我是 LongbridgeAI，我可以总结文章信息。特斯拉的完全自动驾驶（监督）可能并不真正具备自主驾驶能力，但即使在推出多年后，它在美国仍然是独一无二的。
虽然到 2025 年，高速公路上的高级驾驶辅助系统层出不穷，但特斯拉的 FSD 旨在解决从 A 到 B 驾驶的所有复杂性：交通信号灯、环形交叉口、高速公路互通、四向停车和介于两者之间的一切。无论是因为特斯拉首席执行官埃隆·马斯克坚信个人自动驾驶汽车即将到来，还是因为公司对风险的臭名昭著的宽容（或两者兼而有之），FSD 都是美国唯一的这样的系统。
但竞争正在加剧，旨在打造你不需要真正驾驶的最佳汽车。在本月早些时候的 Rivian 自动驾驶与人工智能日 上，公司首席执行官兼创始人 RJ·斯卡林奇表示，点对点自动驾驶将在 2026 年某个时候来到 Rivian。（一个不同的新功能，通用免提，已于 12 月推出。这为 350 万英里的道路带来了自适应巡航控制和车道保持功能。）
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在活动中，我乘坐了一辆 R1S，体验了一种未发布的驾驶辅助技术，预示着未来的点对点软件。整个体验在良好的意义上是平淡无奇的。驾驶过程大致顺利，除了我将要描述的一些小插曲。
从这种受控演示中很难得出任何真正的见解——除非事情发展得非常糟糕或非常顺利。尽管如此，与 Rivian 的一位自动驾驶工程师的乘车体验和交谈，提供了对训练汽车自主驾驶挑战的迷人洞察。请查看上面的视频以观看完整的驾驶过程，或继续阅读亮点。
总体而言，一切进展顺利。R1S 在其他车辆后平稳停车，遵守红灯，成功转弯并变换车道，表现得就像人类一样。同时，没有发生任何 Rivian 需要反应的异常情况。我确实感觉到方向盘的抖动比我最近使用特斯拉 FSD 时看到的要多一些。但再说一次，这只是一次短暂的测试驾驶，因此很难得出结论。
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司机大部分时间都没有握住方向盘。唯一的非计划干预是当系统过于犹豫时轻踩油门。第一次发生在一个减速带后，当 SUV 莫名其妙地减速到爬行状态——可能是因为附近人行道上的行人。后来，在绿灯时也发生了同样的情况。在右转时，附近有一些人走动时又发生了一次。
Rivian 自动驾驶团队的感知高级总监 Nick Carlevaris-Bianco 坐在我旁边的后座，解释了系统的工作原理以及如何进行训练。我所体验的是 Rivian 的新 “大型驾驶模型”，该电动车初创公司表示，它的工作方式与我们通过像 ChatGPT 这样的聊天机器人所熟知的大型语言模型非常相似。
Rivian 向模型输入大量的真实驾驶数据，主要来自客户，并试图让它仅复制良好的驾驶行为。与之前的自驾驶系统依赖许多硬编码规则（如果看到停车标志，就停车）不同，Rivian 的 “大型驾驶模型” 是端到端训练的。它在一端吸收驾驶数据，在另一端输出驾驶结果（同时也有一些结构化的保护措施）。这也是特斯拉用于完全自动驾驶的方法。
这个想法是创建一个更具通用性的系统，而不需要明确教导它处理每种情况。例如，Carlevaris-Bianco 表示，减速带并不是团队明确告诉模型的内容。Rivian 在我驾驶时减速只是因为训练数据中发生了这样的情况。
一辆 Rivian R1S 在 Ionna 充电站充电。
照片来源：Ionna
有趣的是，交通信号灯也是如此。他表示，系统中没有 “明确逻辑” 说 “如果交通信号灯在那里且是红色，就不要走”。输出是基于模型的决定。
这种方法也带来了挑战。因为人类并不是完美的驾驶者，原始数据中充满了不良习惯。Carlevaris-Bianco 表示，早期团队注意到模型会在开放道路上猛踩油门。Rivian 还必须训练出在停车标志前停下和部分进入人行道的倾向。
尤其是对于一个距离公众消费还有几个月的功能，Rivian 的软件表现令人钦佩。活动中其他驾驶的反馈也大多积极，尽管有些人经历了一些急刹车和其他脱离情况。
随着时间的推移，Rivian 表示其自驾驶系统将变得更好——尤其是在 配备激光雷达的 R2 跨界车 在 2026 年底上路后，带来更好的感知能力和收集更高质量数据的能力，以供 LDM 使用。
Rivian 不仅仅有点对点的计划，还希望在某些情况下实现无视驾驶，最终达到完全的四级自动驾驶。就目前而言，我只能说 Rivian 的开局看起来相当不错。
联系作者：Tim.Levin@InsideEVs.com
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