1.家乡大贰这款游戏可以开挂，确实是有挂的，通过添加客服微信【6355786】

2.在"设置DD功能DD微信手麻工具"里.点击"开启".

3.打开工具加微信【6355786】.在"设置DD新消息提醒"里.前两个选项"设置"和"连接软件"均勾选"开启"(好多人就是这一步忘记做了)

4.打开某一个微信组.点击右上角.往下拉."消息免打扰"选项.勾选"关闭"(也就是要把"群消息的提示保持在开启"的状态.这样才能触系统发底层接口。)

【央视新闻客户端】

自GPT问世以来，勤奋的本土车企就一直在探索如何将大模型这个新质生产力应用在企业运营和产品领域。

关于大模型重塑智能座舱的用户体验和改造自动驾驶产品，已经有了铺天盖地的宣传，至于大模型如何帮助提升车企本身的生产力，却很少有人提及，其实，这也是非常值得关注的领域。

01

最危险的地方最安全，最能花钱的地方才能最省钱。

在汽车行业的业务流里， 最能体现降本增效的地方是人才密集型、资金密集型的软件开发领域。

根据华为专家在2024汽车人工智能大会上的系统性总结，大模型可以在产品研发的过程中用于代码辅助。

展开来看，大模型能够以多轮对话、逻辑推理、长文本理解、内容创作、扩写与优化、情感分析能力辅助需求分析；

以文生图、多轮对话、逻辑推理能力辅助软件开发架构设计；

以注释生成代码、代码补全、代码重构、代码翻译、代码生成注释、生成测试用例、多轮对话能力辅助代码开发；

以注释生成代码、代码补全、生成测试用例、多轮对话能力辅助软件测试。

其代码辅助能力覆盖从需求分析、架构设计、代码编写、软件测试到部署上线、系统维护的整个生命周期。

在无法应用AI神经网络，需要通过写代码实现功能的系统里，码农们对AI大模型提高代码开发效率乐观其成，但在AI模型可以取代代码，直接消灭编写代码需求的领域，码农们感到了前所未有的压力。

自动驾驶算法范式经历了编写规则代码到全面采用AI神经网络的转变，在规则时代里，随着驾驶场景复杂度的提升，头发掉了一地的程序员越来越感到无能为力，但不管怎样，饭碗还是能保住的。

24年开始风靡本土车圈的端到端范式的进步将规则驱动转向了数据驱动，从驾驶数据中模仿学习老司机的决策神经网络提升了应对各种复杂场景的泛化能力，也把很多从事决策模块开发的码农们的饭碗砸碎了一地。

开发出大模型的工种是码农，最能感受大模型能力的工种是码农，最先被大模型替代的工种还是码农，想想真是又魔幻又让人心酸！

02

没有人比他更懂关税的川普悍然发动关税大战，或许是受到了马斯克的蒙骗。

在自动驾驶、人形机器人、AI大模型领域一向无比激进的马斯克或许曾经对川普进言，虽然大漂亮没有那么多懂工艺、懂制造、自律、勤奋的技术工人，但也不是不可能在本土建设起完善的制造业产业链。

再过一段时间，完全可以依靠人形或具身机器人拧螺丝、焊电路板、搞质检，不用那么多领汉堡和可乐的老爷们上生产线，也能玩得转。

应该说，作为美利坚科技圈造神运动中的天降猛男，马斯克当然不会把制造业看得那么简单，只是他的想法过于乐观了。

不过，多模态视觉语言模型的确可以在生产线上找到用武之地。

比如，理想汽车早在24年7月份就将DeepSeek VL视觉语言模型用在了生产线的质检中。

这类通过视觉-语言联合表征框架实现多模态特征融合的视觉语言模型，能够将摄像头捕捉到的图像与质检知识库进行语义对齐，通过图像识别和文本规则，针对产品缺陷实现基于视觉观察和语义理解的综合判断。

视觉语言模型中的视觉V部分负责提取图像特征，语言L部分负责通过可持续更新的质检知识库进行规则匹配，并行处理图像特征提取和规则匹配。

同时解析图像特征与工艺文档，以视觉-语言的联合实现跨模态的语义理解，突破传统视觉检测的局限，显著降低误检率，提升检测效率。

也就是说，DeepSeek可不只是在理想VLA大模型上帮助节省了9个月的时间，节省了好多钱，在生产线质检上，DeepSeek的视觉语言模型早就用爱发电，免费上班了。

03

伴随着软件定义汽车向AI定义汽车的转变，智能电动汽车软件开发工作由编写代码向AI模型开发演变。在软件定义汽车这个层面，大模型可以助力代码的开发，在AI定义汽车这个层面，大模型同样也可以助力AI模型的开发。

自端到端范式出现之后，自动驾驶算法的形式就由软件代码和AI模型的混合体变成了以AI神经网络为绝对主体，接下来就以自动驾驶算法开发为例，介绍一下大模型如何助力自动驾驶数据闭环。

可以认为自动驾驶数据闭环指的是自动驾驶开发工具链，涵盖车辆采集数据、脱敏数据上云、数据清洗、场景挖掘、数据标注、形成场景库、模型训练、仿真模拟、评价体系、车端OTA这些阶段。

借助于生成式AI大模型的超强理解能力，大模型可以用于场景挖掘和数据标注，大幅提高标注速度和准确性，降低人力成本。

从道路元素、车辆、行人、交通标志，到离散要素、几何、属性、连接关系，大模型将在图像自动识别和精确标注中发挥越来越重要的作用。

借助于生成式AI大模型的超强生成能力，大模型可以用于场景重建和生成，大幅度降低Corner Case的收集成本，并提高模型训练和评估的效率。

随着自动驾驶系统能力的进步，边缘场景收集的难度和模型能力验证的难度越来越高，通过AI大模型重建和生成驾驶场景，用于自动驾驶模型的高效训练和仿真，正在成为头部智驾企业的主流选择。

AI大模型生成用于模型训练和仿真的驾驶场景的突出优势还在于成本低且灵活可配置。

通过不同的提示词，可以生成不同天气、光照、车道下的视频，可以生成多种车型、相机个数的多视角行车视频，也可以创建复杂立交场景、人车混杂的路口场景，以提高自动驾驶系统的泛化能力。

大模型正在重构汽车研、产、供、销、服的方方面面，也必将在未来两三年内对车企固有的人才体系带来巨大的冲击，对很多从业者而言，这是一个喜忧参半的消息！