大厂们做AI的路径开始分化了。

有的专注做通用大模型，有的在办公赛道上卷，有的在搞AI手机。阿里千问这次放出的Qwen-Drive-1.0-4B，方向很明确——专攻自动驾驶。

模型基于Qwen3.5-4B构建，参数规模40亿。这个量级放在今天的AI模型里不算大，但针对自动驾驶场景做了专门的优化：统一了3D感知能力（识别障碍物、车道线）、视觉问答能力（理解复杂路况）和运动规划能力（做出驾驶决策）。

官方说了一句话值得留意：“仅使用公开来源构建规划样本，统一了各数据集的轨迹格式，并从开环预测到闭环驾驶进行全面评估”。翻译一下就是：没用任何私有数据，全用的公开数据集。这对学术界和中小开发者非常友好——没有大厂资源也能直接上手用。

经过强化学习之后，这个模型在“人类偏好对齐”（也就是“开车更像人”）和“闭环安全性”（真的上路不出事）上有全面改善。

阿里为什么做这个方向？两个原因吧。

一是落地场景明确。相比于“通用人工智能”这种远期目标，自动驾驶是一个看得见、摸得着的市场。全球那么多车企、那么多自动驾驶公司，都需要算法能力。

二是生态打法。通过开源吸引开发者用它的底座，人多了就形成生态，生态形成了就有商业化的空间——阿里云的算力、千问的API，这些都是后端变现的手段。

开源模型的盈利模式，从来不是卖软件，是卖服务。