从武汉投放1000辆萝卜快跑说说高阶自主智能驾驶

如果说之前有些地方的自动驾驶出租车的投放只能算是个过家家的话，那前些个日子武汉投放了1000台萝卜快跑智能驾驶出租车可就一定不是闹着玩的事情了——1000台出租车可是一个非常恐怖的体量。这里无非就说明一件事儿，更高阶的自主智能驾驶能力不仅仅是私家车锦上添花的技能，更是要准备杀入降低运营成本的前奏。这篇文章咱们不讨论武汉这一波的示范效应和一部分人的饭碗问题，我觉得还是从智能驾驶本身以及它的可能走向讲讲。

一、智能驾驶怎么来的？

自动驾驶最本质的一点就是计算机不同程度介入汽车驾驶，目前流行的Lx等级划分就是以驾驶员需要承担的责任以及计算机介入的深度。最原始的辅助驾驶其实就应该算是定速巡航，它就是能够通过计算机来控制油门的深度，不过现在已经不把定速巡航算作智能驾驶等级了，按Lx的等级划分它就算是L0。

真正有了智能驾驶辅助概念的则来自于从2004年前后开始进入人们视线的ACC自适应巡航功能， 它也被称为主动巡航，在目前的分级标准下算作是L2级自动辅助驾驶，这里必须值得注意的是，就算是号称带有自动并线等更加需要计算机介入的更高智能辅助功能，哪怕是2.999999级智能辅助，它仍然不能算L3，还是L2——换言之，所有的L2+在机器和人的责任划分上，还是L2的级别，你仍然是安全驾驶的第一责任人，承担所有不利后果。

更高层级的智能驾驶或者自动驾驶，就是更加注重计算机的介入和对人类驾驶员双手双脚的解放，换言之更加放权给计算机，这也是很多车企比如奔驰所积极研发的角度，毕竟终极的完全自动驾驶是这些科技人的目标。

二、做个实验：亦庄自动驾驶试验区

最早的自动驾驶示范区在北京亦庄，开发区还为这些个自动驾驶公司开放了一片不算小的智能驾驶试验田。这回比较大热的萝卜快跑在北京的运营也已经有一些年头了但是一直知名度不高，大家对于亦庄自动驾驶试验区的印象一直也就停留在很多挂着传感器满世界跑的雷克萨斯、沃尔沃和极狐的车，自动驾驶出租车的宣传力度一直都不是很大，而且据说只支持站点对站点的运输。

关于亦庄的自动驾驶试验区的一些探索，大家应该还记得之前我们用极狐阿尔法S HI版在亦庄从亦庄桥到荣京东街开了一圈，可以说这台具备城市自动驾驶功能的车水平属实不低，基本上可以说是非常流畅的带我们走完导航这段路线。目前亦庄的自动驾驶示范区已经支持了绝大部分城市NOA车型在范围内受控自动驾驶，各种专门靶向给智驾车辆的传感器种类非常齐全。（感兴趣的看看之前的评测文章：市区能按导航自动驾驶，极狐阿尔法S HI版这只小狐狸真有两下子！）

三、这两天火热的萝卜快跑是个什么技术阶段

近日，百度Apollo宣布其在武汉的无人驾驶服务已实现重要突破，成功从L3级自动驾驶跨越至L4级，并且大幅扩展了服务规模。此次扩展不仅增加了运营区域，还提高了车辆投放量和运营时长，标志着百度在自动驾驶领域的又一重要里程碑。L3级和L4级的跨度其实非常显著，严格的表述是这样的：L3级自动驾驶代表有条件自动驾驶，‌这意味着驾驶自动化系统在设计运行条件内持续执行全部动态驾驶任务，‌同时用户也可以在适当的情况下接管动态驾驶任务。‌在L3级别，‌驾驶责任从驾驶员部分转移到系统，‌但驾驶员仍需保持注意力准备接管。‌

L4级自动驾驶则属于高度自动驾驶，‌它实现了真正意义上的自动驾驶，‌无需驾驶员的干预。‌在这一级别，‌车辆可以完全依靠系统判断迅速作出正确操作，‌将驾驶责任完全转移给系统。说人话就是L4里面不需要再坐驾驶员了，完全靠着电脑就能完成工作。

目前的萝卜快跑自己号称的是实现了L4级别的自动驾驶，但是应急情况下的工作仍然需要后台人工干预，当然是通过调度中心人员操纵模拟机来实现紧急情况下的车辆干预工作，比如说智驾司机或者是影响交通的情况下，仍然需要人工接管。不过在遇到如鬼探头、强行加塞、临时施工等极端考验系统的情况下（不是指的运营相关，如靠近边界等，此处指的是车辆正常运行状态下），是否完全由计算机出具决策，则并没有相关的资料予以证实。我们也可以有机会的情况下到武汉去坐一下萝卜快跑。

为了让各位更多了解实际情况，我们选取了一部分新闻稿以及部分其他媒体解读的内容展示给大家：……随着新能源汽车市场的快速发展和智能化配置的普及，自动驾驶技术的应用也日益广泛。不仅是高端车型，现在更多的智能化配置如中控大屏、主动安全系统、ADAS和激光雷达等也开始出现在中低端车型上，进一步推动了自动驾驶理念的普及。

在政策的引导下，L4级自动驾驶的商业化试点也正式启动。多个城市如北京、深圳、广州、长沙以及路况复杂的重庆都开始了自动驾驶汽车在特定区域和时段的商业化试运营。然而，尽管技术不断进步和政策逐步放开，但由于触达场景有限和技术验证不足等问题，市场对无人驾驶的认知和接受度仍然较低。未来要实现无人驾驶的大规模商业化运营，还需要在技术成熟度和政策完善度上取得更大的突破。

所以说，现在的萝卜快跑处于一个这样的阶段：噱头足够、投放量足够，但是目前看来仍然处于需要更多里程来进行验证的阶段。毕竟这么多没有驾驶员的出租车满世界跑确实是一个听起来就有点儿让人心里打鼓的状态。

四、吹得天花乱坠没用，国内可有真实考场——重庆

先说一个冷知识：目前敢于挑战重庆8D路况并且成功的，只有华为和长城两家。

说这二位之前，咱们必须得提一下特斯拉和它的端到端智能驾驶辅助，全球率先将端到端智驾大模型量产上车的是特斯拉，按马斯克的说法，FSD V12是有史以来第一个端到端AI自动驾驶系统。那端到端又是什么意思？

端到端智驾指的是一种智能驾驶技术，其中AI模型能够直接从原始数据输入中输出车辆控制信号，如转向、刹车、加速等，而无需经过多个独立的处理阶段或模块。这种技术被称为“End-to-End (E2E)”智能驾驶，它基于深度学习原理，将“感知”和“决策”融合到一个统一的模型中，从而实现更拟人化的驾驶行为。与传统的模块化智能驾驶系统相比，端到端智驾系统能够更直接地处理传感器数据，并输出控制指令，从而提高了系统的效率和响应速度。此外，端到端智驾的实现还意味着智能驾驶系统能够学习并适应更广泛的驾驶场景和条件，进一步提升了智能驾驶的可行性和安全性。说人话，端到端就相当于给车安了一个脑子，通过反复地输入来对这个脑子进行训练，整体而言决策更具有整体性，不再是特别教条的进行联想和输出，能用的地方更多了。

因为自动驾驶等级的提高，必然要求系统在面对各种工况下的反应不能教条，不然就是思维定式，遇见更难的考题就会挂掉，对于实现高阶自动驾驶显然是不行的。所以说从底层逻辑的角度（上一段），自适应和更自然的学习模型就很是必要了。

回到两位选手上来。华为的智能驾驶方案在华为车BU发布的新品牌乾崑，采用端到端技术之前就已经向着不依靠高精地图发展的方向发展了。我们6月份的时候就实拍了全新的问界M7 Ultra，它就是升级了更多线的激光雷达来实现更加灵敏的智驾，而乾崑则是端到端的智驾系统和大模型的重要一步。

那对于长城来说，之前的蓝山重庆智驾的直播表现就已然证明了长城的端到端智驾已经能够通过一些验证并且实现自己的既定目标了。长城汽车大模型——SEE 模型，长城汽车的技术王牌，是真正的游戏规则改变者。这个端到端智驾大模型整合了感知、决策、规控等关键环节，实现了数据的全链路一体化处理。在重庆的多变道路环境中，SEE 模型展示了其出色的环境适应性和决策能力。在盘龙立交这样的复杂节点，它不仅准确识别并应对了多变道需求和复杂交通流，还确保了整个行驶过程的流畅与安全，表现令人印象深刻。

俗话说，不看广告看疗效，长城和华为的端到端智能驾驶已经敢于登上重庆这样一个令驾驶员闻风丧胆的考场，而且长城的蓝山智驾版也在大家的见证之下成功完成了8D城市穿越的举动。

五、总结

完全自动驾驶这件事儿一直是汽车的终极智能化目标，因为它代表了汽车的最强大脑和最强执行决策能力。端到端的大模型解决策略比传统的模块化的优势我们上文当中已经说了不少，根本目的就是解决教条和死板的问题。神经网络系统的训练也是实现全自动驾驶的一个重要技能支撑，从这些方面就能看出来如华为和长城这样的先行者们所做的努力——之前是卷芯片、卷算力，现在的卷其实更多卷智商、卷策略、卷随机应变。这两者之间并非没有联系，算力够才能训练智商，而全随机应变、神经网络生物化和活体化才能让之前的算力堆叠产生该有的效益。

您对智能驾驶的变化有什么看法？欢迎您在评论区留言，这期可能稍微有点儿硬核，我们下期内容再见！