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臨近年底，自動駕駛行業(yè)并不太平，各類撤資、裁員的消息如雪花般漫天飛舞，給人一種凜冬已至的感覺。這不僅拖延了自動駕駛產(chǎn)業(yè)的發(fā)展進(jìn)度，也讓原本就圍繞于自動駕駛產(chǎn)業(yè)的質(zhì)疑聲變得越發(fā)明亮——在此之中，有一種聲音認(rèn)為，自動駕駛之所以進(jìn)度緩慢，其原因在于現(xiàn)有的單車智能體系無法滿足基本的安全性，而通過與政府合作，以共同推進(jìn)智能城市交通建設(shè)實現(xiàn)車路協(xié)同，才是更穩(wěn)妥的路線。

作為當(dāng)下自動駕駛發(fā)展路線中的一種，車路協(xié)同不僅能夠基于路端的智能設(shè)備增強自動駕駛車輛的感知能力，同時這一面向政府的發(fā)展路線也會獲得政府財政的訂單支持，對于久久不能實現(xiàn)規(guī)模化商業(yè)落地的自動駕駛產(chǎn)業(yè)來說，確實是一條可行之路。例如國內(nèi)就有專注于車路協(xié)同路線的自動駕駛企業(yè)，通過與多個地方政府簽訂城市道路智能化改造與自動駕駛車隊運營協(xié)議，獲得了號稱超過百億元的訂單。

回到單車智能路線面臨的困境，馬克思唯物辯證法教導(dǎo)我們，分析事物要“透過現(xiàn)象看本質(zhì)”。對于當(dāng)下基于單車智能路線的自動駕駛企業(yè)而言，其淺層難題在于當(dāng)下的感知及認(rèn)知系統(tǒng)無法快速化解長尾難題，而深層難題則是在于，如何提升數(shù)據(jù)處理效率，以建立具備大數(shù)據(jù)、大模型、大算力為特征的數(shù)據(jù)閉環(huán)，以數(shù)據(jù)驅(qū)動自動駕駛實現(xiàn)當(dāng)下由量變走向質(zhì)變的關(guān)鍵期。

數(shù)據(jù)為什么對自動駕駛?cè)绱酥匾渴聦嵣希麄€人工智能產(chǎn)業(yè)都已經(jīng)將數(shù)據(jù)看做了發(fā)展核心，并圍繞其不斷提升數(shù)據(jù)處理能力。2012年后，基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)成為了人工智能產(chǎn)業(yè)公認(rèn)的發(fā)展方向，其動機在于建立、模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，由此構(gòu)建具有很多隱層的機器學(xué)習(xí)模型和海量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，來學(xué)習(xí)更有用的特征，從而最終提升分類或預(yù)測的準(zhǔn)確性。

深度學(xué)習(xí)的運用不僅解決了此前機器學(xué)習(xí)無法得出預(yù)測性結(jié)果的難題，也為包括自動駕駛在內(nèi)的人工智能產(chǎn)業(yè)指明了一條發(fā)展通路，因為深度學(xué)習(xí)接受的數(shù)據(jù)集越大，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)越深，數(shù)據(jù)處理效率就越高、結(jié)果也越準(zhǔn)確。也就是說，以基于深度學(xué)習(xí)的大模型為基礎(chǔ)，通過不斷提升感知硬件與算力性能，并強化軟硬件一體能力，自動駕駛就能實現(xiàn)對復(fù)雜場景下多模態(tài)大數(shù)據(jù)的高效處理，并從中汲取人類駕駛的經(jīng)驗與教訓(xùn)，實現(xiàn)對長尾難題的逐步化解，真正由量變走向質(zhì)變。

此外，就如同深度學(xué)習(xí)模擬人腦思維一樣，自動駕駛作為人類駕駛的模仿者與超越者，也應(yīng)當(dāng)像人類駕駛一樣，基于單車智能進(jìn)行感知數(shù)據(jù)處理及規(guī)控策略輸出，而若太過依賴路端設(shè)備提供感知輔助，那么自動駕駛最終也將被困于電子圍欄之中，最終淪為“沒有軌道的城市輕軌”，這樣的自動駕駛自然也將是名不副實的。

在如今基于單車智能路線的自動駕駛中，已有包括特斯拉、毫末智行、小鵬汽車等成功實現(xiàn)規(guī)模化落地的代表，而在他們之中，屬毫末智行最為矚目。毫末智行堅持“重感知”的漸進(jìn)式路線，即基于背靠長城汽車帶來的規(guī)模化量產(chǎn)能力獲取海量數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)智能體系MANA不斷提升數(shù)據(jù)處理能力，由此在逐步建立以大數(shù)據(jù)+大模型+大算力的數(shù)據(jù)閉環(huán)的基礎(chǔ)上，實現(xiàn)由高階輔助駕駛向完全自動駕駛的進(jìn)階。

毫末智行的數(shù)據(jù)驅(qū)動路線不僅幫助其誕生了諸如乘用車高階輔助駕駛產(chǎn)品HPilot 3.0、末端物流自動配送車小魔駝2.0這樣的產(chǎn)品，也驅(qū)使眾多自動駕駛企業(yè)調(diào)轉(zhuǎn)船頭，加入了數(shù)據(jù)驅(qū)動的行列。例如在2022年1024科技日中，小鵬汽車就宣布了基于“重感知”策略的XNGP，并提出在建立車端、云端大算力平臺的基礎(chǔ)上引入Transformer大模型，實現(xiàn)高效率＆低成本的數(shù)據(jù)處理能力；而百度Apollo也在近期Apollo Day上推出了L4降維L2+的高階輔助駕駛產(chǎn)品，并同樣遵循了以大數(shù)據(jù)+大模型+大算力的數(shù)據(jù)閉環(huán)加速自動駕駛迭代的觀點。

自動駕駛雖遇凜冬，但希望仍在。在以毫末智行數(shù)據(jù)驅(qū)動為代表的技術(shù)發(fā)展路線下，基于單車智能的自動駕駛技術(shù)也已正式進(jìn)入由量變走向質(zhì)變的沖刺期，只要多加了解、并給予更多耐心與信心，自動駕駛就將以更理想的姿態(tài)實現(xiàn)，為人類社會的出行提供質(zhì)變級的飛躍。