自动驾驶技术发展现状与展望

自动驾驶技术发展现状与展望2025年4月，习近平总书记在上海考察时强调：“我国数据资年，中共中央、国务院印发《交通强国建设纲要》,要求“加强智能网联汽车(智能汽车、自动驾驶、车路协同)研发，形成自主可控完从技术跃迁维度看，自动驾驶驱动人工智能实现从“虚拟智能”新一代AI技术，推动系统架构从“规则驱动”转向“数据驱动”演进。视觉—语言模型(VLM)、视觉—语言一动作模型(VLA)等技术制高点的重要战场。2025年，中美企业在全无人驾驶领域同步取得Apollo、小马智行(Pony.ai)等在北京、上海、深圳等城市实现全自动驾驶技术的研究，最早可追溯至20世纪70年代，经过近50年的发展，整体技术研究经历三个重要的阶段。第一阶段(20世纪70年代至20世纪末):完全基于规则的技术。早期的自动驾驶研究，主要集中于基于规则的车辆控制。1984第二阶段(21世纪初至2010年代中后期):感知和数据驱动。进行决策。有影响力的项目，包括谷歌无人车(后来的Waymo)、百度Apollo等。这一阶段的自动驾驶系统采用模块化设计，建模并训第三级阶段(2010年代晚期至今):强AI驱动的整合式系统。随着AI技术的快速发展，端到端学习、深度学习，以及近年来涌现能力更强的AI模型与算法，原有基于规则的决策系统，可以被模型驾驶的感知系统。AI领域中模仿学习、强的应用出口，凸显AI技术在现阶段自动驾驶技术发展中所扮演的重前沿技术研究方向多模态数据融合。自动驾驶汽车中普遍安装大量的感知传感器，如多个监控不同方向的高分辨率摄像头、毫米波雷达甚至激光雷达，不同类型传感器数据的结构形式、数据特征以及采样频率与延迟，都存在很大的差异。构建鲁棒和高性能的自动驾驶系统，需要有效地融合多模态的视觉及雷达点云数据，消除感知盲点，增强感知能力，以支撑更可靠的驾驶决策。现阶段自动驾驶研究领域，已探索包括前融合(传感器数据层面融合)、中融合(先进行数据特征抽取，再进行特征层面融合)和后融合(先抽取各模态相关信息，再组合利用结果信息)的三种数据融合技术。由于前融合对多模态数据处理算力及带宽要求较高，后融合存在数据信息损失问题，因此中融合已成为目前自动驾驶研究领域的主流方案。端到端学习。自动驾驶中的端到端学习，是让基于深度神经网络的AI模型，直接从摄像头、毫米波雷达、激光雷达等设备采集的原始传感器中，学习车辆的规划与控制方式，实现从感知到决策的端到端映射。最早的端到端自动驾驶模型，可追溯至1988年卡内基梅隆大学的神经网络控制的陆地自动驾驶汽车(ALVINN)项目。现阶段的端到端自动驾驶模型，普遍采用基于Transformer等现代深度学习模型架构，并基于模仿学习等AI决策优化方法，从海量驾驶数据中直接学习自动驾驶决策与控制模式。传统模块化架构，将自动驾驶任务的生成式AI模型。自动驾驶世界模型可通过自监督学习的方式和视觉—语言一动作模型(VLA)为代表的新兴大模型，在具身智能领域内取得快速发展，并开始逐步影响自动驾驶领域。自动驾驶的下一代技术路线，学术界和产业界已进行一系列积极的探索，如车路协同。单车所具备的感知与决策能力往往有限，在满足高等级自动驾驶所要求的安全与可靠性方面，仍存在较大的挑战。因此，通过将单车智能系统与道路感知系统双向耦合，实现信息交互协同、侦测感知协同，可大大地拓展单车的感知范围与准确性。此外，通过车与车、车与路、车与人之间的网络互联化，可增强车辆、道路的协同决策能力，从而提高安全冗余及交通效率。目前，车路协同自动驾驶仍需要攻克一系列关键技术，包括协同感知技术、高精度定位技术、协同决策与协同控制技术、高可靠低延时网络通信技术、云计算及安全保障技术等，但“车一路—云”一体化技术的发展，可从本质上解决单车智能自动驾驶所遇到的技术瓶颈，从而保证自动驾驶的安全性。产业落地现状自动驾驶技术已完成从实验室验证到商业化落地的关键跃迁，在垂直领域、乘用车智驾及自动驾驶出租车等核心赛道同步突破产业化自动驾驶垂直场景商业化里程碑。自动驾驶技术在封闭/半封闭场景实现全面产业化突破，全球头部企业已验证其显著降本增效。港口自动驾驶已进入商业化规模应用阶段。1993年，世界上第一座自动化集装箱码头——鹿特丹港的ECT自动化码头正式投入商业运营，目前鹿特丹港在运营的自动驾驶引导车已有数百台。在国内，宁波舟山港已部署102辆无人集卡，昼夜无间断运行使得效率提升30%。矿业无人化已实现规模化落地应用。截至2023年底，卡特彼勒全球正在运行的无人驾驶矿用卡车超过630台，累计总运输量超过75亿吨，效率最高提升达30%。在国内，2025年5月，百台无人电动矿卡集群化加速渗透：盖世汽车研究院研究报告显示，2024年，国内新车L2级及以上辅助驾驶装配量达1098.2万辆，渗透率达47.9%;2025年前4个月，L2+渗透率快速突破60.94%,其中2025年4月L2++渗透率达20%,表明L2+技术正从高端车型标配向主流市场全面普及。国际L3级认证突破：2024年，中国工信部批准多家车企开展L3级自动驾驶公开道路测试。2025年，梅赛德斯—奔驰DRIVEPILOT4.0获得欧盟首个L3认证，在德国1.3万公里高速路网允许最高95公里/时自动驾驶(需满足指定条件),标志着有条件自动驾驶技术进入展：截至2025年5月，Waymo美国旧金山、洛杉矶、凤凰城和奥斯汀运营的自动驾驶出租车达到1500辆，每周提供超过25万次付费出上海开展全无人自动驾驶出行服务与测试。截至2025年5月，百度Apollo部署超1000辆无人车，全球累计提供超1100万次出行服务，安全行驶里程超过1.7亿公里。车企战略转型升级：2025年6月大众汽车推出专为自动驾驶出租车设计的全自动驾驶量产车车载计算单元等硬件成本快速下降，自动驾驶出租车单公里成本从2019年的23.3元降至2023年的4.5元，预计2026年达2.1元，2030年降至1元，届时将击穿传统出租车1.8元成本线(弗若斯特沙利文数据),商业模式完成闭环验证。系统的可靠性，不仅要求进一步研究并提升单车感知AI模型本身的现阶段自动驾驶决策AI模型所普遍采用的监督式模仿学习框架，也AI强化学习技术对解决以上问题有一定的潜力，但目前仍存在依赖列问题。闭环测试与安全验证。为充分测试自动驾驶系统性能与安全性，普遍需要进行大规模的仿真与实车上路，耗费大量的时间及资源，客观上降低自动驾驶系统的迭代研发效率。目前闭环仿真测试在环境、周车行为的拟真度及场景覆盖方面，仍存在很多缺陷，无法充分验证系统在真实环境中的性能。如何进行更充分、低成本的闭环测试与安全验证，是需要学界及产业界共同探索的重要问题。系统复杂性与成本问题自动驾驶系统的复杂程度，远超一般的手机和电脑等智能硬件系统。整个自动驾驶系统装备有大量的传感器，需要时刻采集数据、清洗处理数据，对周围复杂环境进行感知，并做出实时的安全决策规划。自动驾驶涉及对一系列复杂的软件、硬件、算力系统的深度集成，开发、测试与部署成本高昂。以传感器为例，目前L4级自动驾驶车辆的硬件单元一般包含6—12台摄像头，3—12台毫米波雷达、5台以内激光雷达，以及1—2台全球卫星导航系统与惯性测量单元。为满足自动驾驶AI模型的计算需求，还需装备1—2套高性能车载计算系统。即使近年来传感器及算力芯片价格不断下降，叠加所有元件的成本仍然非常高昂。这让车辆的安全性与经济实用性成为难以兼得的“鱼”和“熊掌”。政策法规相对滞后目前涉及自动驾驶的法律法规尚需完善。不同国家、地区对自动驾驶的定义与审批流程各异，L3级别在欧盟有严格的审批要求，在美国多州尚属灰色地带。具体到执行层面，也面临一系列伦理决策及小伤害”。当前多以事后司法裁定为准，难商还是车主承担责任?现阶段自动驾驶事故责任认定及保险赔付机自动驾驶将成为物理(具身)智能领域中最重要的应用之一，有全无人驾驶安全水平将比人类驾驶至少高10倍，达到人类好司机的大模型和生成式AI,将在提升L4级别自动驾驶系统的泛化能力型生成式AI可结合真实数据，生成高质量边缘场景数据，覆盖更广数据资源，形成跨企业数据/算力共享机制，推动行业一科研机构良正向循环。试(<50km2)向城市群联网(>500km2)升级，构建广域协同的“车入许可，推动成熟技术落地应用。建立无安全员车辆合法运营机制，构建自动驾驶安全测试、系统可靠性评价等国家标准，为规模化落地提供有力保障。加快自动驾驶法律法规体系建设。当前政策法规在责任界定、