自動(dòng)駕駛技術(shù)的發(fā)展可以分為單車(chē)智能和車(chē)路協(xié)同兩種主要技術(shù)路徑。單車(chē)智能強(qiáng)調(diào)車(chē)輛完全依靠自身的感知、計(jì)算和決策能力，實(shí)現(xiàn)獨(dú)立駕駛，而不依賴(lài)外部基礎(chǔ)設(shè)施提供額外信息支持。這種架構(gòu)的核心目標(biāo)是讓自動(dòng)駕駛系統(tǒng)具備在無(wú)論是高速公路、城市街道，還是鄉(xiāng)村道路等各種復(fù)雜道路環(huán)境下的自主行駛能力，車(chē)輛能夠依靠自身傳感器感知環(huán)境，并自主完成路徑規(guī)劃和控制指令。車(chē)路協(xié)同則依賴(lài)于高精度地圖、V2X通信等外部信息的輔助，以?xún)?yōu)化決策過(guò)程，提高駕駛安全性�？紤]到現(xiàn)實(shí)世界中基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的不均衡性，以及不同地區(qū)道路環(huán)境的復(fù)雜性，單車(chē)智能依然是當(dāng)前自動(dòng)駕駛落地的核心技術(shù)方向。

隨著人工智能和計(jì)算硬件的快速發(fā)展，單車(chē)智能的架構(gòu)也在不斷進(jìn)化，逐步從傳統(tǒng)的模塊化架構(gòu)向端到端架構(gòu)轉(zhuǎn)變。傳統(tǒng)的模塊化架構(gòu)將自動(dòng)駕駛?cè)蝿?wù)拆分為多個(gè)子模塊，包括感知、定位、規(guī)劃、決策和控制等，每個(gè)模塊獨(dú)立運(yùn)行并相互協(xié)作。這種架構(gòu)雖然成熟且易于調(diào)試，但在模塊間傳遞數(shù)據(jù)時(shí)會(huì)造成信息損失，同時(shí)誤差的累積會(huì)影響整體系統(tǒng)的性能。端到端架構(gòu)的出現(xiàn)，改變了這一方案，通過(guò)深度學(xué)習(xí)的方法，用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)直接將傳感器數(shù)據(jù)映射到最終的駕駛決策，實(shí)現(xiàn)從感知到控制的一體化學(xué)習(xí)。這種方式減少了中間環(huán)節(jié)，理論上能夠提高系統(tǒng)的決策效率和魯棒性，使車(chē)輛在復(fù)雜場(chǎng)景下具備更好的適應(yīng)能力。因此，端到端技術(shù)正逐步成為單車(chē)智能發(fā)展的重要方向，并在自動(dòng)駕駛行業(yè)內(nèi)引發(fā)了廣泛關(guān)注。

傳統(tǒng)單車(chē)智能架構(gòu)

在傳統(tǒng)的模塊化單車(chē)智能架構(gòu)中，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)通常由多個(gè)獨(dú)立的功能模塊組成，每個(gè)模塊專(zhuān)注于特定任務(wù)，并通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化接口進(jìn)行數(shù)據(jù)交互。環(huán)境感知模塊依靠攝像頭、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、超聲波雷達(dá)等多種傳感器來(lái)獲取道路環(huán)境信息。感知算法基于深度學(xué)習(xí)模型，如目標(biāo)檢測(cè)算法（YOLO、Faster R-CNN）、語(yǔ)義分割算法（DeepLab、Mask R-CNN）、目標(biāo)跟蹤算法（SORT、DeepSORT）等，用于識(shí)別周?chē)�的�?chē)輛、行人、交通信號(hào)和障礙物。結(jié)合點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理算法（如VoxelNet、PointPillars），還可以實(shí)現(xiàn)高精度的3D目標(biāo)檢測(cè)，以提高感知系統(tǒng)的準(zhǔn)確性。

在獲得環(huán)境信息后，定位模塊負(fù)責(zé)確定車(chē)輛的精準(zhǔn)位置。單車(chē)智能一般采用多傳感器融合的方式，通過(guò)GPS/RTK提供初始位置信息，并結(jié)合慣性測(cè)量單元（IMU）進(jìn)行短時(shí)精準(zhǔn)校正�；�于視覺(jué)SLAM（V-SLAM）或激光SLAM（L-SLAM）技術(shù)，還可以在無(wú)GPS信號(hào)的環(huán)境中（如隧道、地下停車(chē)場(chǎng)）維持較高精度的定位。一些高級(jí)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)還會(huì)利用閉環(huán)優(yōu)化方法（如圖優(yōu)化、粒子濾波、擴(kuò)展卡爾曼濾波等）進(jìn)一步提高定位精度，確保車(chē)輛能夠在復(fù)雜環(huán)境下穩(wěn)定運(yùn)行。

路徑規(guī)劃和行為決策是單車(chē)智能的重要組成部分，它決定了車(chē)輛的行駛軌跡和駕駛策略。全局路徑規(guī)劃通�；�于如A*、Dijkstra算法等傳統(tǒng)的搜索算法，而局部路徑優(yōu)化則采用貝塞爾曲線、B樣條曲線或梯度優(yōu)化方法，使軌跡更加平滑、可行。在決策層面，有限狀態(tài)機(jī)（FSM）用于處理規(guī)則驅(qū)動(dòng)的任務(wù)，而強(qiáng)化學(xué)習(xí)（如DQN、PPO）則用于學(xué)習(xí)更加靈活的駕駛策略。最終，車(chē)輛控制模塊通過(guò)PID控制、模型預(yù)測(cè)控制（MPC）或線性二次調(diào)節(jié)器（LQR）等方法，實(shí)現(xiàn)精確的轉(zhuǎn)向、加速和制動(dòng)控制，使車(chē)輛能夠按照規(guī)劃路徑安全行駛。

端到端架構(gòu)的興起

隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的成熟，端到端架構(gòu)正在成為單車(chē)智能的新趨勢(shì)。與傳統(tǒng)模塊化架構(gòu)不同，端到端方法試圖通過(guò)單一的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)直接從原始傳感器數(shù)據(jù)推導(dǎo)出最終的駕駛決策。早期的端到端方法主要基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），如NVIDIA的PilotNet，它通過(guò)攝像頭圖像輸入，直接預(yù)測(cè)車(chē)輛的轉(zhuǎn)向角。這種方法雖然在封閉場(chǎng)景中表現(xiàn)良好，但由于缺乏對(duì)復(fù)雜交通環(huán)境的建模能力，難以推廣至開(kāi)放道路場(chǎng)景。

為了提升端到端架構(gòu)的能力，近年來(lái)研究人員引入了更加先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)模型，如基于Transformer的自注意力機(jī)制。相比于傳統(tǒng)CNN，Transformer可以捕捉更長(zhǎng)時(shí)序范圍的特征，提高對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景的理解能力。例如，Waymo和Tesla均采用Transformer-based Planner來(lái)預(yù)測(cè)車(chē)輛的軌跡，并生成合理的行駛路徑。此外，端到端架構(gòu)還結(jié)合了強(qiáng)化學(xué)習(xí)和模仿學(xué)習(xí)的方法，如Deep Q-Network（DQN）、A3C、PPO等，使車(chē)輛能夠在模擬環(huán)境中自主學(xué)習(xí)駕駛策略，并逐步適應(yīng)不同的駕駛場(chǎng)景。

目前，端到端架構(gòu)主要分為感知-控制端到端和感知-規(guī)劃端到端兩種方式。感知-控制端到端方法直接從傳感器輸入生成控制指令，適用于低速場(chǎng)景或結(jié)構(gòu)化道路，而感知-規(guī)劃端到端方法則將深度學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)路徑規(guī)劃相結(jié)合，使系統(tǒng)既具備端到端學(xué)習(xí)能力，又保留了一定的可解釋性，適用于城市NOA等更復(fù)雜的自動(dòng)駕駛?cè)蝿?wù)。

端到端架構(gòu)的挑戰(zhàn)與發(fā)展趨勢(shì)

盡管端到端架構(gòu)在提升自動(dòng)駕駛系統(tǒng)效率和靈活性方面具有巨大潛力，但它仍然面臨諸多挑戰(zhàn)。其中最主要的問(wèn)題是可解釋性差，傳統(tǒng)模塊化架構(gòu)可以清楚地分析感知、規(guī)劃、決策各個(gè)環(huán)節(jié)的錯(cuò)誤來(lái)源，而端到端方法由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的黑盒特性，難以追蹤其決策過(guò)程。這使得端到端架構(gòu)在安全認(rèn)證和法規(guī)監(jiān)管方面存在一定的難度。端到端方法對(duì)數(shù)據(jù)的依賴(lài)性也較強(qiáng)，需要大量真實(shí)世界的駕駛數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，而數(shù)據(jù)標(biāo)注成本高，且在長(zhǎng)尾場(chǎng)景（如極端天氣、緊急避險(xiǎn)）中的泛化能力仍待提升。

為了克服這些挑戰(zhàn)，當(dāng)前的研究方向逐漸向“端到端+模塊化融合”的模式發(fā)展，即在端到端架構(gòu)的基礎(chǔ)上，引入部分模塊化設(shè)計(jì)，以增強(qiáng)系統(tǒng)的可靠性和可控性。如感知模塊仍然采用傳統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測(cè)方法，而規(guī)劃和控制部分則通過(guò)端到端神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化。這種混合架構(gòu)既能夠充分利用端到端方法的學(xué)習(xí)能力，又能夠保留模塊化架構(gòu)的穩(wěn)定性和可解釋性，使單車(chē)智能能夠更快地走向商業(yè)化落地。

結(jié)論

單車(chē)智能作為自動(dòng)駕駛的核心發(fā)展方向，正在經(jīng)歷從傳統(tǒng)模塊化架構(gòu)向端到端架構(gòu)的演進(jìn)。端到端方法憑借深度學(xué)習(xí)的強(qiáng)大能力，極大地提升了自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的效率和泛化能力，但同時(shí)也面臨可解釋性、數(shù)據(jù)需求和長(zhǎng)尾場(chǎng)景適應(yīng)性等挑戰(zhàn)。未來(lái)，隨著計(jì)算硬件的提升和算法的不斷優(yōu)化，端到端架構(gòu)有望與模塊化方法相結(jié)合，推動(dòng)單車(chē)智能技術(shù)邁向更高層次的自動(dòng)駕駛水平。

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       原文標(biāo)題 : 單車(chē)智能經(jīng)歷了哪些發(fā)展路徑？