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车百专著 | AI技术重塑自动驾驶技术迭代范式

2026-07-29 04:17:41

前言

由车百会研究院理事长张永伟主编的《汽车AI革命：从产品变革到底层能力构建》，立足于汽车与人工智能深度融合的时代背景，通过“总括-产品-企业-要素-展望”五篇的系统性框架，深入剖析AI技术对汽车产业的全面影响。本书适合从事智能化汽车及其上下游产业的专业人士，以及科技和产业决策人员阅读，并为相关专业的学生及相关读者提供参考。

第一篇总括篇

第一章：汽车与人工智能加速融合

第二篇产品篇

第二章：AI赋能汽车智能化发展

第三章：AI促进汽车智能化供应链发展

第三企业篇

第四章：AI驱动企业智能化升级

第五章：探索高价值企业级AI应用

第四篇要素篇

第六章：汽车行业AI大模型发展

第七章：汽车数据价值释放

第八章：高质量建设汽车行业算力基础设施

第九章：打造AI时代的安全底座

第五篇展望篇

第十章：汽车与AI深度融合的趋势与展望

第二章：AI赋能汽车智能化发展

第二节自动驾驶发展

1、自动驾驶由规则驱动转向数据驱动

智能驾驶研发范式正由传统的规则驱动加速转向数据驱动，为实现高阶智能驾驶和自动驾驶奠定了坚实基础。在智能驾驶应用中，传统的规则驱动方法由工程师根据预设的规则和逻辑编写代码，以应对特定的驾驶场景。这种方法类似于“工匠模式”，其优点是逻辑清晰、易于调试，但在面对实际道路环境时，难以穷尽所有可能的情况，尤其是在处理边缘场景时，其局限性尤为突出，且系统鲁棒性较差，难以适应新的环境和变化。数据驱动方法基于海量数据进行模型训练和迭代，通过机器学习和深度学习等技术，使系统能够自主学习和适应各种复杂的驾驶场景。这种方法类似于“机器模式”，其核心在于数据。数据类型包括感知数据、定位数据、地图数据、行为数据等。通过构建数据闭环，即数据采集、标注、训练、验证、部署、再采集的循环过程，可不断优化模型性能。海量高质量的数据是驱动智能驾驶技术进步的关键，数据质量直接影响模型的泛化能力和鲁棒性。

人工智能在数据驱动的智能驾驶中扮演着至关重要的角色。AI大模型拥有更强的学习和泛化能力，能够更好地理解和预测复杂的驾驶场景，例如复杂交通流、恶劣天气、突发事件等。通过使用Transformer（变换器，一种基于自注意力机制的深度学习模型架构）等先进的神经网络架构，大模型可以处理更长的时间序列信息，从而更有效地进行行为预测和路径规划。

端到端架构是实现数据驱动的重要技术路线。它将感知、预测、规划和控制等模块整合到一个统一的神经网络中，直接从原始传感器数据输入到车辆控制指令输出，减少了人工干预和模块间的信息传递损耗，提高了系统的效率和性能。端到端架构的神经网络化，使得智能驾驶系统能够更好地利用数据进行学习和优化，其技术上限、迭代速度和拟人化程度均得到显著提升。目前，以端到端为技术路线的智能驾驶已成为行业企业的重点布局方向。例如，特斯拉的FSD智能辅助驾驶、Momenta以及元戎启行的智能驾驶大模型等，都是基于端到端架构的典型应用。

2、端到端自动驾驶仍存在技术局限

一是处理长尾复杂场景存在挑战。现阶段应用的智能驾驶方案难以理解文字、复杂图像和空间信息，许多复杂场景需要通过数据“刷题”进行训练。然而，具备地域特殊性的信号灯、标识牌或异型车辆和障碍物往往数据量较少，难以满足训练需求，导致AI模型产生幻觉，存在安全隐患。据平安产险统计，使用辅助驾驶并未减少1万元以下的赔付案件，反而使赔付率略有上升。

二是端到端方案下可解释性变弱。端到端方案将感知、决策、规划、控制之间的接口改为隐性特征向量表示，形成一个黑盒。这既增加了技术研发的追溯难度和测试验证的难度，也阻碍了用户理解智能驾驶行为逻辑。

三是防御性驾驶能力不足。防御性驾驶是通过预判潜在风险、提前决策规避动作以预防事故的主动安全理念，需要环境预测、风险量化以及协同避险能力。目前部分智能驾驶方案相对激进，对于风险主要以被动响应方式应对，对于鬼探头、激进加塞以及其他一些低频高危场景的预判能力不足，存在安全风险。

3、AI技术重塑自动驾驶技术迭代范式

在视觉、动作之外融合大语言模型能力，提升智能驾驶车辆在推理环节的能力。

一是视觉语言动作模型（Vision Language Action，VLA）能够帮助理解物理世界的基础规律，大幅提升空间语义理解、异型障碍物识别、文字标牌识别能力。例如，在被大车遮挡情况下，可识别上方“注意横穿”的标识牌、侧方露出的人行道并提前减速；通过标准车型数据结合大语言模型推理，识别超载不规则车辆（如货车上支出一根管子形成的异型车辆）；通过大语言模型理解和利用待转区、潮汐车道、可变车道等。

二是VLA能够利用大语言模型本身的决策和理解能力提升可解释性。通过思维链（Chain of Thought，CoT）技术实现透明化推理，以语言或文字逐步解释驾驶决策过程，从而增强用户信任，破解“黑盒”难题。

三是实现语音控车。VLA能够结合空间信息、推理能力与智能驾驶控车能力，支撑一些复杂、非直接的用户指令，例如“过了前方第二个路口，右边有一家星巴克，我想买杯咖啡”或“帮我在停车场找一个充电桩”等。此外，当VLA帮助智能驾驶方案编程，使其能够像经验丰富的老司机一样与用户聊天对话时，也将为智能座舱催生出更多场景服务和价值。

世界模型搭配强化学习能够大幅提升技术上限，实现从“模仿”到“超越”。目前端到端方案的训练方式是基于优质司机驾驶数据进行模仿学习，即对动作和过程的模仿。由于数据只能呈现司机的“开法”，而无法反映其背后的“想法”（如驾驶意图、习惯等），单纯的模仿只能在各类情况下达到接近或等同于司机的水平，但很难实现超越。考虑到社会公众对辅助驾驶和自动驾驶的预期和要求远高于人类司机（实际上，人们可以接受人类司机在“鬼探头”等场景下的失误，但机器的每一次事故都容易引发巨大舆论），仅依靠司机驾驶数据+模仿学习的技术上限难以满足需求。

世界模型通过AI生成技术，构建训练车端模型的环境，包括道路状况、路上其他车辆与行人的行为以及各主体间的交互。该环境能够支持强化学习方法，使车端系统在训练环境中自主进化，从模仿动作到根据结果反推行为，训练“思考”过程，从而大幅突破性能上限。