随着智能网联汽车向高阶自动驾驶全速进阶，感知系统的精准度、智能感知技术的突破性创新、大模型技术从云端原型到端侧量产的落地穿透力，已成为决定产业升级成色与商业化进程的核心变量。作为面向智能交通领域的年度专业会议，第十二届 TIAA 大会暨第二届电子科技大学智能网联汽车创新大会即将启幕，其中端到端智能感知与大模型论坛作为核心议程，将于1月19日在无锡同步亮相。论坛将汇聚产学研用顶尖力量，深度拆解智能感知与大模型融合应用的底层逻辑，共探技术突破与产业落地的协同路径，为高阶自动驾驶的规模化落地注入核心动能。

当前，智能网联汽车感知与决策技术正处于从模块化拼凑向端到端一体化跃迁的关键窗口期，技术演进与落地应用围绕四大核心方向实现深度突破，直指行业核心痛点：在跨模态融合层面，视觉-语言-动作（VLA）一体化模型打破单一感知维度的信息壁垒，通过深度学习实现视觉场景特征、自然语言指令与车辆控制动作的精准语义对齐，从底层重构感知-决策-控制的协同逻辑，为极端天气、突发路况等复杂场景下的智能决策提供全维度技术支撑；在地图依赖破局层面，依托核心算法的迭代优化，轻地图/无地图方案加速进入量产验证阶段，成功将地图依赖度降低90%，从根源上解决了传统高精度地图采集成本高、更新周期长、覆盖范围有限的行业顽疾，大幅降低了高阶自动驾驶系统的部署门槛与全生命周期维护成本；在多传感器协同层面，激光雷达、摄像头、毫米波雷达等多设备的硬件冗余设计与算法层的数据融合优化形成合力，使感知精度实现40%的显著提升，有效填补了复杂路况下的感知安全盲区，筑牢自动驾驶的安全底线；在大模型端侧落地层面，端侧大模型轻量化技术实现关键突破，其在决策系统中的应用将响应延迟控制在100ms以内，精准匹配高阶自动驾驶对实时性的严苛要求，推动大模型从云端算力依赖向端云协同部署转型，为大模型技术的规模化量产应用奠定基础。

本次论坛精准锚定行业技术痛点与产业发展需求，围绕视觉-语言-动作（VLA）一体化模型的技术突破与落地路径、轻地图/无地图方案的量产实践与性能优化、多传感器融合感知系统的架构设计与安全冗余策略、端侧大模型在决策系统中的部署优化与效能验证四大核心议题，展开体系化深度研讨。论坛将重点邀请小鹏、文远知行、百度Apollo、商汤、大疆等智能网联汽车与自动驾驶领域的头部企业，结合其差异化的技术路线与商业化布局，解码高阶自动驾驶技术革新的核心逻辑与应用落地的实践经验，为行业提供可借鉴的技术方案与产业协同范式。

值得关注的是，活动同期还设置了自动驾驶与信息服务商业化、先进通信与车路云一体化协同、中央计算架构与SOA服务化、多模态交互与智能座舱、超级芯片与半导体创新五大专业论坛，形成技术突破-架构革新-生态协同-商业落地的全链条研讨体系，全方位覆盖智能网联汽车核心技术链、产业链与生态链，助力行业厘清发展脉络，凝聚产业共识，推动智能网联汽车产业高质量发展。