自動(dòng)駕駛目前正處于快速發(fā)展階段。

現(xiàn)在很多車型已實(shí)現(xiàn) L2 等級自動(dòng)駕駛能力且商業(yè)化多年，如特斯拉 Model3、奔馳 S 級等。整個(gè)行業(yè)正處于 L3 自動(dòng)駕駛的導(dǎo)入期，不少車企已推出城市 NOA 功能，像理想汽車本月開始在北京、上海開放城市 NOA 內(nèi)測，半年開放通勤 NOA 功能，華為 M7 也采用了國內(nèi)的多傳感器融合方案并取消了高精地圖。

自動(dòng)駕駛的實(shí)現(xiàn)依靠人工智能。傳統(tǒng)編程方式無法應(yīng)對復(fù)雜的自動(dòng)駕駛場景，而人工智能通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編程，像理想的城市 NOA 就采用了 BEV 大模型解決車輛感知問題，NPN 云端先驗(yàn)網(wǎng)絡(luò)解決復(fù)雜路口感知遺漏問題，TIN 網(wǎng)絡(luò)解決交通燈預(yù)測問題。

未來自動(dòng)駕駛的發(fā)展有兩個(gè)方向。一是逐步擺脫對高精地圖的依賴，因?yàn)楦呔貓D鮮度難以保證。二是采用艙駕融合方案降低成本，像英偉達(dá)、黑芝麻、地平線等公司都在這方面有所布局。

目前自動(dòng)駕駛正處于 L2 的普及期和 L3 的導(dǎo)入期。特斯拉、小鵬、理想、問界、長城、比亞迪等車企在城市 NOA 方面各有進(jìn)展，但這仍屬于 L2 等級。從 L2 的城市 NOA 到 L3，關(guān)鍵在于解決長尾問題，端到端大模型是解決這一問題的有效方法，特斯拉的 RoboTaxi 車型已具備 L3 能力。

我國自動(dòng)駕駛測試和示范應(yīng)用進(jìn)程在加速，中央和地方出臺政策支持，如北京擬支持自動(dòng)駕駛汽車用于多種城市出行服務(wù)，上海發(fā)放首批無駕駛?cè)酥悄芫W(wǎng)聯(lián)汽車示范應(yīng)用許可。

（圖/文/攝：太平洋汽車 整理于互聯(lián)網(wǎng)）