从自动驾驶到智能驾驶：未来出行的大变天
2024年，自动驾驶迎来了一个大变天的节点，大家不仅仅要考虑买什么车、选什么保险，连交通事故的责任方都会发生巨大的变化。好，咱们正式开始。
七月的夏天，理想汽车的智能驾驶发布会热闹登场。发布会的关键词是“端到端”特性（end-to-end）和“无图NOA”。说起“端到端”，不是从家门口到公司门口的意思，而是AI模型的一个大升级，类似于我们熟悉的ChatGPT，只不过它解决的不是“今天天气如何”这种简单问题，而是复杂多变的驾驶环境。咱们先来说说这个“端到端”。
传统的自动化驾驶其实没有我们想象中的那么智能。它用的是N个模块依次完成感知、规划、控制这三个主要功能。感知模块是汽车的眼睛，搜集信息并理解它们，激光雷达、毫米波雷达、摄像头等数据一股脑儿地输入，然后用神经网络识别出车道线、车辆、信号灯等，再进一步细化这些元素。但智能仅限于此，规划和控制模块就像流水线上的机械工，执行预设的规则。
比如，传统自动化驾驶的规划模块会设定从A到B的全局路线，还要应对马上就要出现的各种情况，比如绕开障碍物，避开行人。控制模块则把这些决策转化为方向盘转向、加速、刹车的具体操作。虽然听起来挺复杂，但本质上是自动化的，每一个动作都遵循预设的规则和条件。
传统自动驾驶是个劳动力密集型产业，需要成千上万的程序员写代码，处理各种驾驶场景。比如在2023年，自动驾驶性能最好的企业，光是智能驾驶团队的一线程序员就有5000人！但这已经是过去式了。
端到端模型来了，情况大不相同。这种模型不再需要堆积大量的代码，而是通过一个神经网络模型直接输出结果。以特斯拉为例，他们的FSD系统通过端到端模型将代码行数从30万行减少到3000行，程序员也大幅减少。因为端到端模型能通过深度学习，自动识别和处理各种驾驶场景，不再依赖人类写的规则。
那么，端到端模型到底是怎么工作的呢？你可以把它想象成一个超级聪明的大脑，它能从无数驾驶视频中学习，理解各种复杂的驾驶情况。比如，你在高速上看到前方有个女司机突然打开雨刷器，端到端模型能根据以往的数据判断，她可能要变道，你的车会自动减速避让。这些判断和反应是通过训练模型自动实现的，不需要程序员手动编码。
说到这里，你可能会问，为什么传统自动驾驶需要那么多规则，而端到端模型不需要呢？这就是Transformer模型的魔力。Transformer模型有个自注意力机制，能够注意到人们难以察觉的特征，自动提取出驾驶环境中的各种细节。比如，你在城市里开车，模型会自动注意到路旁的行人、信号灯、其他车辆的动态，并做出相应的驾驶决策。
理想汽车发布会还介绍了系统1和系统2的概念，这其实是智能驾驶的两个层次。系统1处理日常驾驶，比如堵车、逆行的电动车、闯红灯的行人，这些都是常见场景，占全部驾驶时间的95%。系统2则应对突发状况，比如前方突然倒下一棵大树、走错了路、遇到交警指挥等，这些情况占5%的驾驶时间，但每秒都至关重要。
有了端到端模型和系统1、系统2的配合，智能驾驶的表现大幅提升。理想汽车预计今年年底或明年年初实现L3级别自动驾驶，3年内实现L4级别。L3和L4的区别在于交通事故责任，L3的责任人是司机，L4的责任人是汽车本身。L4级别已经非常接近完全自动驾驶，只保留了方向盘、加速和刹车踏板，以防万一。到了L5，这些控制装置也都可以取消掉。
智能驾驶的评测也将发生变化。传统自动驾驶评测依赖封闭赛道上的特定测试项目，比如车辆沿车道线行驶的能力、通过收窄路段的表现等。这些测试虽然有参考价值，但并不能完全反映车辆在真实路况中的表现。智能驾驶水平的高低更多依赖于实际路况中的表现和事故率。因为端到端模型能够处理更多复杂、多变的交通场景，真实路况下的表现更能体现智能驾驶的优劣。
当然，端到端模型也有局限性。它是个黑盒子，我们很难反推事故原因。每个参数都有可能影响驾驶决策，几十亿个参数难以一一解释。传统自动驾驶中，如果出现事故，可以通过规则库找出问题并修正，但端到端智能驾驶只能通过整体模型的改进来提升表现。此外，端到端模型也可能出现“幻觉”问题，做出不可预测的错误判断，这也是需要克服的挑战。
总结一下，从自动驾驶到智能驾驶，是一个从劳动力密集型转向数据和算力密集型的过程。自动化驾驶靠堆人力写规则，智能驾驶靠训练模型提取特征。未来的智能驾驶不仅更高效、更智能，还将彻底改变汽车行业的竞争模式。正如霍金所说：“智能是解决所有问题的钥匙。”未来的出行，智能驾驶将引领新潮流，让我们拭目以待。
