智能驾驶是什么？

智能驾驶，是一种借助先进的传感器、通信技术和计算机系统，赋予车辆自动行驶和智能决策能力的创新技术。

在国际上，智能驾驶被划分为六个等级，从L0到L5，自动化程度逐级递增。其中，L3级别被视为自动驾驶技术的关键分水岭。

目前，NOA （Navigate on Autopilot，即领航辅助驾驶）作为L2+级辅助驾驶功能的典型代表，正处于快速发展的黄金时期。NOA功能能够在特定场景下，自动完成变道、超车、进出匝道等一系列复杂的驾驶操作，为用户带来更加便捷、高效的驾驶体验，同时也让人们看到了智能驾驶技术向更高等级发展的巨大潜力。

从设计理念来看，智能驾驶主要分为两大类，即模块合成式和端到端式，这两种理念各有特点，分别在智能驾驶技术的发展过程中扮演着重要的角色。

模块合成式方法将智能驾驶系统拆分为感知、规划决策和执行控制三大核心模块。感知模块通过各种传感器，如摄像头、雷达、激光雷达等，收集车辆周围环境的信息，包括道路状况、交通标志、其他车辆和行人等；规划决策模块根据感知模块提供的信息，结合预设的规则和算法，制定出合理的行驶路线和驾驶策略；执行控制模块则将规划决策模块的指令转化为具体的车辆控制动作，如加速、刹车、转向等，从而实现车辆的自动行驶。

端到端式则通过深度神经网络的训练，将感官输入直接映射到驾驶动作，省去了传统模块合成式方法中复杂的中间环节。这种架构的优势在于其强大的泛化能力，能够更好地应对复杂多变的路况和各种未知的驾驶场景。例如，在面对一些特殊路况或突发情况时，端到端式系统能够通过学习大量的实际驾驶数据，自动调整和优化驾驶策略，从而做出更加合理的决策。然而，它需要海量的数据支持以及超高算力的硬件支撑。

端到端？

根据量子位智库发布的《智能驾驶2024年度报告》，智能驾驶技术在过去一年中取得了显著进步，呈现出快速发展的态势。

从技术层面来看，智能驾驶已经摆脱了对高精地图的依赖，实现了无图NOA，并逐步转向端到端的技术架构。这意味着更多的车辆能够通过自身的传感器和智能算法，实时感知和理解周围环境，自主做出驾驶决策。

在用户体验方面，截至2024年底，主流车企均已实现全国全量推送城市NOA。“车位到车位”成为最新的智驾体验标准，背后包含全场景覆盖、应对复杂路况、连接泊车功能。

《智能驾驶2024年度报告》认为，智能驾驶发展的第一性原理就是AI的第一性原理。而AI的第一性原理有三大关键要素：算法、算力和数据。算法上，端到端成为行业新技术范式。端到端取代了传统算法中，数据在感知、决策、规划各个模块之间传递的过程，降低了信息传递的损失和延时。统一的端到端架构能够自动学习从感知到控制的最优映射关系，实现全局优化。加速算法迭代，离不开海量数据的支持，但更海量的数据对云端算力提出了更高要求。这就是2024年，主机厂和供应商开始强调云端算力的原因。

近日，小马智行正式开通广州自动驾驶示范运营专线，用户可搭乘自动驾驶车，从广州市中心相应地点往返广州白云机场和广州南站。此前，小马智行在北京解锁了大兴机场、北京南站等重要交通枢纽的自动驾驶场景，此次广州的开放无疑加快提升了他们对于自动驾驶技术的研发，以及对商业化场景的探索。

拐点来了？

2025年将是智能驾驶的拐点，这一观点在行业内得到了广泛的关注和认同。

有分析称，凭借全局优化、更高计算效率、更强泛化能力等优点，端到端技术已迅速成为高阶智能驾驶方案当前最优解。城市NOA等高阶智驾经过2024年的大规模的落地应用后，在端到端大模型技术的加持下，有望在2025年从“能用”迈向“好用”。

地平线创始人兼CEO余凯博士曾表示，智能驾驶将在2025年迎来真正的拐点，未来三年智驾体验将进入“脱手开”的时代，智驾行业也将进入竞争的关键时期。这背后是多模态大模型、端到端训练和算力等方面的发展，为智能驾驶的普及与突破提供了条件。

《智能驾驶2024年度报告》也认为，在软件、硬件、保障等多方面共同作用下，智能驾驶将逐渐具备通向L3的技术基础、规范措施和赔付机制。2025年有望成为L3商用元年。

众多车企也纷纷表达了在2025年落地L3级自动驾驶的决心和规划，积极布局智能驾驶领域，加大研发投入，加速技术创新，以抢占智能驾驶市场的先机。

例如，近日小鹏汽车董事长何小鹏称，2025年中，小鹏将推出V6全新大版本，这个版本将具备准L3级别的自动驾驶能力；到了2025年底，小鹏更是计划推出真正的L3级别自动驾驶软件。他还称：“未来的10年，一定是L3智能汽车的iPhone 4时代，并走向全无人驾驶L4的10年。”

智能驾驶近年来从技术突破到用户体验提升，再到商业化应用的探索，都展现出其巨大的发展潜力和广阔的应用前景。可以期待，未来随着智能驾驶技术不断向更高等级迈进，将对人们出行和社会发展产生更加深远的影响。