最近一段时间，百度旗下的自动驾驶出行服务平台“萝卜快跑”成为了大众热议的焦点，出租车司机抱怨这个新生物种影响了自己的生意，但也有不少用户对于这种新奇的出行方式给予了肯定。
今年5月，也有部分武汉市民在网络平台投诉“萝卜快跑”无人驾驶出租车引发交通堵塞，称“萝卜快跑”出租车会出现一些不寻常的行为，比如无故停在马路中央、转弯时停滞不前、早晚高峰时车速过慢等，给市民出行带来很多不便。
据悉，“萝卜快跑”在武汉投入1000辆无人出租车，已经累计拿下500万个订单，成为国内无人驾驶出租车最活跃的试点城市之一。无独有偶，北京也在近日发布了《北京市自动驾驶汽车条例(征求意见稿)》，拟支持自动驾驶汽车用于网约车、汽车租赁等城市出行服务。
不过，在智能辅助驾驶快速奔向自动驾驶，乃至无人驾驶的当下，我们真的已经准备好迎接“无人驾驶时代”了吗？
无人网约车来了
无人驾驶早已不是新概念，经过多年的发展，目前除了武汉之外，北京、上海、广州、深圳、重庆等城市均已陆续开放无人化出行服务商业化试点。
只是，不同城市划分出来进行无人驾驶出租车试运营的范围不同，合作车企也不尽相同。除了萝卜快跑之外，各城市的合作智驾企业还包括文远知行、小马智行等头部品牌。
尤其是去年以来，各地密集发布了诸如推动智能网联汽车创新发展、加速无人驾驶商业化等方面的政策，进一步利好自动驾驶产业的发展。
数据显示，2023年全球自动驾驶或无人驾驶汽车市场规模达到725.14亿元，其中，中国自动驾驶市场增长更快，市场规模达206.01亿元。信息服务商HIS报告预测，全球自动驾驶汽车市场规模将从2021年的2030万辆，增长到2030年的6240万辆，复合年增长率为13.3%。
在无人驾驶被加速应用于公共交通系统的背景下，智能驾驶也被各大车企加大力度推到了台前。但众所周知，“自动驾驶”与“智能驾驶”之间泾渭分明，只有L4级别以上的完全自动驾驶才能被称为自动驾驶，而L3以下级别的则更多被称为智能驾驶。
这两种路线之间的区别，本质上是自动驾驶跨越式和渐进式两种发展路线，但摸着石头过河的智能驾驶，却是亲眼见证了自动驾驶因为商业化而陷入的困局，在黎明尚未到来之前，一大批高阶智能驾驶平台已经率先倒下，智能驾驶又怎能不着急。
如今，无人驾驶虽然仍在全国以“星星之火”的趋势在试点，但这也给智能驾驶看到了希望，智能驾驶必须落地，只有尽快落地，才有活下去的希望。
而且，如今的智能驾驶并不仅是驾驶系统本身，其还与汽车销量高度挂钩，消费者也越加看重汽车的智能驾驶水平，在这样的背景下，车企们也在加速城市NOA的开城进度。
大模型加速“上车”
今年以来，已有10多家车企开通了全国高速及高架快速路领航功能，如小鹏、理想、蔚来、昊铂、哪咤、零跑等，大部分车企的目标都是50-100座城市。
目前，小鹏和华为的开城进度“”。小鹏的城市NOA功能已覆盖336城，并将在2024年第三季度实现XNGP全国主要城市网络覆盖。
而华为鸿蒙智行旗下的问界，则在今年春节前后开通了“全国都能开”的高快速/城市NOA功能。华为智能汽车解决方案BU的CEO靳玉志曾表示，华为的城市NOA功能要么不开放，一开放就是全国都能用。
“智能驾驶”在一夜之间高歌猛进，或许是因为特斯拉这条“鲶鱼”。去年4月，马斯克在访华的同时带来了“FSD有望入华”的消息，对于智驾行业而言，无疑是投下了一枚深水炸弹。
一直以来，智能驾驶领域都呈现出“一超多强”的格局，特斯拉旗下的全自动驾驶业务（FSD）在业内持续领先，但华为、小鹏等也一直在贴身追赶。
不过，两者在技术路线上一直有所不同。国内大多数自动驾驶方案供应商选择的是激光雷达路线，而特斯拉则一直坚持纯视觉路线，马斯克认为，“任何依赖激光雷达的人都注定要失败，昂贵的传感器是不必要的”。
在纯视觉路线的基础上，去年特斯拉发布了FSD Beta V12内测版，这一版本的FSD以数据驱动的端到端AI大模型，取代了传统的感知、描述、预测以及规划等多个规则模块，可以实现输入到输出的直接计算。
简单来说，在大模型的介入之下，智驾系统将不再依赖于地图数据和条件反射式自动驾驶逻辑，而是通过观察和模仿人类驾驶行为来优化驾驶决策，这不仅可以提升系统的学习和迭代速度，同时也更为精简。马斯克表示，采用“端到端”技术之后，用3000行代码就能替代原来的30万多万行代码。
在特斯拉的带动之下，一股名为“端到端”热潮开始席卷国内智驾圈。目前，蔚小理、华为等车企均调整了旗下的智能驾驶业务架构和方向。
近日，有媒体报道称小鹏在今年第四季度推出的全新车型将放弃激光雷达，转而采用与特斯拉类似的纯视觉智能驾驶方案，马斯克更在这篇报道下方发布了“…”的评论。
而蔚来自动驾驶副总裁任少卿在接受媒体采访时表示，蔚来已经在布局端到端，预计今年将实现上车量产；理想则在刚刚的智驾发布会中发布了基于端到端模型、VLM视觉语言模型和世界模型的全新自动驾驶技术架构；华为则在4月发布了ADS 3.0端到端架构，并表示将于8月随着享界S9正式上市。
各大车企积极推动大模型“上车”，一方面是希望在激烈的新能源车市场竞争中，能够将智能驾驶作为突破点，率先走出价格、配置等同质化内卷。
另一方面，也是因为各大车企在攻坚高阶智能驾驶的过程中进度缓慢，在屡次实践和试错之后，它们也开始意识到需要调整技术路线，而“端对端”确实是提升智能水平的有效方法。
自动驾驶跑得太快
特斯拉去年发布的FSD Beta V12，作为世界首个“端到端”AI自动驾驶模型，也一度被业界认为是自动驾驶的“里程碑时刻”。
但再往前回溯，2021年，一位蔚来车主在高速公路上开启了智能辅助驾驶，但却不幸遭遇交通事故，在此之后，各大车企对“自动驾驶”一度避之不及。
彼时更有业内人士指出，L5级别的智能驾驶系统在很长一段时间内是无法办到的，高级别智能驾驶系统的引入，会提升交通事故发生的概率。
但随着端到端大模式的到来，智能驾驶也开启了“加速度”，但目前真的能够解决所有矛盾了吗？
首先，自动驾驶最常被诟病的，是难以适应中国城市复杂的人车路环境，因此在“FSD入华”这一议题下，不少人都认为其可能存在水土不服，即便是已经跑遍11座城市的萝卜快跑，也被市民投诉引起交通堵塞。
对车主而言，智能驾驶最重要的不是“能不能用”，而是“好不好用”，一小时接管5次和50分钟接管一次，是两种完全不同的使用体验。如果还存在车速过慢、随意停车等情况，也会大大影响驾驶体验。
其次，则是更为核心的安全问题。今年4月，一位车主在美国驾驶特斯拉时，却在开启自动驾驶后遭遇车祸身亡；也有一些车主因为使用了智能驾驶功能，但系统却突然自动刹车引起追尾事故……从这些案例来看，似乎还不能认为智能驾驶或自动驾驶已经达到足够的安全标准。
此外，最为人所热议的，还有无人驾驶出租车降维打击网约车这一现实，大规模推动无人驾驶出租车上路，相当于抢了网约车司机的饭碗，这两者之间又该如何平衡？
目前来看，在智能驾驶向自动驾驶发展的路上，政策已经走在前面，比如推动自动驾驶汽车试点、“车路云一体化”应用试点等，这对于城市经济、产业发展而言必然是有利的。
但科技造福人类没错，却并不总是造福全人类，在人工智能的带动之下，越来越多产业将会出现“无人化”趋势，就像电商平台取代实体商场；外卖产业冲击餐饮门店一样，是不可逆的趋势。
但社会在积极推动产业进步的同时，也应该提前做好准备，城市发展的代价不能只由普通人来承担，或许我们还应该想得更深入长远一些。
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