天神之眼5.0爆火，关键在这四个字：强化学习

最近，比亚迪天神之眼5.0的升级成为智能驾驶领域的热点话题，一系列媒体和用户的实测视频的广泛传播，让一个关键技术概念——“强化学习大模型”——走入了公众视野。

何为“强化学习”？这一概念在人工智能领域并不陌生。最著名的案例当属击败围棋世界冠军柯洁的AlphaGo。它的制胜之道并非依赖对人类棋谱的记忆，而是通过数亿次自我对弈，在持续试错与博弈中，形成了超越人类经验的“棋感”。智能驾驶领域的强化学习异曲同工：系统在仿真环境中自主探索驾驶策略，从每一次成功中积累正向经验，从每一次失败中复盘反思。这种“在实践中学习”的自进化机制，使其能力提升速度呈现指数级增长。

强化学习的强大效能，根植于海量数据的持续“喂养”。在这方面，比亚迪构建了行业领先的数据护城河。截至2025年底，比亚迪辅助驾驶车型保有量已突破256万辆，每日产生的真实路况数据超过1.6亿公里。这一数据规模堪称震撼——相当于人类驾驶员数千辈子的经验总和。日复一日覆盖全国全气候、全地形、全路况的“数据训练”，让系统在极端场景中锤炼出了比人类老司机更为敏锐的感知与决策“直觉”。

这种由数据淬炼的“直觉”，在天神之眼5.0的安全性、拟人化与通行效率上得到了清晰验证。

在极限安全场景中，系统展现出高阶的决策能力。例如，自动紧急转向（AES）可在130km/h高速下实现对静止前车的稳定避障；自动紧急制动（AEB）则能在135km/h的隧道环境中完成对静止车辆的精准刹停。此类毫秒级的果断应对，正是强化学习在虚拟世界中历经千万次“极限压力测试”后的成果。

在应对复杂日常路况时，它更体现出一种“从容优雅”的博弈智慧。面对窄路会车、借道绕行、施工占道等传统系统容易“卡顿”的场景，它不再机械地刹停等待，而是能像经验丰富的驾驶员一样，实时研判周围车辆意图，进行流畅的动态路径规划与平顺控制。

值得关注的是，强化学习已成为头部车企冲击高阶智驾的共同技术路径。此前，同样搭载强化学习大模型的奇瑞风云T11就曾联动围棋大师柯洁，通过公开实测展现了该技术在复杂交通博弈中的优越性。有趣的是，在测试过程中，系统对路边非标准交通元素的精准识别与平稳绕行，也让柯洁不禁感叹：“它连路边的烤冷面都识别到了！”，这一生动细节，恰恰体现了强化学习模型基于海量场景训练所获得的强大泛化能力。天神之眼5.0的升级表现，与风云T11的实战案例相互印证，进一步凸显了强化学习在提升智驾系统面对现实复杂场景时的感知与决策上限方面的巨大潜力。