从DARPA到ChatGPT：自动驾驶的技术变革史
技术路线的演化
现代自动驾驶浪潮的起点可以追溯到2006/2007年的美国DARPA Grand Challenge，这场顶尖科学家的竞技拉开了全新技术领域的帷幕。2009年，谷歌启动了秘密的Self-Driving Car项目（后来分离为Waymo），标志着自动驾驶技术迈向商业化的正式序幕。
自动驾驶的潜力令人瞩目，其落地不仅意味着交通方式的革新，更可能深刻重塑社会结构（详见我之前的相关博客）。正因如此，这个领域吸引了无数英雄竞逐——传统车企、互联网巨头、芯片供应商乃至初创公司，形形色色的玩家蜂拥而至。十几年风云变幻，技术路线的迭代也如同一场场跌宕起伏的历史剧。
激光雷达与高精地图：技术“双子星”
在2010年前后的初期探索中，激光雷达和高精地图无疑是耀眼的“双子星”。激光雷达通过发射激光并接收反射信号，为车辆构建了精确的三维世界图景，带来了前所未有的环境感知能力，使得自动驾驶从幻想走向了现实。
高精地图则是另一柄利器。它记录了道路的每一寸细节，误差可以达到厘米级，为车辆的路径规划提供了如同“导航神器”般的指引，规划开车变的轻车熟路。凭借激光雷达与高精地图的相辅相成，这一阶段的自动驾驶技术如虎添翼，堪称倚天屠龙之势。
深度学习的崛起：变革的驱动力
2012年前后，ImageNet的成功掀起了深度学习的浪潮。自动驾驶领域也因此迎来了一场技术革命。最初，深度学习仅用于图像感知，但很快它以势不可挡之势侵占了自动驾驶的整个技术栈。从图像检测到激光点云处理，从物体跟踪到行为预测，深度学习不断攻城略地，逐步升级和替代各个技术模块，最后连最坚固最紧要的堡垒，轨迹轨控模块也不能幸免。
回顾这十年的技术进步，正如安德烈·卡帕斯（Andrej Karpathy）所预言，“神经网络正在蚕食软件世界”。深度学习的崛起，不仅颠覆了技术路线，也让人们对人工智能的潜力有了全新的认知。
ChatGPT时代的曙光
2022年，ChatGPT横空出世，成为人工智能发展史上的一个里程碑。AI不再是少数专家的专属，而是走进了千家万户，普罗大众皆能使用的工具。贩夫走卒，人人皆用大模型。各行各业，人人都为人工智能发热上头。自动驾驶行业自然也无法置身事外。几乎一夜之间，“端到端”技术成为行业热词，许多公司纷纷自称为“人工智能公司”，其中测热度的玩家自然有之，但是也不乏真正全力转型，热情拥抱大模型时代的公司。
这一阶段，最受关注的两大技术是基座模型（Foundation Model）和端到端（End-to-End）架构。基座模型通过大规模离线训练和部署，充分利用ChatGPT时代“模型越大越强”的优势，突破车端算力限制，为自动驾驶全栈及其开发流程带来全新的突破。而端到端技术则更为激进：抛弃所有人为设计的规则与先验知识，完全依赖神经网络实现从传感器到轨迹控制的全连接，试图通过这一方式克服模块化系统的误差累积与信息瓶颈。
尽管这些技术尚在探索之中，但它们无疑开启了新的可能性。未来是否能实现真正的性能飞跃？我们拭目以待。
尺度定律：AI时代的新定律
在这个由ChatGPT引领的人工智能时代，尺度定律（Scaling Laws）成为备受瞩目的发现。其核心是：模型越大、数据越多、性能越好。这一定律在自然语言处理领域已被验证，但在自动驾驶和多模态场景中是否适用？其边界又在哪里？这是行业亟待回答的问题。
对于许多玩家（如特斯拉、小鹏）而言，数据早已不再是稀缺资源，算力瓶颈也在逐步突破。然而，算法能否真正遵循尺度定律，仍是悬而未决的挑战。探索的答案，将决定整个行业的未来方向。
展望未来
自动驾驶自2010年前后诞生之初，便承载着改变社会的伟大愿景。十多年过去，虽然试点项目和辅助驾驶技术逐步普及，但离“无人驾驶的终极愿景”仍有很长的路要走。
什么时候，我们能彻底摆脱人类司机？
什么时候，车辆能如同魔毯一般随时随地召唤？
什么时候，车舱能真正成为一个工作、娱乐、生活的场所？
这一切看似遥远，但也许就藏在下一次技术突破之中。希望那一天，不会让我们等待太久。