进入2024年，自动驾驶行业的竞争愈发激烈，而大模型技术的崛起无疑又为这场竞赛注入了一剂强心剂。随着人工智能技术从深度学习到多模态大模型的快速发展、行业利好政策春风劲吹，以及商业化落地路径渐晰等三重共振，自动驾驶再次站在了技术进化和投资圈的第一线，有望迎来属于自己的“质变”时刻。
首先，在技术层面，时空融合、大模型等新技术正在被引入自动驾驶，特别是“BEV+Transformer”技术和端到端模型的日趋成熟，正以其强大的数据处理能力和自我学习能力，将车辆的感知、决策和执行能力提升到前所未有的高度。
其中，“BEV+Transformer”将二维图像和传感器信息综合转化为三维向量空间，支持多传感器信息融合，在车端实现高精度局部地图的实时构建。如此，极大地降低了自动驾驶对高精度地图的强依赖，使得城区领航成为可能。这是大模型技术在自动驾驶行业的首次亮相，也是FSD的关键所在。
端到端模型背后，是基于纯视觉方案，将上千万个视频片段包含的人类驾驶知识压缩到了端到端神经网络参数中，形成一个大的神经网络，而无需从前的大量泛化代码。借助端到端，自动驾驶系统便具备了时空理解能力，能读懂文字信息，有了时间观念，理解不同城市特点的交通元素，做出更拟人的决策。
其次，政策层面，随着国内首批有条件自动驾驶高速公路道路测试牌照正式发放，宝马、奔驰、深蓝、赛力斯等多家车企获得测试牌照，并相继在北京、上海、重庆和深圳开启测试。可以预见，L3级的规模性启动，将使自动驾驶车辆从小范围测试验证转入技术快速发展、生态加速构建的新阶段。自动驾驶技术的迭代升级，将显著助力汽车产业发展和智慧城市建设，为实现汽车产业、城市管理与大众生活数字化转型升级贡献光热。
最后，商业化层面，基于以上技术和政策的双重加持，2024年将成为智能驾驶在消费端从形成认知到购买转化的重要时间窗口。自动驾驶技术成为消费者购车的重要考量因素后，车企对高阶智能驾驶的重视程度显著提升。目前，国内几乎所有参与智能汽车竞争的头部玩家，都发布了各自的城区智能驾驶，甚至不少车企和自动驾驶供应商还建立了自己的算力中心。此外，智能化使得车载半导体、线控制动、车载软件等产业需求得以延伸，带来了诸多投资机会。
需要指出的是，在取得一系列实践成果、产业发展速度显著提升的同时，自动驾驶汽车现存的挑战仍不容忽视。不管是人工智能领域近年取得的突破式进展，还是对自动驾驶做出的发展路径预判，底层逻辑仍然是坚守长期主义。
笔者认为，自动驾驶每向前一步都需要庞大的数据、场景、资金和政策支撑，这些都是自动驾驶走向终极无人驾驶目标过程中必经的隘口。以上，既需要企业经历规模化落地的严苛考验，更需要法规体系的支持跟进以及社会各界的“包容审慎”。令人鼓舞的是，越来越多的产业参与者已经携使命马不停蹄，星夜兼程了。
