芯耀
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自動(dòng)駕駛技術(shù)日新月異，每一年都會(huì)有新的突破。2024年的自動(dòng)駕駛，更是出現(xiàn)了許多新的技術(shù)路線(xiàn)，其中包括城市NOA（Navigate on Autopilot）、Robotaxi、端到端解決方案、重感知輕地圖以及純視覺(jué)等。這些技術(shù)的出現(xiàn)，也代表著自動(dòng)駕駛正從概念走向現(xiàn)實(shí)，今天就給大家來(lái)盤(pán)點(diǎn)2024年自動(dòng)駕駛行業(yè)出現(xiàn)的那些技術(shù)熱點(diǎn)！
城市NOA：邁向精細(xì)化駕駛的關(guān)鍵路徑
城市NOA（領(lǐng)航輔助駕駛）是高級(jí)輔助駕駛（ADAS）技術(shù)向復(fù)雜城市場(chǎng)景深入的一次重要躍遷，標(biāo)志著自動(dòng)駕駛從高速公路到城市道路的場(chǎng)景擴(kuò)展。相較于高速場(chǎng)景，城市道路更加復(fù)雜，充滿(mǎn)了動(dòng)態(tài)元素和不可預(yù)測(cè)性，如密集的車(chē)輛流量、交叉路口、行人和非機(jī)動(dòng)車(chē)的穿行、復(fù)雜的交通信號(hào)系統(tǒng)等。城市NOA的核心目標(biāo)是通過(guò)感知、定位、決策與執(zhí)行的高度協(xié)同，實(shí)現(xiàn)對(duì)城市動(dòng)態(tài)交通環(huán)境的智能化應(yīng)對(duì)，為用戶(hù)提供更安全、更便捷的駕駛體驗(yàn)。
技術(shù)上，城市NOA依賴(lài)于多傳感器融合、人工智能算法以及高精度地圖的深度集成。多傳感器融合是城市NOA實(shí)現(xiàn)精確感知的基礎(chǔ)。激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)和攝像頭等傳感器通過(guò)協(xié)同工作，實(shí)現(xiàn)360度全方位感知。
激光雷達(dá)擅長(zhǎng)構(gòu)建高分辨率的三維點(diǎn)云圖，用于探測(cè)周?chē)系K物的位置和形狀；毫米波雷達(dá)在惡劣天氣條件下保持穩(wěn)定性能，可檢測(cè)遠(yuǎn)距離的動(dòng)態(tài)目標(biāo)；攝像頭則通過(guò)豐富的視覺(jué)信息識(shí)別交通標(biāo)志、信號(hào)燈和車(chē)道線(xiàn)等關(guān)鍵元素。這些數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)時(shí)間同步和空間校準(zhǔn)后，形成一個(gè)高度綜合的感知結(jié)果，為后續(xù)的決策和規(guī)劃提供數(shù)據(jù)支撐。高精度地圖與定位技術(shù)是也城市NOA實(shí)現(xiàn)精確導(dǎo)航的關(guān)鍵。
高精度地圖包含豐富的靜態(tài)環(huán)境信息，例如車(chē)道線(xiàn)位置、道路坡度、限速標(biāo)志以及路口布局，為車(chē)輛提供詳盡的導(dǎo)航參考。同時(shí)，通過(guò)GNSS（全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)）、IMU（慣性測(cè)量單元）和車(chē)輛輪速計(jì)等傳感器的數(shù)據(jù)融合，城市NOA可實(shí)現(xiàn)厘米級(jí)定位精度，從而在復(fù)雜的城市環(huán)境中維持準(zhǔn)確的車(chē)道保持與路徑規(guī)劃。
盡管高精度地圖的制作和動(dòng)態(tài)更新是行業(yè)中的難點(diǎn)，且在2024年，也有諸多企業(yè)喊出了“輕地圖，重感知”的口號(hào)，但高精度地圖在自動(dòng)駕駛行業(yè)的重要性不言而喻，在實(shí)現(xiàn)城市NOA的技術(shù)上，高精度地圖扮演著非常重要的角色。
人工智能算法也是城市NOA實(shí)現(xiàn)智能決策和動(dòng)態(tài)應(yīng)對(duì)的核心。通過(guò)深度學(xué)習(xí)技術(shù)，感知數(shù)據(jù)被高效轉(zhuǎn)化為駕駛行為決策，如避讓行人、自動(dòng)變道和響應(yīng)交通信號(hào)燈等。近年來(lái)，基于Transformer和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的算法模型在城市復(fù)雜場(chǎng)景的行為預(yù)測(cè)和多目標(biāo)決策中表現(xiàn)優(yōu)異，大幅提高了城市NOA在動(dòng)態(tài)環(huán)境中的魯棒性。同時(shí)，算法的迭代優(yōu)化顯著縮短了從感知到行動(dòng)的響應(yīng)時(shí)間，使車(chē)輛能夠?qū)崟r(shí)應(yīng)對(duì)突發(fā)事件，例如突然駛?cè)氲能?chē)輛或行人。
城市NOA的實(shí)際落地并非一蹴而就，仍然面臨非常多的挑戰(zhàn)。高精度地圖的動(dòng)態(tài)更新和維護(hù)成本較高，尤其是在快速變化的城市環(huán)境中，地圖數(shù)據(jù)的時(shí)效性成為瓶頸。多傳感器協(xié)作的穩(wěn)定性在極端天氣條件下也可能受到影響，此外，深度學(xué)習(xí)模型在長(zhǎng)尾問(wèn)題上的表現(xiàn)仍有限，難以應(yīng)對(duì)極端稀有但高風(fēng)險(xiǎn)的場(chǎng)景，例如突如其來(lái)的交通事故或非常規(guī)的交通指示。
為克服這些挑戰(zhàn)，行業(yè)內(nèi)正在探索通過(guò)車(chē)路協(xié)同（V2X）技術(shù)進(jìn)一步增強(qiáng)城市NOA的能力。通過(guò)與智能交通基礎(chǔ)設(shè)施的連接，車(chē)輛能夠?qū)崟r(shí)獲取如信號(hào)燈的變化時(shí)間、前方道路的施工狀況等動(dòng)態(tài)交通信息，從而減少對(duì)高精度地圖的依賴(lài)，提高應(yīng)對(duì)突發(fā)情況的能力。同時(shí)，隨著計(jì)算芯片性能的提升和云端計(jì)算的引入，城市NOA的算法模型能夠以更高效的方式進(jìn)行迭代和優(yōu)化，進(jìn)一步提升其感知和決策能力。
城市NOA在2024年實(shí)現(xiàn)了技術(shù)與場(chǎng)景的深度結(jié)合，顯著推動(dòng)了智能駕駛在城市道路中的應(yīng)用。從感知到?jīng)Q策，從導(dǎo)航到執(zhí)行，每一個(gè)技術(shù)環(huán)節(jié)都在朝著更精細(xì)化、更智能化的方向發(fā)展。盡管面臨技術(shù)瓶頸和實(shí)際應(yīng)用中的困難，隨著V2X技術(shù)的成熟、高精地圖更新機(jī)制的完善以及人工智能算法的持續(xù)優(yōu)化，城市NOA將成為未來(lái)城市交通的重要組成部分，進(jìn)一步推動(dòng)智能駕駛技術(shù)從“可用”向“好用”轉(zhuǎn)變，也讓Robotaxi成為現(xiàn)實(shí)。
Robotaxi：商業(yè)化的先鋒力量
Robotaxi作為無(wú)人駕駛技術(shù)商業(yè)化的先鋒力量，是2024年自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)熱點(diǎn)之一。百度的蘿卜快跑也一度登上熱搜，成為了大家茶余飯后閑聊的話(huà)題，更是引發(fā)了大家對(duì)技術(shù)取代人類(lèi)的這一話(huà)題的思考。
通過(guò)整合先進(jìn)的自動(dòng)駕駛技術(shù)與共享出行模式，Robotaxi在實(shí)際應(yīng)用中展示了其獨(dú)特的技術(shù)優(yōu)勢(shì)和市場(chǎng)潛力，為無(wú)人駕駛技術(shù)的全面落地探索出了一條清晰的路徑。Robotaxi項(xiàng)目不僅是技術(shù)驗(yàn)證的平臺(tái)，更是推動(dòng)自動(dòng)駕駛技術(shù)從實(shí)驗(yàn)室走向?qū)嶋H場(chǎng)景的核心紐帶，涉及從感知與決策到運(yùn)營(yíng)與服務(wù)的全鏈條整合。從技術(shù)角度看，Robotaxi的實(shí)現(xiàn)依賴(lài)于高度精密的感知、決策和執(zhí)行系統(tǒng)。
多傳感器融合技術(shù)是Robotaxi實(shí)現(xiàn)高水平環(huán)境感知的基礎(chǔ)。激光雷達(dá)、攝像頭和毫米波雷達(dá)協(xié)同工作，可實(shí)時(shí)生成城市動(dòng)態(tài)環(huán)境的高分辨率地圖，涵蓋行人、車(chē)輛、交通標(biāo)志等復(fù)雜要素。2024年，隨著激光雷達(dá)成本的進(jìn)一步下降和性能的提升，Robotaxi的感知能力顯著增強(qiáng)，能夠更精準(zhǔn)地處理諸如夜間行駛、復(fù)雜天氣以及高密度交通流等極端場(chǎng)景?；谏疃葘W(xué)習(xí)的感知算法進(jìn)一步優(yōu)化了對(duì)目標(biāo)物體的分類(lèi)與軌跡預(yù)測(cè)，為動(dòng)態(tài)場(chǎng)景中的駕駛決策提供了更加可靠的數(shù)據(jù)支撐。
在決策與規(guī)劃方面，Robotaxi依賴(lài)于AI算法對(duì)多模態(tài)數(shù)據(jù)的綜合處理，以生成安全、高效的駕駛行為策略。傳統(tǒng)的規(guī)則引擎已經(jīng)無(wú)法滿(mǎn)足復(fù)雜城市交通場(chǎng)景的需求，近年來(lái)基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)和生成式模型的算法逐步成為主流，端到端技術(shù)也成為2024自動(dòng)駕駛行業(yè)的熱詞。通過(guò)大規(guī)模仿真訓(xùn)練和實(shí)際道路測(cè)試，這些算法能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)周?chē)繕?biāo)的行為，并快速制定最優(yōu)的駕駛策略。
在路徑規(guī)劃上，Robotaxi的算法不僅關(guān)注到最短路徑的選擇，還綜合考慮了乘客的舒適度、安全性以及交通效率等多重因素，實(shí)現(xiàn)了精細(xì)化的服務(wù)體驗(yàn)。Robotaxi的運(yùn)行還依賴(lài)高效的車(chē)隊(duì)管理和調(diào)度系統(tǒng)。通過(guò)云端平臺(tái)的集中管理，每一輛Robotaxi能夠?qū)崟r(shí)與其他車(chē)輛、交通基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行信息交互，實(shí)現(xiàn)最優(yōu)的調(diào)度和路徑規(guī)劃。
V2X（車(chē)路協(xié)同）技術(shù)的應(yīng)用也在2024年加速落地，為Robotaxi提供了實(shí)時(shí)交通數(shù)據(jù)、信號(hào)燈狀態(tài)以及道路突發(fā)事件的預(yù)警信息，從而大幅提升了整體的運(yùn)行效率和安全性。運(yùn)營(yíng)平臺(tái)則通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)分析優(yōu)化車(chē)隊(duì)的分布與資源利用率，確保高峰時(shí)段和區(qū)域的服務(wù)覆蓋。2024年，Robotaxi已在多個(gè)城市實(shí)現(xiàn)了規(guī)?；圏c(diǎn)運(yùn)營(yíng)，尤其在中國(guó)和美國(guó)的部分城市表現(xiàn)尤為突出。如百度蘿卜快跑在武漢設(shè)立了數(shù)百個(gè)Robotaxi站點(diǎn)，覆蓋商業(yè)中心、地鐵站點(diǎn)和居民區(qū)，日均訂單量持續(xù)攀升。
與此同時(shí)，Robotaxi的商業(yè)化模式逐步形成并走向成熟。通過(guò)與傳統(tǒng)網(wǎng)約車(chē)平臺(tái)的深度整合，Robotaxi不僅降低了單次服務(wù)的運(yùn)營(yíng)成本，還通過(guò)自動(dòng)化的優(yōu)勢(shì)解決了司機(jī)短缺問(wèn)題，進(jìn)一步提升了共享出行的服務(wù)質(zhì)量和可靠性。Robotaxi運(yùn)營(yíng)商還探索了廣告投放、數(shù)據(jù)服務(wù)等多樣化的盈利模式，以豐富收入來(lái)源，降低商業(yè)化的風(fēng)險(xiǎn)。Robotaxi看似已經(jīng)非常普遍，但其全面推廣仍然面臨挑戰(zhàn)。
如應(yīng)對(duì)極端場(chǎng)景能力的技術(shù)層面的長(zhǎng)尾問(wèn)題，仍需通過(guò)更大規(guī)模的路測(cè)與算法優(yōu)化來(lái)逐步解決。此外，政策法規(guī)的不確定性依然是Robotaxi商業(yè)化落地的主要障礙。不同國(guó)家和地區(qū)的自動(dòng)駕駛相關(guān)法律法規(guī)存在較大差異，尤其在責(zé)任歸屬、測(cè)試許可和監(jiān)管要求方面尚未統(tǒng)一。Robotaxi的盈利能力也備受質(zhì)疑，如何在保證技術(shù)可靠性和用戶(hù)體驗(yàn)的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)成本控制和運(yùn)營(yíng)效率最大化，是行業(yè)需要長(zhǎng)期探索的問(wèn)題。
未來(lái)，Robotaxi將進(jìn)一步依托技術(shù)進(jìn)步和運(yùn)營(yíng)模式的創(chuàng)新走向成熟。隨著V2X技術(shù)的普及、高精地圖的動(dòng)態(tài)更新能力提升以及算力的持續(xù)增強(qiáng)，Robotaxi的技術(shù)瓶頸有望逐步被攻克。在商業(yè)化方面，更多企業(yè)將嘗試多元化的運(yùn)營(yíng)模式，甚至與公共交通系統(tǒng)深度融合，為城市交通提供系統(tǒng)化的智能解決方案。同時(shí)，政策層面的逐步完善和國(guó)際間的標(biāo)準(zhǔn)化合作，也將為Robotaxi的大規(guī)模推廣掃清障礙。作為自動(dòng)駕駛技術(shù)商業(yè)化的先鋒，Robotaxi不僅推動(dòng)了無(wú)人駕駛技術(shù)的快速發(fā)展，還將重塑未來(lái)城市出行生態(tài)，為構(gòu)建智能化、可持續(xù)的交通體系奠定重要基礎(chǔ)。
端到端方案：簡(jiǎn)化系統(tǒng)的全新嘗試
端到端（End-to-End）方案作為自動(dòng)駕駛技術(shù)架構(gòu)的一種革新路徑，正日益受到行業(yè)的廣泛關(guān)注，2024年，這一方案更是成為眾多自動(dòng)駕駛企業(yè)追捧的技術(shù)，在很多技術(shù)發(fā)布會(huì)中，不提端到端，仿佛就落后別人一截。
端到端的核心思想在于通過(guò)人工智能模型直接將傳感器輸入數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為駕駛決策輸出，跳過(guò)傳統(tǒng)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中的分層模塊設(shè)計(jì)，旨在簡(jiǎn)化系統(tǒng)架構(gòu)、減少中間環(huán)節(jié)的復(fù)雜性，同時(shí)提升整體系統(tǒng)的效率和適應(yīng)性。
相比傳統(tǒng)方案，端到端方案以統(tǒng)一的深度學(xué)習(xí)模型代替了分層架構(gòu)中的感知、預(yù)測(cè)、規(guī)劃與控制模塊，代表了自動(dòng)駕駛領(lǐng)域技術(shù)體系的一次大膽嘗試。
從技術(shù)實(shí)現(xiàn)上來(lái)看，端到端方案的關(guān)鍵在于深度學(xué)習(xí)模型的構(gòu)建與訓(xùn)練。通過(guò)對(duì)大量真實(shí)駕駛數(shù)據(jù)的采集與標(biāo)注，端到端模型能夠?qū)W習(xí)從原始傳感器數(shù)據(jù)（如攝像頭圖像、激光雷達(dá)點(diǎn)云）到駕駛操作輸出（如方向盤(pán)角度、加減速控制）的完整映射關(guān)系。這種映射通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層層特征提取和優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)了駕駛行為的端到端預(yù)測(cè)。尤其是在2024年，Transformer模型的引入進(jìn)一步推動(dòng)了端到端技術(shù)的發(fā)展，相比傳統(tǒng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），Transformer能夠更好地捕捉復(fù)雜交通場(chǎng)景中的長(zhǎng)距離依賴(lài)關(guān)系，從而提升系統(tǒng)在動(dòng)態(tài)環(huán)境中的決策能力。端到端方案的優(yōu)勢(shì)主要體現(xiàn)在系統(tǒng)簡(jiǎn)化和模型優(yōu)化上。
傳統(tǒng)的分層架構(gòu)由于模塊化設(shè)計(jì)，需要在感知、預(yù)測(cè)、規(guī)劃和控制之間建立大量復(fù)雜的接口，不同模塊間可能出現(xiàn)信息丟失或誤傳的問(wèn)題。而端到端方案直接通過(guò)一個(gè)統(tǒng)一的模型完成全流程處理，避免了分層架構(gòu)中多模塊通信的效率損失。
端到端模型具備高度的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)特性，可以通過(guò)大規(guī)模數(shù)據(jù)訓(xùn)練不斷優(yōu)化性能，特別是在長(zhǎng)尾問(wèn)題處理上表現(xiàn)出色。通過(guò)對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景的強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練，端到端模型可以更好地應(yīng)對(duì)極端稀有的交通情況，如突然闖入的行人或非正常交通標(biāo)志。雖如此，端到端方案也面臨著諸多挑戰(zhàn)。
其一，模型的可解釋性問(wèn)題始終是行業(yè)關(guān)注的重點(diǎn)。由于端到端方案摒棄了傳統(tǒng)模塊化設(shè)計(jì)，駕駛行為的形成過(guò)程完全由黑箱式的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成，這給安全性和調(diào)試工作帶來(lái)了難度。一旦發(fā)生意外，系統(tǒng)很難準(zhǔn)確定位問(wèn)題來(lái)源，從而影響用戶(hù)和監(jiān)管機(jī)構(gòu)的信任。
其二，數(shù)據(jù)需求的規(guī)模和質(zhì)量對(duì)端到端方案的性能至關(guān)重要。相比傳統(tǒng)方案，端到端模型需要更大規(guī)模、更高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，這對(duì)數(shù)據(jù)采集、清洗和標(biāo)注提出了更高要求。此外，端到端方案在處理多模態(tài)數(shù)據(jù)融合時(shí)仍存在局限，例如如何在攝像頭、激光雷達(dá)和高精地圖的數(shù)據(jù)之間建立統(tǒng)一的處理框架。端到端在2024年無(wú)疑是噴發(fā)的一年，一些頭部企業(yè)在如園區(qū)擺渡、特定城市路段的出行服務(wù)等部分限定場(chǎng)景中也成功部署了端到端的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)。
在這些場(chǎng)景中，端到端模型能夠憑借簡(jiǎn)單高效的架構(gòu)和高適應(yīng)性的決策能力，展現(xiàn)出極高的運(yùn)行效率和安全性能。自動(dòng)駕駛仿真技術(shù)的進(jìn)步也為端到端方案提供了重要支持。通過(guò)大規(guī)模仿真環(huán)境，研發(fā)團(tuán)隊(duì)可以更快地訓(xùn)練和驗(yàn)證端到端模型的可靠性和魯棒性。
展望未來(lái)，端到端方案的潛力將隨著算力和算法的進(jìn)步不斷釋放。模型的可解釋性問(wèn)題有望通過(guò)引入可視化技術(shù)和因果推理方法逐步緩解，而數(shù)據(jù)需求的難題也可以通過(guò)聯(lián)合數(shù)據(jù)標(biāo)注和生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）生成高質(zhì)量虛擬數(shù)據(jù)來(lái)解決。端到端方案可能與傳統(tǒng)分層架構(gòu)共存，形成混合式系統(tǒng)架構(gòu)，在不同場(chǎng)景下取長(zhǎng)補(bǔ)短。端到端方案作為一種簡(jiǎn)化系統(tǒng)的全新嘗試，正逐步推動(dòng)自動(dòng)駕駛技術(shù)向更高效、更智能的方向發(fā)展。
盡管仍面臨技術(shù)和應(yīng)用的雙重挑戰(zhàn)，但其在系統(tǒng)效率、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)性能優(yōu)化方面的潛力，使其成為自動(dòng)駕駛行業(yè)的重要研究方向之一。隨著更多企業(yè)的參與和技術(shù)的不斷迭代，端到端方案有望成為未來(lái)智能駕駛技術(shù)的重要支柱之一，為實(shí)現(xiàn)真正意義上的無(wú)人駕駛奠定基礎(chǔ)。
重感知輕地圖：擺脫地圖依賴(lài)的嘗試
“重感知輕地圖”是一種新興的自動(dòng)駕駛技術(shù)路徑，旨在削弱高精度地圖的依賴(lài)，通過(guò)強(qiáng)化車(chē)輛自身的感知能力來(lái)實(shí)現(xiàn)更靈活、更高效的自動(dòng)駕駛。這一理念的核心在于減少對(duì)預(yù)先制作并實(shí)時(shí)更新的高精地圖的需求，將更多的數(shù)據(jù)處理和決策能力轉(zhuǎn)移至車(chē)輛的感知系統(tǒng)中。這一技術(shù)路線(xiàn)在2024年上半年被很多企業(yè)不斷喊出，成為業(yè)界關(guān)注的熱點(diǎn)，尤其在城市復(fù)雜場(chǎng)景中展現(xiàn)了獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。
傳統(tǒng)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)依賴(lài)高精度地圖提供包括車(chē)道線(xiàn)位置、交通標(biāo)志、道路坡度等詳細(xì)的環(huán)境信息。制作和維護(hù)高精地圖的成本高昂，且在如臨時(shí)施工、交通事故導(dǎo)致的道路變更等動(dòng)態(tài)環(huán)境下存在更新滯后的問(wèn)題。重感知輕地圖的提出，正是為了應(yīng)對(duì)這些限制，通過(guò)增強(qiáng)車(chē)輛的感知能力，讓自動(dòng)駕駛車(chē)輛能夠自主理解周?chē)h(huán)境，從而減少對(duì)地圖的依賴(lài)。這一技術(shù)思路強(qiáng)調(diào)利用如攝像頭、激光雷達(dá)和毫米波雷達(dá)實(shí)時(shí)傳感器數(shù)據(jù)，通過(guò)先進(jìn)的感知算法動(dòng)態(tài)構(gòu)建車(chē)輛周?chē)沫h(huán)境模型，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的自主決策。
從技術(shù)實(shí)現(xiàn)的角度來(lái)看，重感知輕地圖的核心在于高效的環(huán)境感知與動(dòng)態(tài)建圖能力。多傳感器融合技術(shù)是這一技術(shù)的基礎(chǔ)，通過(guò)綜合處理攝像頭的視覺(jué)信息、激光雷達(dá)的深度數(shù)據(jù)和毫米波雷達(dá)的速度信息，車(chē)輛可以實(shí)時(shí)生成三維環(huán)境模型。
在算法層面，基于深度學(xué)習(xí)的感知模型能夠快速識(shí)別和分類(lèi)道路上如車(chē)道線(xiàn)、行人、障礙物和交通標(biāo)志等靜態(tài)和動(dòng)態(tài)目標(biāo)。強(qiáng)化學(xué)習(xí)和生成式模型的結(jié)合也使得車(chē)輛能夠快速適應(yīng)環(huán)境變化，動(dòng)態(tài)建圖技術(shù)在這一過(guò)程中更是發(fā)揮了關(guān)鍵作用。與高精度地圖不同，動(dòng)態(tài)建圖不依賴(lài)預(yù)設(shè)信息，而是根據(jù)車(chē)輛傳感器的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)構(gòu)建局部地圖，用于輔助短時(shí)決策和規(guī)劃。這種局部地圖的更新頻率極高，能夠及時(shí)反映周?chē)h(huán)境的變化，從而提升車(chē)輛的適應(yīng)性和安全性。
在城市環(huán)境中，如非法停車(chē)、施工區(qū)域的設(shè)置、臨時(shí)交通標(biāo)志等突發(fā)狀況和動(dòng)態(tài)變化頻繁發(fā)生，傳統(tǒng)高精地圖難以及時(shí)更新。重感知輕地圖的感知算法能夠?qū)崟r(shí)識(shí)別這些變化，并根據(jù)最新的環(huán)境信息進(jìn)行路徑規(guī)劃。如在施工區(qū)域突然出現(xiàn)的情況下，車(chē)輛可以通過(guò)感知系統(tǒng)識(shí)別施工標(biāo)志和錐形路障，快速調(diào)整車(chē)速和行駛路徑，無(wú)需等待地圖更新。
盡管重感知輕地圖在技術(shù)設(shè)想上具有顯著優(yōu)勢(shì)，但具體實(shí)現(xiàn)依舊面臨一些技術(shù)和應(yīng)用挑戰(zhàn)。首先是感知系統(tǒng)的魯棒性問(wèn)題。在如暴雨、大霧和暴雪等極端天氣條件下，攝像頭和激光雷達(dá)的感知能力可能受限，導(dǎo)致環(huán)境模型構(gòu)建的不準(zhǔn)確性。這需要進(jìn)一步提升傳感器性能和算法的容錯(cuò)能力。動(dòng)態(tài)建圖技術(shù)在復(fù)雜道路網(wǎng)絡(luò)中也面臨計(jì)算負(fù)擔(dān)過(guò)重的問(wèn)題，尤其在車(chē)輛高速行駛或傳感器數(shù)據(jù)密度較高的情況下，這對(duì)車(chē)載算力提出了更高要求。
此外，由于車(chē)輛自主感知生成的局部環(huán)境信息可能與其他車(chē)輛或基礎(chǔ)設(shè)施信息不一致，車(chē)路協(xié)同（V2X）技術(shù)的融合將是重感知輕地圖發(fā)展的重要方向。通過(guò)將自主感知與外部信息結(jié)合，能夠進(jìn)一步提升環(huán)境理解的精度和可靠性。2024年，部分企業(yè)已經(jīng)開(kāi)始探索重感知輕地圖技術(shù)的商業(yè)化應(yīng)用。很多車(chē)企也在嘗試輕地圖的技術(shù)路線(xiàn)。這種技術(shù)路線(xiàn)不僅降低了地圖制作和維護(hù)的成本，還使得車(chē)輛能夠更靈活地適應(yīng)新的場(chǎng)景和市場(chǎng)。該技術(shù)還為未來(lái)的低成本自動(dòng)駕駛方案奠定了基礎(chǔ)，為自動(dòng)駕駛的普及創(chuàng)造了條件。
總體來(lái)看，重感知輕地圖的技術(shù)路徑為自動(dòng)駕駛行業(yè)帶來(lái)了全新的發(fā)展思路。通過(guò)削弱對(duì)高精地圖的依賴(lài)，增強(qiáng)車(chē)輛的環(huán)境感知能力，不僅有效降低了自動(dòng)駕駛的成本，還顯著提升了系統(tǒng)在動(dòng)態(tài)環(huán)境中的適應(yīng)性和靈活性。盡管仍有技術(shù)挑戰(zhàn)需要克服，但這一技術(shù)的廣泛應(yīng)用將為自動(dòng)駕駛的普及和商業(yè)化提供更多可能性，并推動(dòng)行業(yè)向更高效、更靈活的方向發(fā)展。
純視覺(jué)方案：極簡(jiǎn)技術(shù)路徑的探索
純視覺(jué)方案作為自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的一種極簡(jiǎn)技術(shù)路徑，試圖完全依賴(lài)攝像頭來(lái)實(shí)現(xiàn)環(huán)境感知、目標(biāo)檢測(cè)和駕駛決策，擺脫對(duì)激光雷達(dá)等高成本硬件的依賴(lài)。這一技術(shù)理念源于對(duì)人類(lèi)駕駛行為的模擬——人類(lèi)駕駛主要依靠視覺(jué)判斷，而現(xiàn)代計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的進(jìn)步為這種方式提供了技術(shù)支持。在2024年，純視覺(jué)方案的探索取得了顯著進(jìn)展，成為自動(dòng)駕駛技術(shù)的重要分支和產(chǎn)業(yè)關(guān)注的熱點(diǎn)。
純視覺(jué)方案的核心在于構(gòu)建以攝像頭為基礎(chǔ)的多模態(tài)視覺(jué)感知系統(tǒng)，通過(guò)深度學(xué)習(xí)模型實(shí)時(shí)處理攝像頭采集的大量圖像數(shù)據(jù)，以實(shí)現(xiàn)對(duì)車(chē)輛周?chē)h(huán)境的精準(zhǔn)理解。視覺(jué)算法的核心包括目標(biāo)檢測(cè)、語(yǔ)義分割、物體追蹤和深度估計(jì)等。目標(biāo)檢測(cè)用于識(shí)別和定位車(chē)輛、行人、交通標(biāo)志等關(guān)鍵物體；語(yǔ)義分割能夠?qū)D像中的每個(gè)像素分類(lèi)為道路、障礙物或其他類(lèi)別；物體追蹤技術(shù)可以持續(xù)監(jiān)控動(dòng)態(tài)目標(biāo)的位置變化；深度估計(jì)則彌補(bǔ)了傳統(tǒng)攝像頭無(wú)法直接獲取距離信息的缺陷，通過(guò)單目或雙目視覺(jué)算法計(jì)算物體與車(chē)輛之間的距離。這些技術(shù)結(jié)合形成了一個(gè)完整的感知閉環(huán)，使純視覺(jué)方案在特定場(chǎng)景中能夠達(dá)到與多傳感器融合方案相當(dāng)?shù)男阅?。從硬件配置的角度?lái)看，純視覺(jué)方案依賴(lài)低成本的攝像頭，通常包括多方向的前視、后視和側(cè)視攝像頭，形成一個(gè)360度的感知系統(tǒng)。
與激光雷達(dá)和毫米波雷達(dá)相比，攝像頭具有較高的分辨率和細(xì)節(jié)捕捉能力，尤其在識(shí)別交通標(biāo)志、車(chē)道線(xiàn)和復(fù)雜環(huán)境紋理方面表現(xiàn)出色。此外，攝像頭成本遠(yuǎn)低于激光雷達(dá)等傳感器，這使得純視覺(jué)方案在降低自動(dòng)駕駛車(chē)輛硬件成本方面具有顯著優(yōu)勢(shì)，尤其對(duì)于中低端市場(chǎng)的普及應(yīng)用具有重要意義。特斯拉在2024年繼續(xù)堅(jiān)持其以攝像頭為核心的“Tesla Vision”方案，也進(jìn)一步推動(dòng)了純視覺(jué)方案在行業(yè)中的廣泛應(yīng)用。純視覺(jué)方案的優(yōu)勢(shì)在于其架構(gòu)的簡(jiǎn)化和成本的顯著降低。去掉了激光雷達(dá)等復(fù)雜硬件設(shè)備，純視覺(jué)方案的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)更加精簡(jiǎn)，維護(hù)成本更低，能大幅減少車(chē)輛制造和運(yùn)營(yíng)的經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)。視覺(jué)算法的快速迭代能力使得系統(tǒng)性能可以通過(guò)OTA（空中下載）方式進(jìn)行升級(jí)，無(wú)需對(duì)硬件進(jìn)行大幅改動(dòng)。
此外，純視覺(jué)方案的極簡(jiǎn)化路徑使其更容易適配不同的市場(chǎng)需求，從而提升了技術(shù)推廣的靈活性。與前面聊的熱點(diǎn)技術(shù)一樣，純視覺(jué)方案的挑戰(zhàn)顯而易見(jiàn)。視覺(jué)傳感器對(duì)光照條件非常敏感，在強(qiáng)光、陰影、雨雪、霧霾等極端天氣條件下，其感知能力可能受到顯著影響。攝像頭難以在完全黑暗的環(huán)境中正常工作，這使得純視覺(jué)方案在隧道、夜間駕駛等場(chǎng)景中表現(xiàn)較弱。深度信息的準(zhǔn)確獲取也是純視覺(jué)方案的技術(shù)瓶頸之一。
盡管深度估計(jì)技術(shù)已經(jīng)取得了一定進(jìn)展，但與激光雷達(dá)直接獲取三維點(diǎn)云相比，視覺(jué)深度估計(jì)仍存在誤差較大的問(wèn)題。純視覺(jué)方案在動(dòng)態(tài)目標(biāo)的預(yù)測(cè)和軌跡規(guī)劃中需要大量計(jì)算資源，這對(duì)車(chē)載算力提出了較高要求，而計(jì)算能力不足可能導(dǎo)致系統(tǒng)性能下降。盡管如此，2024年純視覺(jué)方案的商業(yè)化應(yīng)用正在逐步落地，尤其是以特斯拉為首的一些企業(yè)，已經(jīng)成功探索了純視覺(jué)方案的可能性。
未來(lái)，純視覺(jué)方案的發(fā)展將依賴(lài)于算法、算力和傳感器性能的協(xié)同進(jìn)步。隨著Transformer等先進(jìn)深度學(xué)習(xí)模型的引入，視覺(jué)算法的識(shí)別能力將進(jìn)一步提升，而更高性能的車(chē)載芯片將緩解計(jì)算資源的壓力。同時(shí)，結(jié)合生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）和仿真技術(shù)，視覺(jué)算法的訓(xùn)練效率和泛化能力將得到顯著增強(qiáng)。純視覺(jué)方案作為一種技術(shù)路線(xiàn)極簡(jiǎn)、成本低廉的自動(dòng)駕駛解決方案，正在引領(lǐng)行業(yè)向更加普及化和經(jīng)濟(jì)化的方向發(fā)展。盡管仍面臨環(huán)境適應(yīng)性和技術(shù)可靠性的挑戰(zhàn)，但其在中低端市場(chǎng)和特定場(chǎng)景中的潛力已經(jīng)得到驗(yàn)證。
隨著算法和硬件技術(shù)的不斷突破，純視覺(jué)方案有望在未來(lái)成為自動(dòng)駕駛行業(yè)的重要組成部分，為無(wú)人駕駛技術(shù)的普及貢獻(xiàn)新的動(dòng)力。2024年，城市NOA、Robotaxi、端到端、重感知輕地圖和純視覺(jué)方案等技術(shù)方向的蓬勃發(fā)展，展現(xiàn)了自動(dòng)駕駛行業(yè)從技術(shù)研發(fā)到規(guī)?；瘧?yīng)用的深度探索。這些技術(shù)熱點(diǎn)不僅推動(dòng)了自動(dòng)駕駛的技術(shù)成熟度，也為未來(lái)出行方式的創(chuàng)新奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。
未來(lái)，隨著硬件成本的下降、算法的進(jìn)一步優(yōu)化以及政策環(huán)境的完善，自動(dòng)駕駛技術(shù)將在更多領(lǐng)域迎來(lái)爆發(fā)式增長(zhǎng)。時(shí)間來(lái)到2025年，自動(dòng)駕駛行業(yè)又會(huì)有哪些新技術(shù)出現(xiàn)？歡迎大家留言評(píng)論！
