隨著智能駕駛技術(shù)的發(fā)展，行業(yè)已經(jīng)從早期基于簡單規(guī)則和模塊化邏輯的自動(dòng)駕駛，逐步邁向依托深度學(xué)習(xí)的高復(fù)雜度智能駕駛解決方案，各車企也緊跟潮流，先后宣布了自己的端到端智駕方案。就在近期，智己汽車推出了其與Momenta聯(lián)合打造的IM AD 3.0端到端直覺智能駕駛系統(tǒng)，在結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)和決策邏輯上，進(jìn)行了大膽的創(chuàng)新，試圖用“直覺化”思維模式替代傳統(tǒng)的模塊化系統(tǒng)。

IM AD 3.0的技術(shù)架構(gòu)：端到端直覺駕駛模型

1.1 模塊化與端到端模型的對比

傳統(tǒng)智能駕駛多采用模塊化架構(gòu)，主要分為感知、決策、規(guī)劃和控制四大模塊。各模塊相對獨(dú)立，依靠數(shù)據(jù)傳遞和邏輯接口進(jìn)行連接。這種設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)雖然能保持一定的邏輯透明度，但在應(yīng)對復(fù)雜環(huán)境和多變的交通場景時(shí)往往表現(xiàn)出局限。IM AD 3.0采用“一段式端到端模型”架構(gòu)，取消了模塊化結(jié)構(gòu)，將感知和規(guī)劃整合至一個(gè)大模型內(nèi)，從原始數(shù)據(jù)輸入到路徑規(guī)劃輸出完全由單一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)驅(qū)動(dòng)。這種端到端模型具有更強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力和自適應(yīng)性，使其在多場景切換和非結(jié)構(gòu)化環(huán)境中表現(xiàn)更為靈活。

1.2 數(shù)據(jù)飛輪驅(qū)動(dòng)的深度學(xué)習(xí)模型

IM AD 3.0基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的深度學(xué)習(xí)框架，廣泛收集駕駛過程中的路況和駕駛行為數(shù)據(jù)，以構(gòu)建一個(gè)涵蓋多場景、多氣候、多狀態(tài)的智能模型。這種數(shù)據(jù)飛輪概念在AI訓(xùn)練中尤為關(guān)鍵，通過不斷積累駕駛數(shù)據(jù)，訓(xùn)練數(shù)據(jù)集能夠更具多樣性和現(xiàn)實(shí)性。IM AD 3.0的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過這些數(shù)據(jù)從原始傳感器信息中提取隱含特征，從而生成更為精準(zhǔn)的直覺判斷。

1.3 長短期記憶機(jī)制的應(yīng)用

IM AD 3.0在模型中引入了長短期記憶（LSTM）機(jī)制。長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過對歷史數(shù)據(jù)的記憶來判斷短時(shí)間內(nèi)可能發(fā)生的情況。這種機(jī)制類似于人類的駕駛經(jīng)驗(yàn)，使得系統(tǒng)能夠在不同情境下靈活應(yīng)對，有助于在復(fù)雜交叉口等需要短時(shí)間快速反應(yīng)的場景中生成可靠的預(yù)判決策。例如，面對突發(fā)的障礙物或突然變化的車流情況，系統(tǒng)可以憑借長短期記憶做出類似于“老司機(jī)”的駕駛選擇。

安全邏輯網(wǎng)絡(luò)：提升智能駕駛的可靠性

2.1 安全邏輯網(wǎng)絡(luò)的雙層架構(gòu)

在直覺化駕駛中，過于依賴直覺決策可能帶來安全隱患，因此IM AD 3.0設(shè)計(jì)了“安全邏輯網(wǎng)絡(luò)”，用于在系統(tǒng)判斷后進(jìn)行額外的安全校驗(yàn)。安全邏輯網(wǎng)絡(luò)的雙層架構(gòu)通過內(nèi)置的安全算法，輔助直覺判斷結(jié)果的驗(yàn)證。即使系統(tǒng)快速作出直覺判斷，安全邏輯網(wǎng)絡(luò)仍會執(zhí)行一系列邏輯判斷，以防止錯(cuò)誤決策。

2.2 風(fēng)險(xiǎn)評估與實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)校準(zhǔn)

IM AD 3.0的安全邏輯網(wǎng)絡(luò)依賴于風(fēng)險(xiǎn)評估和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)校準(zhǔn)。這樣的設(shè)計(jì)會基于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的變化，不斷調(diào)整駕駛策略。例如，在檢測到復(fù)雜交叉口時(shí)，系統(tǒng)會優(yōu)先降低車速，同時(shí)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)判。一旦識別到可能的風(fēng)險(xiǎn)因素，系統(tǒng)將優(yōu)先執(zhí)行減速或停滯策略，保證車輛在最安全的狀態(tài)下通過復(fù)雜路況。實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)校準(zhǔn)的存在，使得智能駕駛能夠隨時(shí)應(yīng)對不可預(yù)測的風(fēng)險(xiǎn)因素。

從IM AD 3.0聊聊自動(dòng)駕駛端到端

3.1 直覺化決策與傳統(tǒng)邏輯決策的區(qū)別

直覺化決策強(qiáng)調(diào)以全局性的高層次理解來進(jìn)行瞬時(shí)判斷，而傳統(tǒng)邏輯決策則依賴于預(yù)設(shè)的規(guī)則和邏輯關(guān)系。如IM AD 3.0的直覺化技術(shù)通過深度學(xué)習(xí)算法從數(shù)據(jù)中抽象出高層次信息，將其轉(zhuǎn)化為驅(qū)動(dòng)模型的直覺判斷。這種機(jī)制類似于人類對路況的快速評估，尤其在應(yīng)對復(fù)雜情況時(shí)能直接跳過低級別的細(xì)節(jié)處理，從而做出更快速、有效的反應(yīng)。

3.2 全局信息融合：數(shù)據(jù)感知到信息生成

現(xiàn)階段，端到端直覺模型依賴全局信息融合，整合了感知模塊多種數(shù)據(jù)源，形成一個(gè)立體的道路感知系統(tǒng)。通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，不僅能夠識別明顯的障礙物，還能預(yù)測潛在風(fēng)險(xiǎn)。全局信息融合在端到端模型中尤為關(guān)鍵，因?yàn)樗軌驅(qū)崟r(shí)構(gòu)建場景的上下文環(huán)境，對不可見或隱含信息進(jìn)行合理推測，為駕駛決策提供更為全面的支持。

3.3 應(yīng)急預(yù)判：從實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)到風(fēng)險(xiǎn)控制

在復(fù)雜的路況和不確定環(huán)境中，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的應(yīng)急預(yù)判能力至關(guān)重要。IM AD 3.0通過直覺化大模型進(jìn)行應(yīng)急預(yù)判，尤其在處理突發(fā)情況時(shí)，可以基于當(dāng)前的環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行快速判斷和反應(yīng)。系統(tǒng)可以在瞬間“腦補(bǔ)”出障礙物背后可能存在的風(fēng)險(xiǎn)，從而在感知未觸達(dá)的區(qū)域內(nèi)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評估。通過這種直覺式預(yù)判，即使在無地圖導(dǎo)航的情況下，系統(tǒng)也能夠識別并回避潛在危險(xiǎn)。

L2+至L4級的技術(shù)實(shí)現(xiàn)與法律考量

4.1 L2+無圖NOA的技術(shù)難點(diǎn)與實(shí)現(xiàn)方案

IM AD 3.0在L2+級別的無圖NOA（Navigate on Autopilot）模式下，能夠不依賴高精地圖在城市道路上實(shí)現(xiàn)自動(dòng)導(dǎo)航。這一技術(shù)突破依賴于系統(tǒng)的端到端直覺模型，其通過實(shí)時(shí)感知和高效決策，能夠自適應(yīng)處理全國不同道路狀況。無圖NOA的實(shí)現(xiàn)大大降低了地圖依賴，使得系統(tǒng)能夠應(yīng)對復(fù)雜的非標(biāo)準(zhǔn)化道路環(huán)境，為智能駕駛的廣泛應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。

4.2 L3級別的準(zhǔn)入考量

在IM AD 3.0的L3級別技術(shù)開發(fā)中，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)可在限定條件下實(shí)現(xiàn)完全接管，但在部分情況下仍需駕駛員介入。但實(shí)現(xiàn)L3需要應(yīng)對法律法規(guī)、技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和硬件可靠性等多方面考量。從技術(shù)方面來說，IM AD 3.0通過端到端大模型和安全邏輯網(wǎng)絡(luò)的雙重保障，在適合L3的高精度道路環(huán)境中能夠有效提供穩(wěn)定的駕駛體驗(yàn)。此外，IM AD 3.0還引入了系統(tǒng)提醒機(jī)制，在遇到非標(biāo)準(zhǔn)路況時(shí)及時(shí)提醒駕駛員接管。

4.3 L4級無人駕駛的場景應(yīng)用與法規(guī)進(jìn)展

IM AD 3.0的L4級別技術(shù)具備全程無人干預(yù)的駕駛能力，預(yù)計(jì)將在特定區(qū)域內(nèi)實(shí)現(xiàn)?，F(xiàn)階段，L4自動(dòng)駕駛需要更高的精度控制以及全局決策能力，這使得系統(tǒng)的冗余設(shè)計(jì)、傳感器數(shù)據(jù)融合以及算法穩(wěn)定性成為關(guān)鍵考量點(diǎn)。同時(shí)，L4級別的落地仍需依賴于政策的開放度與法規(guī)支持。據(jù)智己汽車透露，預(yù)計(jì)將在年內(nèi)獲得首批“L4級無駕駛?cè)说缆窚y試牌照”，并實(shí)現(xiàn)無人駕駛車率先上路。

智能駕駛未來趨勢：從端到端到全場景自適應(yīng)的技術(shù)展望

5.1 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型的擴(kuò)展與優(yōu)化

IM AD 3.0的端到端直覺大模型依賴于數(shù)據(jù)積累與自學(xué)習(xí)能力，未來其發(fā)展方向?qū)⒏呌趫鼍白赃m應(yīng)性。隨著更大規(guī)模的數(shù)據(jù)采集以及算法升級，端到端模型的泛化能力會不斷增強(qiáng)，使其在更多道路條件和環(huán)境下表現(xiàn)出一致的穩(wěn)定性和可靠性。

5.2 直覺化與邏輯化的平衡：技術(shù)融合方向

智能駕駛從直覺化到邏輯化決策的平衡將是未來發(fā)展的重要方向。IM AD 3.0的雙層決策體系展示了直覺與邏輯的融合潛力，在保障系統(tǒng)靈活性和安全性方面為行業(yè)提供了有益的技術(shù)參考。未來的智能駕駛系統(tǒng)將更注重直覺模型與邏輯算法的平衡，以確保在復(fù)雜道路環(huán)境下仍能兼顧效率與安全。

總結(jié)

智能駕駛的直覺化進(jìn)程展示了從模塊化思維到端到端一體化系統(tǒng)的技術(shù)演變。在未來發(fā)展中，以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)為核心的端到端模型將成為主流，逐漸實(shí)現(xiàn)全場景、全路況的自適應(yīng)能力，為自動(dòng)駕駛的全面落地提供更為堅(jiān)實(shí)的技術(shù)支持。

審核編輯 黃宇