随着自动驾驶技术落地，端到端（End-to-End）大模型也成为行业研究与应用的热门方向。相较于传统自动驾驶系统中的模块化结构，端到端模型尝试直接从感知输入（如摄像头、激光雷达数据）映射到控制输出（如方向盘转角、加速度、制动等），以深度神经网络为核心，打通了从视觉到驾驶行为的完整链条

　　这些年，伴随着人工智能的高速发展，从大模型到机器人再到自动驾驶都在快速发展，就在最近各家企业都纷纷推出了自己的Robotaxi，面对着纷纷上马的Robotaxi让人不禁想问这自动驾驶的iPhone时刻

　　引言自动驾驶Robotaxi 的战场最近有点热闹。一边是特斯拉在德州奥斯汀搞试点，副驾坐着安全员还怕下雨；另一边是 Lyft 突然宣布成立 “司机自动驾驶论坛”，拉着老司机一起商量 Robotaxi 该怎么搞

　　引言 快科技消息，据博主“郑峻”透露，特斯拉无人出租车在德州奥斯汀的试点运营，暂时只集中在良好路况地区，只面向受邀请的特斯拉粉丝用户，而且只在良好天气下进行，副驾驶上有安全员

　　自动驾驶汽车在行驶过程中必须准确识别道路环境，以便做出安全有效的决策，不同于人类开车，可以思考，自动驾驶汽车对于道路的识别需要更多的技术辅助。对于自动驾驶汽车来说，道路识别不仅仅是简单地判断车辆是否在车道中心行驶，更涉及到对车道线、交通标志、道路边缘以及其他道路要素的综合感知与理解

　　自动驾驶感知传感器概述 自动驾驶系统通常采用多种感知传感器协同感知车辆周围环境。摄像头可获取高分辨率的环境图像，能够识别车道线、交通标志、信号灯以及物体的颜色和纹理信息，成本低廉，技术成熟。然而摄像

　　随着自动驾驶技术的日益成熟，人们对它的定位也在不断演进，究竟是要打造一个能为驾驶者提供更佳体验的“智能副驾”，还是完全替代人类驾驶员，让汽车在任何道路环境下独立行驶？在这场看似

　　随着自动驾驶技术的不断成熟，车辆需要在复杂多变的道路环境中安全地行驶，这就要求系统不仅能“看见”周围的世界，还要能“理解”和“推测”未来的变化

　　随着人工智能与传感器技术的快速发展，自动驾驶汽车逐步走入公众视野。其中，关于感知系统的技术路线选择，始终是大家争论的焦点。尤其是“纯视觉方案”，也就是主要依赖摄像头进行环境感知

　　随着资金投入的不断加大，越来越多车企选择自研智驾系统，这也就意味着单车智能的技术路径成为行业的普遍选择。从概念上来看，单车智能就是让单个车辆的感知、决策和控制能力不断加强，最终实现自动驾驶。但智驾最前

　　随着自动驾驶技术落地，很多新技术或在其他领域被使用的技术也在自动驾驶行业中得到了实践，VLA就是其中一项，尤其是随着端到端大模型的提出，VLA在自动驾驶中的使用更加普遍。那VLA到底是个啥？它对于自动

　　随着汽车行业智能化浪潮的不断推进，智能驾驶技术正在从L2级辅助驾驶向L3及以上的高阶自动驾驶演进。特别是端到端智能驾驶技术的出现，标志着行业正在迈向一个全新的阶段。与传统的模块化设计不同，端到端技术以

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　　之前和大家从安全性、可靠性、用户体验以及商业利益保护等多个角度聊了为什么自动驾驶技术在落地前一定要进行测试（相关阅读：自动驾驶技术落地前为什么要先测试？），今天智驾最前沿就继续带大家聊一聊自动驾驶测试到底有哪些方法

　　“日本将组建汽车制造商联盟，研发人工智能（AI）自动驾驶汽车技术。”6月3日，据外媒报道，在日本政府支持下，丰田汽车、本田汽车和其他日本汽车制造商将合作研发人工智能自动驾驶技术，共同构建AI基础设施并培养相关人才，日本政府拟通过财政补贴等方式支持该研发机制

　　激光雷达（LiDAR）作为自动驾驶车辆感知环境的核心传感器之一，通过激光脉冲实时获取周围物体的三维位置信息，从而为车辆决策和控制提供精准的环境建模。根据扫描方式和结构形式的不同，激光雷达可以大致分为机

　　随着自动驾驶技术的快速发展，车辆的精准定位成为安全驾驶与路径规划的核心基础。相比于传统人类驾驶依赖路标和视觉判断，自动驾驶汽车需要在复杂多变的交通环境中，实现米级乃至厘米级的定位精度，并能够实时响应环境变化

　　随着自动驾驶技术的不断演进，智驾也从实验室走向了普通消费者，现阶段很多车企都相继发布智驾车型，并已有很多消费者在日常出行中将其作为主要模式。但大家应该也发现了，现在各车企在宣传自动驾驶技术，尤其是在工信部“强监管”后，大家对于自动驾驶的宣传则更加保守

　　在自动驾驶系统的整体架构中，“决策”与“规划”虽然常常并列出现，却承担着各自独特而又紧密关联的职责。把它们比作一辆驶向目的地的汽车，决策就像司机根据道路

　　自动驾驶仿真是当前自动驾驶技术研发与验证体系中不可或缺的重要环节。它通过构建虚拟的道路场景、车辆动力学模型以及传感器感知环境，实现对自动驾驶系统在各种复杂工况下的功能和安全性能的评估与验证。相较于在线

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　　科技发展日新月异，数智化已成为当今时代的主旋律，传统制造业也在这一浪潮中经历着深刻变革。如今，互联网、人工智能、物联网、移动互联等技术持续迭代升级，不仅成为推动数智化发展的关键力量，更让传统制造业迎来了新的发展契机

　　Robotaxi：烧钱16年仍未见回报，自动驾驶出租车的“终极梦想”究竟有多远？

　　引言 2009年，谷歌秘密启动“Project Chauffeur”，也就是后来的Waymo。 16年过去，这家背靠谷歌母公司Alphabet的自动驾驶巨头累计烧掉350亿美元，却依然没能让Robotaxi（自动驾驶出租车）实现盈利

　　智驾、辅助驾驶、自动驾驶、无人驾驶：一场从“人控”到“机控”的进化变革

　　引言在汽车行业的智能化浪潮中，智驾（智能驾驶）、辅助驾驶、自动驾驶、无人驾驶四个概念常被混用，但它们在技术层级、功能边界、应用场景上存在本质差异。本文将从技术定义、功能分级、应用场景、行业现状四个维度，解析这场从“人控”到“机控”的进化变革