当前，以生成式大模型为代表的新一代人工智能正在全球范围内蓬勃发展。作为人工智能的重要应用领域，自动驾驶行业迎来重要发展机遇。
为全面分析人工智能对自动驾驶发展的影响，智能汽车创新发展平台开展系列专题研究，现结合部分代表性企业案例，推出第二篇文章《人工智能对自动驾驶发展影响分析系列（二）：算法篇》。
01
特斯拉：引领行业开启端到端大模型时代
在自动驾驶算法模型方面，特斯拉持续引领行业技术方向，可分为两个主要阶段，即两段式端到端阶段和一段式端到端阶段。
两段式阶段
在感知方面，特斯拉率先提出骨干网络（Backbone）、鸟瞰图（BEV）、占用网络（Occupancy Network）等技术，获得了自动驾驶行业的广泛认可，并被国内外主流厂商广泛使用。从围绕独立的单帧图像进行感知和处理，到综合多帧图像的时空信息构建整体的向量空间，随着智能驾驶功能的升级，特斯拉的感知算法亦不断进化。在决策方面，特斯拉平衡使用数据驱动的方法（即神经网络）和基于规则的方法。神经网络可以规避大量手动工程设计，但是神经网络的输出需要经受物理学规则的检验。
一段式阶段
2023年，特斯拉率先发布端到端模型FSD V12。FSD V12采用端到端神经网络架构，没有为减速带、停车标志或环形交叉路口等场景人为编写程序和规则，而是由神经网络自主学习。主要优势包括：
极大降低了代码量，即降低了研发人员需求，相比FSD V11的C++代码量超过30万行，FSD V12的代码量约为2000行；
驾驶能力和乘坐体验提升较为显著，端到端算法降低多个模块之间信息传递的损失，技术上限更高。
实现的功能也更加丰富，例如FSD V12.3.2里的自动泊车Autopark功能，可以更好地实现自动停车和高阶智能召唤；
有助于自动驾驶模型由“小模型”向“大模型”演进，从通用大模型技术发展来看，参数量达到百亿、千亿级别时，模型能力才能出现“涌现”，即模型的性能显著提升，FSD进入V12.5时代，模型参数量为V12.4的5倍。
02
国内主流车企：发力追赶推动大模型演进
整体来说，国内主流企业普遍处于追赶特斯拉的状态。
在两段式、多段式阶段，特斯拉在2021-2022年公布了BEV和Occupancy Network技术，而国内主流企业普遍在2023-2024年开始OTA升级基于BEV、Occupancy Network的算法，与特斯拉的研发进度差大概在1.5-2年。
在端到端阶段，虽然UniAD（一种包含全栈自动驾驶算法的统一架构设计 ）在学术界有所领先，但是在落地方面尚未量产。蔚来、小鹏、智己等车企，以及Momenta、商汤、地平线等科技公司，端到端算法仍处于两段式端到端量产阶段，即在感知、规控两个模块内部实现端到端，而一段式端到端仍处于研发阶段。
当中，也有部分车企采取弯道超车方式，探索多模态、世界模型等人工智能大模型赋能自动驾驶应用。如理想汽车推出端到端+VLM“双系统”，于2024年11月推送用户超万人。其中，端到端系统为实时的系统，参数规模在3亿左右；VLM模型受车端算力限制，运行频率在3至4赫兹，是一个准实时的系统，参数规模在22亿上下，主要负责复杂场景的逻辑思考及决策能力。蔚来发布国内首个智能驾驶世界模型NWM(NIO World Model)，类比人脑具有想象推演和想象重建能力，可实现理解世界、推演世界、仿真世界。
03
技术提供商代表—华为：实现两段式端到端大模型量产上车
华为智驾算法仍处于两段式阶段
2024年4月，华为推出以GOD网络（General Obstacle Detection，通用障碍物检测网络）和PDP网络（Prediction Decision Planning，预测-决策-规控网络）为核心的新一代智能驾驶解决方案乾崑ADS 3.0，并于2024年底量产上车。华为ADS 3.0取消了BEV技术，将相关功能融合到GOD网络中，实现了感知模块的端到端。决策规划部分采用“端到端+规则兜底”的方式，通过PDP网络实现端到端，同时针对端到端的黑盒场景，补充了一个基于规则的兜底安全机制，即本能安全网络。此外，华为也在加快一段式端到端大模型研发。
综上所述
无论是国内外车企还是主流技术提供商，均在自动驾驶算法方面不断突破，随着人工智能的深层融入，相信自动驾驶将会迎来新的飞跃。
END
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