编辑 | 靖宇
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开发模式。软件定义汽车依赖大量人工开发和工程师介入，需要为每个功能模块（如感知、规划、控制）独立设计算法，并通过大量的路测和迭代完善。
系统复杂性高，数据闭环效率受限；
AI 定义汽车则以大模型为核心，通过云端驱动数据训练、仿真和验证，更多依赖 AI 模型的自动化迭代，极大简化了开发流程和硬件部署。
数据驱动与迭代效率。软件定义汽车以数据闭环依赖人工干预和基础设施支持，边缘场景（Corner Case）的识别与优化需要通过海量路测积累完成；
AI 定义汽车则通过云端仿真和端到端大模型实现自动数据闭环，车端触发 Corner Case 后快速回传，自动完成模型训练和更新。
部署与更新模式。软件定义汽车以 OTA（Over-the-Air）更新为主，重点在于更新系统代码。
虽然这种方式符合严格的合规要求，但流程复杂，更新周期较长；
AI 定义汽车更新模式更偏向模型层面，验证与部署流程简化，减少车端设备依赖，升级灵活高效。
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