本期供稿
农银汇理基金计算机行业研究员 周叙瑞
智能驾驶
自动驾驶，这个曾经出现在科幻片里的概念，终于还是被带进了现实。
当人们以为AI只能在ChatGPT上发光发热、给程序员们解放双手的时候，通过运用AI大模型技术实现的智能驾驶已经进入了大众的视线。
01
早期的自动驾驶
早期自动驾驶方案以“激光雷达+高精度地图”实现。
当“深度学习”在自动驾驶领域被广泛使用后，自动驾驶先驱玩家开创了“激光雷达+高精度地图”的感知范式，对道路结构、车道线等静态环境元素的感知，多依赖于高精度地图，而实时的动静态障碍物信息则多依赖于激光雷达。
由于众多数据依赖高精度地图，该方案只能在有图地区行驶，并且路况发生的变化往往让地图失效，所以此模式也被戏称为“有轨电车”。
资料来源：《Safety-Enhanced Autonomous Driving Using Interpretable Sensor Fusion Transformer》
02
自动驾驶的新篇章
智能驾驶究竟如何在短期内实现了如此飞跃？这要归功于大模型的加入。
2021年，特斯拉的FSD（完全自动驾驶）推出BEV（鸟瞰图）+Transformer、重感知轻地图的自动驾驶解决方案，开启了自动驾驶行业新的篇章。
依赖近年人气火爆的ChatGPT底层架构Transformer，汽车内置的AI得以分析图像元素间的关系，实现将传感器收集到的多个2D图像集合成一个3D的立体空间，带来的实时建图能力摆脱了高精地图的依赖。
由于是鸟瞰图，特斯拉的AI进行自动驾驶时，在视野上能够比人看得更远，实现了在真人驾驶都需要十分谨慎的弯曲小路上也能快速畅行的效果。
03
国内发展现状
海外特斯拉如此发力，国内的造车新势力也当仁不让。
就在今年4月，理想正式发布智驾3.0系统，新增城市NOA与通勤NOA两大功能，已于6月在北京、上海向内测用户交付。
刚刚过去的7月，小鹏第二代智能辅助驾驶系统XNGP正式推出，新增摆脱高精地图限制的全场景辅助驾驶与AI代驾模式两大功能，小鹏XGNP已落地北上广深，计划下半年落地约50个城市，2024年落地约200个城市。
国内车厂在技术上进步的同时，国家也在大力支持新兴技术的发展，为生产力解放提供政策支持。
今年6月，国常会上明确提出将支持L3级自动驾驶商业化应用，并将发布新版智能网联汽车标准体系指南。7月，北京市高级别自动驾驶示范区工作办公室宣布开放智能网联乘用车“车内无人”商业化试点。
这样看起来，“AI司机”将不再遥远！
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