隨著智能駕駛技術(shù)的發(fā)展，行業(yè)已經(jīng)從早期基于簡單規(guī)則和模塊化邏輯的自動駕駛，逐步邁向依托深度學習的高復雜度智能駕駛解決方案，各車企也緊跟潮流，先后宣布了自己的端到端智駕方案。就在近期，智己汽車推出了其與Momenta聯(lián)合打造的IM AD 3.0端到端直覺智能駕駛系統(tǒng)，在結(jié)構(gòu)設計和決策邏輯上，進行了大膽的創(chuàng)新，試圖用“直覺化”思維模式替代傳統(tǒng)的模塊化系統(tǒng)。

IM AD 3.0的技術(shù)架構(gòu)：端到端直覺駕駛模型

1.1 模塊化與端到端模型的對比

傳統(tǒng)智能駕駛多采用模塊化架構(gòu)，主要分為感知、決策、規(guī)劃和控制四大模塊。各模塊相對獨立，依靠數(shù)據(jù)傳遞和邏輯接口進行連接。這種設計結(jié)構(gòu)雖然能保持一定的邏輯透明度，但在應對復雜環(huán)境和多變的交通場景時往往表現(xiàn)出局限。IM AD 3.0采用“一段式端到端模型”架構(gòu)，取消了模塊化結(jié)構(gòu)，將感知和規(guī)劃整合至一個大模型內(nèi)，從原始數(shù)據(jù)輸入到路徑規(guī)劃輸出完全由單一神經(jīng)網(wǎng)絡驅(qū)動。這種端到端模型具有更強的學習能力和自適應性，使其在多場景切換和非結(jié)構(gòu)化環(huán)境中表現(xiàn)更為靈活。

1.2 數(shù)據(jù)飛輪驅(qū)動的深度學習模型

IM AD 3.0基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的深度學習框架，廣泛收集駕駛過程中的路況和駕駛行為數(shù)據(jù)，以構(gòu)建一個涵蓋多場景、多氣候、多狀態(tài)的智能模型。這種數(shù)據(jù)飛輪概念在AI訓練中尤為關(guān)鍵，通過不斷積累駕駛數(shù)據(jù)，訓練數(shù)據(jù)集能夠更具多樣性和現(xiàn)實性。IM AD 3.0的深度神經(jīng)網(wǎng)絡通過這些數(shù)據(jù)從原始傳感器信息中提取隱含特征，從而生成更為精準的直覺判斷。

1.3 長短期記憶機制的應用

IM AD 3.0在模型中引入了長短期記憶（LSTM）機制。長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡通過對歷史數(shù)據(jù)的記憶來判斷短時間內(nèi)可能發(fā)生的情況。這種機制類似于人類的駕駛經(jīng)驗，使得系統(tǒng)能夠在不同情境下靈活應對，有助于在復雜交叉口等需要短時間快速反應的場景中生成可靠的預判決策。例如，面對突發(fā)的障礙物或突然變化的車流情況，系統(tǒng)可以憑借長短期記憶做出類似于“老司機”的駕駛選擇。

安全邏輯網(wǎng)絡：提升智能駕駛的可靠性

2.1 安全邏輯網(wǎng)絡的雙層架構(gòu)

在直覺化駕駛中，過于依賴直覺決策可能帶來安全隱患，因此IM AD 3.0設計了“安全邏輯網(wǎng)絡”，用于在系統(tǒng)判斷后進行額外的安全校驗。安全邏輯網(wǎng)絡的雙層架構(gòu)通過內(nèi)置的安全算法，輔助直覺判斷結(jié)果的驗證。即使系統(tǒng)快速作出直覺判斷，安全邏輯網(wǎng)絡仍會執(zhí)行一系列邏輯判斷，以防止錯誤決策。

2.2 風險評估與實時數(shù)據(jù)校準

IM AD 3.0的安全邏輯網(wǎng)絡依賴于風險評估和實時數(shù)據(jù)校準。這樣的設計會基于實時數(shù)據(jù)的變化，不斷調(diào)整駕駛策略。例如，在檢測到復雜交叉口時，系統(tǒng)會優(yōu)先降低車速，同時進行風險預判。一旦識別到可能的風險因素，系統(tǒng)將優(yōu)先執(zhí)行減速或停滯策略，保證車輛在最安全的狀態(tài)下通過復雜路況。實時數(shù)據(jù)校準的存在，使得智能駕駛能夠隨時應對不可預測的風險因素。

從IM AD 3.0聊聊自動駕駛端到端

3.1 直覺化決策與傳統(tǒng)邏輯決策的區(qū)別

直覺化決策強調(diào)以全局性的高層次理解來進行瞬時判斷，而傳統(tǒng)邏輯決策則依賴于預設的規(guī)則和邏輯關(guān)系。如IM AD 3.0的直覺化技術(shù)通過深度學習算法從數(shù)據(jù)中抽象出高層次信息，將其轉(zhuǎn)化為驅(qū)動模型的直覺判斷。這種機制類似于人類對路況的快速評估，尤其在應對復雜情況時能直接跳過低級別的細節(jié)處理，從而做出更快速、有效的反應。

3.2 全局信息融合：數(shù)據(jù)感知到信息生成

現(xiàn)階段，端到端直覺模型依賴全局信息融合，整合了感知模塊多種數(shù)據(jù)源，形成一個立體的道路感知系統(tǒng)。通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型，不僅能夠識別明顯的障礙物，還能預測潛在風險。全局信息融合在端到端模型中尤為關(guān)鍵，因為它能夠?qū)崟r構(gòu)建場景的上下文環(huán)境，對不可見或隱含信息進行合理推測，為駕駛決策提供更為全面的支持。

3.3 應急預判：從實時數(shù)據(jù)到風險控制

在復雜的路況和不確定環(huán)境中，自動駕駛系統(tǒng)的應急預判能力至關(guān)重要。IM AD 3.0通過直覺化大模型進行應急預判，尤其在處理突發(fā)情況時，可以基于當前的環(huán)境數(shù)據(jù)進行快速判斷和反應。系統(tǒng)可以在瞬間“腦補”出障礙物背后可能存在的風險，從而在感知未觸達的區(qū)域內(nèi)進行風險評估。通過這種直覺式預判，即使在無地圖導航的情況下，系統(tǒng)也能夠識別并回避潛在危險。

L2+至L4級的技術(shù)實現(xiàn)與法律考量

4.1 L2+無圖NOA的技術(shù)難點與實現(xiàn)方案

IM AD 3.0在L2+級別的無圖NOA（Navigate on Autopilot）模式下，能夠不依賴高精地圖在城市道路上實現(xiàn)自動導航。這一技術(shù)突破依賴于系統(tǒng)的端到端直覺模型，其通過實時感知和高效決策，能夠自適應處理全國不同道路狀況。無圖NOA的實現(xiàn)大大降低了地圖依賴，使得系統(tǒng)能夠應對復雜的非標準化道路環(huán)境，為智能駕駛的廣泛應用奠定了基礎(chǔ)。

4.2 L3級別的準入考量

在IM AD 3.0的L3級別技術(shù)開發(fā)中，自動駕駛系統(tǒng)可在限定條件下實現(xiàn)完全接管，但在部分情況下仍需駕駛員介入。但實現(xiàn)L3需要應對法律法規(guī)、技術(shù)標準和硬件可靠性等多方面考量。從技術(shù)方面來說，IM AD 3.0通過端到端大模型和安全邏輯網(wǎng)絡的雙重保障，在適合L3的高精度道路環(huán)境中能夠有效提供穩(wěn)定的駕駛體驗。此外，IM AD 3.0還引入了系統(tǒng)提醒機制，在遇到非標準路況時及時提醒駕駛員接管。

4.3 L4級無人駕駛的場景應用與法規(guī)進展

IM AD 3.0的L4級別技術(shù)具備全程無人干預的駕駛能力，預計將在特定區(qū)域內(nèi)實現(xiàn)?，F(xiàn)階段，L4自動駕駛需要更高的精度控制以及全局決策能力，這使得系統(tǒng)的冗余設計、傳感器數(shù)據(jù)融合以及算法穩(wěn)定性成為關(guān)鍵考量點。同時，L4級別的落地仍需依賴于政策的開放度與法規(guī)支持。據(jù)智己汽車透露，預計將在年內(nèi)獲得首批“L4級無駕駛?cè)说缆窚y試牌照”，并實現(xiàn)無人駕駛車率先上路。

智能駕駛未來趨勢：從端到端到全場景自適應的技術(shù)展望

5.1 數(shù)據(jù)驅(qū)動模型的擴展與優(yōu)化

IM AD 3.0的端到端直覺大模型依賴于數(shù)據(jù)積累與自學習能力，未來其發(fā)展方向?qū)⒏呌趫鼍白赃m應性。隨著更大規(guī)模的數(shù)據(jù)采集以及算法升級，端到端模型的泛化能力會不斷增強，使其在更多道路條件和環(huán)境下表現(xiàn)出一致的穩(wěn)定性和可靠性。

5.2 直覺化與邏輯化的平衡：技術(shù)融合方向

智能駕駛從直覺化到邏輯化決策的平衡將是未來發(fā)展的重要方向。IM AD 3.0的雙層決策體系展示了直覺與邏輯的融合潛力，在保障系統(tǒng)靈活性和安全性方面為行業(yè)提供了有益的技術(shù)參考。未來的智能駕駛系統(tǒng)將更注重直覺模型與邏輯算法的平衡，以確保在復雜道路環(huán)境下仍能兼顧效率與安全。

總結(jié)

智能駕駛的直覺化進程展示了從模塊化思維到端到端一體化系統(tǒng)的技術(shù)演變。在未來發(fā)展中，以數(shù)據(jù)驅(qū)動為核心的端到端模型將成為主流，逐漸實現(xiàn)全場景、全路況的自適應能力，為自動駕駛的全面落地提供更為堅實的技術(shù)支持。

審核編輯 黃宇