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近年来见证了连接和自动驾驶汽车（骑士）的许多技术突破。一方面，这些突破已经显着推动了智能运输系统（ITS）的发展；另一方面，这些新的交通参与者向社交空间中的ITS介绍了更复杂和不确定的元素。数字双胞胎（DTS）提供了实时，数据驱动的精确建模，用于构建物理世界的数字映射。同时，元元整合了诸如虚拟现实/混合现实，人工智能和DT等新兴技术，以建模和探索如何实现改善的可持续性，提高效率和增强的安全性。最近，作为通用人工智能的主要努力，提出了基础模型的概念并取得了巨大的成功，这表明了为不同领域的各种人工智能应用奠定基石的巨大潜力。在本文中，我们探索了在网络物理 - 社会空间中并行驱动的大型模型，这些智能将元元和DT整合起来，以构建用于CAVS的平行训练空间，并列出对关键特征和操作机制的全面阐明。除了提供并行驾驶的大型模型的基础架构和基础智能外，本文还讨论了未来的趋势和潜在的研究方向以及并行驾驶的“ 6s”目标。
与网络 - 物理 - 社会空间中的大型模型和基础智力的平行驾驶
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