2024年，汽車行業(yè)的史冊上將被鐫刻下濃墨重彩的一筆。這一年，智能駕駛技術從基礎輔助躍升至高階智能，成為各大車企競相追逐的焦點。
在武漢的街頭，蘿卜快跑自動駕駛出租車吸引了公眾的目光，與此同時，特斯拉的無人駕駛出租車Robotaxi也揭開了神秘面紗。中美兩國企業(yè)在智能駕駛賽道上全速前進，展開了激烈的競爭。
地平線、黑芝麻智能、文遠知行、小馬智行等智能駕駛領域的領軍企業(yè)紛紛啟動IPO進程，“端到端”自動駕駛算法得以落地。城市NOA、大模型、車路云協(xié)同、自學習、數據閉環(huán)等技術不斷加碼，各企業(yè)在智能駕駛領域初步確立了自身的地位。然而，巨大的路線分歧也隨之浮現，純視覺與激光雷達、端到端一段式與兩段式、單車智能與車路云協(xié)同等技術路徑的爭議，將智能駕駛行業(yè)推向了選擇的十字路口。
智能駕駛的發(fā)展歷經多個階段，從早期的硬件堆砌、單純比拼單車感知硬件與智能駕駛芯片算力，到人海戰(zhàn)術階段對開城數量的競爭，如今已進入AI驅動的高階智能駕駛時代。2024年末，大部分主流車企已經實現了無高精度地圖全國行駛的能力。而第一梯隊的玩家，則從以規(guī)則為主的算法框架，向以神經網絡模型為主的新架構切換，即“端到端”技術。這一技術標志著車輛智能化水平邁入了全新階段。
“端到端”大模型的引入，改變了傳統(tǒng)智能駕駛系統(tǒng)的模塊化架構。傳統(tǒng)架構中，感知、預測、規(guī)劃三方分立為獨立模塊進行處理，存在數據傳遞和處理延遲、信息損耗等問題。而端到端模型將這三個獨立的模型合并，通過大規(guī)模數據訓練，能夠直接從傳感器數據中生成控制指令，避免了中間環(huán)節(jié)的延遲和誤差累積。這一特質使端到端系統(tǒng)具備應對多變和復雜場景的能力，車輛可以在沒有預先設定路線的情況下，根據實時感知到的環(huán)境進行自主判斷和規(guī)劃行駛軌跡。
隨著技術的不斷進步，智能駕駛功能逐漸從高端市場向中低端市場滲透，成為未來汽車市場的標配。同時，車路云一體化的大規(guī)模建設，為智能駕駛行業(yè)增添了新的變量。2024年7月，工信部、交通運輸部等五部門聯(lián)合發(fā)布了智能網聯(lián)汽車“車路云一體化”應用試點城市名單，包括北京、上海和重慶在內的20個城市（聯(lián)合體）入選。
車路云一體化通過增添路側和云端設施，加強了車輛與路側、其他車輛、云端之間的數據信息交互。云端能夠依托車輛的當前情況以及交通環(huán)境的動態(tài)變化，做出最為合理的協(xié)同決策，推動車輛從被動的預警功能向主動控制、提前規(guī)避潛在風險轉變。這一趨勢不僅在我國受到重視，美國和歐洲多國也意識到車路云一體化在未來智能駕駛領域中的重要性。
然而，智能駕駛的完美狀態(tài)并非一蹴而就。理想狀態(tài)是車和路都達到較高的智能化水平，實現無縫協(xié)同。但現實情況是，并非每一臺車都具備足夠高的智能化水平，規(guī)模龐大的存量非智能車仍是主體。因此，不能僅依靠單車的智能化，更多是要靠提升車路云的整體協(xié)同能力。
在車路云一體化的建設過程中，數據質量是關鍵。高質量數據是車路云一體化規(guī)?；瘧玫那疤岷突A。提升數據質量的核心在于系統(tǒng)和算法，而非單純的硬件設備。車路云一體化需要一整套操作系統(tǒng)來整合和驅動攝像頭、激光雷達、通信計算的硬件，并通過操作系統(tǒng)中的AI算法模型對數據進行處理。
為了提升用戶體驗，各大車企在“車位到車位”功能層面展開了競爭。所謂“車位到車位”智能駕駛，就是車輛能夠自主從車位開出，自主進出園區(qū)和識別閘機抬桿，無論是在城市道路還是高速路，包括城市環(huán)島、掉頭等復雜場景，都能自主行駛，并最終自主泊入目的地車位。這一功能的實現標志著智能駕駛從點到點的簡單輔助邁向全場景無縫銜接的新階段，極大提升了日常駕駛的便利性。
在這場高階智能駕駛的比拼中，技術、工程和產品成為核心要素。高階智能駕駛要實現好用、愛用，需要關注性能提升和場景泛化兩個維度。同時，隨著VLA（視覺-語言-動作）等新技術的陸續(xù)登場，以及對AI資源消耗的需求進一步攀升，高階智能駕駛的里程碑被全面刷新，競爭將更加激烈。
車路云一體化成熟度很大程度上取決于“智能新基建”的升級進度。其中，路側基礎設施的建設升級是焦點。高質量數據是車路云一體化規(guī)?；瘧玫那疤岷突A，把有價值的數據提取出來給車企使用是最核心的環(huán)節(jié)。未來，車路云一體化網絡將讓車輛融入到一個更大范圍的智能交通生態(tài)系統(tǒng)中，為車輛提供超視距感知和強大的后盾支持，顯著提升交通系統(tǒng)的智能化和響應效率。
新的一年，中國智能駕駛產業(yè)的競爭將不再局限于技術的比拼，更是生態(tài)系統(tǒng)與商業(yè)模式的博弈。如何將車路云一體化這個關鍵變量轉化為產業(yè)發(fā)展的最大增量，是每個參與者需要深入思考的問題。在智能化下半場，智能駕駛行業(yè)的故事將會更加精彩。
