近日,甲子光年智库发布了一份名为《2024自动驾驶行业研究报告》的深度分析报告。这份报告由甲子光年智库出品,智库院长宋涛、报告撰写者翟惠宇以及分析师胡博文共同完成,深入探讨了自动驾驶技术的最新发展动态、行业趋势、厂商实践案例及未来挑战与展望。
报告指出,随着智能化水平成为汽车消费者购车时的关键考量因素,自动驾驶技术正逐步重塑汽车行业的竞争力格局。其中,不乏对端到端自动驾驶技术的价值、挑战以及其在推动行业进步中所扮演角色的深刻洞察。报告内容丰富,不仅涵盖了技术层面的深入分析,也包括了市场趋势和消费者偏好的调研结果,为行业内外的读者提供了宝贵的信息和独到的视角。
在2024年,自动驾驶技术的发展已经到了一个新的阶段。消费者对车辆智能化的需求日益增长,尤其是自动驾驶技术、智能座舱等高端功能,成为购车时的重要考量因素。超过半数的消费者将智能化水平作为购车的关键因素之一,这促使汽车制造商加大了智能化技术的研发和投入。智能化不仅成为新能源汽车竞争的主要领域,而且未能跟上智能化步伐的汽车品牌可能会逐渐失去市场竞争力。
自动驾驶技术的普及,得益于车企的持续投入和消费者对这些技术的接受度。目前,高速NOA的渗透率已超过10%,城市NOA也超过了3%。配备自动泊车和L2.5以上级别NOA功能的车型已成为车企竞争的焦点,预示着未来缺乏NOA功能的车辆可能失去竞争力。
随着自动驾驶功能的普及,消费者对其正面认知逐渐增强,乘用车自动驾驶市场稳步增长。这促使主机厂与智能驾驶解决方案供应商之间的合作更加紧密,进一步推动了智能驾驶技术的商业化应用。2023年以来,多家自动驾驶厂商开始准备IPO,这标志着行业正在苏醒,智能驾驶加速普及。
在技术层面,BEV(鸟瞰视图)结合Transformer架构成为自动驾驶感知领域的主要发展方向,数据驱动在其中扮演的角色愈发关键。众多汽车制造商和自动驾驶解决方案提供商都已构建数据闭环系统,以支持自动驾驶系统的模型训练和持续迭代。目前,配备高级智能驾驶功能的汽车已实现规模化部署,这为自动驾驶算法的持续创新和优化提供了坚实的数据支撑。
自动驾驶技术发展与普及的背后,是底层AI技术的进步。从卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、生成对抗网络(GAN)到Transformer,每一次技术革新背后,都伴随着深度学习等基础AI技术的突破性进展。正是AI技术的持续进步,构成了自动驾驶技术不断演进和成熟的基础动力。
端到端自动驾驶作为一种新兴的技术路线,正迅速成为自动驾驶行业的新焦点。端到端自动驾驶指的是从原始传感器数据输入直接到控制指令输出的连续学习与决策过程,过程中不涉及任何显式的中间表示或人为设计的模块。端到端自动驾驶的核心理念是避免信息在传递过程中的损耗,实现自动驾驶性能的全局最优化。
端到端自动驾驶神经网络的实现将带来一系列优势:它将完全基于数据驱动进行全局任务优化,拥有更简洁的系统架构,更高的计算效率以及更强的泛化能力。然而,它也面临着对算力和数据的巨大需求,以及尚未解决的黑盒问题和幻觉问题,这些问题需要随着技术的进步而逐步克服。
尽管端到端自动驾驶展现出诸多优势,但在落地和商业化方面仍然面临诸多挑战。构建所需的强大算力、获取用于模型训练的高质量海量数据,以及端到端大模型的"不透明性"和"解释性不足",都是制约产品性能提升和安全保障的关键问题。此外,消费者软件付费意识仍未形成,自动驾驶商业闭环还未跑通,自动驾驶的"失效成本"很高,强调安全底线,需要设置额外的完全边界做冗余。
端到端自动驾驶路线仍处于发展初期,除了特斯拉之外,还未有其他厂商能够实现端到端自动驾驶的量产。各个厂商所采用的技术路线尚未经过市场的充分验证,行业内也缺乏可供借鉴的成功实践案例。尽管端到端自动驾驶展现出诸多优势,但其是否能够成为自动驾驶终局方案,还有待市场的进一步检验。
这篇文章的灵感来自于《甲子光年智库2024自动驾驶行业研究报告》。除了这份报告,还有一些同类型的报告,也非常有价值,推荐阅读,这些报告我们都收录在同名星球,可以自行获取。
