說起自動駕駛這茬兒，這兩年啊，體驗感就跟坐了趟云霄飛車似的。

往早幾年，各路“L4”、“L5”的概念那叫一個甚囂塵上， 聽著架勢，恨不得明兒個就能把咱的雙手雙腳一股腦兒解放嘍，舒坦地在車里癱成個“葛優躺”。

結果咧？

現如今，大伙兒掰扯最多的，還是“城市NOA”（城市領航輔助駕駛）這檔子事兒。

聽著名頭挺唬人，說白了，就是讓車自己能在城里溜達，但也不是徹底撒手不管，你還得時不時地瞟上一眼，盯著點兒。

這事兒有點意思，明明瞄準的是那遙不可及的星辰大海，咋現如今又折返回地面，開始啃這些個硬茬子了？

從表象上看，是技術演進得按部就班，有個循序漸進的過程。

之前想著一口吞個大胖子，直接梭哈最高級別的自動駕駛，結果發現bug一籮筐，成本更是高到離譜，安全性也著實讓人捏把汗。

這會兒是務實了，先從輔助駕駛這塊兒入手，踏踏實實地一步一個腳印。

但更深層次的盤算，恐怕是自動駕駛這行當，也逃不過“內卷”這命運的裹挾。

你想想哈，起初大家伙兒都在比拼，看誰的概念更吸睛，誰家的技術更拔尖。

可燒錢的速度，那真叫一個迅雷不及掩耳。

光靠PPT和Demo，撐不了幾時。

歸根結底，還是要落地生根，要能量產鋪貨，要讓消費者心甘情愿地掏腰包。

這就倒逼著大伙兒開始在成本上較勁，在用戶體驗上死磕。

往昔，動不動就上激光雷達，現如今，純視覺方案也開始嶄露頭角了。

緣何？

還不是為了省銀子！

試想一下，一輛十萬塊的車，你總不能給它裝個價值十萬的雷達吧？

成本上的“卷”，直接催生了硬件的“下探”。

曾經只有豪華車才配享用的配置，現在十幾萬的車也能淺嘗輒止地體驗一番了。

當然啦，體驗感可能稍遜一籌，但至少也能掛上個“高階輔助駕駛”的名頭，唬唬人。

在軟件方面，也得卷起來。

之前那種模塊化的算法，就跟搭積木似的，每個模塊各司其職，負責一攤子事兒。

現在，時興“端到端”的算法，把感知、決策、控制這些環節一股腦兒地糅在一塊，讓車更像人腦一樣去思考問題。

這種轉變，頗有幾分武俠小說里“無招勝有招”的意境。

以前練的是五花八門的招式，現在追求的是那深厚的內功心法。

可要修煉這內功，就得有足夠的數據來打底。

數據，搖身一變成了自動駕駛的“命脈”。

誰的數據家底殷實，誰的算法就能更勝一籌。

為了搜集數據，五花八門的“事件觸發機制”便應運而生。

簡而言之，就是車在路上遭遇到啥稀罕事兒，會自動把數據上傳到云端。

緊接著，云端再用這些數據來訓練模型，孜孜不倦地優化算法。

這就像一個“閉環”，數據越多，算法越精，車就越聰明伶俐。

可話說回來，這“閉環”也不是那么容易就能跑起來的。

數據的質量、標注的效率、模型的訓練，每一個環節都得精雕細琢，吹毛求疵。

不僅如此，自動駕駛這檔子事兒，還橫亙著一道“長尾效應”的鴻溝。

啥意思？

就是說，80%的路況可能平淡無奇，但剩下的那20%卻險象環生，充斥著各種讓人匪夷所思的“幺蛾子”。

這些“幺蛾子”，就成了自動駕駛算法的“絆腳石”。

要掃清這些障礙，就得有足夠海量的數據，讓算法開闊眼界，見多識廣。

正因如此，現如今，大伙兒都在鉚足了勁兒地搞“世界模型”。

啥是“世界模型”？

簡單來說，就是用虛擬環境來復刻真實世界，讓算法在虛擬世界里“跑圈”，積累經驗值。

這種法子，有點像游戲里的“練級打怪”。

在虛擬世界里，怎么作妖都行，壓根兒不用擔心現實世界的風險。

等練得爐火純青了，再把模型“移植”到真實車輛上，豈不美哉？

當然，這也不是說有了“世界模型”，自動駕駛就高枕無憂了。

畢竟，虛擬世界再逼真，也無法做到對真實世界的天衣無縫的模擬。

再者說了，自動駕駛還牽扯到倫理道德層面的拷問。

譬如說，在千鈞一發的緊急關頭，車應該優先護誰周全？

是車主？

是行人？

還是其他的車輛？

這些問題，沒有放之四海而皆準的標準答案， 只能在實踐中不斷地摸著石頭過河，一點點地去探尋。m.hebhhxs.cn/xinwen/20250622-9163738.html

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總而言之，自動駕駛的發展，絕非一蹴而就之事。

它需要技術的日積月累，需要數據的鼎力支持，更需要社會各界的廣泛共識。

眼下，自動駕駛行業正經歷著一個“去偽存真”的過程。

往昔那些華而不實的概念，正在被現實的利刃一點點地刺破。

但這并不意味著自動駕駛的未來就一片灰暗。

恰恰相反，它正變得更加腳踏實地，更加理性務實。

或許，在不遠的將來，我們真的可以安然地坐在自動駕駛的車里，悠然自得地欣賞窗外的旖旎風光，而無需再為那方向盤操碎了心。

但那一天，還需得我們勠力同心，一步一個腳印地去將其實現。

就像現在大家都在“卷”的城市NOA，或許就是那看似毫不起眼，實則至關重要的奠基石。