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當Waymo的2500輛Robotaxi在舊金山灣區、洛杉磯、鳳凰城、奧斯汀、亞特蘭大五大城市的街頭自如穿梭，自動駕駛行業儼然已叩響規模化商業化的大門。

然而，在車隊擴張的熱鬧表象之下，自動駕駛領域的技術流派分歧仍未消弭。純視覺與多傳感器融合的感知路線該如何抉擇？系統架構該堅守模塊化還是擁抱端到端？在AI大模型賦能下，VLA與世界模型又誰能定義自動駕駛的靈魂？

這些懸而未決的爭議，正悄然左右著自動駕駛的未來走向，也讓這場技術路線之爭充滿了更多看點。

純視覺與多傳感器融合的路線之爭

感知是自動駕駛的基石，而如何讓車輛看見世界，則是行業內對峙多年的核心議題，兩大技術陣營的較量可追溯至2004年。

當年，美國國防高級研究計劃局（DARPA）在莫哈韋沙漠發起挑戰賽，以200萬美元獎金吸引了數十支頂尖高校與科研機構團隊，試圖攻克車輛環境感知難題。

最終，卡內基梅隆大學、斯坦福大學等團隊采用的激光雷達方案脫穎而出，其生成的高精度3D點云圖，為早期自動駕駛技術發展奠定了核心路線，這一方案也被谷歌旗下的Waymo繼承并持續深耕。

但激光雷達方案存在致命短板高昂的成本。一套激光雷達系統在當時造價高達7.5 萬美元，這在當時注定其只能走小規模精英化路線，難以適配大規模商業化的需求。

十年后，特斯拉扛起了純視覺路線的大旗，給出了截然不同的解題思路。其核心邏輯是人類靠雙眼和大腦就能開車，機器也應如此。

2014年，特斯拉Autopilot系統問世，搭載Mobileye視覺方案，確立了以攝像頭為核心的感知路徑。2016年，馬斯克公開宣稱激光雷達是徒勞的，將純視覺路線推向行業焦點。

特斯拉通過8個環繞式攝像頭模擬人類視野，依托深度學習算法從二維圖像中重建三維駕駛環境。這一方案的優勢極為顯著：成本極低，可支撐大規模量產；更關鍵的是，量產車輛能收集海量真實路況數據，形成數據飛輪，反哺算法持續迭代，實現越用越強的閉環。

不過，純視覺方案的局限性也十分突出。攝像頭屬于被動傳感器，性能高度依賴環境光照，在逆光、眩光、黑夜、大雨、大霧等復雜場景下，感知能力會大幅衰減，遠不及激光雷達的穩定性。

以激光雷達為核心的多傳感器融合陣營則認為，在可見的未來，機器智能難以復刻人類基于經驗的常識與直覺，惡劣環境下必須依靠激光雷達等硬件冗余，來彌補軟件算法的不足。

簡言之，純視覺路線將技術壓力全部集中于算法，賭的是AI智能化的突破。多傳感器融合則更側重工程落地的安全性，選擇的是經過驗證的穩妥方案。

目前，Waymo、小鵬、蔚來等主流車企與自動駕駛公司，均站在多傳感器融合陣營，在他們看來，安全是自動駕駛不可逾越的紅線，而硬件冗余是保障安全的核心途徑。

值得一提的是，兩條路線并非完全割裂，正呈現相互融合的趨勢：純視覺方案開始引入更多類型的傳感器補充感知能力；多傳感器融合方案中，視覺算法的地位也持續提升，成為理解場景語義的關鍵核心。

激光雷達與毫米波雷達的互補博弈

即便在多傳感器融合陣營內部，也存在一場關于傳感器選型的細分爭議：毫米波雷達成本僅數百元，而早期激光雷達動輒數萬美元，為何車企仍愿為激光雷達投入高額成本？

激光雷達（LiDAR）可通過發射激光束并測算返回時間，構建出超高精度的3D點云圖像，能精準解決其他傳感器難以應對的極端場景（Corner Case）。其角分辨率極高，可清晰識別行人姿態、車輛輪廓，甚至路面微小障礙物。

在L4/L5級商業自動駕駛領域，激光雷達是唯一能同時滿足高精度感知與靜態物體檢測的傳感器，為了實現基礎自動駕駛功能與安全冗余，這筆成本堪稱車企必須支付的 入場券。

但激光雷達并非完美無缺。激光本質是紅外光，波長極短，當雨滴、霧滴、雪花、煙塵等顆粒的尺寸與激光波長接近時，會引發激光散射與吸收，產生大量噪聲點云，嚴重影響感知精度。

4D毫米波雷達則恰好能彌補這一短板，其具備全天候工作能力，在惡劣天氣下可憑借強穿透性，率先探測前方障礙物并輸出距離、速度數據。不過，毫米波雷達的回波點極為稀疏，僅能形成少量點云，無法像激光雷達那樣勾勒物體輪廓與形狀，還可能因電子干擾出現幽靈識別的誤判。低分辨率的缺陷，決定了它只能作為輔助傳感器上車，無法成為感知核心。

由此可見，激光雷達與4D毫米波雷達并非替代關系，而是形成了常規場景靠毫米波雷達控成本，復雜場景靠激光雷達保安全的互補邏輯，不同車型會根據定位采用差異化配置：L4級Robotaxi與豪華車型，通常采用激光雷達為主、毫米波雷達為輔的策略，不計成本堆砌傳感器以追求極致安全與性能上限；L2+、L3級量產經濟型車型，則以攝像頭 + 毫米波雷達為基礎，僅在車頂等關鍵位置配備1-2顆激光雷達，打造高性價比的感知方案。

車企圍繞傳感器的選型爭議，本質是一場以最低成本實現最高安全的技術探索與商業博弈。未來，各類傳感器的融合將進一步深化，催生出更多元化的感知搭配方案。

端到端與模塊化的架構對決

如果說傳感器是自動駕駛的眼睛，那算法架構就是其大腦，而大腦的構建模式，正經歷模塊化與端到端的激烈對決。

長期以來，自動駕駛系統普遍采用模塊化設計，將完整駕駛任務拆解為感知、預測、規劃、控制等獨立子任務。每個模塊各司其職，配備專屬算法與優化目標，如同一條分工明確的流水線。

這種架構的優勢十分明顯：可解釋性強、支持并行開發、便于調試維護。但它的缺陷也同樣致命局部最優不等于全局最優，各模塊在信息傳遞過程中，會對原始數據進行簡化與抽象，導致大量關鍵信息在層層流轉中丟失，最終制約系統的整體性能上限。

2022-2023年，以特斯拉FSD V12為代表的端到端模型橫空出世，徹底顛覆了傳統架構范式。這一方案的靈感源于人類駕駛學習邏輯：新手司機不會先鉆研光學原理與交通規則，而是通過觀察教練操作直接習得駕駛技能。

端到端模型摒棄了人為的模塊劃分，通過學習海量人類駕駛數據，構建起龐大的神經網絡，可直接將傳感器輸入的原始數據，映射為方向盤轉角、油門開度、剎車力度等終端駕駛控制指令。

與模塊化架構相比，端到端模型全程無信息損耗，性能上限更高，還能大幅簡化開發流程；但其黑箱特質也帶來了嚴峻挑戰，一旦發生事故，工程師難以追溯問題根源，無法判斷是算法誤判還是數據缺陷，后續優化更是無從下手。

端到端模型的出現，推動自動駕駛從規則驅動轉向數據驅動，但黑箱風險讓眾多重視安全的車企望而卻步，且海量訓練數據的需求，也只有具備大規模車隊的企業才能滿足。

為此，行業衍生出折中方案顯式端到端，即在端到端模型中保留可行駛區域、目標軌跡等中間輸出，力求在性能突破與可解釋性之間找到平衡。

VLA與世界模型的智能定義之爭

隨著AI發展，新的戰場在大模型內部開辟。這關乎自動駕駛的靈魂，它應該是輔助駕駛的思考者，還是執行者？

世界模型信奉先建模、再決策的邏輯，更追求對駕駛場景的深度認知與過程可控，也被稱為認知派。

該路線認為，自動駕駛系統要像人類駕駛員一樣，先在大腦中構建出周圍環境的數字化虛擬模型，再基于這個模型模擬不同駕駛策略的潛在結果，最終篩選出最優方案。它強調AI需先理解世界的運行規律，再結合傳統自動駕駛模塊完成決策，將大模型的認知能力與成熟的工程控制方案結合，規避純算法決策的幻覺風險。

VLA（視覺-語言-動作模型）信奉能力涌現，追求結果最優，被稱為端到端的終極形態。該流派主張只要模型足夠大、數據足夠多，AI就能自己從零開始學會駕駛的一切細節和規則，無需預先構建顯性的環境模型，最終其駕駛能力會超越人類和基于規則的系統。它直接將傳感器輸入的視覺信息、環境語言描述與終端控制動作綁定，實現從感知到執行的一站式決策。

圍繞VLA與世界模型的爭議，本質是自動駕駛智能決策邏輯的路線分歧，也延續了模塊化與端到端方案的核心辯論。

從可解釋性來看，VLA存在著難以溯源的黑箱困境。如果一輛搭載VLA功能的車輛發生了一次急剎車，工程師幾乎無法追溯原因：是因為它把陰影誤判為坑洞？還是它學到了某個人類司機的不良習慣？這種無法調試、無法驗證的特性，與汽車行業嚴格的功能安全標準形成了根本性沖突。

世界模型的核心是先構建環境認知模型，再分步推演決策，其決策鏈路本就分為感知-建模-規劃-控制等明確模塊，每個環節都有獨立的輸出和可監測的運行狀態，因此具備全程可分解、可分析、可優化的特質。

世界模型與VLA的核心差異之一就是可溯源性，其模塊化的決策鏈路能讓工程師精準定位問題環節。如果遇到復雜路況，工程師可以清晰看到完整決策過程：傳統感知模塊識別到未知物體、世界模型將其建模為被風吹動的塑料袋，并模擬其運動軌跡，規劃模塊據此決定無需緊急剎車，僅輕微減速避讓即可。即便發生事故，也能精準界定是建模環節的疏漏，還是規劃模塊的判斷失誤。

除了可解釋性的兩極分化，訓練成本與數據需求也是車企猶疑不決的核心原因之一。

VLA需要海量的視頻-控制信號配對數據，即輸入一段8攝像頭同步視頻，必須輸出對應的方向盤轉角、油門開合度、剎車力度等實時控制信號。這類數據不僅采集難度大，且標注制作成本極高，僅少數擁有大規模車隊的企業能夠支撐。

世界模型的優勢則在于數據來源的廣泛性，它可先利用互聯網規模的圖像-文本環境-規則等多模態數據完成預訓練，構建起基礎的世界認知框架，再通過真實駕駛數據和仿真場景數據進行微調，既能降低數據采集成本，也能通過仿真推演補足極端場景的數據缺口。

回顧自動駕駛的派系之爭，不難發現，這些技術博弈從未以某一方的完全勝利告終，而是在碰撞中不斷融合，走向更高層次的技術統一：激光雷達與視覺正整合為多模態感知系統，實現全場景精準感知；模塊化架構開始吸納端到端的優勢，平衡性能與可解釋性；AI大模型則為所有系統注入認知智能，推動自動駕駛向更高階進化。

那些曾困擾行業的技術謎題，或許沒有絕對標準答案，但每一次爭議與探索，都成為自動駕駛技術迭代的重要注腳，持續推動著這一賽道向前邁進。