2026全球開發(fā)者先鋒大會：斑陌易行拆解無人車“智慧大腦”，打造場景適配的智能配送車
斑陌易行通過《端到端大模型在無人車上的應(yīng)用與探索》主題工作坊，向行業(yè)展示了其在具身智能領(lǐng)域的技術(shù)積累與工程實踐，從技術(shù)路線、論文解析到工程化部署，為全球開發(fā)者傳遞無人車技術(shù)的迭代方向。
打造更懂場景的智能配送無人車
在本次工作坊中，斑陌易行總裁陳強圍繞無人車行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀與企業(yè)布局展開分享，詳細(xì)介紹了品牌定位與發(fā)展理念。作為無人車領(lǐng)域的創(chuàng)新實踐者，斑陌易行始終以技術(shù)創(chuàng)新為核心，聚焦端到端大模型與無人車的深度融合，致力于突破行業(yè)技術(shù)瓶頸，推動無人車技術(shù)從實驗室走向規(guī)模化落地，為智慧物流場景提供高效、安全、低成本的解決方案。
破局之法：技術(shù)路線“升維”與核心痛點“降維”
技術(shù)負(fù)責(zé)人朱寶偉針對無人車核心技術(shù)難點進行深度解析，系統(tǒng)闡述了斑陌易行的整體技術(shù)架構(gòu)：以“工程能力底座”為基礎(chǔ)，以“核心算法”為引擎，構(gòu)建開放的“生態(tài)”體系。
他指出，當(dāng)前行業(yè)正處于技術(shù)路線迭代的關(guān)鍵階段，核心痛點在于傳統(tǒng)“規(guī)則為主”的算法能力上限較低，面對復(fù)雜真實場景常顯不足，且落地成本高，嚴(yán)重制約行業(yè)規(guī)模化發(fā)展。從趨勢來看，無論是乘用車還是低速無人車，“端到端+具身智能”已成為絕對主流方向。
端到端技術(shù)可跳過“感知-融合-規(guī)劃-控制”的模塊化中間環(huán)節(jié)，有效減少時間延遲與信息損失，大幅提升決策準(zhǔn)確性；依托持續(xù)的場景數(shù)據(jù)閉環(huán)，能實現(xiàn)模型自學(xué)習(xí)、自進化，隨著運營數(shù)據(jù)積累，決策精度與場景適配能力將持續(xù)提升；同時，統(tǒng)一數(shù)據(jù)閉環(huán)模型可大幅降低跨區(qū)域落地的人工調(diào)試成本，提升規(guī)?；\營效率，這與無人車行業(yè)規(guī)模化落地需求高度契合，也是斑陌易行重點深耕的技術(shù)方向。
從VLA到創(chuàng)新公司的破局策略
若技術(shù)路線是“道”，算法落地便是“術(shù)”。在算法拆解環(huán)節(jié)，技術(shù)團隊帶領(lǐng)開發(fā)者深入代碼領(lǐng)域，通過對VLA、世界模型、Transformer等核心方案的對比與綜述，剖析當(dāng)前端到端算法的核心難點與解決路徑。
針對創(chuàng)業(yè)公司面臨的基座模型與數(shù)據(jù)短缺問題，團隊提出“基于數(shù)據(jù)閉環(huán)+開源模型微調(diào)”的解決方案，強調(diào)工程能力與算法能力的綜合落地及靈活性，并以自研Smartware2.0的靈活適配為例，詳細(xì)介紹了在輸入側(cè)傳感器、導(dǎo)航適配，輸出側(cè)預(yù)測規(guī)劃軌跡、底盤適配等方面的實踐經(jīng)驗。這種“工程+算法”的綜合落地能力，確保技術(shù)方案能快速在不同車型和硬件平臺上復(fù)用。
斑陌易行高級算法工程師分享技術(shù)實踐
工程化實戰(zhàn)：從仿真到上板的最后一公里
除理論外，工程化實踐是工作坊的壓軸環(huán)節(jié)。技術(shù)團隊分享了無人車工程化部署的全流程實踐，重點解讀部署過程中的難點及應(yīng)對策略。團隊表示，中間件在模型部署中起核心作用，將模型嵌入中間件可實現(xiàn)不同模塊高效協(xié)同，提升部署效率與穩(wěn)定性；在仿真環(huán)節(jié)，通過模型單獨仿真、rosbag數(shù)據(jù)在中間件下回灌跑通（awsim）等實踐驗證模型性能，提前規(guī)避部署風(fēng)險；在上板環(huán)節(jié)，詳細(xì)拆解量化的難點與路徑，分析工具鏈成熟度與所需技能難點，以及云端仿真平臺與實際部署的差異及解決辦法，最終實現(xiàn)模型上車實測與正式發(fā)布，形成“仿真-測試-優(yōu)化-落地”的完整閉環(huán)。
本次全球開發(fā)者先鋒大會的工作坊，成為斑陌易行深度交流的重要窗口。端到端技術(shù)路線是趨勢，基座模型陸續(xù)開源，算法與工程落地能力是核心考驗；場景數(shù)據(jù)閉環(huán)能力決定算法能力的上限。
斑陌易行將堅持依托“工程能力底座+算法+生態(tài)”的全棧技術(shù)路線，以真實場景數(shù)據(jù)為燃料，以開源生態(tài)為杠桿，持續(xù)推動低速無人車從“能用”向“好用”進化，并期待與更多開發(fā)者同行，共同探索具身智能的廣闊未來。
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