自動駕駛技術(shù)發(fā)展簡史

進(jìn)入2025年，全世界的自動駕駛技術(shù)迎來了白熱化的競爭，網(wǎng)絡(luò)上到處都喧囂著特斯拉FSD和華為系A(chǔ)DS在無明確路標(biāo)的鄉(xiāng)間小路上一路狂飆的視頻，試車的人心驚動魄，看視頻的人也大受震撼，2025年，自動駕駛已經(jīng)進(jìn)化到類老司機(jī)駕駛風(fēng)格的地步了？可真讓人期待呢。

為什么現(xiàn)代智能汽車可以做得到像真人一樣「眼觀六路、耳聽八方」？這就不得不從傳感器說起，自動駕駛的最簡陋的原型大概是ACC和LCC，ACC稱之為自適應(yīng)巡航控制系統(tǒng)，LCC稱之為車道保持系統(tǒng)。ACC控制車輛在X軸縱向的加減速狀態(tài)，LCC控制車輛在Y軸橫向的左右搖擺狀態(tài)。無論是ACC還是LCC，都得依賴傳感器捕獲路面及路上其他交通參與者的狀況，從而判斷為行車電腦的下一步?jīng)Q策提供輸入資料來源，做出車輛軌控決策。

最早搞出ACC技術(shù)的汽車廠商傳聞是梅賽德斯-奔馳，眾所周知，奔馳在汽車安全的研發(fā)投入上有目共睹，后來沃爾沃也發(fā)明了名為城市安全的主動縱向車身控制系統(tǒng)，在ACC的基礎(chǔ)上，引入了AEB功能，當(dāng)前方遇到潛在的碰撞時，能分析與前方障礙物的距離，提前減速或剎車。我記得2008年前后，一輛車要想搭載ACC功能，至少是中高檔、20W以上價位，如那個年代的一汽·大眾-CC，而且還得是選配。

到了2019年，特斯拉Model 3發(fā)布，特斯拉免費基礎(chǔ)的主被動安全AutoPilot就讓車輛出廠標(biāo)配了ACC+LCC的集成。AutoPilot強(qiáng)得可怕，其無比精準(zhǔn)的車道線識別能力，讓車主/司機(jī)在高速/快速路長途自駕時，徹底解放司機(jī)長期高度專注路面狀況的精力，降低駕駛疲勞感，以至于讓日行千里成為可能。

到了2025年，自動駕駛路線之爭又分為了兩個幫派，分別是多傳感器識別的華為系幫派、走純視覺流線的特斯拉幫派。所謂的多傳感器識別，是指依靠激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、超聲波雷達(dá)、攝像頭等傳感器，捕獲路上的多維度數(shù)據(jù)，多類型數(shù)據(jù)融合，投喂給智駕芯片大腦，從而擁有更強(qiáng)的抗干擾能力，實現(xiàn)車輛在全天候、多用途的路面狀況下出色的自動駕駛能力。但特斯拉以一己之力孤傲地證明了，不用激光雷達(dá)、不用4D毫米波雷達(dá)，也不用超神波雷達(dá)，單單用超高像素的攝像頭，也能實現(xiàn)稠密算力下的自動駕駛。

激光雷達(dá)主要用于遠(yuǎn)距離探測、毫米波雷達(dá)主要用于兩個移動的物體間的測速、超聲波雷達(dá)用于低速行車環(huán)境下的障礙物檢測、而視覺攝像頭包攬了前三者所有的功能，Tesla能依靠純視覺走EAP輔助駕駛的原因正在于此。

在智能輔助駕駛的算法原理上，最早是依靠Google發(fā)表的一篇人工智能論文，該論文詮釋了Transformer架構(gòu)，2025年智能輔助駕駛的技術(shù)算法方案是Transformer+BEV+OCC。Transformer負(fù)責(zé)把數(shù)據(jù)的讀取和轉(zhuǎn)換，BEV以3D視覺立體鳥瞰周圍成像，OCC則是通用障礙物檢測，三套組合拳下來，車輛自動駕駛能力進(jìn)步神速。

后來，又迎來了一個全新的概念，叫「端到端」，所謂端到端，就是把感知、規(guī)劃、決策三個模塊三者合一，放在一個黑盒子里執(zhí)行，端到端提升了車輛響應(yīng)速度，自動駕駛更穩(wěn)，特斯拉當(dāng)前的FSD V13版本就是端到端技術(shù)。

從Transformer+BEV+OCC到「端到端」架構(gòu)，那自動駕駛技術(shù)的下一步演進(jìn)，是什么呢？是……本月理想汽車最新提出來的MindVLA大模型和蔚來汽車提出來的NWM蔚來世界模型。MindVLA和NWM在端到端技術(shù)架構(gòu)的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步通過算法仿真，實時重構(gòu)模擬生成現(xiàn)實世界的行車電腦信息，從而車輛行駛自動學(xué)習(xí)人類老司機(jī)行為，行駛操控更擬人、更可靠。蔚來世界模型將于2025年4月上線推送給NIO車主，這將讓蔚來NAD闖入自動駕駛陣營第一梯隊。而理想的MindVLA將于7月份跟隨理想i8同步首發(fā)，一并推送給理想汽車車主，我感到無比激動，AI在現(xiàn)實世界的大比武精彩時代即將拉開序幕！