自动驾驶行业长期存在一个无解的死循环：车辆规模越大，运维成本越高，商业盈利越难。近年来，L4级自动驾驶在感知、决策、底盘控制等单车智能技术上持续迭代，落地场景不断拓展。但在规模化商业化的背后，更安全高效的远程运维体系正在成为刚需。
传统自动驾驶运维高度依赖人工值守，行业主流人车比长期停滞在1:20-1:30。这意味着每20–30台自动驾驶车辆，就需要1名专业运维人员实时监控、处置异常，人力成本最高可达整体运营成本的40%。车辆越多，运维人力投入越大，边际效益持续走低，最终陷入“扩规模=亏更多”的产业困境。
同时，人工主导的运维模式存在标准不统一、决策延迟高、操作易失误的天然短板，面对道路施工、极端天气、异物入侵等长尾场景时出现的处置疏漏，为自动驾驶规模化运营埋下了安全隐患。
要打破自动驾驶大规模商业化的魔咒，就需要将远程运维从"人力驱动"的被动值守彻底升级为"技术驱动"的主动运维，通过提升单车智能水平和大模型能力，从根本上减少对运维人员的依赖。驭势科技基于全栈自研的高安全性单车智能技术栈+合规监管下本地化部署的VLM大模型技术，已实现1:100的行业顶尖运维人车比。配合99.8%超高系统可用性、超920万公里真实场景运营验证，从技术层面为自动驾驶产业从"运营试点"迈向"大规模商业化"铺平了道路。
全栈自研核心技术
筑牢运维安全底线
在丰富的实际业务落地过程中，驭势科技总结出：远程运维效率的上限，本质上由单车智能的下限决定。只有当自动驾驶车辆具备足够强大的自主处理能力时，才能从源头上减少需要人工介入的场景。驭势科技通过搭建全栈自研的感知-决策-控制一体化单车智能技术栈，使车辆具备99%以上常规场景的自主处理能力。
而通过对传感器故障、道路临时施工、极端天气、异物入侵等高风险长尾场景的主动识别与降级处理，自动驾驶车辆在云端运维介入前，可自主完成减速、靠边停车、风险规避等安全操作，始终保持车辆安全可控，为云端远程运维实现兜底。
在强大的单车智能技术栈基础上，驭势科技为解决自动驾驶运维中实时监控批量车辆、远程操作风险、技术复杂性和人员培训等痛点，开发了云端AI智能远程运维平台。
通过全局可视化监控、VLM大模型智能分析、智能告警系统、鹰眼监控室、单车多视角追踪、定制化运维手段、故障敏捷流转、简单部署、数据自动化汇总等功能，帮助运维人员实现对大量车辆的实时监控和操作，并降低现场操作风险；同时，平台注重安全保障和隐私保护，确保车辆和数据的安全性。
VLM大模型重构
提升远程运维效率
VLM（视觉语言大模型）是融合了计算机视觉与自然语言处理技术的多模态大模型，它能够同时理解图像、视频和文本信息，实现跨模态的推理、理解和生成，具备开放场景的通用理解能力。驭势科技将VLM大模型深度融入远程运维全流程，凭借其强大的多模态理解和推理能力，全方位重构远程运维平台，大幅提升效率。
驭势科技基于通用VLM大模型，使用所积累的大量全场景边缘场景数据对模型进行了微调训练，进一步提升了VLM的场景理解能力，兼备对自动驾驶场景理解的广度和深度。
通过将数据、车端故障/诊断等信息等多种模态数据送入VLM大模型进行推理，完成对各种自动驾驶边缘场景的准确理解，精细化理解并区分各种车辆故障、自动驾驶系统故障、异常障碍物阻挡、交通违规、车外交通参与者危险行为、车内乘客异常行为等数十种异常类型，并生成标准化的应对方案。
以常见的异物入侵场景为例，正常行驶中的自动驾驶车辆需要及时判断哪些情况可以继续通行，哪些情况必须避让或刹停。“合规监管下本地化部署的VLM大模型技术”能够实时分析车辆上传的数据、故障和诊断信息，对场景形成完整理解，并识别出异常障碍物的细分类别。如果是塑料袋、纸片、树枝等可碾压的障碍物，自动驾驶车辆将继续通行；而如果是轮胎、零件、快递盒等不可通行的障碍物，自动驾驶车辆将会刹车并主动变道避障。
驭势科技UISEE
VLM大模型还能从海量的车辆历史运行数据中自动挖掘类似长尾场景，对每一次远程运维案例进行分析，提取和收集高价值数据，并迭代VLM大模型持续提升远程运维平台的自动化能力，逐步减少同类场景的远程人工介入需求。
