2024年自動駕駛行業(yè)熱點技術(shù)盤點

自動駕駛技術(shù)日新月異，每一年都會有新的突破。2024年的自動駕駛，更是出現(xiàn)了許多新的技術(shù)路線，其中包括城市NOA（Navigate on Autopilot）、Robotaxi、端到端解決方案、重感知輕地圖以及純視覺等。這些技術(shù)的出現(xiàn)，也代表著自動駕駛正從概念走向現(xiàn)實，今天就給大家來盤點2024年自動駕駛行業(yè)出現(xiàn)的那些技術(shù)熱點！

城市NOA：邁向精細(xì)化駕駛的關(guān)鍵路徑

城市NOA（領(lǐng)航輔助駕駛）是高級輔助駕駛（ADAS）技術(shù)向復(fù)雜城市場景深入的一次重要躍遷，標(biāo)志著自動駕駛從高速公路到城市道路的場景擴(kuò)展。相較于高速場景，城市道路更加復(fù)雜，充滿了動態(tài)元素和不可預(yù)測性，如密集的車輛流量、交叉路口、行人和非機動車的穿行、復(fù)雜的交通信號系統(tǒng)等。城市NOA的核心目標(biāo)是通過感知、定位、決策與執(zhí)行的高度協(xié)同，實現(xiàn)對城市動態(tài)交通環(huán)境的智能化應(yīng)對，為用戶提供更安全、更便捷的駕駛體驗。

技術(shù)上，城市NOA依賴于多傳感器融合、人工智能算法以及高精度地圖的深度集成。多傳感器融合是城市NOA實現(xiàn)精確感知的基礎(chǔ)。激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)和攝像頭等傳感器通過協(xié)同工作，實現(xiàn)360度全方位感知。激光雷達(dá)擅長構(gòu)建高分辨率的三維點云圖，用于探測周圍障礙物的位置和形狀；毫米波雷達(dá)在惡劣天氣條件下保持穩(wěn)定性能，可檢測遠(yuǎn)距離的動態(tài)目標(biāo)；攝像頭則通過豐富的視覺信息識別交通標(biāo)志、信號燈和車道線等關(guān)鍵元素。這些數(shù)據(jù)經(jīng)過時間同步和空間校準(zhǔn)后，形成一個高度綜合的感知結(jié)果，為后續(xù)的決策和規(guī)劃提供數(shù)據(jù)支撐。

高精度地圖與定位技術(shù)是也城市NOA實現(xiàn)精確導(dǎo)航的關(guān)鍵。高精度地圖包含豐富的靜態(tài)環(huán)境信息，例如車道線位置、道路坡度、限速標(biāo)志以及路口布局，為車輛提供詳盡的導(dǎo)航參考。同時，通過GNSS（全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)）、IMU（慣性測量單元）和車輛輪速計等傳感器的數(shù)據(jù)融合，城市NOA可實現(xiàn)厘米級定位精度，從而在復(fù)雜的城市環(huán)境中維持準(zhǔn)確的車道保持與路徑規(guī)劃。盡管高精度地圖的制作和動態(tài)更新是行業(yè)中的難點，且在2024年，也有諸多企業(yè)喊出了“輕地圖，重感知”的口號，但高精度地圖在自動駕駛行業(yè)的重要性不言而喻，在實現(xiàn)城市NOA的技術(shù)上，高精度地圖扮演著非常重要的角色。r

人工智能算法也是城市NOA實現(xiàn)智能決策和動態(tài)應(yīng)對的核心。通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)，感知數(shù)據(jù)被高效轉(zhuǎn)化為駕駛行為決策，如避讓行人、自動變道和響應(yīng)交通信號燈等。近年來，基于Transformer和強化學(xué)習(xí)的算法模型在城市復(fù)雜場景的行為預(yù)測和多目標(biāo)決策中表現(xiàn)優(yōu)異，大幅提高了城市NOA在動態(tài)環(huán)境中的魯棒性。同時，算法的迭代優(yōu)化顯著縮短了從感知到行動的響應(yīng)時間，使車輛能夠?qū)崟r應(yīng)對突發(fā)事件，例如突然駛?cè)氲能囕v或行人。

城市NOA的實際落地并非一蹴而就，仍然面臨非常多的挑戰(zhàn)。高精度地圖的動態(tài)更新和維護(hù)成本較高，尤其是在快速變化的城市環(huán)境中，地圖數(shù)據(jù)的時效性成為瓶頸。多傳感器協(xié)作的穩(wěn)定性在極端天氣條件下也可能受到影響，此外，深度學(xué)習(xí)模型在長尾問題上的表現(xiàn)仍有限，難以應(yīng)對極端稀有但高風(fēng)險的場景，例如突如其來的交通事故或非常規(guī)的交通指示。

為克服這些挑戰(zhàn)，行業(yè)內(nèi)正在探索通過車路協(xié)同（V2X）技術(shù)進(jìn)一步增強城市NOA的能力。通過與智能交通基礎(chǔ)設(shè)施的連接，車輛能夠?qū)崟r獲取如信號燈的變化時間、前方道路的施工狀況等動態(tài)交通信息，從而減少對高精度地圖的依賴，提高應(yīng)對突發(fā)情況的能力。同時，隨著計算芯片性能的提升和云端計算的引入，城市NOA的算法模型能夠以更高效的方式進(jìn)行迭代和優(yōu)化，進(jìn)一步提升其感知和決策能力。

城市NOA在2024年實現(xiàn)了技術(shù)與場景的深度結(jié)合，顯著推動了智能駕駛在城市道路中的應(yīng)用。從感知到?jīng)Q策，從導(dǎo)航到執(zhí)行，每一個技術(shù)環(huán)節(jié)都在朝著更精細(xì)化、更智能化的方向發(fā)展。盡管面臨技術(shù)瓶頸和實際應(yīng)用中的困難，隨著V2X技術(shù)的成熟、高精地圖更新機制的完善以及人工智能算法的持續(xù)優(yōu)化，城市NOA將成為未來城市交通的重要組成部分，進(jìn)一步推動智能駕駛技術(shù)從“可用”向“好用”轉(zhuǎn)變，也讓Robotaxi成為現(xiàn)實。

Robotaxi：商業(yè)化的先鋒力量

Robotaxi作為無人駕駛技術(shù)商業(yè)化的先鋒力量，是2024年自動駕駛領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)熱點之一。百度的蘿卜快跑也一度登上熱搜，成為了大家茶余飯后閑聊的話題，更是引發(fā)了大家對技術(shù)取代人類的這一話題的思考。

通過整合先進(jìn)的自動駕駛技術(shù)與共享出行模式，Robotaxi在實際應(yīng)用中展示了其獨特的技術(shù)優(yōu)勢和市場潛力，為無人駕駛技術(shù)的全面落地探索出了一條清晰的路徑。Robotaxi項目不僅是技術(shù)驗證的平臺，更是推動自動駕駛技術(shù)從實驗室走向?qū)嶋H場景的核心紐帶，涉及從感知與決策到運營與服務(wù)的全鏈條整合。

從技術(shù)角度看，Robotaxi的實現(xiàn)依賴于高度精密的感知、決策和執(zhí)行系統(tǒng)。多傳感器融合技術(shù)是Robotaxi實現(xiàn)高水平環(huán)境感知的基礎(chǔ)。激光雷達(dá)、攝像頭和毫米波雷達(dá)協(xié)同工作，可實時生成城市動態(tài)環(huán)境的高分辨率地圖，涵蓋行人、車輛、交通標(biāo)志等復(fù)雜要素。2024年，隨著激光雷達(dá)成本的進(jìn)一步下降和性能的提升，Robotaxi的感知能力顯著增強，能夠更精準(zhǔn)地處理諸如夜間行駛、復(fù)雜天氣以及高密度交通流等極端場景?；谏疃葘W(xué)習(xí)的感知算法進(jìn)一步優(yōu)化了對目標(biāo)物體的分類與軌跡預(yù)測，為動態(tài)場景中的駕駛決策提供了更加可靠的數(shù)據(jù)支撐。

在決策與規(guī)劃方面，Robotaxi依賴于AI算法對多模態(tài)數(shù)據(jù)的綜合處理，以生成安全、高效的駕駛行為策略。傳統(tǒng)的規(guī)則引擎已經(jīng)無法滿足復(fù)雜城市交通場景的需求，近年來基于強化學(xué)習(xí)和生成式模型的算法逐步成為主流，端到端技術(shù)也成為2024自動駕駛行業(yè)的熱詞。通過大規(guī)模仿真訓(xùn)練和實際道路測試，這些算法能夠準(zhǔn)確預(yù)測周圍目標(biāo)的行為，并快速制定最優(yōu)的駕駛策略。在路徑規(guī)劃上，Robotaxi的算法不僅關(guān)注到最短路徑的選擇，還綜合考慮了乘客的舒適度、安全性以及交通效率等多重因素，實現(xiàn)了精細(xì)化的服務(wù)體驗。

Robotaxi的運行還依賴高效的車隊管理和調(diào)度系統(tǒng)。通過云端平臺的集中管理，每一輛Robotaxi能夠?qū)崟r與其他車輛、交通基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行信息交互，實現(xiàn)最優(yōu)的調(diào)度和路徑規(guī)劃。V2X（車路協(xié)同）技術(shù)的應(yīng)用也在2024年加速落地，為Robotaxi提供了實時交通數(shù)據(jù)、信號燈狀態(tài)以及道路突發(fā)事件的預(yù)警信息，從而大幅提升了整體的運行效率和安全性。運營平臺則通過機器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)分析優(yōu)化車隊的分布與資源利用率，確保高峰時段和區(qū)域的服務(wù)覆蓋。

2024年，Robotaxi已在多個城市實現(xiàn)了規(guī)?；圏c運營，尤其在中國和美國的部分城市表現(xiàn)尤為突出。如百度蘿卜快跑在武漢設(shè)立了數(shù)百個Robotaxi站點，覆蓋商業(yè)中心、地鐵站點和居民區(qū)，日均訂單量持續(xù)攀升。與此同時，Robotaxi的商業(yè)化模式逐步形成并走向成熟。通過與傳統(tǒng)網(wǎng)約車平臺的深度整合，Robotaxi不僅降低了單次服務(wù)的運營成本，還通過自動化的優(yōu)勢解決了司機短缺問題，進(jìn)一步提升了共享出行的服務(wù)質(zhì)量和可靠性。Robotaxi運營商還探索了廣告投放、數(shù)據(jù)服務(wù)等多樣化的盈利模式，以豐富收入來源，降低商業(yè)化的風(fēng)險。

Robotaxi看似已經(jīng)非常普遍，但其全面推廣仍然面臨挑戰(zhàn)。如應(yīng)對極端場景能力的技術(shù)層面的長尾問題，仍需通過更大規(guī)模的路測與算法優(yōu)化來逐步解決。此外，政策法規(guī)的不確定性依然是Robotaxi商業(yè)化落地的主要障礙。不同國家和地區(qū)的自動駕駛相關(guān)法律法規(guī)存在較大差異，尤其在責(zé)任歸屬、測試許可和監(jiān)管要求方面尚未統(tǒng)一。Robotaxi的盈利能力也備受質(zhì)疑，如何在保證技術(shù)可靠性和用戶體驗的基礎(chǔ)上實現(xiàn)成本控制和運營效率最大化，是行業(yè)需要長期探索的問題。

未來，Robotaxi將進(jìn)一步依托技術(shù)進(jìn)步和運營模式的創(chuàng)新走向成熟。隨著V2X技術(shù)的普及、高精地圖的動態(tài)更新能力提升以及算力的持續(xù)增強，Robotaxi的技術(shù)瓶頸有望逐步被攻克。在商業(yè)化方面，更多企業(yè)將嘗試多元化的運營模式，甚至與公共交通系統(tǒng)深度融合，為城市交通提供系統(tǒng)化的智能解決方案。同時，政策層面的逐步完善和國際間的標(biāo)準(zhǔn)化合作，也將為Robotaxi的大規(guī)模推廣掃清障礙。作為自動駕駛技術(shù)商業(yè)化的先鋒，Robotaxi不僅推動了無人駕駛技術(shù)的快速發(fā)展，還將重塑未來城市出行生態(tài)，為構(gòu)建智能化、可持續(xù)的交通體系奠定重要基礎(chǔ)。

端到端方案：簡化系統(tǒng)的全新嘗試

端到端（End-to-End）方案作為自動駕駛技術(shù)架構(gòu)的一種革新路徑，正日益受到行業(yè)的廣泛關(guān)注，2024年，這一方案更是成為眾多自動駕駛企業(yè)追捧的技術(shù)，在很多技術(shù)發(fā)布會中，不提端到端，仿佛就落后別人一截。

端到端的核心思想在于通過人工智能模型直接將傳感器輸入數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為駕駛決策輸出，跳過傳統(tǒng)自動駕駛系統(tǒng)中的分層模塊設(shè)計，旨在簡化系統(tǒng)架構(gòu)、減少中間環(huán)節(jié)的復(fù)雜性，同時提升整體系統(tǒng)的效率和適應(yīng)性。相比傳統(tǒng)方案，端到端方案以統(tǒng)一的深度學(xué)習(xí)模型代替了分層架構(gòu)中的感知、預(yù)測、規(guī)劃與控制模塊，代表了自動駕駛領(lǐng)域技術(shù)體系的一次大膽嘗試。

從技術(shù)實現(xiàn)上來看，端到端方案的關(guān)鍵在于深度學(xué)習(xí)模型的構(gòu)建與訓(xùn)練。通過對大量真實駕駛數(shù)據(jù)的采集與標(biāo)注，端到端模型能夠?qū)W習(xí)從原始傳感器數(shù)據(jù)（如攝像頭圖像、激光雷達(dá)點云）到駕駛操作輸出（如方向盤角度、加減速控制）的完整映射關(guān)系。這種映射通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層層特征提取和優(yōu)化，實現(xiàn)了駕駛行為的端到端預(yù)測。尤其是在2024年，Transformer模型的引入進(jìn)一步推動了端到端技術(shù)的發(fā)展，相比傳統(tǒng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），Transformer能夠更好地捕捉復(fù)雜交通場景中的長距離依賴關(guān)系，從而提升系統(tǒng)在動態(tài)環(huán)境中的決策能力。

端到端方案的優(yōu)勢主要體現(xiàn)在系統(tǒng)簡化和模型優(yōu)化上。傳統(tǒng)的分層架構(gòu)由于模塊化設(shè)計，需要在感知、預(yù)測、規(guī)劃和控制之間建立大量復(fù)雜的接口，不同模塊間可能出現(xiàn)信息丟失或誤傳的問題。而端到端方案直接通過一個統(tǒng)一的模型完成全流程處理，避免了分層架構(gòu)中多模塊通信的效率損失。端到端模型具備高度的數(shù)據(jù)驅(qū)動特性，可以通過大規(guī)模數(shù)據(jù)訓(xùn)練不斷優(yōu)化性能，特別是在長尾問題處理上表現(xiàn)出色。通過對復(fù)雜場景的強化學(xué)習(xí)訓(xùn)練，端到端模型可以更好地應(yīng)對極端稀有的交通情況，如突然闖入的行人或非正常交通標(biāo)志。

雖如此，端到端方案也面臨著諸多挑戰(zhàn)。其一，模型的可解釋性問題始終是行業(yè)關(guān)注的重點。由于端到端方案摒棄了傳統(tǒng)模塊化設(shè)計，駕駛行為的形成過程完全由黑箱式的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成，這給安全性和調(diào)試工作帶來了難度。一旦發(fā)生意外，系統(tǒng)很難準(zhǔn)確定位問題來源，從而影響用戶和監(jiān)管機構(gòu)的信任。其二，數(shù)據(jù)需求的規(guī)模和質(zhì)量對端到端方案的性能至關(guān)重要。相比傳統(tǒng)方案，端到端模型需要更大規(guī)模、更高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，這對數(shù)據(jù)采集、清洗和標(biāo)注提出了更高要求。此外，端到端方案在處理多模態(tài)數(shù)據(jù)融合時仍存在局限，例如如何在攝像頭、激光雷達(dá)和高精地圖的數(shù)據(jù)之間建立統(tǒng)一的處理框架。

端到端在2024年無疑是噴發(fā)的一年，一些頭部企業(yè)在如園區(qū)擺渡、特定城市路段的出行服務(wù)等部分限定場景中也成功部署了端到端的自動駕駛系統(tǒng)。在這些場景中，端到端模型能夠憑借簡單高效的架構(gòu)和高適應(yīng)性的決策能力，展現(xiàn)出極高的運行效率和安全性能。自動駕駛仿真技術(shù)的進(jìn)步也為端到端方案提供了重要支持。通過大規(guī)模仿真環(huán)境，研發(fā)團(tuán)隊可以更快地訓(xùn)練和驗證端到端模型的可靠性和魯棒性。

展望未來，端到端方案的潛力將隨著算力和算法的進(jìn)步不斷釋放。模型的可解釋性問題有望通過引入可視化技術(shù)和因果推理方法逐步緩解，而數(shù)據(jù)需求的難題也可以通過聯(lián)合數(shù)據(jù)標(biāo)注和生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）生成高質(zhì)量虛擬數(shù)據(jù)來解決。端到端方案可能與傳統(tǒng)分層架構(gòu)共存，形成混合式系統(tǒng)架構(gòu)，在不同場景下取長補短。

端到端方案作為一種簡化系統(tǒng)的全新嘗試，正逐步推動自動駕駛技術(shù)向更高效、更智能的方向發(fā)展。盡管仍面臨技術(shù)和應(yīng)用的雙重挑戰(zhàn)，但其在系統(tǒng)效率、數(shù)據(jù)驅(qū)動性能優(yōu)化方面的潛力，使其成為自動駕駛行業(yè)的重要研究方向之一。隨著更多企業(yè)的參與和技術(shù)的不斷迭代，端到端方案有望成為未來智能駕駛技術(shù)的重要支柱之一，為實現(xiàn)真正意義上的無人駕駛奠定基礎(chǔ)。

重感知輕地圖：擺脫地圖依賴的嘗試

“重感知輕地圖”是一種新興的自動駕駛技術(shù)路徑，旨在削弱高精度地圖的依賴，通過強化車輛自身的感知能力來實現(xiàn)更靈活、更高效的自動駕駛。這一理念的核心在于減少對預(yù)先制作并實時更新的高精地圖的需求，將更多的數(shù)據(jù)處理和決策能力轉(zhuǎn)移至車輛的感知系統(tǒng)中。這一技術(shù)路線在2024年上半年被很多企業(yè)不斷喊出，成為業(yè)界關(guān)注的熱點，尤其在城市復(fù)雜場景中展現(xiàn)了獨特優(yōu)勢。

傳統(tǒng)自動駕駛系統(tǒng)依賴高精度地圖提供包括車道線位置、交通標(biāo)志、道路坡度等詳細(xì)的環(huán)境信息。制作和維護(hù)高精地圖的成本高昂，且在如臨時施工、交通事故導(dǎo)致的道路變更等動態(tài)環(huán)境下存在更新滯后的問題。重感知輕地圖的提出，正是為了應(yīng)對這些限制，通過增強車輛的感知能力，讓自動駕駛車輛能夠自主理解周圍環(huán)境，從而減少對地圖的依賴。這一技術(shù)思路強調(diào)利用如攝像頭、激光雷達(dá)和毫米波雷達(dá)實時傳感器數(shù)據(jù)，通過先進(jìn)的感知算法動態(tài)構(gòu)建車輛周圍的環(huán)境模型，實現(xiàn)精準(zhǔn)的自主決策。

從技術(shù)實現(xiàn)的角度來看，重感知輕地圖的核心在于高效的環(huán)境感知與動態(tài)建圖能力。多傳感器融合技術(shù)是這一技術(shù)的基礎(chǔ)，通過綜合處理攝像頭的視覺信息、激光雷達(dá)的深度數(shù)據(jù)和毫米波雷達(dá)的速度信息，車輛可以實時生成三維環(huán)境模型。在算法層面，基于深度學(xué)習(xí)的感知模型能夠快速識別和分類道路上如車道線、行人、障礙物和交通標(biāo)志等靜態(tài)和動態(tài)目標(biāo)。

強化學(xué)習(xí)和生成式模型的結(jié)合也使得車輛能夠快速適應(yīng)環(huán)境變化，動態(tài)建圖技術(shù)在這一過程中更是發(fā)揮了關(guān)鍵作用。與高精度地圖不同，動態(tài)建圖不依賴預(yù)設(shè)信息，而是根據(jù)車輛傳感器的實時數(shù)據(jù)構(gòu)建局部地圖，用于輔助短時決策和規(guī)劃。這種局部地圖的更新頻率極高，能夠及時反映周圍環(huán)境的變化，從而提升車輛的適應(yīng)性和安全性。

在城市環(huán)境中，如非法停車、施工區(qū)域的設(shè)置、臨時交通標(biāo)志等突發(fā)狀況和動態(tài)變化頻繁發(fā)生，傳統(tǒng)高精地圖難以及時更新。重感知輕地圖的感知算法能夠?qū)崟r識別這些變化，并根據(jù)最新的環(huán)境信息進(jìn)行路徑規(guī)劃。如在施工區(qū)域突然出現(xiàn)的情況下，車輛可以通過感知系統(tǒng)識別施工標(biāo)志和錐形路障，快速調(diào)整車速和行駛路徑，無需等待地圖更新。盡管重感知輕地圖在技術(shù)設(shè)想上具有顯著優(yōu)勢，但具體實現(xiàn)依舊面臨一些技術(shù)和應(yīng)用挑戰(zhàn)。首先是感知系統(tǒng)的魯棒性問題。在如暴雨、大霧和暴雪等極端天氣條件下，攝像頭和激光雷達(dá)的感知能力可能受限，導(dǎo)致環(huán)境模型構(gòu)建的不準(zhǔn)確性。這需要進(jìn)一步提升傳感器性能和算法的容錯能力。動態(tài)建圖技術(shù)在復(fù)雜道路網(wǎng)絡(luò)中也面臨計算負(fù)擔(dān)過重的問題，尤其在車輛高速行駛或傳感器數(shù)據(jù)密度較高的情況下，這對車載算力提出了更高要求。此外，由于車輛自主感知生成的局部環(huán)境信息可能與其他車輛或基礎(chǔ)設(shè)施信息不一致，車路協(xié)同（V2X）技術(shù)的融合將是重感知輕地圖發(fā)展的重要方向。通過將自主感知與外部信息結(jié)合，能夠進(jìn)一步提升環(huán)境理解的精度和可靠性。

2024年，部分企業(yè)已經(jīng)開始探索重感知輕地圖技術(shù)的商業(yè)化應(yīng)用。很多車企也在嘗試輕地圖的技術(shù)路線。這種技術(shù)路線不僅降低了地圖制作和維護(hù)的成本，還使得車輛能夠更靈活地適應(yīng)新的場景和市場。該技術(shù)還為未來的低成本自動駕駛方案奠定了基礎(chǔ)，為自動駕駛的普及創(chuàng)造了條件。

總體來看，重感知輕地圖的技術(shù)路徑為自動駕駛行業(yè)帶來了全新的發(fā)展思路。通過削弱對高精地圖的依賴，增強車輛的環(huán)境感知能力，不僅有效降低了自動駕駛的成本，還顯著提升了系統(tǒng)在動態(tài)環(huán)境中的適應(yīng)性和靈活性。盡管仍有技術(shù)挑戰(zhàn)需要克服，但這一技術(shù)的廣泛應(yīng)用將為自動駕駛的普及和商業(yè)化提供更多可能性，并推動行業(yè)向更高效、更靈活的方向發(fā)展。

純視覺方案：極簡技術(shù)路徑的探索

純視覺方案作為自動駕駛領(lǐng)域的一種極簡技術(shù)路徑，試圖完全依賴攝像頭來實現(xiàn)環(huán)境感知、目標(biāo)檢測和駕駛決策，擺脫對激光雷達(dá)等高成本硬件的依賴。這一技術(shù)理念源于對人類駕駛行為的模擬——人類駕駛主要依靠視覺判斷，而現(xiàn)代計算機視覺技術(shù)的進(jìn)步為這種方式提供了技術(shù)支持。在2024年，純視覺方案的探索取得了顯著進(jìn)展，成為自動駕駛技術(shù)的重要分支和產(chǎn)業(yè)關(guān)注的熱點。

純視覺方案的核心在于構(gòu)建以攝像頭為基礎(chǔ)的多模態(tài)視覺感知系統(tǒng)，通過深度學(xué)習(xí)模型實時處理攝像頭采集的大量圖像數(shù)據(jù)，以實現(xiàn)對車輛周圍環(huán)境的精準(zhǔn)理解。視覺算法的核心包括目標(biāo)檢測、語義分割、物體追蹤和深度估計等。目標(biāo)檢測用于識別和定位車輛、行人、交通標(biāo)志等關(guān)鍵物體；語義分割能夠?qū)D像中的每個像素分類為道路、障礙物或其他類別；物體追蹤技術(shù)可以持續(xù)監(jiān)控動態(tài)目標(biāo)的位置變化；深度估計則彌補了傳統(tǒng)攝像頭無法直接獲取距離信息的缺陷，通過單目或雙目視覺算法計算物體與車輛之間的距離。這些技術(shù)結(jié)合形成了一個完整的感知閉環(huán)，使純視覺方案在特定場景中能夠達(dá)到與多傳感器融合方案相當(dāng)?shù)男阅堋?/p>

從硬件配置的角度來看，純視覺方案依賴低成本的攝像頭，通常包括多方向的前視、后視和側(cè)視攝像頭，形成一個360度的感知系統(tǒng)。與激光雷達(dá)和毫米波雷達(dá)相比，攝像頭具有較高的分辨率和細(xì)節(jié)捕捉能力，尤其在識別交通標(biāo)志、車道線和復(fù)雜環(huán)境紋理方面表現(xiàn)出色。此外，攝像頭成本遠(yuǎn)低于激光雷達(dá)等傳感器，這使得純視覺方案在降低自動駕駛車輛硬件成本方面具有顯著優(yōu)勢，尤其對于中低端市場的普及應(yīng)用具有重要意義。特斯拉在2024年繼續(xù)堅持其以攝像頭為核心的“Tesla Vision”方案，也進(jìn)一步推動了純視覺方案在行業(yè)中的廣泛應(yīng)用。

純視覺方案的優(yōu)勢在于其架構(gòu)的簡化和成本的顯著降低。去掉了激光雷達(dá)等復(fù)雜硬件設(shè)備，純視覺方案的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)更加精簡，維護(hù)成本更低，能大幅減少車輛制造和運營的經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)。視覺算法的快速迭代能力使得系統(tǒng)性能可以通過OTA（空中下載）方式進(jìn)行升級，無需對硬件進(jìn)行大幅改動。此外，純視覺方案的極簡化路徑使其更容易適配不同的市場需求，從而提升了技術(shù)推廣的靈活性。

與前面聊的熱點技術(shù)一樣，純視覺方案的挑戰(zhàn)顯而易見。視覺傳感器對光照條件非常敏感，在強光、陰影、雨雪、霧霾等極端天氣條件下，其感知能力可能受到顯著影響。攝像頭難以在完全黑暗的環(huán)境中正常工作，這使得純視覺方案在隧道、夜間駕駛等場景中表現(xiàn)較弱。深度信息的準(zhǔn)確獲取也是純視覺方案的技術(shù)瓶頸之一。盡管深度估計技術(shù)已經(jīng)取得了一定進(jìn)展，但與激光雷達(dá)直接獲取三維點云相比，視覺深度估計仍存在誤差較大的問題。純視覺方案在動態(tài)目標(biāo)的預(yù)測和軌跡規(guī)劃中需要大量計算資源，這對車載算力提出了較高要求，而計算能力不足可能導(dǎo)致系統(tǒng)性能下降。

盡管如此，2024年純視覺方案的商業(yè)化應(yīng)用正在逐步落地，尤其是以特斯拉為首的一些企業(yè)，已經(jīng)成功探索了純視覺方案的可能性。未來，純視覺方案的發(fā)展將依賴于算法、算力和傳感器性能的協(xié)同進(jìn)步。隨著Transformer等先進(jìn)深度學(xué)習(xí)模型的引入，視覺算法的識別能力將進(jìn)一步提升，而更高性能的車載芯片將緩解計算資源的壓力。同時，結(jié)合生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）和仿真技術(shù)，視覺算法的訓(xùn)練效率和泛化能力將得到顯著增強。

純視覺方案作為一種技術(shù)路線極簡、成本低廉的自動駕駛解決方案，正在引領(lǐng)行業(yè)向更加普及化和經(jīng)濟(jì)化的方向發(fā)展。盡管仍面臨環(huán)境適應(yīng)性和技術(shù)可靠性的挑戰(zhàn)，但其在中低端市場和特定場景中的潛力已經(jīng)得到驗證。隨著算法和硬件技術(shù)的不斷突破，純視覺方案有望在未來成為自動駕駛行業(yè)的重要組成部分，為無人駕駛技術(shù)的普及貢獻(xiàn)新的動力。

2024年，城市NOA、Robotaxi、端到端、重感知輕地圖和純視覺方案等技術(shù)方向的蓬勃發(fā)展，展現(xiàn)了自動駕駛行業(yè)從技術(shù)研發(fā)到規(guī)?；瘧?yīng)用的深度探索。這些技術(shù)熱點不僅推動了自動駕駛的技術(shù)成熟度，也為未來出行方式的創(chuàng)新奠定了堅實基礎(chǔ)。未來，隨著硬件成本的下降、算法的進(jìn)一步優(yōu)化以及政策環(huán)境的完善，自動駕駛技術(shù)將在更多領(lǐng)域迎來爆發(fā)式增長。時間來到2025年，自動駕駛行業(yè)又會有哪些新技術(shù)出現(xiàn)？歡迎大家留言評論！

審核編輯 黃宇