知识增强，增加决策规划的可解释性。通过VLA加上RAG（检索增强生成）技术，可以充分利用先验驾驶知识，并在输出端实现对动作语义的可解释对齐。 第四，发展“经验主义的物理AI”。他提到，开车是一项技能型任务，更依赖驾驶经验与技巧，而非智商或知识丰富程度。“一个老司机和新手的差别就在于里程数。”邓志东提出，这些经验应存储在可学习、可进化的持久记忆中，在推理阶段直接调用，从而大幅降低AI算力需求，实现
编辑：秦艺
思
下等）。“时空物理世界的理解是基础，也是最大的挑战。” 第三，开放动态环境下如何桥接隐含空间中的各个模块。以往感知、决策、规划是人为分开的，现在全部放入潜空间后，需要用语言等工具进行桥接。邓志东认为，文本语言是较优方案，因为它能导入语义和知识增强，增加决策规划的可解释性。通过VLA加上RAG（检索增强生成）技术，可以充分利用先验驾驶知识，并在输出端实现对动作语义的可解释对齐。 第四，发展“经验
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