01

近日，馬斯克在X平臺上轉(zhuǎn)發(fā)了一段特斯拉無人駕駛汽車在太行山的掛壁公路上穿行的視頻，只見一輛車在懸崖峭壁間快速行駛，視覺中滿是山谷和斷崖配合的絕美風(fēng)景，令人眼前一亮震撼不已。

智能駕駛技術(shù)已經(jīng)比過去的老司機更能適應(yīng)復(fù)雜危險的路面，這是人類交通史上值得銘記的一幕。人類的移動方式正經(jīng)歷前所未有的變化。

02

地球上跑得最快的動物獵豹，時速可達70公里。人類奔跑的極限速度由牙買加短跑名將博爾特在2009年100米短跑競賽中創(chuàng)造，在百米沖刺的最快階段，他的瞬時速度可達每秒10.44米，約合每小時37.58公里。但是人只能在極短的幾十秒內(nèi)保持這種速度，馬拉松的42公里需要職業(yè)高手兩個小時才能跑完。

人類在大地上「移動」是一種需要，也是夢想。動物與植物的區(qū)別就在于移動能力。人類的活力就在于移動能力。單憑雙腿移動很難走遠，限制了與自然的接觸和擴大生活半徑提高幸福指數(shù)的可能。

于是，人們馴服野馬，在馬背上大大提升自己的移動速度，制造車輛運載更多人與物。交通工具就這么誕生了。隨著工業(yè)革命帶來蒸汽機，火車和汽車顛覆了人類的移動能力，過去出門去趟縣城都難，如今許多地球人繞世界轉(zhuǎn)悠，天涯咫尺。

過去說美國是汽車輪子上的國家，如今全世界大概都在輪胎上生活。汽車的形態(tài)五花八門，大大小小。廠商為滿足顧客需求，將汽車的功能和舒適度提到了前所未有的高度。

但所有提升都不及人工智能給汽車帶來的革新更徹底。自動駕駛技術(shù)正不斷修正整個產(chǎn)業(yè)的形態(tài)，塑造新的未來。

03

目前的智能駕駛已全面跨入「端到端（End-to-End）大模型」與「AI智駕2.0」的全新時代。行業(yè)主流方案正從以往的「感知-決策-執(zhí)行」分模塊規(guī)則系統(tǒng)，邁向輸入視覺語言數(shù)據(jù)、直接輸出車輛控制信號的類人駕駛階段。

從輸入端（眼睛+耳朵）直接連到輸出端（方向盤+油門），中間不再有那么多「翻譯」和「規(guī)則」環(huán)節(jié)，更像人、更聰明、更靈活。

傳統(tǒng)的自動駕駛就好比像一個非常聽話但死板的實習(xí)生，開車時根據(jù)現(xiàn)場狀況不斷匯報，查規(guī)則，請示，執(zhí)行。遇到下雨施工什么的還可能卡住，不知如何是好。

這個2.0時代的智能駕駛則儼然老司機在場，你直接把眼睛看到的所有畫面和語音指令（比如我要左轉(zhuǎn)去吃早點）一股腦塞給他。他一眼看完、瞬間領(lǐng)會，直接把手伸到方向盤和油門上，完全領(lǐng)會，堅決執(zhí)行，不會出錯。

這才是人類夢想的交通工具啊。雖然它的出現(xiàn)讓領(lǐng)導(dǎo)和老板們不再需要一個真的司機（有時兼保鏢保姆），無法體現(xiàn)自身的財富地位，但它將會比真司機更安全更快捷。

04

科技改變生活，智能駕駛改變出行方式，我們來談?wù)勊陌l(fā)展簡史。

• 原始模式

在農(nóng)村養(yǎng)過牲口的人明白，老馬識途并非妄言。牛馬記得工作場所和居所之間的路線，能自己回家，它們的空間記憶能力比人類想象的強很多。

宋朝思想家兼文人邵雍在洛陽居住，喜歡坐著羊車出去游蕩，羊自己溜達，他老人家坐在小車里喝酒，微醺之中自然徜徉，到點了羊就自動拉著主人回家了，就如「不系之舟」般與閑散自然。

這應(yīng)該是原始的自動駕駛模式。類似的情況不少，據(jù)說歐洲古代的酒鬼們喝醉了就被自己的座駕拖回家。

• 早期探索

讓交通工具自己行動是人類強烈的愿望。自動駕駛技術(shù)并非近十年來爆發(fā)的科學(xué)奇跡，而是一場跨越百年的漫長演進。無線電技術(shù)出現(xiàn)后，遙感駕駛就成為追求。

二十世紀初，西班牙工程師萊昂納多·托雷斯·奎維多開發(fā)出了世界上第一套無線電遙控系統(tǒng)，1904年，他在一輛三輪載具上成功進行了近30米的遙控測試，這是人類歷史上首次實現(xiàn)車輛無線電導(dǎo)引。

1921年，美國陸軍工程兵團上尉R·E·沃恩在俄亥俄州代頓市操縱一輛裝有無線電設(shè)備的三輪車駛上車水馬龍的街頭。一個人站在車后十幾米處發(fā)射無線電信號，完成了第一次無人駕駛車輛的公開路測。

1925年，前美國陸軍電氣工程師弗朗西斯·P·胡迪納在紐約大街上操縱一輛無線電設(shè)備控制的汽車，能控制轉(zhuǎn)向、離合、制動、喇叭和油門。

1928年，美國的無線電工程師在辛辛那提通過無線電設(shè)備控制一輛福特汽車平穩(wěn)行駛。

1939年，通用汽車工業(yè)設(shè)計師諾曼·貝爾·蓋茨描繪了一個極富前瞻性的未來愿景：通過在公路中嵌入電磁線圈，產(chǎn)生電磁場來引導(dǎo)和驅(qū)動無線電控制的電動汽車——這很可能是磁懸浮列車的原型設(shè)想，他極力主張將人類從駕駛過程中完全剝離，預(yù)言這一自動化高速公路網(wǎng)將在1960年成為現(xiàn)實——盡管沒有實現(xiàn)但卻是科學(xué)中需要的大膽設(shè)想。

1948年，定速巡航控制系統(tǒng)的發(fā)明標志著現(xiàn)代高級駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS）的誕生，這與后來的前向碰撞預(yù)警（FCW）和車道偏離預(yù)警（LDW）等技術(shù)一起，構(gòu)成了無人駕駛車載系統(tǒng)的控制基礎(chǔ)。

• 自動駕駛萌芽

1953年，美國無線電公司的實驗室成功在地板上通過鋪設(shè)導(dǎo)線，引導(dǎo)一輛玩具尺寸的微型小車行駛。這種兒童玩具現(xiàn)在還大量銷售，廣受歡迎。

隨后的1957年，美國的工程師們在林肯市附近建成了一條很短的但真正鋪設(shè)了探測線圈和引導(dǎo)電纜的公路，能向配備接收器的汽車發(fā)射電磁信號引導(dǎo)轉(zhuǎn)向，能感知金屬車輛的通過并自動調(diào)節(jié)沿途路燈及后方車輛的安全間距。這已經(jīng)很接近自動駕駛的狀態(tài)了。這種技術(shù)很快就被搭載到了通用汽車和福特汽車上，用于避障和緊急制動。

1960年代，英國運輸與道路研究實驗室改裝了一輛雪鐵龍，該車通過與測試軌道中嵌入的磁性電纜進行交互，在各種惡劣氣候條件下以130公里/小時的速度安全行駛，控制精確。同期的美國人也在繼續(xù)完善路面嵌入式電子器件激活的無人駕駛車輛研究。

但是這時候的自動駕駛設(shè)想都對環(huán)境和路面有技術(shù)依賴，需要汽車與路面鋪設(shè)的設(shè)備相互配合來完成工作。總不能在世界上所有道路上植入感應(yīng)設(shè)備吧！到1970年代，汽車開始長眼睛了。

• 車載視覺時代

1977年，日本人研制出世界上第一輛真正意義上的視覺引導(dǎo)半自動駕駛汽車。該車不依賴任何路面電磁設(shè)備，是通過車頭搭載的兩個黑白電視攝像機實時獲取前方路面圖像，通過早期圖像處理技術(shù)識別道路標識線，在受控封閉賽道上實現(xiàn)了20英里/小時的自主行駛。這一歷史性的突破標志著自動駕駛正式步入「車載視覺與算法決策」的時代。這是了不起的成就！

1980年代，美國軍方發(fā)起了自主陸地載具（ALV）項目，在一輛8輪大型軍用運兵車上實現(xiàn)了基于計算機視覺、三維激光雷達（LIDAR）以及自主控制算法的道路跟隨演示，車輛能識別道路邊緣并繞過障礙物，而且跑得很快，為軍用車輛越野自動化積累了首批核心技術(shù)，在后來的伊拉克和阿富汗戰(zhàn)爭中，這類車輛都成功參與了營救被困美軍人員的行動。

• 自動駕駛的實現(xiàn)

1986年，歐洲多國政府與大眾、奔馳等汽車巨頭聯(lián)合啟動了「尤里卡普羅米修斯計劃」，這個項目的結(jié)果是一輛改裝的奔馳大客車在機器視覺系統(tǒng)控制下，在無交通干擾的封閉路段上實現(xiàn)了自動駕駛。

還是上述以德國人為主的團隊在1990年代針對極其匱乏的車載計算力，采用了多項極富遠見的硬件與算法創(chuàng)新。

首先是主動注意力機制與眼球掃視模擬，攝像機承載平臺進行人工掃視運動，優(yōu)先將有限的計算資源聚焦于視場中最關(guān)鍵的局部細節(jié)。

其次是雙焦攝像機布局，平行的四臺攝像機分別配備兩種不同的焦距，同時兼顧寬幅全景和遠距離細節(jié)捕捉。然后是擴展卡爾曼濾波（EKF），通過卡爾曼濾波處理透視投影圖像序列，在噪聲和不確定性極高的道路環(huán)境下維持系統(tǒng)的動態(tài)穩(wěn)定。

還Transputer并行架構(gòu)技術(shù)，車載系統(tǒng)并聯(lián)運行多達60臺Transputer微處理器，以每秒25赫茲的高頻進行實時圖像處理與狀態(tài)估計，以便做出預(yù)判。

1994年10月，這些技術(shù)讓一輛車在密集的三車道車流中，自主行駛了超過1000公里，時速高達130公里，成功實現(xiàn)了自主變道與自主超車。

理論上，德國人在三十年前就實現(xiàn)了自動駕駛。

與此同時，美國人獨立發(fā)展了「Navlab」系列自主載具。著名的「ALVINN」（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自主地面載具）軟件出現(xiàn)，這是自動駕駛史上首次利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行端到端車道線跟蹤與轉(zhuǎn)向控制的嘗試。

1995年7月23日至30日，波默洛與博士生托德·約亨駕駛搭載RALPH系統(tǒng)、計算設(shè)備僅相當(dāng)于兩張鞋盒大小的「Navlab 5」，展開了震驚世界的「無手橫跨美國」壯舉。這場從匹茲堡到圣地亞哥全長2850英里的旅程中，車輛僅由電腦控制轉(zhuǎn)向，人類僅操作油門和剎車。

1996年，意大利帕爾馬大學(xué)在普羅米修斯項目的技術(shù)積累下啟動了「ARGO項目」旨在使用低成本的非主動式傳感器，拜托對特定的道路基礎(chǔ)設(shè)施的依賴。兩年后，ARGO完成了名為「MilleMiglia自動巡航」的2000公里公路實測，在復(fù)雜的意大利高速公路、高架橋和隧道中，以平均90公里/小時的速度實現(xiàn)了約94%的自主行駛比例，單次最長無干預(yù)續(xù)航達54公里。

21世紀初，美國軍方和政府主導(dǎo)了旨在提高無人駕駛軍用載具的DARPA挑戰(zhàn)賽。高額獎金吸引了諸多參與者。挑戰(zhàn)賽成為當(dāng)今自動駕駛的重要推動力量。幾年的比賽證明了自動駕駛技術(shù)在惡劣環(huán)境下的可行性，確立了現(xiàn)代自動駕駛的多傳感器融合硬件范式。激光雷達在比賽中大放異彩，成為空間建模和障礙物識別的絕對核心，配合厘米級高精雷達，奠定了之后自主系統(tǒng)的標準感知硬件架構(gòu)。挑戰(zhàn)賽中涌現(xiàn)的領(lǐng)軍人物迅速被科技巨頭吸納，開啟了全球高階無人駕駛的商業(yè)化競爭。

• 智能駕駛時代

21世紀第二個十年，深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在計算機視覺領(lǐng)域的突破，徹底終結(jié)了早期依賴人工設(shè)計幾何特征的算法時代。車輛開始具備極高精度的像素級目標檢測和語義分割能力。

2014年1月，SAE International發(fā)布了J3016推薦實踐標準，正式將自動駕駛劃分為六個層級。這一標準隨后與國際標準化組織（ISO）合作進行了多次修訂（如發(fā)布為ISO PAS 22736），成為全球政府監(jiān)管、保險定責(zé)以及主機廠技術(shù)研發(fā)的最核心參考坐標。

隨后，中美等國隨著新能源汽車的革新時代到來，均加大力度研發(fā)智能駕駛技術(shù)。不僅技術(shù)不斷更新，實際上跑在路上的無人車已經(jīng)成了常見的風(fēng)景。它們或許遇到特殊情況還不夠靈活，但在安全行駛的趨勢上正日益成熟。

在美國，Alphabet旗下的Waymo在2025至2026年間奠定了其無人駕駛出行的絕對領(lǐng)導(dǎo)地位。特斯拉也積極布局。在德州的L4自我認證引發(fā)了極大監(jiān)管爭議，因為該公司一直將其Full Self-Driving（FSD）歸類為L2級系統(tǒng)，至今未對其L4級自我認證提供任何底層方法學(xué)論證。

在中國，百度旗下的「蘿卜快跑」（Apollo Go）走出了高密度、低單價的大規(guī)模鋪路路線。截至2026年5月，蘿卜快跑累計訂單量已突破2200萬單，運營覆蓋全國27個城市。百度也加大無人駕駛的技術(shù)投入。各方力量的投入仍方興未艾。

05

如今，自動駕駛技術(shù)正在由單純的「技術(shù)性能軍備競賽」走向「系統(tǒng)安全韌性與精細化監(jiān)管規(guī)范」的深水區(qū)。各國加大立法并不斷順應(yīng)新的趨勢。

行業(yè)普遍預(yù)期，隨著智能技術(shù)的發(fā)展和車載模型的成熟，自動駕駛系統(tǒng)終將在未來五到十年真正融入人類社會的每一個交通毛細血管中，徹底重塑人類的空間移動范式。大家都會在這種交融中繼續(xù)生活。