在科幻文學(xué)的歷史長(zhǎng)河中，1942年是一個(gè)值得銘記的年份。這一年，艾薩克·阿西莫夫通過(guò)短篇小說(shuō)《轉(zhuǎn)圈圈》首次提出了“機(jī)器人三定律”，這一理論框架后來(lái)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(jiàn)，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(lái)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(wèn)世，讓人們真切感受到了“未來(lái)已來(lái)”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(kāi)辟了新的可能。

在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，BEV（鳥(niǎo)瞰圖）網(wǎng)絡(luò)、OCC（占用網(wǎng)絡(luò)）以及無(wú)圖NOA等概念逐漸成為了行業(yè)熱詞。BEV網(wǎng)絡(luò)通過(guò)矢量化的鳥(niǎo)瞰視角檢測(cè)白名單障礙物，而OCC則通過(guò)體素化的占用網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)3D空間的占位情況，實(shí)現(xiàn)對(duì)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(cè)到1000多種物體，而OCC算法則受限于算力和實(shí)時(shí)性，難以檢測(cè)微小物體。復(fù)雜語(yǔ)義如天氣、光照、雨霧等，也是當(dāng)前BEV+OCC組合難以解決的問(wèn)題。

端到端方案的興起，為自動(dòng)駕駛領(lǐng)域帶來(lái)了新的變革。相較于傳統(tǒng)的分模塊自動(dòng)駕駛方案，端到端方案主要通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)來(lái)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(duì)于訓(xùn)練一個(gè)完美的自動(dòng)駕駛模型所需的數(shù)據(jù)量并沒(méi)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(wàn)個(gè)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(dòng)駕駛領(lǐng)域帶來(lái)了新的曙光。世界模型具備的超強(qiáng)理解能力使得視覺(jué)語(yǔ)言模型、大語(yǔ)言模型等可以建立對(duì)當(dāng)下場(chǎng)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(shí)別不同，生成式AI的意圖理解和長(zhǎng)時(shí)序理解能力使其可以更加貼近人類駕駛的知識(shí)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(guò)模擬和預(yù)測(cè)未來(lái)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(jì)算資源需求以及模型的可解釋性等問(wèn)題都是亟待解決的難題。不過(guò)，隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和完善，相信這些問(wèn)題都將得到逐步解決。

在中國(guó)，車路云一體化技術(shù)的興起為自動(dòng)駕駛領(lǐng)域帶來(lái)了新的發(fā)展方向。這一技術(shù)通過(guò)集成通信基站、衛(wèi)星通信和定位、各類傳感器、云控平臺(tái)等基礎(chǔ)設(shè)施，形成一個(gè)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(lái)了全面落地的里程碑年份。從南到北、由西至東，全國(guó)共有20個(gè)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(jí)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(guò)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(gè)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(jí)、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(huì)進(jìn)入到一個(gè)整合系統(tǒng)的新階段。未來(lái)，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(shí)數(shù)據(jù)支持。