[首發(fā)于智駕最前沿微信公眾號]隨著電動(dòng)化的普及和市場競爭的加劇，傳統(tǒng)內(nèi)燃機(jī)正逐漸被新能源汽車所取代，隨著智能化發(fā)展的不斷演進(jìn)，智能駕駛技術(shù)作為下一階段的核心競爭力，正受到廣泛關(guān)注。從最初的輔助駕駛，到如今以AI為核心驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)，各大車企都在不斷加碼研發(fā)投入，試圖在未來市場中占據(jù)制高點(diǎn)。那自動(dòng)駕駛發(fā)展至今，經(jīng)歷了哪些技術(shù)拐點(diǎn)呢？

自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的發(fā)展歷程

自動(dòng)駕駛技術(shù)的發(fā)展是一個(gè)從理論探索到逐步成熟的過程。最初，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)主要依賴于傳統(tǒng)的規(guī)則驅(qū)動(dòng)方法，通過攝像頭、雷達(dá)和激光雷達(dá)等傳感器采集環(huán)境信息，再通過預(yù)設(shè)的規(guī)則和模型對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和解析，模仿人類駕駛員的決策過程。這一時(shí)期，多采用基于“2D+CNN”的感知架構(gòu)，通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對攝像頭圖像進(jìn)行特征提取和場景識別，但此類方法存在著對復(fù)雜場景識別能力不足、信息傳遞過程中誤差累積等問題。

自動(dòng)駕駛從規(guī)則主導(dǎo)到端到端的變革

隨著特斯拉等廠商的技術(shù)突破，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)逐步邁入了多任務(wù)學(xué)習(xí)和大模型時(shí)代。2017年至2019年，特斯拉率先推出了HydraNet多任務(wù)學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，使得同一模型能夠同時(shí)處理車道線檢測、行人識別、交通信號燈判斷等多種視覺任務(wù)，大幅提升了數(shù)據(jù)處理效率和實(shí)時(shí)性。隨后，在2020至2021年間，特斯拉進(jìn)一步引入“BEV+Transformer”的架構(gòu)，將攝像頭獲取的二維圖像轉(zhuǎn)換為鳥瞰圖（BEV），實(shí)現(xiàn)了多傳感器數(shù)據(jù)在三維空間中的統(tǒng)一表達(dá)，從而解決了傳統(tǒng)2D圖像在距離估計(jì)和遮擋問題上的不足。緊接著，2022年占用網(wǎng)絡(luò)（Occupancy Network）的出現(xiàn)，通過直接在3D空間中判斷體素是否被占用，有效降低了對標(biāo)注數(shù)據(jù)的依賴，并增強(qiáng)了系統(tǒng)對“corner case”情況的識別能力。

特斯拉端到端架構(gòu)示意圖

當(dāng)前，隨著大模型和強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，端到端一體化架構(gòu)正逐步成為業(yè)界關(guān)注的焦點(diǎn)。端到端模型通過將感知、規(guī)劃、決策和控制等環(huán)節(jié)整合為一個(gè)統(tǒng)一的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，能夠直接從傳感器數(shù)據(jù)輸出具體的控制指令，從而減少了中間環(huán)節(jié)的信息損失和延遲。不過，這種方法在可解釋性上仍存在一定挑戰(zhàn)，因其內(nèi)部決策過程較為“黑箱”，使得故障診斷和系統(tǒng)優(yōu)化變得更為復(fù)雜。

算法架構(gòu)：從規(guī)控到端到端的轉(zhuǎn)變

自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的核心在于算法，如何從傳統(tǒng)的規(guī)則控制（規(guī)控）架構(gòu)演進(jìn)到端到端模型，是當(dāng)前技術(shù)變革的重要課題。在規(guī)控時(shí)代，系統(tǒng)主要依賴于人工設(shè)計(jì)的規(guī)則，通過對傳感器數(shù)據(jù)的預(yù)處理、特征提取和手工設(shè)定的邏輯規(guī)則實(shí)現(xiàn)環(huán)境解析。雖然這種方法在早期能夠較好地模仿人類駕駛行為，但其局限性在于對復(fù)雜場景的適應(yīng)能力不足，以及在多傳感器信息融合過程中可能產(chǎn)生的信息傳遞誤差。

隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的迅速發(fā)展，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的端到端模型逐漸嶄露頭角。以特斯拉為代表的企業(yè)，通過大規(guī)模數(shù)據(jù)采集和海量算力支撐，開發(fā)出了一體化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將傳統(tǒng)上各個(gè)獨(dú)立的模塊（感知、決策、控制）通過聯(lián)合訓(xùn)練方式整合起來。這種端到端模型可以直接從原始傳感器數(shù)據(jù)中提取特征，并通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行場景理解與決策，從而大幅降低了信息在各模塊間傳遞時(shí)的損失。盡管端到端模型在簡化系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和提升反應(yīng)速度方面具有明顯優(yōu)勢，但其“黑箱”特性也使得系統(tǒng)在安全性和故障分析上面臨更大挑戰(zhàn)，因此，業(yè)內(nèi)開始探索分段式端到端方案，即在保持部分模塊獨(dú)立性的同時(shí)，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)連接實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)和決策信息的高效傳遞。

這一轉(zhuǎn)變的關(guān)鍵技術(shù)在于如何實(shí)現(xiàn)多傳感器數(shù)據(jù)的高效融合和場景重構(gòu)。如通過BEV技術(shù)將攝像頭捕捉的二維圖像轉(zhuǎn)換為鳥瞰圖，不僅可以消除不同傳感器之間的視角差異，還能在更高維度上統(tǒng)一表達(dá)環(huán)境信息；而Transformer模型則通過自注意力機(jī)制實(shí)現(xiàn)多模態(tài)信息的深度融合，使得系統(tǒng)在面對復(fù)雜動(dòng)態(tài)場景時(shí)能夠更準(zhǔn)確地捕捉關(guān)鍵特征。對于特殊情況的處理，占用網(wǎng)絡(luò)技術(shù)通過直接測量空間內(nèi)物體體積的占用狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)了對未標(biāo)注物體的識別和處理，進(jìn)一步增強(qiáng)了系統(tǒng)的魯棒性。

端到端大模型雖然已經(jīng)取得了顯著突破，但在實(shí)際應(yīng)用中仍存在一些亟待解決的問題。為了進(jìn)一步提升系統(tǒng)在復(fù)雜場景下的表現(xiàn)，業(yè)內(nèi)開始關(guān)注視覺語言模型（VLM）和視覺-語言-動(dòng)作模型（VLA）的融合應(yīng)用。

VLM通過將視覺信息與語言信息進(jìn)行深度融合，能夠?yàn)橄到y(tǒng)提供額外的語義監(jiān)督信號。例如，在道路標(biāo)識、交通指示等信息的識別中，VLM不僅能夠解析圖像信息，還能結(jié)合自然語言描述，實(shí)現(xiàn)對復(fù)雜場景中交通規(guī)則的準(zhǔn)確識別和理解。VLA則進(jìn)一步在此基礎(chǔ)上引入動(dòng)作編碼器，通過融合歷史駕駛數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)從感知到?jīng)Q策再到執(zhí)行的閉環(huán)優(yōu)化。這樣的多模態(tài)融合架構(gòu)不僅能有效降低系統(tǒng)內(nèi)部的傳遞延遲，還能大幅提升在極端駕駛場景下的決策準(zhǔn)確性和響應(yīng)速度。

VLM端到端模型技術(shù)示意圖

隨著大模型技術(shù)的發(fā)展，世界模型（World Model）也逐漸進(jìn)入自動(dòng)駕駛的研究視野。世界模型不僅能夠?qū)Ξ?dāng)前環(huán)境進(jìn)行靜態(tài)重構(gòu)，更能夠?qū)ξ磥硪欢螘r(shí)間內(nèi)場景的演變進(jìn)行預(yù)測，從而為駕駛決策提供更為前瞻性的指導(dǎo)。通過對海量真實(shí)駕駛場景視頻的學(xué)習(xí)，世界模型可以在一定程度上實(shí)現(xiàn)對“corner case”場景的遍歷，降低實(shí)際道路測試的風(fēng)險(xiǎn)和成本。技術(shù)從業(yè)者在研究過程中，應(yīng)密切關(guān)注這些新興模型的發(fā)展動(dòng)態(tài)，結(jié)合實(shí)際場景需求，不斷探索更為高效的多模態(tài)融合方案和實(shí)時(shí)反饋機(jī)制。

多模態(tài)信息融合與數(shù)據(jù)閉環(huán)的重要性

多模態(tài)信息融合是實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)全面感知的核心技術(shù)。傳統(tǒng)方法中，各傳感器如攝像頭、雷達(dá)和激光雷達(dá)采集的信息往往存在數(shù)據(jù)格式、分辨率和時(shí)延上的差異。如何將這些異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效整合，形成一個(gè)準(zhǔn)確、統(tǒng)一的環(huán)境模型，是提高自動(dòng)駕駛系統(tǒng)安全性和決策精度的關(guān)鍵。

以BEV技術(shù)為例，將二維圖像投影到三維空間中不僅解決了信息表達(dá)上的局限，還為后續(xù)算法提供了更具全局視野的輸入數(shù)據(jù)。而Transformer架構(gòu)則通過自注意力機(jī)制，使得不同來源的信息能夠在一個(gè)共享的特征空間中進(jìn)行互補(bǔ)和優(yōu)化。在此基礎(chǔ)上，占用網(wǎng)絡(luò)進(jìn)一步引入了對空間占用情況的量化分析，通過劃分體素，實(shí)現(xiàn)了對復(fù)雜環(huán)境中各類障礙物狀態(tài)的精準(zhǔn)判斷。

數(shù)據(jù)閉環(huán)機(jī)制在自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中同樣至關(guān)重要。閉環(huán)數(shù)據(jù)采集和反饋系統(tǒng)可以使得算法在實(shí)際道路行駛中不斷學(xué)習(xí)和優(yōu)化，通過真實(shí)駕駛數(shù)據(jù)和仿真數(shù)據(jù)的迭代訓(xùn)練，系統(tǒng)能夠逐步覆蓋各類長尾場景和特殊情況。這種不斷迭代的過程不僅提高了系統(tǒng)對異常情況的容錯(cuò)能力，也為大模型的持續(xù)優(yōu)化提供了堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)支撐。對于技術(shù)從業(yè)者來說，構(gòu)建一個(gè)完善的數(shù)據(jù)采集、處理和反饋閉環(huán)體系，是確保系統(tǒng)持續(xù)穩(wěn)定運(yùn)行的重要保障。

市場反應(yīng)或給車企帶來方向參考

消費(fèi)者對自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的接受程度其實(shí)可以通過“付費(fèi)意愿”與“使用率”來衡量。智駕技術(shù)的設(shè)計(jì)初衷是為了讓消費(fèi)者減少駕駛疲勞感，但站在市場的角度，智駕技術(shù)的商業(yè)化也證明了消費(fèi)者對該技術(shù)的追捧。

智能駕駛功能的兩大評價(jià)指標(biāo)

付費(fèi)意愿通常反映在高階智駕版車型的選購率上。當(dāng)前不少車企采用“硬件標(biāo)配/選裝+軟件付費(fèi)”的模式，通過對消費(fèi)者實(shí)際購車數(shù)據(jù)和交強(qiáng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)，觀察智駕版本的銷量占比，以此客觀反映消費(fèi)者對自動(dòng)駕駛技術(shù)的認(rèn)可程度?，F(xiàn)階段，部分國內(nèi)車企在車型中智駕版的占比已經(jīng)達(dá)到了較高水平，表明在技術(shù)不斷進(jìn)步的推動(dòng)下，消費(fèi)者對于具備高階自動(dòng)駕駛能力的產(chǎn)品具有較高的支付意愿。

使用率則直接反映了消費(fèi)者在實(shí)際駕駛過程中對自動(dòng)駕駛功能的依賴和信任。常用的量化指標(biāo)是每百公里駕駛中激活智駕功能的比例，不同場景下的使用率（如全場景、城市及高速）各具代表意義。全場景使用率反映了系統(tǒng)在各種復(fù)雜環(huán)境下的普適性和魯棒性；城市場景使用率則對系統(tǒng)在復(fù)雜交通環(huán)境下的響應(yīng)能力提出了更高要求；而高速場景使用率則主要考驗(yàn)系統(tǒng)在較為單一但連續(xù)性較高的駕駛環(huán)境中的穩(wěn)定性。技術(shù)從業(yè)者可以通過不斷追蹤這些關(guān)鍵指標(biāo)，及時(shí)調(diào)整算法模型和系統(tǒng)參數(shù)，確保自動(dòng)駕駛系統(tǒng)在不同場景下均能達(dá)到預(yù)期的性能水平。

總結(jié)

自動(dòng)駕駛技術(shù)正處于快速變革的關(guān)鍵時(shí)期。從最初的規(guī)則控制到如今端到端大模型的應(yīng)用，再到多模態(tài)信息融合和數(shù)據(jù)閉環(huán)機(jī)制的不斷完善，每一步技術(shù)突破都為系統(tǒng)的安全性、魯棒性和智能化奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。通過對高階智能駕駛體驗(yàn)拐點(diǎn)的深入分析，我們可以看到，未來自動(dòng)駕駛技術(shù)不僅需要在算法層面不斷提升，更需要在數(shù)據(jù)采集、處理和反饋機(jī)制上形成閉環(huán)，為系統(tǒng)持續(xù)優(yōu)化提供不竭動(dòng)力。同時(shí)，通過對付費(fèi)意愿和使用率等關(guān)鍵指標(biāo)的量化評估，技術(shù)從業(yè)者能夠更直觀地了解市場需求和系統(tǒng)表現(xiàn)，從而有針對性地進(jìn)行技術(shù)改進(jìn)和產(chǎn)品迭代。

審核編輯 黃宇