自動駕駛技術日新月異，每一年都會有新的突破。2024年的自動駕駛，更是出現了許多新的技術路線，其中包括城市NOA（Navigate on Autopilot）、Robotaxi、端到端解決方案、重感知輕地圖以及純視覺等。這些技術的出現，也代表著自動駕駛正從概念走向現實，今天就給大家來盤點2024年自動駕駛行業出現的那些技術熱點！

城市NOA：邁向精細化駕駛的關鍵路徑

城市NOA（領航輔助駕駛）是高級輔助駕駛（ADAS）技術向復雜城市場景深入的一次重要躍遷，標志著自動駕駛從高速公路到城市道路的場景擴展。相較于高速場景，城市道路更加復雜，充滿了動態元素和不可預測性，如密集的車輛流量、交叉路口、行人和非機動車的穿行、復雜的交通信號系統等。城市NOA的核心目標是通過感知、定位、決策與執行的高度協同，實現對城市動態交通環境的智能化應對，為用戶提供更安全、更便捷的駕駛體驗。

技術上，城市NOA依賴于多傳感器融合、人工智能算法以及高精度地圖的深度集成。多傳感器融合是城市NOA實現精確感知的基礎。激光雷達、毫米波雷達和攝像頭等傳感器通過協同工作，實現360度全方位感知。激光雷達擅長構建高分辨率的三維點云圖，用于探測周圍障礙物的位置和形狀；毫米波雷達在惡劣天氣條件下保持穩定性能，可檢測遠距離的動態目標；攝像頭則通過豐富的視覺信息識別交通標志、信號燈和車道線等關鍵元素。這些數據經過時間同步和空間校準后，形成一個高度綜合的感知結果，為后續的決策和規劃提供數據支撐。

高精度地圖與定位技術是也城市NOA實現精確導航的關鍵。高精度地圖包含豐富的靜態環境信息，例如車道線位置、道路坡度、限速標志以及路口布局，為車輛提供詳盡的導航參考。同時，通過GNSS（全球導航衛星系統）、IMU（慣性測量單元）和車輛輪速計等傳感器的數據融合，城市NOA可實現厘米級定位精度，從而在復雜的城市環境中維持準確的車道保持與路徑規劃。盡管高精度地圖的制作和動態更新是行業中的難點，且在2024年，也有諸多企業喊出了“輕地圖，重感知”的口號，但高精度地圖在自動駕駛行業的重要性不言而喻，在實現城市NOA的技術上，高精度地圖扮演著非常重要的角色。r

人工智能算法也是城市NOA實現智能決策和動態應對的核心。通過深度學習技術，感知數據被高效轉化為駕駛行為決策，如避讓行人、自動變道和響應交通信號燈等。近年來，基于Transformer和強化學習的算法模型在城市復雜場景的行為預測和多目標決策中表現優異，大幅提高了城市NOA在動態環境中的魯棒性。同時，算法的迭代優化顯著縮短了從感知到行動的響應時間，使車輛能夠實時應對突發事件，例如突然駛入的車輛或行人。

城市NOA的實際落地并非一蹴而就，仍然面臨非常多的挑戰。高精度地圖的動態更新和維護成本較高，尤其是在快速變化的城市環境中，地圖數據的時效性成為瓶頸。多傳感器協作的穩定性在極端天氣條件下也可能受到影響，此外，深度學習模型在長尾問題上的表現仍有限，難以應對極端稀有但高風險的場景，例如突如其來的交通事故或非常規的交通指示。

為克服這些挑戰，行業內正在探索通過車路協同（V2X）技術進一步增強城市NOA的能力。通過與智能交通基礎設施的連接，車輛能夠實時獲取如信號燈的變化時間、前方道路的施工狀況等動態交通信息，從而減少對高精度地圖的依賴，提高應對突發情況的能力。同時，隨著計算芯片性能的提升和云端計算的引入，城市NOA的算法模型能夠以更高效的方式進行迭代和優化，進一步提升其感知和決策能力。

城市NOA在2024年實現了技術與場景的深度結合，顯著推動了智能駕駛在城市道路中的應用。從感知到決策，從導航到執行，每一個技術環節都在朝著更精細化、更智能化的方向發展。盡管面臨技術瓶頸和實際應用中的困難，隨著V2X技術的成熟、高精地圖更新機制的完善以及人工智能算法的持續優化，城市NOA將成為未來城市交通的重要組成部分，進一步推動智能駕駛技術從“可用”向“好用”轉變，也讓Robotaxi成為現實。

Robotaxi：商業化的先鋒力量

Robotaxi作為無人駕駛技術商業化的先鋒力量，是2024年自動駕駛領域的關鍵技術熱點之一。百度的蘿卜快跑也一度登上熱搜，成為了大家茶余飯后閑聊的話題，更是引發了大家對技術取代人類的這一話題的思考。

通過整合先進的自動駕駛技術與共享出行模式，Robotaxi在實際應用中展示了其獨特的技術優勢和市場潛力，為無人駕駛技術的全面落地探索出了一條清晰的路徑。Robotaxi項目不僅是技術驗證的平臺，更是推動自動駕駛技術從實驗室走向實際場景的核心紐帶，涉及從感知與決策到運營與服務的全鏈條整合。

從技術角度看，Robotaxi的實現依賴于高度精密的感知、決策和執行系統。多傳感器融合技術是Robotaxi實現高水平環境感知的基礎。激光雷達、攝像頭和毫米波雷達協同工作，可實時生成城市動態環境的高分辨率地圖，涵蓋行人、車輛、交通標志等復雜要素。2024年，隨著激光雷達成本的進一步下降和性能的提升，Robotaxi的感知能力顯著增強，能夠更精準地處理諸如夜間行駛、復雜天氣以及高密度交通流等極端場景。基于深度學習的感知算法進一步優化了對目標物體的分類與軌跡預測，為動態場景中的駕駛決策提供了更加可靠的數據支撐。

在決策與規劃方面，Robotaxi依賴于AI算法對多模態數據的綜合處理，以生成安全、高效的駕駛行為策略。傳統的規則引擎已經無法滿足復雜城市交通場景的需求，近年來基于強化學習和生成式模型的算法逐步成為主流，端到端技術也成為2024自動駕駛行業的熱詞。通過大規模仿真訓練和實際道路測試，這些算法能夠準確預測周圍目標的行為，并快速制定最優的駕駛策略。在路徑規劃上，Robotaxi的算法不僅關注到最短路徑的選擇，還綜合考慮了乘客的舒適度、安全性以及交通效率等多重因素，實現了精細化的服務體驗。

Robotaxi的運行還依賴高效的車隊管理和調度系統。通過云端平臺的集中管理，每一輛Robotaxi能夠實時與其他車輛、交通基礎設施進行信息交互，實現最優的調度和路徑規劃。V2X（車路協同）技術的應用也在2024年加速落地，為Robotaxi提供了實時交通數據、信號燈狀態以及道路突發事件的預警信息，從而大幅提升了整體的運行效率和安全性。運營平臺則通過機器學習和大數據分析優化車隊的分布與資源利用率，確保高峰時段和區域的服務覆蓋。

2024年，Robotaxi已在多個城市實現了規?；圏c運營，尤其在中國和美國的部分城市表現尤為突出。如百度蘿卜快跑在武漢設立了數百個Robotaxi站點，覆蓋商業中心、地鐵站點和居民區，日均訂單量持續攀升。與此同時，Robotaxi的商業化模式逐步形成并走向成熟。通過與傳統網約車平臺的深度整合，Robotaxi不僅降低了單次服務的運營成本，還通過自動化的優勢解決了司機短缺問題，進一步提升了共享出行的服務質量和可靠性。Robotaxi運營商還探索了廣告投放、數據服務等多樣化的盈利模式，以豐富收入來源，降低商業化的風險。

Robotaxi看似已經非常普遍，但其全面推廣仍然面臨挑戰。如應對極端場景能力的技術層面的長尾問題，仍需通過更大規模的路測與算法優化來逐步解決。此外，政策法規的不確定性依然是Robotaxi商業化落地的主要障礙。不同國家和地區的自動駕駛相關法律法規存在較大差異，尤其在責任歸屬、測試許可和監管要求方面尚未統一。Robotaxi的盈利能力也備受質疑，如何在保證技術可靠性和用戶體驗的基礎上實現成本控制和運營效率最大化，是行業需要長期探索的問題。

未來，Robotaxi將進一步依托技術進步和運營模式的創新走向成熟。隨著V2X技術的普及、高精地圖的動態更新能力提升以及算力的持續增強，Robotaxi的技術瓶頸有望逐步被攻克。在商業化方面，更多企業將嘗試多元化的運營模式，甚至與公共交通系統深度融合，為城市交通提供系統化的智能解決方案。同時，政策層面的逐步完善和國際間的標準化合作，也將為Robotaxi的大規模推廣掃清障礙。作為自動駕駛技術商業化的先鋒，Robotaxi不僅推動了無人駕駛技術的快速發展，還將重塑未來城市出行生態，為構建智能化、可持續的交通體系奠定重要基礎。

端到端方案：簡化系統的全新嘗試

端到端（End-to-End）方案作為自動駕駛技術架構的一種革新路徑，正日益受到行業的廣泛關注，2024年，這一方案更是成為眾多自動駕駛企業追捧的技術，在很多技術發布會中，不提端到端，仿佛就落后別人一截。

端到端的核心思想在于通過人工智能模型直接將傳感器輸入數據轉化為駕駛決策輸出，跳過傳統自動駕駛系統中的分層模塊設計，旨在簡化系統架構、減少中間環節的復雜性，同時提升整體系統的效率和適應性。相比傳統方案，端到端方案以統一的深度學習模型代替了分層架構中的感知、預測、規劃與控制模塊，代表了自動駕駛領域技術體系的一次大膽嘗試。

從技術實現上來看，端到端方案的關鍵在于深度學習模型的構建與訓練。通過對大量真實駕駛數據的采集與標注，端到端模型能夠學習從原始傳感器數據（如攝像頭圖像、激光雷達點云）到駕駛操作輸出（如方向盤角度、加減速控制）的完整映射關系。這種映射通過神經網絡的層層特征提取和優化，實現了駕駛行為的端到端預測。尤其是在2024年，Transformer模型的引入進一步推動了端到端技術的發展，相比傳統的卷積神經網絡（CNN），Transformer能夠更好地捕捉復雜交通場景中的長距離依賴關系，從而提升系統在動態環境中的決策能力。

端到端方案的優勢主要體現在系統簡化和模型優化上。傳統的分層架構由于模塊化設計，需要在感知、預測、規劃和控制之間建立大量復雜的接口，不同模塊間可能出現信息丟失或誤傳的問題。而端到端方案直接通過一個統一的模型完成全流程處理，避免了分層架構中多模塊通信的效率損失。端到端模型具備高度的數據驅動特性，可以通過大規模數據訓練不斷優化性能，特別是在長尾問題處理上表現出色。通過對復雜場景的強化學習訓練，端到端模型可以更好地應對極端稀有的交通情況，如突然闖入的行人或非正常交通標志。

雖如此，端到端方案也面臨著諸多挑戰。其一，模型的可解釋性問題始終是行業關注的重點。由于端到端方案摒棄了傳統模塊化設計，駕駛行為的形成過程完全由黑箱式的神經網絡完成，這給安全性和調試工作帶來了難度。一旦發生意外，系統很難準確定位問題來源，從而影響用戶和監管機構的信任。其二，數據需求的規模和質量對端到端方案的性能至關重要。相比傳統方案，端到端模型需要更大規模、更高質量的訓練數據，這對數據采集、清洗和標注提出了更高要求。此外，端到端方案在處理多模態數據融合時仍存在局限，例如如何在攝像頭、激光雷達和高精地圖的數據之間建立統一的處理框架。

端到端在2024年無疑是噴發的一年，一些頭部企業在如園區擺渡、特定城市路段的出行服務等部分限定場景中也成功部署了端到端的自動駕駛系統。在這些場景中，端到端模型能夠憑借簡單高效的架構和高適應性的決策能力，展現出極高的運行效率和安全性能。自動駕駛仿真技術的進步也為端到端方案提供了重要支持。通過大規模仿真環境，研發團隊可以更快地訓練和驗證端到端模型的可靠性和魯棒性。

展望未來，端到端方案的潛力將隨著算力和算法的進步不斷釋放。模型的可解釋性問題有望通過引入可視化技術和因果推理方法逐步緩解，而數據需求的難題也可以通過聯合數據標注和生成對抗網絡（GAN）生成高質量虛擬數據來解決。端到端方案可能與傳統分層架構共存，形成混合式系統架構，在不同場景下取長補短。

端到端方案作為一種簡化系統的全新嘗試，正逐步推動自動駕駛技術向更高效、更智能的方向發展。盡管仍面臨技術和應用的雙重挑戰，但其在系統效率、數據驅動性能優化方面的潛力，使其成為自動駕駛行業的重要研究方向之一。隨著更多企業的參與和技術的不斷迭代，端到端方案有望成為未來智能駕駛技術的重要支柱之一，為實現真正意義上的無人駕駛奠定基礎。

重感知輕地圖：擺脫地圖依賴的嘗試

“重感知輕地圖”是一種新興的自動駕駛技術路徑，旨在削弱高精度地圖的依賴，通過強化車輛自身的感知能力來實現更靈活、更高效的自動駕駛。這一理念的核心在于減少對預先制作并實時更新的高精地圖的需求，將更多的數據處理和決策能力轉移至車輛的感知系統中。這一技術路線在2024年上半年被很多企業不斷喊出，成為業界關注的熱點，尤其在城市復雜場景中展現了獨特優勢。

傳統自動駕駛系統依賴高精度地圖提供包括車道線位置、交通標志、道路坡度等詳細的環境信息。制作和維護高精地圖的成本高昂，且在如臨時施工、交通事故導致的道路變更等動態環境下存在更新滯后的問題。重感知輕地圖的提出，正是為了應對這些限制，通過增強車輛的感知能力，讓自動駕駛車輛能夠自主理解周圍環境，從而減少對地圖的依賴。這一技術思路強調利用如攝像頭、激光雷達和毫米波雷達實時傳感器數據，通過先進的感知算法動態構建車輛周圍的環境模型，實現精準的自主決策。

從技術實現的角度來看，重感知輕地圖的核心在于高效的環境感知與動態建圖能力。多傳感器融合技術是這一技術的基礎，通過綜合處理攝像頭的視覺信息、激光雷達的深度數據和毫米波雷達的速度信息，車輛可以實時生成三維環境模型。在算法層面，基于深度學習的感知模型能夠快速識別和分類道路上如車道線、行人、障礙物和交通標志等靜態和動態目標。

強化學習和生成式模型的結合也使得車輛能夠快速適應環境變化，動態建圖技術在這一過程中更是發揮了關鍵作用。與高精度地圖不同，動態建圖不依賴預設信息，而是根據車輛傳感器的實時數據構建局部地圖，用于輔助短時決策和規劃。這種局部地圖的更新頻率極高，能夠及時反映周圍環境的變化，從而提升車輛的適應性和安全性。

在城市環境中，如非法停車、施工區域的設置、臨時交通標志等突發狀況和動態變化頻繁發生，傳統高精地圖難以及時更新。重感知輕地圖的感知算法能夠實時識別這些變化，并根據最新的環境信息進行路徑規劃。如在施工區域突然出現的情況下，車輛可以通過感知系統識別施工標志和錐形路障，快速調整車速和行駛路徑，無需等待地圖更新。盡管重感知輕地圖在技術設想上具有顯著優勢，但具體實現依舊面臨一些技術和應用挑戰。首先是感知系統的魯棒性問題。在如暴雨、大霧和暴雪等極端天氣條件下，攝像頭和激光雷達的感知能力可能受限，導致環境模型構建的不準確性。這需要進一步提升傳感器性能和算法的容錯能力。動態建圖技術在復雜道路網絡中也面臨計算負擔過重的問題，尤其在車輛高速行駛或傳感器數據密度較高的情況下，這對車載算力提出了更高要求。此外，由于車輛自主感知生成的局部環境信息可能與其他車輛或基礎設施信息不一致，車路協同（V2X）技術的融合將是重感知輕地圖發展的重要方向。通過將自主感知與外部信息結合，能夠進一步提升環境理解的精度和可靠性。

2024年，部分企業已經開始探索重感知輕地圖技術的商業化應用。很多車企也在嘗試輕地圖的技術路線。這種技術路線不僅降低了地圖制作和維護的成本，還使得車輛能夠更靈活地適應新的場景和市場。該技術還為未來的低成本自動駕駛方案奠定了基礎，為自動駕駛的普及創造了條件。

總體來看，重感知輕地圖的技術路徑為自動駕駛行業帶來了全新的發展思路。通過削弱對高精地圖的依賴，增強車輛的環境感知能力，不僅有效降低了自動駕駛的成本，還顯著提升了系統在動態環境中的適應性和靈活性。盡管仍有技術挑戰需要克服，但這一技術的廣泛應用將為自動駕駛的普及和商業化提供更多可能性，并推動行業向更高效、更靈活的方向發展。

純視覺方案：極簡技術路徑的探索

純視覺方案作為自動駕駛領域的一種極簡技術路徑，試圖完全依賴攝像頭來實現環境感知、目標檢測和駕駛決策，擺脫對激光雷達等高成本硬件的依賴。這一技術理念源于對人類駕駛行為的模擬——人類駕駛主要依靠視覺判斷，而現代計算機視覺技術的進步為這種方式提供了技術支持。在2024年，純視覺方案的探索取得了顯著進展，成為自動駕駛技術的重要分支和產業關注的熱點。

純視覺方案的核心在于構建以攝像頭為基礎的多模態視覺感知系統，通過深度學習模型實時處理攝像頭采集的大量圖像數據，以實現對車輛周圍環境的精準理解。視覺算法的核心包括目標檢測、語義分割、物體追蹤和深度估計等。目標檢測用于識別和定位車輛、行人、交通標志等關鍵物體；語義分割能夠將圖像中的每個像素分類為道路、障礙物或其他類別；物體追蹤技術可以持續監控動態目標的位置變化；深度估計則彌補了傳統攝像頭無法直接獲取距離信息的缺陷，通過單目或雙目視覺算法計算物體與車輛之間的距離。這些技術結合形成了一個完整的感知閉環，使純視覺方案在特定場景中能夠達到與多傳感器融合方案相當的性能。

從硬件配置的角度來看，純視覺方案依賴低成本的攝像頭，通常包括多方向的前視、后視和側視攝像頭，形成一個360度的感知系統。與激光雷達和毫米波雷達相比，攝像頭具有較高的分辨率和細節捕捉能力，尤其在識別交通標志、車道線和復雜環境紋理方面表現出色。此外，攝像頭成本遠低于激光雷達等傳感器，這使得純視覺方案在降低自動駕駛車輛硬件成本方面具有顯著優勢，尤其對于中低端市場的普及應用具有重要意義。特斯拉在2024年繼續堅持其以攝像頭為核心的“Tesla Vision”方案，也進一步推動了純視覺方案在行業中的廣泛應用。

純視覺方案的優勢在于其架構的簡化和成本的顯著降低。去掉了激光雷達等復雜硬件設備，純視覺方案的系統結構更加精簡，維護成本更低，能大幅減少車輛制造和運營的經濟負擔。視覺算法的快速迭代能力使得系統性能可以通過OTA（空中下載）方式進行升級，無需對硬件進行大幅改動。此外，純視覺方案的極簡化路徑使其更容易適配不同的市場需求，從而提升了技術推廣的靈活性。

與前面聊的熱點技術一樣，純視覺方案的挑戰顯而易見。視覺傳感器對光照條件非常敏感，在強光、陰影、雨雪、霧霾等極端天氣條件下，其感知能力可能受到顯著影響。攝像頭難以在完全黑暗的環境中正常工作，這使得純視覺方案在隧道、夜間駕駛等場景中表現較弱。深度信息的準確獲取也是純視覺方案的技術瓶頸之一。盡管深度估計技術已經取得了一定進展，但與激光雷達直接獲取三維點云相比，視覺深度估計仍存在誤差較大的問題。純視覺方案在動態目標的預測和軌跡規劃中需要大量計算資源，這對車載算力提出了較高要求，而計算能力不足可能導致系統性能下降。

盡管如此，2024年純視覺方案的商業化應用正在逐步落地，尤其是以特斯拉為首的一些企業，已經成功探索了純視覺方案的可能性。未來，純視覺方案的發展將依賴于算法、算力和傳感器性能的協同進步。隨著Transformer等先進深度學習模型的引入，視覺算法的識別能力將進一步提升，而更高性能的車載芯片將緩解計算資源的壓力。同時，結合生成對抗網絡（GAN）和仿真技術，視覺算法的訓練效率和泛化能力將得到顯著增強。

純視覺方案作為一種技術路線極簡、成本低廉的自動駕駛解決方案，正在引領行業向更加普及化和經濟化的方向發展。盡管仍面臨環境適應性和技術可靠性的挑戰，但其在中低端市場和特定場景中的潛力已經得到驗證。隨著算法和硬件技術的不斷突破，純視覺方案有望在未來成為自動駕駛行業的重要組成部分，為無人駕駛技術的普及貢獻新的動力。

2024年，城市NOA、Robotaxi、端到端、重感知輕地圖和純視覺方案等技術方向的蓬勃發展，展現了自動駕駛行業從技術研發到規?；瘧玫纳疃忍剿?。這些技術熱點不僅推動了自動駕駛的技術成熟度，也為未來出行方式的創新奠定了堅實基礎。未來，隨著硬件成本的下降、算法的進一步優化以及政策環境的完善，自動駕駛技術將在更多領域迎來爆發式增長。時間來到2025年，自動駕駛行業又會有哪些新技術出現？歡迎大家留言評論！

審核編輯 黃宇