网数据鸠合限度了豪爽人类行径知识，所以能够领路辩别物体、交通轨则和驾驶独霸等概记挂，譬喻树、店铺、房子、追逐球的狗和停在黉舍门口的公交车之间的迥异。
通过VLAM对图形数据更魁伟的音问编码，自愿驾驶会变得更祖宗、更泰平。
限度性
自然，LINGO-1也糊口着肯定的限度性。
泛化
LINGO-1是遵照伦敦市焦点的驾驶阅历和互联网领域的文本进行陶冶的。
虽然曾经学到了全寰宇的驾驶文化，但而今最长于的还是对英国的交通轨则进行解读。
它还须要陶冶此异邦度的驾驶阅历。
幻觉
在大说话模子中，幻觉是一个真凭实据的题目，LINGO-1也不破例。
然而比起闲居LLM，LINGO-1有一个优势：鉴于以顾记挂觉、说话和运动为根柢，它就有了更多的看管源泉，从而能够更好地领路寰宇。
高低文
顾记挂频深度陶冶之是以拥有搦战性，是鉴于顾记挂频数据通常比图像或文本数据集大几个数量级。
基于顾记挂频的多模态说话模子越发须要较长的高低文长度，以便能够镶嵌许多顾记挂频帧，来推理错乱的动静驾驶场景。
闭环推理
而今，Wayve正在钻探模子的可阐述性，但终竟，他们LLM的推理能力能够真确训诲到人类的驾驶。
钻探者正在拓荒一种闭环结构，来日能在自愿驾驶车辆上运转LINGO-1。
网友辩说
对此，网友们也认为很高昂民意。
「风趣的是，我认为说话模子是用翰墨说领路驾驶限度模子的转向、制动和油门预测，而不是训诲驾驶自身，鉴于自然说话会销耗所需的精度。」
「通过这种设施，我们正在额外靠近AGI。」
「能够认为它是在寰宇模子中补充说话。我根本不邃晓为什么过去从未试验过，鉴于陶冶Agent进行疏通这个设法顺应行家都能臆度。」
「平稳易的感知运动到补充文本推理，这种迁搬家移了贪玩规章！在我顾念记挂来，这正是自愿驾驶中缺失的部门，鉴于它以非身手性的花式使可阐述性成为能够。」
而今来说，迟钝人陶冶与自然说话的整合，照样处于早期阶段。
而LINGO-1，郑重在簸弄自然说话褂讪根柢驾驶模子的陶冶和可阐述性上，迈出的首要一步。
试想一下，托付我们只须要通过轻省的翰墨提醒，就能让AI通知前面的路况，能够让AI陶冶迥异域域的交通轨则，这个场景险些太令人鼓舞了！
所以，自然说话在拓荒更泰平、更靠得住的自愿驾驶汽车方面，肯定有所故故为。
责任编辑：张燕妮 源泉： 新智元 AI陶冶
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