发布时间：2025-03-14 09:27
一体化端到端方案从到预测规划无缝跟尾，确保消息的完整传送，避免了多段式方案中可能呈现的消息丢失问题。而且因为所有处置步调都集成正在一个模子中，系统的全体响应速度可能会更快，这对于及时性要求极高的从动驾驶场景尤为主要。但一旦两头呈现问题，整个系统就像一个“黑匣子”，难以进行切确调试。所有的处置步调都慎密耦合正在一路，使得问题的定位和处理变得愈加复杂。
正在高锋看来，目前汽车的从动驾驶手艺从L2级逾越到L3级及以上，最大的问题正在于：出了交通变乱，谁来负次要义务？
对此，高锋认为，车云协同是实现高级别从动驾驶的必由之。只是目前渗入率不脚，导致某些产物和办事的性价比不脚。此外，对国度境，交通设备等多方面都提出了更高要求，不是一朝一夕能快速实现的。
从动驾驶手艺的开辟还具有高度的地区性特点，当地化的数据处置和从动驾驶决策算法开辟无法回避。好比，抱负智驾团队去美国试驾特斯拉FSDV12时就发觉：正在西海岸硅谷和东海岸纽约，FSD机能差距大到像2个系统。
大学车辆取运载学院传授、国度智能网联汽车立异核心首席科学家李克强提出了“车云一体化”方案。“云”是云控平台，包罗云控根本平台和云控使用平台。此中，云控根本平台是“车云一体化”系统的枢纽，也称“云脑”，担任接入全量侧智能根本设备和智能网联汽车数据，并取交管、景象形象、高精地图等第三方平台进行互联互通，从更宏不雅维度提拔车辆、决策取协同节制能力，智能交通实现，同时面向各行业供给根本数据阐发取数据增值办事。
从国内到国外，从2023年从动驾驶中上逛的禾赛科技、黑芝麻智能接连上市，到本年财产中下逛的地平线、小马智行和文远知行成功上市，这一系列事务能否预示着L4级从动驾驶时代即将到临？
别的，2024年10月24日，国内智能驾驶处理方案头部厂商地平线正式正在港交所从板挂牌上市；10月25日，文远知行正式正在纳斯达克证券买卖所挂牌上市；11月27日，正在纽约时代广场，彭军取楼天城带队的小马智行正式敲钟上市。
国内保守从动驾驶算法凡是采用模块化摆设策略，将、预测、规划和节制等功能划分为的模块，每个模块处置特定使命，消息逐级传送。特斯拉一曲走端到端架构，即将整个驾驶过程视为一个全体，通过一个同一的神经收集模子间接从输入的传感器数据（如图像、雷达信号等）映照到输出的车辆节制指令，简化了系统布局，削减了消息传送过程中的误差，提高了系统的全体性和不变性。
看着如斯热闹的气象，高锋暗示“我很认同本年8月正在第四届沈阳智能网联汽车挑和赛上，同济大学汽车学院传授朱西产颁发的概念：特斯拉的端到端、人工智能让从动驾驶越来越成为可能，端到端被特斯拉带火，国内的车企都正在说端到端大模子，但现正在谁颁布发表端到端（量产上车）了，他的这个车你就别买。”。
高锋强调：“目前百度的萝卜快跑无人驾驶出租车，搭车位子是固定的，和公交车的乘坐体例一样，而人驾驶的出租车最大的劣势就是矫捷，没有高精地图也能通过打德律风等体例取乘客联系，实现精准定位，这些都是目前无人驾驶出租车无法实现的。”。
若是说模块化设想下的车辆，没有自从见识，教啥学啥（编写代码法则）。那端到端设想下的车辆，就是一个具有自从见识并会自动仿照进修的新手司机，只需给它不雅当作百上万万优良老司机怎样开车的视频，它就会慢慢变成实正的老司机。而正在大模子“进修”的过程中，不免会犯各类各样的错误，正如华为余承东所说的，“一体化端到端下限很低。”。
正在汽车科技范畴，从动驾驶的分级尺度是权衡智能程度的环节目标。2014年，美国汽车工程师协会（SAE）发布了一份关于《取道灵活车辆从动驾驶系统相关的术语分类取定义》的演讲，该演讲将从动驾驶分级系统分为六级，从L0到L5，代表着从无从动化到完全从动化的过程。每级都有其奇特的定义，旨正在清晰划分从动驾驶手艺的成熟度。
高锋认为，目前从动驾驶范畴，特斯拉手艺第一，国内企业正在数据量和AI锻炼的算力方面取特斯拉还有不小差距。“好比，国内AI算力比力大的小鹏汽车取特斯拉比拟也差了几十倍。”。
数据锻炼不只是堆量，还对数据质量有要求——端到端的各个功能需要同时进行锻炼，锻炼数据越分歧越好。就像特斯拉的车型，以及抱负L系列，传感器结构和传感器型号完全分歧，抱负L系列数据能够完全复用。
“除去以上要素，手艺层面来看，想达到L4级从动驾驶手艺，企业正在数据堆集、算力、模子能力等方面成熟度也不敷。”高锋暗示。
特斯拉、抱负等车企还祭出了一个简单的方式——让更多人用智驾，堆集更大都据。但汽车厂商都处于盲人摸象形态，消费者则似乎更像尝试室的小白鼠。
但道行驶复杂，疑问场景络绎不绝，工程师需要夜以继日地写代码，驾驶场景不可偻指算，现实操做起来很难。小鹏客岁正在测试NPG时，雷同“树叶把红绿灯遮挡”等问题屡见不鲜，专项成立了几十个，耗时2个多月后才勉强。
以及ATM系统已实现从动化节制；颁布发表将正在2025年建成全球首条可以或许为行驶中汽车充电的永世性电气化道，这为从动驾驶的视觉识别取充电流程，供给了便当；欧洲、日本等地域具备汽车及电子零部件财产链根本，便于当地化合做采购；从动驾驶落地的主要要素律例，正在这些地域相对完美。
这些当地化要素会导致正在欧美比力成熟的功能，好比变道、过十字口等，正在中国实测的成功率急剧降低。因而，虽然有些从动驾驶汽车曾经正在良多城市上测试，正在中国数个试验区开展现实道测试，但仍然问题不竭。
别的，各类不尽合理的道设想规划、交通标识以及复杂的道系统，也对从动驾驶手艺的使用带来挑和。“好比闯红绿灯、翻越护栏、三更姑且封锁的交通道等突发环境。”高锋说道。
保守驾驶前提下，汽车只是由人操做的机械，人对汽车驾驶导致的后果承担法令义务，交通变乱都是驾驶人通过安全或自行承担。正在L3级及其以上从动驾驶前提下，环境会发生变化。汽车出产制制商可能呈现软件取硬件分手的环境，汽车厂商本来不是交通行为的参取方，但L3级及其以上从动驾驶环境下，若是呈现变乱，事实是汽车硬件问题、软件问题、交通设备问题，仍是其他此外要素导致的，这需要按照新的交通律例来加以确定。然而，现阶段国表里都未有明白立法，外行驶规范和义务方面根基是空白。
本年3月特斯拉推出了V12版本的FSD（全称Full-SelfDriving，完全从动驾驶），该版本删除了几十万行的人工法则代码，采用了“一体化端到端”从动驾驶处理方案。随即一体化端到端手艺成为国内车圈抢手话题，声称已摆设或即将摆设一体化端到端的车企和供应商包罗Momenta、智己、广汽丰田、抱负、商汤科技、元戎启行等，两段式的代表则有小鹏、极氪，以及华为鸿蒙系等玩家。
“沉点是，现正在无论是特斯拉最先辈的一体化端到端从动驾驶手艺，仍是国内车企从打的模块化端到端手艺方案，面临极端气候，如暴风雪、大雨等环境，都无决。想实现L4级从动驾驶时代，良多手艺难题还需处理。”高锋暗示。
好比，2024年12月9日，武汉市平易近刘烨（假名）向反映，12月8日晚，取一辆萝卜快跑无人驾驶汽车发生剐蹭。事发其时他取萝卜快跑工做人员进行了息争，萝卜快跑工做人员给刘烨领取宝转了500块钱。但12月9日，刘烨前去补缀厂发觉，车辆丧失高达2600元，远远高于萝卜快跑赔付的500元。随即，刘烨再次向萝卜快跑工做人员反映，但未获得回应。
“但国内车企，之前一曲走的是模块化摆设策略，本年逐步起头进行一体化端到端大模子的开辟，可是车型和传感器设置装备摆设多、数据可复用性不脚，短时间内很难堆集起可以或许支持端到端，实现L4级从动驾驶所需的高价值数据。”高锋说道。
近日，中国教育正在线沉庆分坐采访了沉庆大学汽车工程研究所传授高锋，做为一名深耕从动驾驶范畴20多年的学者，正在他看来L4级从动驾驶，5年内很难实正实现，目前大师对于L4级从动驾驶的预期泡沫过大。
2022年，我国工业和消息化部也发布了《汽车驾驶从动化分级》演讲，为中国车辆的从动驾驶手艺供给了清晰的分级框架，取SAE的国际尺度不约而合。
之前，特斯拉的从动驾驶汽车正在中国呈现变乱，过后特斯拉当即发声明，将义务推卸得一干二净：“当况变得很是不确定，汽车发出，要求驾驶员把手放正在转向盘上，但驾驶员没有照做，随后汽车就撞到了边的标杆上。过后，车从暗示本人并没有听到逼近、需要采纳办法的，况且汽车的系统利用的仍是英文，而他只懂通俗话。可见从动驾驶车辆发生交通变乱后，若何划分义务是最大争议点。
“目前市场上的支流汽车仍逗留正在L3级别以下，近日特斯拉发布的其完全从动驾驶软件的最新版本FSDV13。2也不破例，哪家企业如果讲自家大面积量产了L4级从动驾驶汽车，都是吹法螺皮。”高锋暗示。
2024年5月15日，百度旗下无人驾驶网约车办事平台萝卜快跑正在武汉投入运营利用；10月2日，美国无人驾驶巨头，谷歌母公司Alphabet旗下Waymo颁布发表其正在美国奥斯汀的无人驾驶出租办事即将向；10月11日，特斯拉发布了无人驾驶出租车Cybercab，车内没无方向盘和脚踏板。
除了规模、质量，数据的多样性也会影响大模子的进修结果。端到端需要的算力、数据、模子等一系列工作，无图智驾方案根基城市涉及，正如特斯拉能快速落地FSDv12，背后是其早早就举起了纯视觉方案的大旗，并逐步正在规划和节制模块上也插手神经收集。
“手艺能够演科幻片，但人类一曲走的是片，分析各方环境来看，L4级从动驾驶大面积普及的时代，5年内很难到临。”高锋语气果断地暗示。
“特斯拉本年正在分析锻炼和推理AI上投入约100亿美元，这是马斯克分享的数据，而特斯拉曾经正在从动驾驶范畴如许持续投入多年，国内单个车企底子比不了。算力需要芯片，好的芯片需要钱，以长安汽车为例，2023年全年净利润才113。27亿元，很难取特斯拉比拟。”高锋说。
而且据《马斯克传》显示，FSDV12正在2023岁首年月切入端到端时就阐发了1000万个视频画面，但仍是会正在马斯克的曲播间里，当着1000万不雅众的面闯红灯。
L0到L1，指汽车从根基无从动化向驾驶辅帮起头改变，L1级汽车能完成一些辅帮功能，如从动泊车或巡航节制，驾驶员需全程并随时预备接办。跟着品级提拔，L2级汽车起头具备必然程度的从动化能力，例如并线辅帮和车道连结，但驾驶员仍需连结。
马斯克也有雷同说法：大大都的数据最终城市被丢掉，主要的是那些占比不到1%的罕见视频，好比一些奇异或者车流量非常大的十字口的数据。以至正在这方面走正在前沿的抱负也是如斯——其成立了一套“老司机”的评价尺度，只要不到3%的车从通过了查核，连智驾担任人都没达标。
L3级则标记着尺度从动化，车辆正在特定环境下能够完全接管驾驶，但仍需要驾驶员正在需要时介入。L4级和L5级是实正的全从动驾驶，它们答应乘客完全放松，将驾驶义务交给系统。
不少研发从动驾驶手艺的企业称，为了行人的平安，从动驾驶汽车会采纳优先躲避行人的策略。但这会让汽车呈现“遇人即停”的问题，正在人群稠密的城市道上，从动驾驶汽车会变得畏首畏尾、止步不前，行车效率大打扣头。
数据堆集上，特斯拉正在美国的数据遥遥领先，但囿于“国内数据合规性”，FSD一曲无法引进中国，数据堆集尚属空窗期。抱负正在2019年进修特斯拉摆设了影子模式——正在车上放置摄像头，并回传数据；销量巨无霸的比亚迪，智驾营业一曲“外包”给百度、大疆等供应商，既不答应这些供应商用量产车型上获得的数据，本人也没有回传数据的能力；同样无数据回传能力的华为和小鹏，销量又不尽如人意：小鹏的总交付不到40万辆；搭载华为智驾系统的车型，估计2024岁尾会冲破50万台，都不及抱负累计销量的一半。
也就是说，可以或许投喂给大模子的优良数据其实凤毛麟角。而国内“优良生”抱负堆集的数据虽然“拳打”问界、“脚踢”小鹏，但比拟特斯拉仍有较大差距：从销量来看，截至2023岁尾，特斯拉正在累计交付约250万辆，而抱负到本年10月正在国内累计交付100万辆。
比拟之下，国内华为等企业采纳的模块化端到端手艺方案，仍是一小我工和智能“共处”的混搭系统。对驾驶使命的决策、施行，需要基于法则——工程师将“红灯停、绿灯行”“见到行人要让行”等司机驾驶的各类行为习惯，变成代码法则，智驾系统按这些法则婚配现实环境做出反映。
