2026全球开发者先锋大会：斑陌易行拆解无人车“智慧大脑”，打造场景适配的智能配送车
斑陌易行通过《端到端大模型在无人车上的应用与探索》主题工作坊，向行业展示了其在具身智能领域的技术积累与工程实践，从技术路线、论文解析到工程化部署，为全球开发者传递无人车技术的迭代方向。
打造更懂场景的智能配送无人车
在本次工作坊中，斑陌易行总裁陈强围绕无人车行业发展现状与企业布局展开分享，详细介绍了品牌定位与发展理念。作为无人车领域的创新实践者，斑陌易行始终以技术创新为核心，聚焦端到端大模型与无人车的深度融合，致力于突破行业技术瓶颈，推动无人车技术从实验室走向规模化落地，为智慧物流场景提供高效、安全、低成本的解决方案。
破局之法：技术路线“升维”与核心痛点“降维”
技术负责人朱宝伟针对无人车核心技术难点进行深度解析，系统阐述了斑陌易行的整体技术架构：以“工程能力底座”为基础，以“核心算法”为引擎，构建开放的“生态”体系。
他指出，当前行业正处于技术路线迭代的关键阶段，核心痛点在于传统“规则为主”的算法能力上限较低，面对复杂真实场景常显不足，且落地成本高，严重制约行业规模化发展。从趋势来看，无论是乘用车还是低速无人车，“端到端+具身智能”已成为绝对主流方向。
端到端技术可跳过“感知-融合-规划-控制”的模块化中间环节，有效减少时间延迟与信息损失，大幅提升决策准确性；依托持续的场景数据闭环，能实现模型自学习、自进化，随着运营数据积累，决策精度与场景适配能力将持续提升；同时，统一数据闭环模型可大幅降低跨区域落地的人工调试成本，提升规模化运营效率，这与无人车行业规模化落地需求高度契合，也是斑陌易行重点深耕的技术方向。
从VLA到创新公司的破局策略
若技术路线是“道”，算法落地便是“术”。在算法拆解环节，技术团队带领开发者深入代码领域，通过对VLA、世界模型、Transformer等核心方案的对比与综述，剖析当前端到端算法的核心难点与解决路径。
针对创业公司面临的基座模型与数据短缺问题，团队提出“基于数据闭环+开源模型微调”的解决方案，强调工程能力与算法能力的综合落地及灵活性，并以自研Smartware2.0的灵活适配为例，详细介绍了在输入侧传感器、导航适配，输出侧预测规划轨迹、底盘适配等方面的实践经验。这种“工程+算法”的综合落地能力，确保技术方案能快速在不同车型和硬件平台上复用。
斑陌易行高级算法工程师分享技术实践
工程化实战：从仿真到上板的最后一公里
除理论外，工程化实践是工作坊的压轴环节。技术团队分享了无人车工程化部署的全流程实践，重点解读部署过程中的难点及应对策略。团队表示，中间件在模型部署中起核心作用，将模型嵌入中间件可实现不同模块高效协同，提升部署效率与稳定性；在仿真环节，通过模型单独仿真、rosbag数据在中间件下回灌跑通（awsim）等实践验证模型性能，提前规避部署风险；在上板环节，详细拆解量化的难点与路径，分析工具链成熟度与所需技能难点，以及云端仿真平台与实际部署的差异及解决办法，最终实现模型上车实测与正式发布，形成“仿真-测试-优化-落地”的完整闭环。
本次全球开发者先锋大会的工作坊，成为斑陌易行深度交流的重要窗口。端到端技术路线是趋势，基座模型陆续开源，算法与工程落地能力是核心考验；场景数据闭环能力决定算法能力的上限。
斑陌易行将坚持依托“工程能力底座+算法+生态”的全栈技术路线，以真实场景数据为燃料，以开源生态为杠杆，持续推动低速无人车从“能用”向“好用”进化，并期待与更多开发者同行，共同探索具身智能的广阔未来。
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