進入2024年,自動駕駛行業(yè)的競爭愈發(fā)激烈,而大模型技術的崛起無疑又為這場競賽注入了一劑強心劑。隨著人工智能技術從深度學習到多模態(tài)大模型的快速發(fā)展、行業(yè)利好政策春風勁吹,以及商業(yè)化落地路徑漸晰等三重共振,自動駕駛再次站在了技術進化和投資圈的第一線,有望迎來屬于自己的“質變”時刻。
首先,在技術層面,時空融合、大模型等新技術正在被引入自動駕駛,特別是“BEV+Transformer(鳥瞰視圖+基于自注意力機制的神經(jīng)網(wǎng)絡架構)”技術和端到端模型的日趨成熟,正以其強大的數(shù)據(jù)處理能力和自我學習能力,將車輛的感知、決策和執(zhí)行能力提升到前所未有的高度。
其中,“BEV+Transformer”將二維圖像和傳感器信息綜合轉化為三維向量空間,支持多傳感器信息融合,在車端實現(xiàn)高精度局部地圖的實時構建。如此,極大地降低了自動駕駛對高精度地圖的強依賴,使得城區(qū)領航成為可能。這是大模型技術在自動駕駛行業(yè)的首次亮相,也是FSD(完全自動駕駛)的關鍵所在。
端到端模型背后,是基于純視覺方案,將上千萬個視頻片段包含的人類駕駛知識壓縮到了端到端神經(jīng)網(wǎng)絡參數(shù)中,形成一個大的神經(jīng)網(wǎng)絡,而無需從前的大量泛化代碼。借助端到端,自動駕駛系統(tǒng)便具備了時空理解能力,能讀懂文字信息,有了時間觀念,理解不同城市特點的交通元素,做出更擬人的決策。
其次,政策層面,隨著國內首批有條件自動駕駛(L3級)高速公路道路測試牌照正式發(fā)放,寶馬、奔馳、深藍、賽力斯等多家車企獲得測試牌照,并相繼在北京、上海、重慶和深圳開啟測試。可以預見,L3級的規(guī)模性啟動,將使自動駕駛車輛從小范圍測試驗證轉入技術快速發(fā)展、生態(tài)加速構建的新階段。自動駕駛技術的迭代升級,將顯著助力汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展和智慧城市建設,為實現(xiàn)汽車產(chǎn)業(yè)、城市管理與大眾生活數(shù)字化轉型升級貢獻光熱。
最后,商業(yè)化層面,基于以上技術和政策的雙重加持,2024年將成為智能駕駛在消費端從形成認知到購買轉化的重要時間窗口。自動駕駛技術成為消費者購車的重要考量因素后,車企對高階智能駕駛的重視程度顯著提升。目前,國內幾乎所有參與智能汽車競爭的頭部玩家,都發(fā)布了各自的城區(qū)智能駕駛,甚至不少車企和自動駕駛供應商還建立了自己的算力中心。此外,智能化使得車載半導體、線控制動、車載軟件等產(chǎn)業(yè)需求得以延伸,帶來了諸多投資機會。
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需要指出的是,在取得一系列實踐成果、產(chǎn)業(yè)發(fā)展速度顯著提升的同時,自動駕駛汽車現(xiàn)存的挑戰(zhàn)仍不容忽視。不管是人工智能領域近年取得的突破式進展,還是對自動駕駛做出的發(fā)展路徑預判,底層邏輯仍然是堅守長期主義。
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筆者認為,自動駕駛每向前一步都需要龐大的數(shù)據(jù)、場景、資金和政策支撐,這些都是自動駕駛走向終極無人駕駛目標過程中必經(jīng)的隘口。以上,既需要企業(yè)經(jīng)歷規(guī)模化落地的嚴苛考驗,更需要法規(guī)體系的支持跟進以及社會各界的“包容審慎”。令人鼓舞的是,越來越多的產(chǎn)業(yè)參與者已經(jīng)攜使命馬不停蹄,星夜兼程了。
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