主要观点总结
文章讨论了汽车行业中智能驾驶的发展状况。文章提及了特斯拉发布FSD功能引发的行业关注，介绍了智能驾驶的定义、发展现状以及两种主要的技术理念。同时，文章还引用了《智能驾驶2024年度报告》的内容，介绍了智能驾驶的技术进步、发展趋势以及未来的市场应用前景。此外，文章还提到了车企在智能驾驶领域的布局以及未来的市场竞争态势。
关键观点总结
关键观点1: 智能驾驶的概念及其发展动态
智能驾驶是借助先进传感器、通信技术和计算机系统赋予车辆自动行驶和智能决策能力的创新技术。特斯拉发布FSD功能引发行业关注，当前智能驾驶技术正在快速发展，并受到广泛关注。
关键观点2: 智能驾驶技术的两大理念及特点
模块合成式和端到端式是智能驾驶的两种主要技术理念。模块合成式将系统拆分为核心模块进行开发，而端到端式通过深度神经网络训练将感官输入直接映射到驾驶动作。
关键观点3: 智能驾驶技术进步及市场应用前景
根据《智能驾驶2024年度报告》，智能驾驶技术已经取得显著进步，呈现出快速发展的态势。技术层面已经摆脱对高精地图的依赖，并实现了无图NOA。主流车企已经实现全国全量推送城市NOA，未来随着智能驾驶技术不断向更高等级迈进，将对人们出行和社会发展产生深远影响。
关键观点4: 智能驾驶市场竞争及车企布局
车企纷纷表达在2025年落地L3级自动驾驶的决心和规划，积极布局智能驾驶领域。随着智能驾驶技术的不断发展，未来三年智驾体验将进入“脱手开”的时代，智驾行业也将进入竞争的关键时期。
正文
汽车究竟需不需要智能驾驶？
就算到了2025年，仍有很多人认为它不过是噱头，而也有很多人把它列为刚需。
近日，特斯拉官宣在中国发布FSD功能，更新名称为城市道路Autopilot自动辅助驾驶，这一消息迅速引发了行业的广泛关注。
智能驾驶，作为当今科技与汽车行业最前沿的领域之一，其发展动态牵动着无数人的心。它未来将朝着怎样的方向发展，为我们的出行与生活带来怎样翻天覆地的改变？
智能驾驶，是一种借助先进的传感器、通信技术和计算机系统，赋予车辆自动行驶和智能决策能力的创新技术。
在国际上，智能驾驶被划分为六个等级，从L0到L5，自动化程度逐级递增。其中，L3级别被视为自动驾驶技术的关键分水岭。
目前，NOA
（Navigate on Autopilot，即领航辅助驾驶）
作为L2+级辅助驾驶功能的典型代表，正处于快速发展的黄金时期。NOA功能能够在特定场景下，自动完成变道、超车、进出匝道等一系列复杂的驾驶操作，为用户带来更加便捷、高效的驾驶体验，同时也让人们看到了智能驾驶技术向更高等级发展的巨大潜力。
从设计理念来看，智能驾驶主要分为两大类，即模块合成式和端到端式，这两种理念各有特点，分别在智能驾驶技术的发展过程中扮演着重要的角色。
模块合成式方法
将智能驾驶系统拆分为感知、规划决策和执行控制三大核心模块。感知模块通过各种传感器，如摄像头、雷达、激光雷达等，收集车辆周围环境的信息，包括道路状况、交通标志、其他车辆和行人等；规划决策模块根据感知模块提供的信息，结合预设的规则和算法，制定出合理的行驶路线和驾驶策略；执行控制模块则将规划决策模块的指令转化为具体的车辆控制动作，如加速、刹车、转向等，从而实现车辆的自动行驶。
端到端式
则通过深度神经网络的训练，将感官输入直接映射到驾驶动作，省去了传统模块合成式方法中复杂的中间环节。这种架构的优势在于其强大的泛化能力，能够更好地应对复杂多变的路况和各种未知的驾驶场景。例如，在面对一些特殊路况或突发情况时，端到端式系统能够通过学习大量的实际驾驶数据，自动调整和优化驾驶策略，从而做出更加合理的决策。然而，它需要海量的数据支持以及超高算力的硬件支撑。
根据量子位智库发布的《智能驾驶2024年度报告》，智能驾驶技术在过去一年中取得了显著进步，呈现出快速发展的态势。
从技术层面来看，智能驾驶已经摆脱了对高精地图的依赖，实现了无图NOA，并逐步转向端到端的技术架构。这意味着更多的车辆能够通过自身的传感器和智能算法，实时感知和理解周围环境，自主做出驾驶决策。
在用户体验方面，截至2024年底，主流车企均已实现全国全量推送城市NOA。“车位到车位”成为最新的智驾体验标准，背后包含全场景覆盖、应对复杂路况、连接泊车功能。
《智能驾驶2024年度报告》认为，智能驾驶发展的第一性原理就是AI的第一性原理。而AI的第一性原理有三大关键要素：算法、算力和数据。算法上，端到端成为行业新技术范式。端到端取代了传统算法中，数据在感知、决策、规划各个模块之间传递的过程，降低了信息传递的损失和延时。统一的端到端架构能够自动学习从感知到控制的最优映射关系，实现全局优化。加速算法迭代，离不开海量数据的支持，但更海量的数据对云端算力提出了更高要求。这就是2024年，主机厂和供应商开始强调云端算力的原因。
值得一提的是，目前人们已经可以在一些城市看到Robotaxi
（自动驾驶出租车）
。这些车辆通常配备了高精度地图、摄像头、雷达、超声波等设备，能够感知周围的环境和交通状况，并通过算法和控制系统进行路径规划、避障、加减速、转向等操作。乘客可以通过手机APP或者语音识别等方式预约或者叫到自动驾驶出租车，并输入目的地。自动驾驶出租车会按照最优路线将乘客送达目的地，并完成付款和评价等流程。
近日，小马智行正式开通广州自动驾驶示范运营专线，用户可搭乘自动驾驶车，从广州市中心相应地点往返广州白云机场和广州南站。此前，小马智行在北京解锁了大兴机场、北京南站等重要交通枢纽的自动驾驶场景，此次广州的开放无疑加快提升了他们对于自动驾驶技术的研发，以及对商业化场景的探索。
2025年将是智能驾驶的拐点，这一观点在行业内得到了广泛的关注和认同。
有分析称，凭借全局优化、更高计算效率、更强泛化能力等优点，端到端技术已迅速成为高阶智能驾驶方案当前最优解。城市NOA等高阶智驾经过2024年的大规模的落地应用后，在端到端大模型技术的加持下，有望在2025年从“能用”迈向“好用”。
地平线创始人兼CEO余凯博士曾表示，智能驾驶将在2025年迎来真正的拐点，未来三年智驾体验将进入“脱手开”的时代，智驾行业也将进入竞争的关键时期。这背后是多模态大模型、端到端训练和算力等方面的发展，为智能驾驶的普及与突破提供了条件。
《智能驾驶2024年度报告》也认为，在软件、硬件、保障等多方面共同作用下，智能驾驶将逐渐具备通向L3的技术基础、规范措施和赔付机制。2025年有望成为L3商用元年。
众多车企也纷纷表达了在2025年落地L3级自动驾驶的决心和规划，积极布局智能驾驶领域，加大研发投入，加速技术创新，以抢占智能驾驶市场的先机。
例如，近日小鹏汽车董事长何小鹏称，2025年中，小鹏将推出V6全新大版本，这个版本将具备准L3级别的自动驾驶能力；到了2025年底，小鹏更是计划推出真正的L3级别自动驾驶软件。他还称：“未来的10年，一定是L3智能汽车的iPhone 4时代，并走向全无人驾驶L4的10年。”
智能驾驶近年来从技术突破到用户体验提升，再到商业化应用的探索，都展现出其巨大的发展潜力和广阔的应用前景。可以期待，未来随着智能驾驶技术不断向更高等级迈进，将对人们出行和社会发展产生更加深远的影响。
