2014 年，国际汽车工程师协会建立了汽车自动驾驶分级框架，为自动驾驶技术的发展制定了行业标准路线图。
然而，近年来这一情况已发生显著变化。过去三四年间，自动驾驶技术取得的进展甚至超过了之前十年的总和。本文将带您了解推动这一飞速发展的最新技术突破。
什么是 L4 级自动驾驶：L4 级自动驾驶是指车辆能够在特定运行区域内自主处理所有驾驶任务，如某些特定城市或特定路线，无需任何人工干预。这一高度自动化级别借助了基础模型、端到端架构、推理模型等 AI 突破性技术，从而能够从容应对各种复杂场景。
推动智能汽车发展的六项 AI 突破：
- 基础模型：基础模型能够调用整个互联网的海量知识，而不仅依赖于智能汽车的专有数据。借助基础模型，当车辆遇到从未遇到过的突发情况，比如道路上突然出现床垫、或者一个球滚入街道，它能够借鉴从海量训练数据集中学到的知识，进行推理并合理应对。
- 端到端架构：端到端辅助驾驶架构可通过单一神经网络直接将传感器输入的数据转化为驾驶决策，始终保持上下文情境信息的连贯性。尽管端到端架构的概念并非新提出，但架构的进步和训练方法的优化，最终使其变得具备可行性，从而以更低的工程复杂度实现更优的自主决策能力。
- 推理模型：推理型视觉-语言-动作（Reasoning VLA）模型将多样化的感知输入、语言理解、动作生成能力与逐步推理过程相融合。这使其能够像人类一样解析复杂情境、评估多种可能结果并确定最佳行动方案。
- 仿真技术：通过仿真技术等，开发者可通过文本指令生成新的天气与路况，或改变光照、引入障碍物，从而模拟出全新场景，并在前所未有的环境下测试驾驶策略。
- 算力：如果没有充足的算力，上述所有技术进展都难以实现。NVIDIA DRIVE AGX 和 NVIDIA DGX 平台历经多次迭代，每一代设计都需要既满足当今的 AI 工作负载需求，同时为未来数年的技术发展预留空间。
- AI 安全：安全性是 L4 级自动驾驶的基石，其中可靠性是其区别于较低级别辅助驾驶的决定性特征。物理 AI 安全技术在近期取得了突破，通过在设计、部署和验证阶段引入安全防护机制，使基于 AI 的自动驾驶系统能够实现可信部署。
- 自动驾驶的深远意义：自动驾驶的意义远不止于技术成就。提升车辆安全性不仅能挽救生命，更能节省资金和资源。L4 级自动驾驶可系统性地消除人为失误，而绝大多数事故正是由人为失误所引发。
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