“认识你自己，凡事勿过度。”这是3000年前被镌刻在古希腊德尔斐神庙阿波罗神殿门前的三句箴言中的前两条。
这两句古老的箴言，对于当下百年未有之大变局的汽车行业也是如此。虽然自动驾驶、大模型、车路云一体化等新技术和新商业模式层出不穷，为汽车行业打开了更大想象空间。 但每项技术都有局限，我们要认清技术的边界，在“能”和“不能”之间找到最优解。
迎来“AI定义汽车”拐点
在外观、三电、智能座舱领域竞逐多年后，深度智能化是众多汽车企业锚定的下一个目标。
1925年，一辆遥控汽车在纽约展出，让人们看到了即将到来的无人驾驶汽车。据《纽约时报》报道，这辆被命名为“美国奇迹”的车，在数千名围观者注视下于百老汇大街上巡游，然而它先是在第六十二街失控，又在哥伦布环岛失控，最后这辆想要成为“奇迹”的汽车撞上了另一辆车。
100年后，2024年的北京车展，以大模型为代表的AI技术为汽车深度智能化打开了关键突破口，其发展速度远超业界预估。按照行业原本预计，大模型的规模化上车或有两年左右的缓冲期，而北京车展开幕前后，车企已经迫不及待地将大模型量产上车，这表明当下的汽车行业，正从“软件定义汽车”急速迈向“AI定义汽车”的新拐点。
作为单车智能的代表性技术，自马斯克首秀基于端到端的FSD以来，无论是车企还是自动驾驶技术公司对端到端的自动驾驶解决方案表现出了极大热情，英伟达CEO黄仁勋将其称之为“自动驾驶革命性的进步”。
去年4月，华为常务董事、终端BG CEO、智能汽车解决方案BU CEO余承东曾表示，今天的智能电动汽车跟10多年前的智能手机时代惊人相似，我们正走向智能电动网联汽车时代，2025年或将出现分水岭，有可能形成大的逆转，相当于手机行业2013年的大逆转。
最艰难的1%长尾问题
至于端到端神经网络模型能否成为那道分水岭尚不得而知，但可以肯定的是， 任何技术都无法做到万无一失，我们要做的是最大化降低技术应用过程中的潜在风险，确保技术的可用性、可靠性和稳定性。
自动驾驶最重要的是保证安全性，即使技术上可以解决99%的道路场景问题，都不能实现真正的无人，剩下的那1%才是难点所在，也就是所谓的“长尾问题”。
这一问题的难点在于，技术很难穷尽所有可能发生的场景和案例，我们很难定义问题的全集是什么。如果连问题都定义不全的时候，就无法有效提出解决方案，更不能有效预估完成它的效果和成本。
从技术角度看，目前国内自动驾驶系统基本都是采用传统分治法，将自动驾驶任务切分为感知、预测、规划三个独立的模型，再进行系统集成来完成整个自动驾驶任务。
分治法的优点在于将复杂的自动驾驶任务拆解为大量相对简单的子任务，大幅度降低了系统开发难度。这样构成的系统具备很好的可解释性，可以针对每个模块的输入输出进行白盒分析，一旦发生事故，可以深入分析，找到具体的问题点。
但是弊端在于需要编写的代码量巨大，系统设计时引入了太多的人为先验经验，导致自动驾驶能力上限比较低，系统的泛化性比较差，对于没有见过的场景往往无法处理。
在学术界，端到端并不是一个新鲜的概念，已经有诸多相关论文和研究。但是直到去年，在带高阶辅助驾驶功能的量产车大规模落地后，有了海量数据和海量算力加持，这才取得了突破性进展。
端到端模型将感知、预测、规划三个模型融为一体，无需冗长的代码来制定规则，而是通过用海量数据去训练系统，让机器拥有自主学习、思考和分析的能力，能更好地处理复杂的驾驶任务。
由于任务更少、避免了大量重复处理，端到端自动驾驶可以提高计算效率，并且可以通过不断扩展数据来提升系统的能力上限。
至于弊端，端到端的“缺乏可解释性”是客观存在的缺点。就像人类解释不清楚宇宙从何而来、到底有多大，我们也无法准确解释大模型做出一个行为的动机，这就给未来问题分析、算法调优等工作带来难度，人们不知道应该从哪个方向加以优化改进。
其次，“需要海量的高质量数据”也是一个较高的门槛。曾就职于OpenAI的计算机科学家Andrej Karpathy在一次访谈中表示，特斯拉自动驾驶部门将3/4的精力用在采集、清洗、分类、标注高质量的数据上面，只有1/4的工作用于算法探索和模型创建，这种精力分配，足以说明数据在特斯拉自动驾驶技术栈中的地位。尤其是端到端这种完全数据驱动的大模型，数据的规模和质量比参数量更能决定模型本身的表现。
就目前特斯拉自动驾驶表现而言，行业并没有从实践上证明端到端100%确定是一个值得追随的技术路线。
正如前文提到的，端到端的可解释性差，其所需的数据规模、算力规模也远远超出国内企业的承受能力，因此笃定端到端路线会超过分模块方案还为时尚早。
此外，法律和道德是一个绕不过去的挑战。在许多情况下，自动驾驶汽车的决策可能会与现有的交通规则和道德规范相冲突。例如，当遇到紧急情况时，自动驾驶汽车可能需要做出决策，比如选择撞到行人还是撞到其他车辆，这种决策在法律和道德上都是非常敏感的。由于自动驾驶技术涉及到许多法律责任和义务，比如数据的隐私和使用、车辆的责任和保险等等，这些问题都需要制定全新的法律和政策来解决。
自动驾驶的“隐形翅膀”
在道路基础设施无法满足自动驾驶需求的前提下，单车智能无疑是实现自动驾驶的最佳方案，谷歌旗下的Waymo、坚持纯视觉流的特斯拉，以及国内绝大多数自动驾驶企业，都是这一模式的拥趸者。
但这对一个企业的科技实力提出了很高要求。客观地说，中国在单车智能技术方面与美国之间存在一定差距。对于中国任何一个车企和自动驾驶技术公司而言，有谁敢说自己的自动驾驶方案会比特斯拉FSD还要好呢？
与其苦苦相争，不如另辟蹊径。相比海外基础设施建设和升级步伐缓慢，中国作为“基建狂魔”可以发挥在基础设施领域的优势实现变道，而“车路云一体化”就是其中最大的机会，也是最适合中国国情的路径。
从模式上看， 车路云一体化跳出了单车智能的局限，用“半个司机在车上，半个司机在路上”的融合方式，将目光投向更广阔的路端和云端。 借助路侧多传感器的超视距感知、路侧边缘计算与云端中央计算相结合的完备算力体系，实现对车、路、云的全域数据协同与智能调度，为自动驾驶的可靠性和安全性增添了一份保障。
在大模型训练方面，车路云一体化架构为自动驾驶技术开辟了新的路径。与传统依赖车辆单独采集数据的方式相比， 车路云一体化系统能够收集到更庞大的数据量与更丰富的数据类型，不仅大幅拓宽了训练数据的广度与深度，还显著加速了自动驾驶模型的学习效率与精确度，为实现更高水平的自动驾驶奠定坚实基础。
通过车路云一体化，自动驾驶车辆的传感器不再是唯一的眼睛，通过遮蔽或关闭这些传感器，车辆完全可以依赖路侧基站构建的实时数字孪生系统，将实时路况和环境数据源源不断地传输给车辆，指引其顺利完成自动驾驶任务。从这个角度看，车路云一体化就像一双“隐形的翅膀”，守护着自动驾驶汽车行驶的必经之路。
不过， 车路云一体化的规模化落地并非易事，这是一项跨部门、跨专业、跨行业，集技术、产业、政策法规、工程建设、商业运营等要素于一体的“系统性工程” ，需要结合国情，从顶层设计到落地实施开展统筹谋划，既要探索单车智能与车路云一体化融合的自动驾驶技术方案，也要谋划科学合理、成本可控的车路通信设施建设方案。
根据公安部最新数据，2023年底中国公路总里程达544.1万公里，其中高速公路18.4万公里，位居世界第一。截至目前，我国已有超过3500公里公路完成智能化升级改造。相比全国庞大的公路里程基数，公路智能化升级改造空间巨大。
在车路云一体化推进过程中，政府成为主要推动者。最近，北京市公共资源交易服务平台正式发布《北京市车路云一体化新型基础设施建设项目（初步设计、施工图设计）招标公告》。根据招标公告，该项目投资规模达99.39亿元，共选取2324平方公里范围约6050个道路路口开展建设，以及除上述道路路口外本项目双智专网网络中心的建设和改造。
之后，6月3日，福州智能网联车路云一体化启动区示范建设审批类项目公示，成为继北京之后第二座在车路云协同方面有大动作的城市。6月4日，鄂尔多斯市新能源智能网联汽车“车路云一体化”应用示范项目已成功获得备案。此外，长春、杭州等多地也已积极申报智能网联汽车“车路云一体化”应用试点。
无独有偶，美国参议院于5月提出AI政策路线图，建议每年至少拨款320亿美元，用于推动跨政府部门的AI研发、支持基础科学研究，并对AI在先进制造、智慧城市和交通系统、合成化学及生物等广泛领域的应用提供支持。
可见， 一场围绕AI而展开的大国博弈已进入关键时刻，智慧城市、智慧交通、智能网联汽车作为AI应用的重要领域，不仅重塑人们未来的生活方式，更成为国家竞争力的重要体现。
据中金公司预测，2020年至2025年将成为中国向高阶自动驾驶跨越的关键时期，到2030年前后，有望实现城郊及城市道路的高度自动驾驶，2035年后有望实现完全自动驾驶。
事物的发展总是波浪式前进，螺旋式上升的，自动驾驶概莫能外。未来，以大模型为代表的生成式AI和车路云一体化将为自动驾驶打开更大想象空间，承载着人们对美好生活的向往奔向远方。
求一部96年左右的电视剧（美国），大概情节是男主人公有一辆全自动的车，能够识别主人和自动驾驶
呵呵，那部剧拍了二百多集，一共四季，男猪角叫迈克，是美国连续剧《霹雳游侠》，车叫KITT，是一部超级人工智能车
无人驾驶的“童话故事“，掩盖了哪些真正
接下来最重要的科技是什么？我想有很多人都会脱口而出：人工智能、VR、无人驾驶。 但如果横向比较这三者的话，人工智能的应用已经相当广泛，甚至底层生态已尽完善；VR好歹是看得见摸得着的，十几美金的眼镜到昂贵的一体机，消费者只要愿意已然可以拿出钱包。 然而，无人驾驶呢？无论我们如何赞美这一技术的未来前景，无论国内外巨头如何下重注造车，无人驾驶距离能在中国正式上路，来到消费者手中依旧太遥远太遥远。 最近我一直在想，现在就把无人驾驶这个听起来无限美好的“气球”放在舆论和资本的面前，会不会把其他汽车科技、汽车互联网的突破给掩藏起来。 让众人都看着无人驾驶这个宣传册上的大蛋糕流口水，却忘了炉子里已经烤好的蛋挞？总体而言，汽车在无人化、网络化、新能源化这三条路上，都是一个渐进式、长时间发展的过程，这其中会叠生出大量机会。 并且无人驾驶也不是突然炼成的，而是众多技术、应用、硬件的积累。 由手机控车向车载网络过渡，存在着大量应用机会“互联网汽车”这个概念，在2016年变的不再新鲜。 分析各种互联网汽车的模式，有一点都是相通的，就是让汽车本身连上网络，并通过车载屏幕、车载传感器、车载摄像头进行人机交互。 从地图导航到支付，再到天气、路况查询、音乐等内容下载与播放，这些原先由手机完成的控制要素正在由汽车本身来实现。 这种变化看似只是载体的演变，但其实含有非常多的可能性，尤其是针对车载网络应用的需求。 比如手机的汽车场景应用，能做到的只有内容与信息的释放。 而车联网可以控制汽车的各个硬件端口，能传达出的指令步骤也会相应增多。 车载屏幕体系、音响体系的内容释放端也远比手机复杂，需要的应用也会更加多元。 另一方面，车联网带来的汽车认证识别体系，与相应的支付、内容获取、个性化方案，都有较大的应用投放空间。 汽车广泛接入网络之后，每一辆车本质都是一个消费个体和支付源。 针对这一场景的价值提供和商业转化模式并不在少数。 此外，基于车联网用户建立的服务与商业模式也是一种可能，汽车O2O、汽车团购、甚至汽车社交方案都不难实现。 总之，汽车网络虽然不能像PC转化为移动一样带来巨大的用户基数红利，却不难为一些适配型应用提供价值支撑。 自动驾驶与无人驾驶之间，辅助技术与相关硬件是刚需观察美国和以色列的汽车创业空间，会发现这样一个有趣现象：很多小团队并不造车，却提供各种各样的垂直技术与相关硬件。 而这类小团队提供的最主要产品和技术，集中在从自动驾驶、辅助驾驶走向完全无人驾驶的中间地带上。 无人驾驶，是一个能针对各种路况、行驶环境做出百分百正确判断的架势系统集成，而绝不是一项单一的技术。 所以从现在特斯拉等汽车已经投入使用的自动驾驶，一直走到无人驾驶的终点，需要数百万项技术的积累。 比如说以色列的Mobileye，这家公司与英特尔、宝马一起研究无人驾驶汽车，但其最重要技术却集中在车辆的上下坡场景上，制作了包括自动上下坡、自动控速、自动超车等系列智能化解决方案。 在辅助驾驶和智能驾驶领域，必然要有大量的算法和智能交互技术来推动整体升级。 这其中留给创业者的空间很大。 并且随着智能驾驶技术的不断前行，所需要的智能硬件也在不断增加。 智能刹车片、智能油控，甚至帮助完成自动驾驶的挡风玻璃，都是未来的刚性需求。 通过技术专利占领这些行业高地，其实不失为一个巨大机会。 共享出行的身份适配与智能个性化，也值得思考新能源和智能化汽车的发展中，另一个议题也是行业关注的重心，那就是共享出行。 但与租车不同，完全的共享汽车解决的是家庭日常对出行的需求。 对车辆的要求、用户的需求、商业运作模式都有着巨大的改变。 当然其中的衍生机会也不少。 比如如何解决共享汽车的身份适配问题，尽量在保障汽车这种高价值产品的使用度同时，最大限度减少共享体系的人力投入，就是一个不错的机遇。 共享单车的火爆，让消费者见识到了无人化与智能化管理带来的便利。 那么汽车是不是可以如此呢？所需要解决的三个问题，一是车辆如何准确识别用户身份，完成身份适配与信用度管理；二是如何保障车辆不受损，并监控保养进度与安全系数；三是如何让消费者尽量方便的取车与停车，其中很重要的就是电桩端口的配合。 另一个问题是，汽车作为一种相对私人的使用品。 每一个用户会有不同的使用习惯和驾驶习惯，共享汽车作为一种共用资源，如果能准确判断用户，并个性化调节系统与驾驶配置，那将是一个重要革新。 这些共享汽车的领域，都需要相应的解决方案来配合。 目前这一领域创业者还寥寥无几，而未来呢？从无人机开始，把汽车变成变形金刚另一个今年的新变化，是各种车载设备在快速增加。 比如车载无人机和运动相机，让在车声自拍、航拍，甚至多镜头直播变成了可能。 然后就是车载自行车、车载炊具，甚至车载娱乐系统，都开始进入造车方案之中。 随着智能化驾驶和汽车互联网的推进，汽车里暗藏各种“机关消息”的趋势应该不会更改。 本身就是科技消费热点的无人机，为这条汽车副驾硬件之路开了个好头。 大的趋势来看，驾驶需要越来越智能，那么人类在汽车里无聊的时间也会越来越多。 通过附加硬件、附加功能，尤其是泛娱乐功能来改善汽车的市场转化率，也是各大车企的共需。 这种情况下， 汽车外的车载硬件应该会有市场，至少在车企和互联网巨头造车那里绝对有需求，也是资本可能关注的目标。 结束语如果把汽车从自动驾驶、新能源体系、汽车互联网等新技术作为开端，无人驾驶作为终点，那么中间是一座跨越无数技术、经历漫长时间的桥梁。 这座桥上的每一块砖都是一个机会，千万别因为无人驾驶的远方，忘了近在咫尺的“粮食和蔬菜”。
谁知道一部外国的电影名字,关于一部车可以无人自动驾驶的.
霹雳游侠!幽灵般地驰骋在危险的世界中，讨伐罪恶势力——这就是迈克奈特, 一位年轻的孤胆英雄，一位在罪犯横行、无法无天的世界中，为无辜和无助的人们主持正义的勇士。 《霹雳游侠》大家还记得么？儿时看的外国电视剧，那神奇的车剧情简介：警官麦克朗在一次执行任务中被子弹击中头部，醒来后发现自己竟然变成了一个陌生人的模样！不仅如此，他的身份也完全改变了。 救活他的是政府立法基地的戴文，戴文告诉他：麦克朗已经死了，代替他的将是麦克奈特！并且将一辆独一无二的汽车交给他，从此，世界上多了一位专门惩治逃避法律制裁的罪犯的——霹雳游侠。 下载地址：已经有N个人问过了，看来大家都很怀念哦...
