自动驾驶百年之路：从遥控汽车到智能出行的技术革命

在智能出行时代全面来临之际，回顾自动驾驶技术的百年发展历程，剖析当前技术现状，展望未来挑战与机遇，具有重要的理论价值和现实意义。2025年11月14日正式上线的《汽车工程师》综述论文《数据驱动的端到端自动驾驶技术：演进历程、现状与未来挑战》系统梳理了这一领域的技术发展脉络，为行业提供了宝贵的研究参考。

百年演进：四个阶段的技术蜕变

该研究首次将自动驾驶技术发展历程系统划分为四个关键阶段：

技术起源与萌芽期（1920-1950年代）：从1925年“美国奇迹”无线电遥控汽车到1953年电磁感应引导系统，早期技术主要依赖“地面轨道”基础设施，实现了自动化引导的初步构想。

理论奠基与探索期（1960-1980年代）：卡尔曼滤波、动态规划、模糊逻辑控制等理论突破，与动态视觉系统、多传感器融合等实践探索，为自动驾驶奠定了坚实基础。

技术实践突破期（1990-2000年代）：传感器技术革命、DARPA挑战赛验证了模块化架构可行性，端到端神经网络初现端倪，实现了从实验室原型向工程化系统的转变。

快速发展与范式转型期（2010年之后）：模块化自动驾驶实现量产应用，端到端范式取得重大突破，大模型技术引领新一轮技术变革。

现状剖析：双轨发展格局下的技术博弈

论文指出，当前自动驾驶领域呈现“模块化主导、端到端突破”的双轨发展态势。模块化架构凭借其可解释性与工程成熟度，在L2及以下级别自动驾驶中占据主导地位；而端到端架构通过数据闭环与多模态大模型赋能，正推动L3及以上级别自动驾驶的技术突破。

研究特别强调，数据驱动成为自动驾驶技术演进的核心动力。特斯拉FSD v12通过全球500万辆车的数据积累，实现了“类人类驾驶”的决策能力；Waymo的ChauffeurNet模型展示了强大的场景泛化能力。这些突破均得益于“数据采集-场景挖掘-自动标注-模型训练-仿真验证”的全链条闭环体系。

未来挑战：技术、生态与政策的协同破局

面对未来，论文提出了多维度的发展挑战与应对策略：

技术层面需突破数据质量、算法可解释性、算力需求等瓶颈，通过神经符号混合架构、轻量化部署等创新提升系统可靠性。

生态层面需要构建车路云一体化系统，通过协同感知与算力动态分配突破单车智能的物理局限，实现系统级优化。

商业层面关键在于降低成本、创新商业模式，推动智能驾驶向10万元级车型普及，实现“智驾平权”。

政策层面需完善法规标准体系，建立统一的责任认定机制，为技术创新提供制度保障。

价值与意义：为智能出行未来提供理论支撑

该论文的创新价值在于：

首次系统梳理了自动驾驶技术百年发展脉络，填补了系统性技术演进研究的空白。

深入剖析了模块化与端到端两种技术范式的竞争与融合关系。

创新性提出数据闭环与车路云一体化协同发展的技术路径。

为行业技术创新、战略制定和政策设计提供了重要参考。

在自动驾驶技术迈向规模化商用的关键时期，这项研究不仅为学术界提供了重要的理论参考，也为产业界的创新实践指明了方向。随着大模型赋能的认知推理、神经符号混合架构等技术的成熟，自动驾驶正加速向安全、高效、普惠的智能出行生态转型。

本文基于DeepSeek生成，内容源自《数据驱动的端到端自动驾驶技术：演进历程、现状与未来挑战》一文，论文作者为国汽（北京）智能网联汽车研究院有限公司王瑶、白文静、裴世康、赵文博、徐月云。

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中国知网网络首发地址：https://link.cnki.net/doi/10.20104/j.cnki.1674-6546.20250143

网络首发期间引用格式：王瑶, 白文静, 裴世康, 等. 数据驱动的端到端自动驾驶技术：演进历程、现状与未来挑战[J/OL]. 汽车工程师, 1-20 (2025-11-14)[引用日期]. https://doi.org/10.20104/j.cnki.1674-6546.20250143.