一图看懂自动驾驶 6个阶段：规则，VLA到...

回顾自动驾驶的发展历程，其实就是车辆控制权从人类工程师，向模型转移的过程；其核心能力演化路径可以分为6个阶段：模块化，深度学习，端到端，VLA，世界模型和自动架构；

🤖 模块化规则阶段：
这是自动驾驶早期，最容易工程化的一套思路：将驾驶过程分为多个明确的模块，每个模块各司其职，通过规则和算法解决特定问题，然后再将它们串联起来；
⭐️ 主流模块分类为：「感知 - 定位 - 预测 - 规划 - 控制」：
- 感知能力主要依赖激光雷达 + 传统算法
- 依靠「高精地图」提供更细致的道路信息；
- 规划分为路线规划，行为规划和更细节的运动轨迹规划，主要通过规则+状态机，以及轨迹搜索算法实现；

🤖 深度学习
深度学习开始兴起后，自动驾驶领域开始尝试用「神经网络」替换手写规则，提升了每个模块的泛化能力，解决了规则系统容易失效的问题；
⭐️ 深度学习还能学习到时序信息，可以利用历史帧，理解和预测物体的运动轨迹；

🤖 端到端
模块化系统最大的问题在于一个模块的错误信息会不断向后传导，模块越多，错误积攒的概率也就越大；
⭐️ 而端到端系统就是将所有模块都压缩到一个大模型中，利用海量数据进行训练，让它具备通过输入信息（视觉信息，地图信息等）直接输出驾驶方法的能力；

🤖 VLA 架构
端到端系统最大的问题有两个：解释性差，依赖数据质量；
⭐️ VLA 进一步把语言和任务理解引入系统，它的核心是「Vision + Language + Action」，有点类似于在端到端的基础上加上了思维链；基于输入信息，让模型先思考理解「任务是什么？我要怎么做？」，再决定「我该怎么开？」；

🤖 世界模型
VLA 主要负责理解任务，生成候选行动轨迹；世界模型则是想推演：“如果我这样做，接下来会发生什么？”，可以作为 VLA 的「行动前验证」
⭐️ 技术架构可以理解成：把当前外部世界编码成一个状态，再通过模型预测未来的世界状态，
- 世界模型通过辅助仿真，以及对生成长尾场景，减少对真实数据的依赖；

🤖 自动架构
前面五个阶段解决的是具体能力问题，而自动架构是想让 AI 自动探索「更会驾驶的系统结构」，并且能够自适应，自进化；
⭐️ 其核心是把「架构设计」变成一个可优化，可排列的空间。训练不同系统组合，看哪种结构整体表现更好；目前仍处于早期的试验阶段；