端到端,、世界模型,、車路云……誰將成為明年“AI+交通”最熱詞,？

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2024-12-13 14:37:29 極智GeeTech

1942年，科幻小說家艾薩克·阿西莫夫（Isaac Asimov）在他的短篇小說《轉圈圈》（Runaround）中第一次明確提出了“機器人三定律”,，這一定律也被稱為“現(xiàn)代人工智能技術的基石”。

阿西莫夫可能沒有完全預見到,，八十年后的世界會多么接近他的科幻夢想,。

如今，人們生活在一個由人工智能滲透的世界里,，這個世界在許多方面已超越阿西莫夫的想象,。2024年，我們見證了一系列人工智能技術的創(chuàng)新與涌現(xiàn),。從AI視頻生成模型Sora到GPT-4o,，一系列生成式人工智能新技術相繼問世、更新迭代,，讓人感覺到似乎“未來已來”,。

這一年，大模型,、端到端,、世界模型、車路云等已成為交通智能化領域最具革命性的技術應用,，不僅提升了駕駛體驗,，還為城市交通的安全性、效率和可持續(xù)性帶來新的可能,。

展望2025年,，隨著人工智能與交通的進一步深度融合,，哪些技術領域充滿機遇？誰將引領新一年的行業(yè)發(fā)展,？

BEV+OCC感知能力困局待解

對照著自動駕駛領域這幾年的行業(yè)熱詞按圖索驥,，可以把握自動駕駛算法模型的發(fā)展脈絡。在特斯拉的帶動下,，自2021年至今,，自動駕駛行業(yè)這幾年的動態(tài)熱詞依次為：BEV+Transformer、OCC占用網(wǎng)絡,、無圖NOA,、端到端。

BEV（鳥瞰圖）網(wǎng)絡通過矢量化的鳥瞰視角檢測白名單障礙物,，OCC通過體素化的占用網(wǎng)絡預測3D空間的占位情況,，實現(xiàn)對通用障礙物的感知，到無圖NOA的階段,，自動駕駛算法可以通過車道網(wǎng)絡實時建圖,，構建道路拓撲。

再到今年大火的端到端,，一方面,，由于消除了傳統(tǒng)分模塊方案中各種小模型的冗余，計算資源得以集約化使用,，神經(jīng)網(wǎng)絡的參數(shù)量或規(guī)模得以進一步提升,；另一方面，無論是分段式端到端還是一體式端到端,，感知到?jīng)Q策之間的傳輸帶寬增加,，信息損失減少，進一步增強了系統(tǒng)的感知能力,。

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