[汽車之家 技術] 2024年，汽車智能化發(fā)展迅猛,，從車企上看,，問界、理想,、小鵬,、小米在市場拓展和應用場景方面取得了令人矚目的成績，從技術上看,，純視覺和多傳感器融合路線“相愛相殺”,，端到端大模型,、BEV+Transformer 算法也開始大規(guī)模興起,，智能駕駛的一切都比想象中來的更快也更兇猛,，這也讓我們對2025年的交通出行充滿想象,。

本篇文章,，我將帶大家回顧2024年智能駕駛的大事件和核心技術，讓我們回顧過去,，展望未來,，也希望這篇文章能成為您過年餐桌上的談資，有任何問題或者想法也歡迎來評論區(qū)討論,。

一,、智駕路線之爭，多傳感器融合和純視覺的再次交鋒

如果我們把一臺智能車看做機器人,，那它的動作都是通過“感知”、“決策”,、“執(zhí)行”這個邏輯來進行設計的,，其中感知就是車輛的眼睛。它可以籠統(tǒng)的理解為感知周圍的傳感器,，通常來說包含攝像頭,、超聲波雷達、毫米波雷達,、激光雷達這四種類型,，有些豪華品牌也會加入紅外成像設備，這個相對少見暫且不提,。

在智能駕駛最初的時候,，研究單位主要采用的是將這些傳感器的信息進行融合，以此實現(xiàn)相關的智駕功能,，比如當年的沃爾沃,、寶馬，就是融合前視攝像頭和毫米波雷達,，通過不同傳感器的信息對周圍環(huán)境進行判斷,，然后再去控制車輛。

我們第一次發(fā)現(xiàn)側翼子板,、B柱也能布置攝像頭,，IMU慣性測量單元竟然也會在車輛上安裝，當然實現(xiàn)的功能也更加豐富,，在高速上車輛會自動跟隨車流,，自動變道等等。

至此,，多傳感器融合和純視覺感知兩大技術路線正式形成,。從有缺點上看,，兩者其實都有自己的長處和短處。

因為核心傳感器以攝像頭為主,，它的硬件成本確實是低的,。因此也能將智駕功能應用到更低成本的車型上，讓更多消費者去體驗智駕功能,，以此來提升車型競爭力,。第二個是目前純視覺對異性障礙物的識別能力有了巨大提升，尤其在去年BEV+Occupancy Network技術的普及,，提升了純視覺感知的魯棒性,。

視覺方案有一個很大的問題，那就是如何規(guī)避道路上異型障礙物,。雖然視覺有著更加豐富的環(huán)境信息,，同時分辨率也是激光點云所無法比擬的，但是它不具備深度信息,，且系統(tǒng)需要「認識」道路上無窮無盡的異形障礙物,。因此就需要不斷的去標注然后對系統(tǒng)進行訓練，但是道路上一定會出現(xiàn)新的,、沒見過的障礙物,，車子就有可能不識別，而發(fā)生危險,。Occupancy Network（占用網絡）的出現(xiàn),，成了一種新的解題方法。

所以說Occupancy Network技術可以更好地解決通用障礙物難以處理的問題,，讓純視覺路線突破瓶頸,。

以上就是純視覺的一些主要優(yōu)勢，那它的缺點是什么呢,？

1,、從咱們剛才的試驗也能看出來，惡劣環(huán)境,，對攝像頭影響不小,，其實就跟我們人眼一樣，黑暗環(huán)境啊或者有大光比的明暗環(huán)境變化時,，我們人眼也受不了,，對于攝像頭來說也同樣如此。

2,、前面提到的占用網絡其實目前還不算成熟,，有時候還是無法處理道路上的異形障礙物，這個還是需要時間的積累,。

3,、第三點就在于純視覺對算法要求很高,，這是一個鏈條，算法要求高,，執(zhí)行算法的算力也要有高要求,，也就是芯片要很好，同時想要一個好的算法就需要好的數據去不斷的訓練,，所以你的數據量也要高,，這都是隱形成本，這些在下面我還會更詳細的跟大家聊一下,。

反過來看多傳感器融合路線：

首先說說優(yōu)點：

1,、應對惡劣環(huán)境的能力更強，因為有多個傳感器,，一般還配有激光雷達,，所以在應對復雜環(huán)境時安全冗余高。

2,、感知準確度高,，激光雷達能厘米級感知低矮物體，同時在追蹤近距離物體上,，尤其是擁堵下的慢速加塞，表現(xiàn)的會更好,。

3,、一般搭載激光雷達的智駕系統(tǒng)，都采用了多傳感器融合的方式,，也就是激光雷達也不是唯一的傳感器,，一般都是配合著視覺感知、毫米波雷達甚至還有超聲波雷達,，一起去對周圍環(huán)境進行感知,，就相當于你開車時既能看到道路的情況，又能聽到道路上的聲音,，它的冗余更大,，魯棒性更高，在理論上講,，這種融合性感知是更安全,、全面的。

當然,，激光雷達的缺點也挺明顯的,，

目前來看主要有兩方面，一個是成本,，一個是算法,。

成本就不用多說了,，價格高肯定會限制車企的搭載，如果激光雷達真的和毫米波雷達一個價位,，想必隨便做個智駕都會加上激光雷達,；第二個問題在算法，這個有點類似雙刃劍,。優(yōu)點里面我們提到過,，搭載激光雷達的智駕系統(tǒng)都屬于多傳感器融合。

率先在美國獲得 L3 級智能駕駛運營許可的梅賽德斯-奔馳表示：奔馳的DRIVE PILOT搭載包含激光雷達在內的多個傳感器,，足夠的安全冗余對實現(xiàn)安全可靠的L3級別智能駕駛是必不可少的,。

本質上，是激光雷達具有抗干擾,、三維,、高置信度的優(yōu)勢，能為算法預測和規(guī)控提供高質量的感知輸入,。

所以,，我們有理由相信激光雷達既是智能汽車的“隱形安全氣囊”，更是加速算法開發(fā)落地的「秘密武器」,。

而對于純視覺感知來說,，背后隱含的是數據驅動的邏輯。與這套方案相匹配的是特斯拉通過數百萬輛車源源不斷采集的數據,，官方統(tǒng)計,，Autopilot累計行駛里程超90億英里，F(xiàn)SD beta累計行駛里程超5億英里,。而為了處理這些海量數據,，特斯拉儲備了14000塊總價值數十億的AI芯片，可同時處理 1600億幀圖像,。

“算法+算力+數據”,，構成了后來者難以追趕的競爭壁壘。從全局看,，不光要關注看得見的顯性成本,，更要關注看不見的隱性成本。拿掉激光雷達看似節(jié)省了一些硬件成本,，但車端感知能力的下降,，需要在云端投入更多的資源進行開發(fā)，極大抬高了隱性成本,，在車輛銷量沒有非常高的情況下,，這些隱性成本均攤下來實際上遠高于硬件成本。

純視覺與傳感器融合的路線之爭，本質是"仿生派"與"工程派"對智能駕駛終局的不同想象,。在算力狂飆的今天,，兩種路線正在逼近同一個目標：用更優(yōu)雅的方式解決"機器如何理解世界"這個問題。這場對決并沒有分出勝負,，唯有繼續(xù)的比拼,、進化才能看到終章。

二,、端到端提了一年,，但究竟是個啥東西？

2024年在智駕技術方面第二個熱點技術就是端到端,，相信網友們或多或少也聽到過這個名詞,。但端到端到底是個啥呢？下面我們就用簡單點的語言來跟大家聊一聊,。

我們以學車為例,，學車的過程是先學交規(guī)、駕駛的理論知識,，接著教練會手把手教你一遍,，自己練一遍，教一遍,，練一遍,，慢慢我們就會掌握基本的駕駛技巧。以前的智駕系統(tǒng)基本也是遵循這個道理,，工程師們需要教它認路,、認車、認人,，再教它怎么打方向盤、踩油門,，最后才能上路,。這種方法步驟繁多，特別復雜,，而且容易出錯,。

端到端就是省略了認路、認車,、認人,，再教它怎么打方向盤、踩油門的步驟,，直接給機器放老司機開車的視頻,，讓機器直接“看”人類司機開車，從起點到終點，它自己琢磨該怎么開,。

從智駕體驗上講,，應用端到端技術的智駕開起來也更自然，坐車的人也更像老司機駕駛體驗,。當然,，目前的端到端依然是個新手，不僅僅是“上車”的時間短,，其學習老司機的時間也很短,，還需要大量的練習和經驗才能開的更好。但毫無疑問,，它是提高當前智能駕駛能力的一條有效路線,，它讓機器可以更像人類駕駛，提升我們智駕時的安全,、便捷性,。

三、智駕企業(yè)的上市大年

聊完具體的技術,，接下來讓我們再把目光轉向行業(yè),。2024年對整個智駕行業(yè)來說也是不同尋常的一年，大量的企業(yè)開始涌入市場,，速騰聚創(chuàng),、地平線、黑芝麻智能,、文遠知行,、小馬智行等企業(yè)受到了大量資本青睞，這也為行業(yè)發(fā)展注入了活力,，上市-融資盤活了企業(yè),，也進一步促進了智駕的發(fā)展，不斷換代的產品也降低了成本,，極大提升了車企對智駕的興趣度,。

當然也引出了下個話題，平價智能車開始逐漸普及,。

從價位上看,，2024年裝配有主流L2功能的智能車已經下探到20萬以下，其中以小鵬汽車為核心代表,，小鵬P7i甚至全系配置了高階智駕,，部分20萬以下車型甚至搭載了城市及高速NOA，智駕平權運動已然在車企競爭中悄然興起,。而傳統(tǒng)汽車廠商也不再低調,，比亞迪“天神之言”、奇瑞大卓智駕都開始在20萬以下車型開始布置。

寫在最后：智能駕駛技術的發(fā)展,，近年來已經步入了一個全新的階段,。隨著人工智能、5G通信,、傳感器技術的進步,，越來越多的車企和科技公司在這一領域取得了突破性進展。2024年,，智能駕駛技術在各個層面都有了顯著的進步,，涵蓋了自動駕駛的硬件、軟件,、法規(guī)以及倫理等多方面的內容,。未來幾年內，我們將迎來一個更加智能,、安全和高效的出行時代,。盡管挑戰(zhàn)依然存在，但可以肯定的是,，智能駕駛將繼續(xù)以令人驚嘆的速度改變我們的出行方式,、交通格局乃至整個社會結構。（圖/文 汽車之家 冷曉陽）