1942年，科幻小说家艾萨克·阿西莫夫（Isaac Asimov）在他的短篇小说《转圈圈》（Runaround）中第一次明确提出了“机器人三定律”，这一定律也被称为“现代人工智能技术的基石”。
阿西莫夫可能没有完全预见到，八十年后的世界会多么接近他的科幻梦想。
如今，人们生活在一个由人工智能渗透的世界里，这个世界在许多方面已超越阿西莫夫的想象。2024年，我们见证了一系列人工智能技术的创新与涌现。从AI视频生成模型Sora到GPT-4o，一系列生成式人工智能新技术相继问世、更新迭代，让人感觉到似乎“未来已来”。
这一年，大模型、端到端、世界模型、车路云等已成为交通智能化领域最具革命性的技术应用，不仅提升了驾驶体验，还为城市交通的安全性、效率和可持续性带来新的可能。
对照着自动驾驶领域这几年的行业热词按图索骥，可以把握自动驾驶算法模型的发展脉络。在特斯拉的带动下，自2021年至今，自动驾驶行业这几年的动态热词依次为：BEV+Transformer、OCC占用网络、无图NOA、端到端。
BEV（鸟瞰图）网络通过矢量化的鸟瞰视角检测白名单障碍物，OCC通过体素化的占用网络预测3D空间的占位情况，实现对通用障碍物的感知，到无图NOA的阶段，自动驾驶算法可以通过车道网络实时建图，构建道路拓扑。
再到今年大火的端到端，一方面，由于消除了传统分模块方案中各种小模型的冗余，计算资源得以集约化使用，神经网络的参数量或规模得以进一步提升；另一方面，无论是分段式端到端还是一体式端到端，感知到决策之间的传输带宽增加，信息损失减少，进一步增强了系统的感知能力。
对于驾驶而言，感知交通环境信息越全面、越及时，驾驶的安全性也就相对越高。因此，自动驾驶系统对感知能力的需求是没有上限的。
数据正在成为端到端最大瓶颈
相较于分模块的自动驾驶方案，端到端方案主要解决了两个问题。首先，从人工逻辑代码到数据驱动，人工智能真正摆脱了“人工”，从此可以使用海量的数据迭代模型的性能；其次，通过自动抽取信息，减少信息损失，可以充分利用数据中的信息。
端到端最核心的一点在于将自动驾驶算法进行了全面的AI化，转向了完全的数据驱动，但这意味着需要更加海量的数据进行模型的训练。
但对于到底需要多少数据才能训练出一个完美的自动驾驶模型，业界并没有一个统一的标准。之前有报道称，特斯拉2024年初的视频训练片段数量将近3000万个。按照每个视频片段30秒、30FPS的帧率、8个摄像头计算，训练图片数量高达220亿张。
此外，这种规模的训练数据训练出来的自动驾驶系统的等级仍未达到L3，自动驾驶系统能力每提高一个等级，需要的训练数据量至少会提升一个数量级，也就是说，要达到L4，至少需要训练几亿个视频片段。
端到端虽然强化了数据的作用，但大模型的引入却增加了庞大的数据标注需求。在基于语言模型的自动驾驶大模型中，其输入是当前驾驶场景的图片，其输出是各类交通参与者、道路拓扑、交通信号标识的语义信息，这种模型不具备自回归特性，进行有监督学习，其训练需要海量的数据标注工作。
这引发了一个新的问题：如果端到端自动驾驶模型的训练还需要继续打标签，在源源不断产生的海量数据面前，还如何保证高效训练？这也是一直以来影响端到端进一步发展的最大阻碍。
世界模型实现从感知到认知的跃迁
无论是BEV检测的白名单障碍物还是OCC占用网络检测的通用障碍物，从本质上来说，都属于基于判别式AI实现的对分立物体的单独感知。
生成式AI大模型具备的超强理解能力使得视觉语言模型、大语言模型、世界模型可以建立对当下场景的整体认知，实现从感知到认知的阶跃。
举例来说，BEV可以检测到一个行人，大模型可以通过意图理解判断出这是一个要横穿马路的行人。BEV网络可以检测到前方的一个车辆，大模型可以更进一步，通过长时序信息判断出这是一个即将减速的车辆。
也就是说，在基于判别式AI的物体识别之外，生成式AI的意图理解和长时序理解能力使其可以建立对整体驾驶环境的理解，更加贴近人类驾驶的知识逻辑。
自动驾驶真正的挑战并不在于能否检测（感知）出各个独立的物体，而是要准确判断（认知）物体的意图，根据车辆、行人微妙多变的姿态做出准确的博弈和决策，只有建立了这样复杂的语义理解和场景理解能力，才能像老司机那样游刃有余地驾驭各种路况。而从部分到整体，从分立到连续，从感知到认知，正是大模型给传统自动驾驶感知技术栈带来的重大转变。
同时，通过从历史数据中生成预测情景，世界模型不仅规避了数据收集和标注带来的限制，还增强了在模拟环境中训练自主系统的能力，这些环境可以反映甚至超越现实世界条件的复杂性。
这种方法预示着一个新时代的到来，在这个时代，自动驾驶汽车具备反映某种直觉的预测能力，使它们能够以前所未有的复杂程度响应各类交通环境。
世界模型可以通过模拟和预测其他车辆、行人和动态环境变化，从而帮助自主系统做出更安全、更高效的驾驶决策。例如，世界模型可以预测交通流量、路况变化以及潜在的风险因素，使自动驾驶车辆能够提前做出反应，避免事故和优化行驶路径。
尽管世界模型已经表现出巨大的技术潜力，但其发展和应用仍面临挑战。
首先，是数据的多样性和质量。世界模型依赖大量高质量的数据进行训练和测试。然而，获取和处理这些数据往往需要耗费大量时间和资源。如何确保模型从多样化和高质量的数据中学习，是下一阶段世界模型在发展过程中迫切需要解决的问题。
其次，巨量的计算资源需求。训练和运行世界模型需要大量的计算资源，特别是在处理高维数据和复杂场景时。
第三，模型的可解释性。世界模型的复杂性使其决策过程难以解释和理解，这将在医疗诊断、自动驾驶等应用场景中可能带来潜在风险。
车路云，一个正在发生的潮流
如果说以上自动驾驶技术都是“舶来品”，那么车路云一体化则是一个带有鲜明“中国智慧”的技术方案。
2024年，是车路云一体化全面落地的里程碑年份。面对汽车智能化、网联化的大势所趋，中国率先提出车路云一体化与智能网联汽车融合发展的新路径，并发挥中国在统筹规划、基础设施建设、信息通信技术等方面的优势，积极开展试点。
1月，工业和信息化部、公安部、交通运输部等五部门联合印发《关于开展智能网联汽车“车路云一体化”应用试点的通知》，这是“车路云一体化”首次被写入国家政策文件。7月，五部门正式对外公布《关于智能网联汽车“车路云一体化”应用试点城市名单的通知》，共计20个城市进入试点，从南到北、由西至东覆盖全国。
道路上布设的智能路侧设施如AI数字道路基站、V2X通信设备能够实时监测路况，通过多源数据融合技术，将不同类型、不同来源的数据进行有机整合，从而为后续的数据分析提供更丰富的素材。
根据车百智库研究报告显示，一辆L4级别自动驾驶汽车，每日通过车内外传感器采集的行驶数据、环境数据和行为数据等，已达到10TB量级，是传统汽车的5-10倍。其预计，在路上行驶的智能汽车每年上传到云端的数据超过7万PB。
在收集到海量的交通数据之后，云端利用大数据和AI算法，对数据进行分析与挖掘，从中提取有价值的信息。例如，通过对交通流量进行数据分析，交管部门可以根据实时交通流和道路情况智能调整配时方案，提高道路通行效率。同时，车辆也能接收到车路云网络的信息，提前了解道路上的障碍和危险，从而采取相应措施确保行车安全。