在科幻文學(xué)的歷史長河中，1942年是一個值得銘記的年份。這一年，艾薩克·阿西莫夫通過短篇小說《轉(zhuǎn)圈圈》首次提出了“機(jī)器人三定律”，這一理論框架后來被譽(yù)為現(xiàn)代人工智能技術(shù)的理論基石。盡管阿西莫夫或許未曾完全預(yù)見，但八十年后的今天，人工智能技術(shù)已經(jīng)深度滲透到人類生活的方方面面，甚至在某些方面超越了他的科幻想象。

2024年，人工智能技術(shù)領(lǐng)域迎來了一系列創(chuàng)新與突破，從AI視頻生成模型Sora到GPT-4o等生成式人工智能新技術(shù)的問世，讓人們真切感受到了“未來已來”的震撼。特別是在交通智能化領(lǐng)域，大模型、端到端、世界模型、車路云等技術(shù)應(yīng)用成為了革命性的存在，不僅極大地提升了駕駛體驗(yàn)，還為城市交通的安全性、效率和可持續(xù)性開辟了新的可能。

在自動駕駛領(lǐng)域，BEV（鳥瞰圖）網(wǎng)絡(luò)、OCC（占用網(wǎng)絡(luò)）以及無圖NOA等概念逐漸成為了行業(yè)熱詞。BEV網(wǎng)絡(luò)通過矢量化的鳥瞰視角檢測白名單障礙物，而OCC則通過體素化的占用網(wǎng)絡(luò)預(yù)測3D空間的占位情況，實(shí)現(xiàn)對通用障礙物的感知。然而，這些技術(shù)也面臨著各自的局限性。BEV網(wǎng)絡(luò)的感知上限大致在能檢測到1000多種物體，而OCC算法則受限于算力和實(shí)時性，難以檢測微小物體。復(fù)雜語義如天氣、光照、雨霧等，也是當(dāng)前BEV+OCC組合難以解決的問題。

端到端方案的興起，為自動駕駛領(lǐng)域帶來了新的變革。相較于傳統(tǒng)的分模塊自動駕駛方案，端到端方案主要通過數(shù)據(jù)驅(qū)動來優(yōu)化模型性能，并減少了信息損失。然而，數(shù)據(jù)正成為端到端方案發(fā)展的最大瓶頸。業(yè)界對于訓(xùn)練一個完美的自動駕駛模型所需的數(shù)據(jù)量并沒有統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，但特斯拉的訓(xùn)練數(shù)據(jù)規(guī)模已經(jīng)高達(dá)近3000萬個視頻片段，訓(xùn)練圖片數(shù)量更是達(dá)到了驚人的220億張。端到端方案的引入還增加了龐大的數(shù)據(jù)標(biāo)注需求，這在一定程度上阻礙了其進(jìn)一步發(fā)展。

在這一背景下，世界模型的出現(xiàn)為自動駕駛領(lǐng)域帶來了新的曙光。世界模型具備的超強(qiáng)理解能力使得視覺語言模型、大語言模型等可以建立對當(dāng)下場景的整體認(rèn)知，實(shí)現(xiàn)從感知到認(rèn)知的躍遷。與基于判別式AI的物體識別不同，生成式AI的意圖理解和長時序理解能力使其可以更加貼近人類駕駛的知識邏輯。世界模型不僅解決了傳統(tǒng)端到端模型訓(xùn)練需要精確標(biāo)注海量視頻數(shù)據(jù)的難題，還通過模擬和預(yù)測未來情景，幫助自主系統(tǒng)做出更安全、更高效的駕駛決策。

然而，世界模型的發(fā)展和應(yīng)用也面臨著諸多挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)的多樣性和質(zhì)量、巨量的計算資源需求以及模型的可解釋性等問題都是亟待解決的難題。不過，隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和完善，相信這些問題都將得到逐步解決。

在中國，車路云一體化技術(shù)的興起為自動駕駛領(lǐng)域帶來了新的發(fā)展方向。這一技術(shù)通過集成通信基站、衛(wèi)星通信和定位、各類傳感器、云控平臺等基礎(chǔ)設(shè)施，形成一個信息共享、高效協(xié)同的車路云網(wǎng)絡(luò)。2024年，車路云一體化技術(shù)迎來了全面落地的里程碑年份。從南到北、由西至東，全國共有20個城市進(jìn)入試點(diǎn)名單。車路云一體化技術(shù)不僅讓車輛融入了更大范圍的智能交通生態(tài)系統(tǒng)中，還為城市交通管理的智能化升級提供了一條具有實(shí)踐意義的路徑。

在數(shù)據(jù)分發(fā)與共享過程中，保障數(shù)據(jù)的安全性至關(guān)重要。智能車輛所采集的數(shù)據(jù)涵蓋了多種傳感器類型和數(shù)據(jù)源，其中可能涉及敏感信息和個人隱私。因此，在數(shù)據(jù)采集后，必須根據(jù)相關(guān)法律法規(guī)進(jìn)行分類分級、降密、脫敏、加密等操作，為車路云數(shù)據(jù)的共享應(yīng)用提供安全合規(guī)保障。

隨著技術(shù)的不斷成熟和完善，車路云網(wǎng)絡(luò)將助力數(shù)字智能社會進(jìn)入到一個整合系統(tǒng)的新階段。未來，車路云網(wǎng)絡(luò)將整合地面網(wǎng)絡(luò)、低空網(wǎng)絡(luò)、衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)，形成空天地一體化的通感算網(wǎng)絡(luò)，為智能交通、低空經(jīng)濟(jì)、具身智能、AI智能終端等領(lǐng)域提供底層實(shí)時數(shù)據(jù)支持。