可以稳定加塞是全域城区智驾跨越鸿沟到早期大众的充分条件TOP2信息茧房内没看到有哪位博主提过这个观点核心逻辑链是当具备工具属性时，就将跨越鸿沟到早期大众，稳定能加塞就将具备工具属性。这个观点背后核心基于1个假设2个定义4个判断假设: 当任意城区早晚高峰道路上具备工具性时，全域城区智驾将跨越鸿沟到早期大众。工具性定义：人群里前40%驾驶员，经过3天以内的刻意练习，可以掌握95%以上的智驾能力边界，可以预期符合边界时，舒适性安全性达标，95%以上信心不被后车按喇叭。工具性的核心是用户可以比较轻松的知道什么场景可以稳定work。稳定加塞能力定义：任意随机用户，在城区任意道路时段，当面临必须通过博弈变道(如强行汇入左/右转道)才能维持导航路径时，99%情况下可以成功加塞并且舒适度安心感符合用户预期。判断1: 当车具备稳定加塞能力时，意味着具备厘米级间隙和后车加速度的判断，将具备一个很不错的系统时空联合规划能力，这东西是高维兼容低维的。判断2: 在城区智驾实践中，其他比较难的有无保护左转，窄路相逢，非标施工改道等，无保护左转可以采用慢慢等的策略，用户更多也就是效率抱怨；窄路相逢对不少用户来说可以是一个低频场景，并且稳定加塞能力与窄路回车能力有不少地方是同构的；非标施工改道，用户可以建立一个预期，这些时候能力都是不行的，这样心态也会比较好。即这三点做得不好，不影响其工具性，而稳定加塞如果做不到，则将影响工具性。判断3: 包括理想在内，没有一家国内车企宣传片上展示过自己有稳定加塞的能力，目前理想车在加塞能力上的水平大致是中高速具备一定的博弈加塞能力，在低速拥堵工况下强交互变道能力非常一般。判断4: 早期采用者具备游戏心态，遇到类似场景有两类常见做法，1.心里有数自己就先接管了，遇到合适的路再开智驾就好，或者能接受走错路再绕回来就好。2.通过波动滚轮提前加减速，提前打灯让向左向右变道，即背后是自己更好的智驾技巧实现了更少的刹车性接管。这两点对于工具心态的人都是难以接受的。李想在25Q3电话会议上表示现有最好的计算平台，一个40亿参数的模型运行帧率只有10赫兹，而执行系统是60赫兹。如果模型运行的帧率可以快两三倍，现在辅助驾驶的一些舒适性的问题、反应迟钝的问题都可以有效地解决。这同样需要对传统的技术架构和算力进行深度的改造和定制，以及专有的操作系统。M100芯片就是为解决具身智能这些本质的问题而研发的。人类的刹车转向的最快响应速度在450毫秒左右，目前自动驾驶的感知到执行的完整链路在550毫秒左右，坐在驾驶员的位置上，本能的反应就是慢很多像老年人在开车。线控体系可以把整个链路的响应速度提升到350毫秒，别小看这200毫秒的差距，这大概可以把事故率下降50%以上，而且让人感觉开得比自己还要好，还要安全，既是理性的真安全，又是感性的安全感。或许届时理想将具备一定程度的稳定加塞的能力雏形。