自动驾驶手艺发展了这样多年，最大的变化是什么？

自动驾驶手艺发展了这样多年，最大的变化是什么？

在写下这篇著作的前一天，两位汽车行业一又友来到爱范儿，和咱们坐下聊了聊。聊到的实质有好多，从居品扩充到行业趣闻，而自动驾驶算作行业热议的一个分支，当然也成为了咱们研究的焦点之一。

回来自动驾驶这些年来的发展，变化其实有不少，包括传感器的迭代、车端算力的擢升、从高精舆图过渡到占用收集等。但在这些变化中，最引东说念主谛视标冲突当属大模子的加入。

大模子，让自动驾驶手艺的应用，变得举手投足。

10 月 23 日，空想汽车全新一代双系统智能驾驶解决决策「端到端+VLM」认真运转全量推送，空想汽车的智能驾驶，从此步入了 AI 大模子的时期。

像东说念主一样想考，像东说念主一样驾驶，如今的空想汽车，正在达成这一愿景。

好绝交易搞懂了端到端，VLM 又是什么？

对于端到端到底是什么？是从哪个「端」到哪个「端」？别说庸碌滥用者了，就连不少媒体从业者都莫得搞明晰。

不少厂商都曾对此作念出过证实，其中证实得最下里巴人的，照旧空想汽车：

一端，是传感器：录像头、激光雷达等传感器，它们就像是东说念主的眼睛，负责输入环境信息。此外还有高出想象的输入信息，如车辆的位置、位姿和导航等信息。

另一端，是行驶轨迹：禁受了来自传感器的信息后，系统会输出「动态破碎物」、「说念路结构」、「占用收集 Occ」和「有筹算轨迹」。前三个感知任务主要通过屏幕呈现给用户，第四个「行驶轨迹」，便是咱们最终需要从传感器映射出来的东西。

一端，是传感器：录像头、激光雷达等传感器，它们就像是东说念主的眼睛，负责输入环境信息。此外还有高出想象的输入信息，如车辆的位置、位姿和导航等信息。

另一端，是行驶轨迹：禁受了来自传感器的信息后，系统会输出「动态破碎物」、「说念路结构」、「占用收集 Occ」和「有筹算轨迹」。前三个感知任务主要通过屏幕呈现给用户，第四个「行驶轨迹」，便是咱们最终需要从传感器映射出来的东西。

▲空想智驾端到端架构图

不难发现，从传感器禁受信息，到系统输出行驶轨迹这个经由，和咱们我方开车相等雷同——咱们的眼睛负责禁受信息，双手会当可是然地带动场合盘，把车辆带到正确的轨迹上。

是的，依靠端到端模子，空想新一代智驾系统作念到了像东说念主一样驾驶。

一直以来，不管是主机厂照旧自动驾驶企业，都在握住宣传自家的智驾系统有何等类东说念主，何等像「老司机」。可是，一些「老司机」们习以为常的场景，在很长一段时期里，都是难以解决的行业发愤。

最典型的便是环岛这一场景，因为场景复杂、感知受限，因此在本年 7 月之前，还莫得几家车企能够达成「老司机」般的收支环岛。

空想智驾手艺研发负责东说念主贾鹏曾对爱范儿和董车会暗示，对于感知和规控分离的分段式智驾决策来说，在环岛场景里，感知模子需要为规控模子作念「各式种种的假定。」

作念个掉头，还得把掉头线拟合出来，不同的路口的掉头还不太一样，曲率都不太一样，是以你很难作念到一套代码就不错把通盘环岛掉头管束，种类太多了。

作念个掉头，还得把掉头线拟合出来，不同的路口的掉头还不太一样，曲率都不太一样，是以你很难作念到一套代码就不错把通盘环岛掉头管束，种类太多了。

一方法的端到端决策则不同，其具备更强的复杂说念路结构的理会能力，不错诓骗东说念主类驾驶员数据检修出不同的环岛类型、不同出进口的收支轨迹，自主选拔相宜的行进阶梯。

如斯一来，原有的说念路拓扑和东说念主工界说的章程，就再是必须的了。

对于环岛这件事，贾鹏还共享过一个「好玩的故事」。

在咱们（的模子数据包含）不详 80 万 clips（视频片断）的时候，还过不了环岛，自后短暂有一天发现咱们（喂了）100 万 Clips（之后）它我方能过环岛，我以为是 100 万（视频片断）里头刚好有一些环岛数据放在内部了。

在咱们（的模子数据包含）不详 80 万 clips（视频片断）的时候，还过不了环岛，自后短暂有一天发现咱们（喂了）100 万 Clips（之后）它我方能过环岛，我以为是 100 万（视频片断）里头刚好有一些环岛数据放在内部了。

「模子如实很强横，」贾鹏补充说念，「你喂了什么数据他就能学会，这是模子的魔力所在。」

空想如今推出的全量版块基于 V4.8.6 模子，后者是在 400 万 clips 的基础上迭代的第 16 个版块。和以往比拟，新模子对于超车场景和导航信息的理会能力得到擢升，同期，破碎物的检测愈加精确，绕行的幅度也更为合理。

因此不仅是环岛，像 U 型掉头、拥挤时的蠕行和博弈、十字街头等传统复杂场景，如今的「端到端+VLM」智驾系统，都能够很好地自主处理，以至还支抓 P 档激活——

在路边泊车时，用户原地双击拨杆来激活智驾系统，不消再像往常一样，必须在车说念内才能激活。

先容完端到端模子的能力，接下来便是 VLM 模子。

VLM 模子是一种视觉言语模子，空想是第一个将视觉言语模子生效部署在车端芯片的厂商，使自动驾驶具备了未知场景的逻辑想考能力。

也便是说，它能够像东说念主一样想考。

举个例子，能够生成行驶轨迹的端到端模子，十足具备通过收费站的能力，但它在面临收费站时，并不是很明晰我方应该走哪条说念，临了只可璷黫挑一条来走。

而 VLM 模子，则能够像东说念主类一样理会物理天下的复杂交通环境和汉文语义，不错明晰地差异 ETC 车说念和东说念主工车说念，并援救端到端模子作念出正确的决策。

雷同的场景其实还有好多，如公交车说念和潮汐车说念的识别、学校路段等路牌的识别、主辅路的收支等。不仅如斯，在遭受施工厂景、坑洼路面以至是延缓带时，VLM 模子也能很好地理会，进行请示和减慢。

限制当今，空想汽车的 VLM 视觉言语模子照旧领有了 22 亿的参数目，对物理天下的复杂交通环境具有更拟东说念主的理会能力。

此外，在 OTA 6.4 版块中，高速 NOA 功能也得到了优化，在高速 &城市快速路场景中，系统不错更早地识别前线慢车，超车动作愈加高效安全。

一言以蔽之，在端到端+VLM 双系统的匡助下，如今面向用户的 OTA 6.4，其拟东说念主化进度上到了一个新的台阶。

空想的「快」与「慢」

从手艺架构来看，空想汽车这两年履历了三次比较大的调停。

从需要先验信息的 NPN 收集，再到基于 BEV 和占用收集的无图 NOA，再到如今的一体化端到端手艺阶梯。

第一代 NPN 架构比较复杂，包含了感知、定位、有筹算、导航、NPN 等模块，它们共同复旧起了空想汽车其时 100 城的城市 NOA 推送。

第二代无图 NOA，空想汽车引入了端到端大模子，模块数目大幅缩减，只剩下了感知和有筹算，不再需要恭候先验信息的更新。

空想的这一步，让车企的「卷」，不再局限于败兴的开城数目，着实达成了有导航就能开。

本年 5 月，空想汽车招募了 1000 位用户，认真开启了无图 NOA，也便是 AD Max 3.0 的公测。其时的用户响应，远远超出了空想汽车的预期，短短两个月后，空想汽车就为 24 万多位空想 AD Max 用户推送了此次升级。

只不外，这个时候的端到端，照旧一个分段式的端到端，第三代智驾决策，才是着实兴味兴味上的一方法端到端——从输入到输出，全部由一个模子达成，中间莫得任何章程的参与。

在以往，不管是有图决策照旧无图决策，都依赖工程师把柄各式种种的说念路场景去编写章程，力争穷举通盘说念路情状和与之对应的决策，让智驾的规模尽可能地广。

时常来说，厂商会把场景浅近分为三种：高速场景、城区场景和泊车场景。这几大场景又不错连续细分，规控工程师们则需要针对这些场景来编写代码。

但面临纵横交叉的履行天下，这样的作念法澄莹不够履行。而一方法端到端，则不错学习东说念主类开车的经由，禁受传感器信息后，平直输出行驶轨迹。

有莫得发现，这个时候，擢升智驾能力最伏击的身分，从工程师酿成了数据。而空想，最不缺的便是数据。

10 月 14 日，空想汽车迎来了第 100 万辆整车在江苏省常州基地下线，中国首个百万辆新势力车企就此出生。把柄空想汽车公布的数据，在 30 万元以上的空想车型中，AD Max 用户的比例，高达 70%——

每过一个月，这些车都能给空想提供十几亿公里的检修数据。

另外，空想很早就意志到数据的伏击兴味兴味，打造了对于数据的器具链等基础能力，比如空想的后台数据库达成了一段话查找其时，写一句「雨天红灯住手线隔壁打伞途经的行东说念主」，就能找到相应的数据。

恰是凭借广漠的检修数据和完善的欺压链，空想智驾达成了在行业中的「自后居上」，用端到端和 VLM 构成了我方的「快」与「慢」。

在空想看来，这套双系统智驾决策，雷同于诺贝尔奖获取者丹尼尔·卡尼曼在《想考，快与慢》中的快慢系统表面：

东说念主的快系统依靠直观和本能，在 95% 的场景下保抓高效果；东说念主的慢系统依靠异常志的分析和想考，先容 5% 场景的高上限。

其中，端到端是阿谁「快系统」，而 VLM 当然便是「慢系统」了。

郎咸一又认为，一个自动驾驶系统到底是 L3 级别照旧 L4 级别，并不取决于端到端，VLM 模子才是着实能去应酬未知场景，拔高能力上限的要道所在。

「空想同学，我要去这里」

除了智能驾驶方面的升级，OTA 6.4 在用户交互方面也引来了蜕变。

这里雷同分为「快」和「慢」两个部分。

算作「快系统」的端到端模子所对应的时常为翰墨弹窗，为驾驶员及时提供导航、交规、效果、博弈等扩充逻辑和动作。

对于「慢系统」VLM 视觉言语模子，空想则为它准备了全新的图文视窗。在特殊场景下，将前线感知到的画面投射到页面内，合作案牍教训模子的想考经由和收尾。

在翰墨弹窗和图文视窗的合作下，不管系统扩充何种车控动作，驾驶员都能提前洞悉。对于那些首次体验智驾的滥用者来说，这种直不雅的信息展示也有助于飞快建造他们对智能驾驶系统的信任感。

365站群

不得不承认，空想汽车对用户需求的理会如实相等精确。

在咱们对于未来的畅想中，智驾和智舱老是绑定在一都的，在 OTA 6.4 版块中，空想也为它的智能空间带来了不少升级。

最初是新增的任务专家 2.0 全面接入了空想同学和 Mind GPT 的能力，在大模子的加抓下，任务专家的发达更为智能。

Mind GPT 加抓下的空想同学，不仅能够在周末家庭短途旅行妥协答普通小疑问这两个场景里证实作用，连续新升级的高德 AutoSDK 750 版块导航舆图，空想同学不错通过「触控+语音」的方式，让驾驶员飞快进行目标地搜索。

比如说，指着舆图上的某个位置，让它帮你搜索充电站任一品牌的充电桩，以至还不错指定功率。

总之，全新的空想同学十足不错让你不消提起手机，你不错用最当然直不雅的方式，放纵配置导航线径。

端到端负责驾驶，VLM 替你想考，而你只需简便地献媚场合。

365建站客服QQ：800083652

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