根据数据，今年北京国际汽车展览会的观众人数达到了89.2万人次，较上一届增加了近40%。与以往不同的是，本次车展呈现出一个显著的趋势：新能源汽车成为主角，燃油车和新能源车之间的竞争已经不再明显。众多车企纷纷推出新能源车型，并将大型模型车辆作为展示的焦点，吸引了观众的目光。
特斯拉的端到端自动驾驶技术引领了行业潮流，也激发了其他厂商对这一领域的关注。在车展上，元戎启行、商汤科技、小鹏汽车等公司展示了最新的端到端自动驾驶方案。小鹏汽车的AI天玑系统更是展示了其全面推送覆盖多款车型的最新版本，令人期待未来智能驾驶技术的发展。
尽管端到端技术给自动驾驶带来了新的可能性，但在实际应用中仍存在一些争议。一些人认为必须按照特斯拉的方案，将传感器数据和车辆状态信息输入单一大模型以实现端到端自动驾驶。也有人对此提出不同看法，认为高频率的模型输出action更符合端到端技术的本质。
在自动驾驶领域，大模型技术的应用日益普及，加速了自动驾驶技术的发展。自动驾驶感知技术的演进经历了多个关键阶段，从卷积神经网络到生成对抗网络，再到鸟瞰图与Transformer的结合。这些技术的不断发展提高了自动驾驶系统的精确度和安全性，为智能驾驶产品的用户体验提供了更多可能性。
自动驾驶技术的迭代和大模型的应用为行业带来了新的机遇和挑战。在未来，随着技术的进步与应用的深入，自动驾驶领域将迎来更广阔的发展空间。
自动驾驶汽车在未来一定是一个趋势，因为自动驾驶和所有的技术发展一样，它的真正目的是取代人类的劳动，降低劳动成本，用技术来降低我们的，呃，劳动成本，所以这个是一个不变的趋势。未来的自动驾驶一定是爆发式的增长，这跟计算机的摩尔定律是一样的，因为运算速度越来越快，所以在人机信息的过程中，会延迟会越来越少，为自动驾驶人提供了一个基本的科学保障。
是五级技术的发展，传输数据的可能性是无限的，所以当我们AI智能计算速度和传输技术有效体现之后，自动驾驶在技术上已经完全成熟了，现在有很多公司，比如说网络，比如说阿里，包括腾讯，还有谷歌等公司都在投资这个，随着大量的努力和开发，它越来越近了。
自动驾驶分为五个级别，分别是L1~L5。最低级别的L1指的是一些驾驶辅助功能，如巡航控制或主动刹车系统。驾驶车辆的主体是司机而不是汽车。L1被严格定义为与自动驾驶无关。L2自动驾驶的配置主要是自适应巡航、跟车转向、道路平行辅助和偏离预警等。理论上，这些配置可以实现车辆启动后的自动驾驶，但不可能实现规划路线后自动完成整个通勤过程。其次，由于L2系统的计算能力较差，目前普遍认为只有封闭式高速公路和少数环形城市快速路适用。家庭代步车大部分时间用于通勤的城市道路无法使用，所以车辆的驾驶主体仍然是人而不是车。
小编针对问题做得详细解读，希望对大家有所帮助，如果还有什么问题可以在评论区给我留言，大家可以多多和我评论，如果哪里有不对的地方，大家也可以多多和我互动交流，如果大家喜欢作者，大家也可以关注我哦，您的点赞是对我最大的帮助，谢谢大家了。
线下，进入2024年后聊到的首个与汽车相关的话题是“自动驾驶”，展开讨论的前提是“没有驾驶证”。
问：
2024年的智能汽车能不能实现自动驾驶？哪怕车子贵一些也可以接受。
面对这个提问的时候笔者想了很多，其中有三个话题值得解读，其一是交通基础设施建设的压力，其二是智能汽车的逻辑，其三是交通法规是否还有存在的价值，下面分为三节来解读。
2024年不能实现自动驾驶自动驾驶分为L0-L5共计六个标准，目前个别地方承认的标准只达到L3，而且貌似截至目前只有一座城市全域支持L3级，其他城市都只能在划定的区域内使用；可是L3级只是有条件的辅助驾驶，在日常用车的场景中并不支持。L4级是高度自动驾驶，使用过程中依旧需要人工干预驾驶操作。L5级才是真正的无限制自动驾驶，理论上可以取消方向盘，但是这种设定不可能出现，亦或者说完全的无人驾驶汽车大概率不适合家用。
至于何时能够实现完全自动驾驶，笔者认为十年之后再讨论才算恰当。
而且即便是在十年之后讨论这个话题，完全自动驾驶汽车也必然不可能不需要驾驶证；车主仍然需要掌握驾驶技能，因为自动驾驶系统在诸多场景中是无法运行的。同时任何工业产品都有发生故障的可能性，智能驾驶系统的硬件平台也不例外，软件程序出现漏洞的概率也是客观存在的。
无人驾驶的道路平台只存在于想象之中车辆自动驾驶需要有参考，需要用各类传感器采集道路信息；电脑始终与人不同，人具备逻辑推理能力和情感，而电脑至少不具备情感因素。所以在比较复杂的场景中并不能胜任，其实连最基础的场景也不见得都能胜任。
汽车在自动驾驶过程中需要能够做到起步、加速、减速、变道、转弯、停靠，进行这些操作的前提是采集到相关的道路设施信息。
比如：
这是最基础的三个交通设施。
在低能见度的交通气象条件之下，肉眼都无法识别到信号灯或指示牌的时候，汽车传感器又能看到些什么呢？激光雷达此时基本没有作用，摄像头完全不看到，毫米波雷达本就只能分辨是否有障碍物，所以简单的雨、雪、雾等特殊天气就基本无法使用自动驾驶系统。
车道线都很完整吗？
不是所有的道路都有车道线，道路在使用过程中会产生磨损，很多路段的车道线也存在损坏；并且大雪的时候会掩盖住车道线，甚至于路面积水的时候也可能看不清楚。所以自动驾驶系统存在很大的漏洞，道路设施也不可能做到全时无损坏，自动驾驶汽车在很多场景中根本无法正常使用。
即便是现在已经支持L3级和城市领航系统的车辆的，在前一段时间的大雪阶段里为什么都不提这项技术了呢？无非是根本不能发挥作用。
所以无人驾驶的家用汽车至少目前看来基本没有普及的可能性，在接近700座城市里，有很多城市的交通设施标准并非很高；在2000余个县区里，有很多县乡公路完全不具备智能交通体系，乡村公路基本都是没有车道线的。而且以这些区域也不可能去建设完善的智能交通体系，因其建设成本会非常高，更多的城市需要用这些资金去做基础民生建设。
假想真的出现无人驾驶家用汽车向笔者提出这个问题的人是一个因醉驾而被禁驾五年的人，于是才有新的思考；如果真正出现无人驾驶汽车，真的不再需要驾驶证的话，那么这些因违反交通法规而失去驾驶资格的人，是不是又能正常的使用汽车作为载具了呢？
或许这才是最值得思考的问题。
目前的交通参与者不是机器而是人，鞋子、非机动车、机动车不是交通参与者，行人、非机动车和机动车驾驶人才是交通参与者；交通法规约束的是人的出行行为，而到了无人驾驶汽车出现之后，交通法规约束的是人还是车呢？理论上看起来应当是车。于是现在所有的交通法规就都不成立了，届时需要重新出现一套约束车辆的交通法规。
现实吗？
笔者认为无人驾驶汽车确实不够现实，仅第二节所描述的问题就是基本无解的；第一节和第三节的内容综合在一起又产生了新的问题，那就是未来的无人驾驶汽车如果发生碰撞，责任是在于车企还是用户，现在仍然没有准确的结论。
普及无人驾驶汽车的难点不是车辆自身的技术，而是一系列的配套，其中有一些是完全不符合实际情况的；所以完全自动驾驶汽车的最终形态应当是区域共享化，并兼顾出租车和网约车的功能，家用车或许只需要可降低驾驶强度的智能辅助系统即可。
编辑：天和Auto-汽车科学岛，欢迎转赞评
今年的国际消费电子展（CES）已经落幕，但余温还在。
作为全球规模最大的消费类电子技术年展，2024年CES吸引了4000多家展商，超13万观众参展，其规模和影响力基本恢复到了2019年以前的水平。其中，自动驾驶依然是重要主题之一。除了整车厂、芯片公司积极展示辅助驾驶最新进展外，全球的自动驾驶公司也非常活跃。
可以说，本届CES是自2020年以来，我们第一次有机会，能集中地观察全球自动驾驶产业，特别是L4级无人驾驶的最新进展和方向。因此，我们特别梳理了本次参加CES的无人驾驶相关公司，来看看全球有哪些和中国市场不同的趋势和新方向。
参加2024年CES展的自动驾驶公司一览
总体来看，参展本届CES的L4级无人驾驶相关企业，其分化方向与中国市场类似，除了Robotaxi、Robobus、Robotruck这些大赛道明星公司集聚外，也出现了矿山、农机、园区接驳、无人物流等细分场景的自动驾驶公司。但其竞争内卷程度远不及中国同行，或者资本市场对其商业化时间的容忍度更高，一些商业化还比较遥远、或者市场规模相对小的赛道，仍然有很多初创公司还在活跃投入。
从地区分布来看，参展企业主要来自美国、以色列、韩国、和欧洲。以色列和韩国作为两个参展公司数量较多的国家值得关注，以色列初创公司擅长组局，通常董事会、顾问委员会都自带极强产业资源；韩国这近年来汽车产业链发展迅猛，无人驾驶相关公司的市场发展可以作为亚洲公司出海欧美的范本。
另一个值得关注的趋势是，无人配送小车正在成为AI落地具身智能行业的重要场景，“机器学习之父” Geoffrey Hinton 从 Google 离职后，选择加入一家配送机器人公司做顾问，在AI狂飙突进的一年，学界泰斗亲自下场，选择配送机器人/具身智能/无人驾驶赛道，无疑会给整个行业注入更强的信心。
开放场景载人自动驾驶，整体热度下降
开放、载人场景的Robotaxi / Robobus热度下降得严重，只有Zoox和文远参展，Cruise事故带来的行业阵痛短期难以修复。
Zoox：展出最新的无人驾驶定制出租车
Zoox还活着，并且还在扩张招人，是Amazon在本次CES上的几个主要产品方向之一。这款无驾驶座的出租车推出的时候是巨大的里程碑事件，不过目前既没有开放给普通消费者使用，法规问题也还没有落地的迹象。可以感受到，受Cruise事件影响美国的Robotaxi行业进展放缓了。
文远知行：无人小巴体验
中国Robotaxi公司只来了文远一家，猜测其他公司本身经营状态不好，要么在寻求并购，要么在struggle量产交付，也无心到CES凑热闹了。文远这次带来了无人小巴体验，同样没有提及无人出租车。
SafeStream ：政企联合的无人小巴运营示范项目
SafeStream是一家致力于开发和应用L4级公共交通系统的公司，由德国联邦经济事务和气候行动部资助890万欧元，企业联合体投资690万欧元，项目自2022年启动，规划3年完成该项目。其运营地点在北威州莱茵河畔蒙海姆市、巴伐利亚州凯尔海姆县。
中国已经有很多类似的无人驾驶示范项目，Safestream的实际交付成果上可能不会有什么惊喜，但是SafeStream值得借鉴的思路是更加广泛的相关方的参与（包含地方政府、大学、高校、咨询机构、运营商、无人驾驶技术公司、测试和认证机构），各个利益相关方都能明确自己在这一生态中的分工和价值，示范项目的成果有希望获得更广泛的行业认同和推广。
开放场景载货自动驾驶卡车，依旧活跃
虽然图森的情况不太妙，但开放、载货场景的Robotruck在美国热度依然很高，美国有四家公司参展，且纷纷宣传2024年底车队将大规模扩张；中国公司代表仅剩智加，并且不再突出讲述L4的故事。
从美国的进展看，图森的败局可能不代表整个行业，特别在美国这样铁路网弱、物流主要靠公路运输、干线环境相对简单、司机成本高企的环境，Robotruck的落地仍然值得期待。
智加科技：退守L2+辅助驾驶系统
智加联合Luminar展出了一台具备L2++能力的自动驾驶卡车。在美国同行还在奋战L4的场合，智加的L2++系统显得更加保守和务实。Luminar展台同时展出智加和Kodiak的产品，作为一家传感器公司他们也在编织自己的行业生态。
Aurora：联合大陆展出自动驾驶卡车
本届CES展前夕，Aurora Innovatio宣布，其Aurora Driver的设计、架构和硬件已经完成。该技术构成其未来无人驾驶半挂卡车的阵容，将于2027年开始与德国汽车供应商大陆集团（Continental）合作生产。
彼时Aurora表示，它仍计划在2024年底之前部署少量完全无人驾驶的卡车。但在完成自动驾驶硬件和软件堆栈的设计后，已准备好在短短三年内部署数千辆卡车。此次CES展上，Aurora联合大陆展出了这款自动驾驶卡车。
Kodiak：发布新一代自动驾驶重卡平台
本届CES上Kodiak联合激光雷达合作伙伴Luminar发布新一代自动驾驶卡车平台Gen6，该平台是可量产的无人驾驶卡车，将于2024年年底开始在德州去安全员运营。Kodiak的自动驾驶系统可以后装适配任何Class 8重卡，展出车辆是改装自肯沃斯T680s的，升级了冗余制动、转向，以及传感器。
目前Kodiak的客户包括马士基、宜家、Werner、Loadsmith、C.R. England、Forward、10 Road Express等物流公司，已经获取了Loadsmith数百台量产订单，预计2025年交付。根据官方信息，Kodiak创办于2018年，核心团队是Waymo成员，已经融资超过3亿美元。
Gatik：短途运输无人驾驶卡车
Gatik从2021年起在美国阿肯色州为沃尔玛超市做无人运输，2022年与加拿大百货商店Loblaw Cos合作进行无人运输，计划在2024年开始在德克萨斯州进行大规模的无人货运应用。
本次CES上，Gatik与轮胎供应商固特异共同发布了使用固特异智能轮胎的自动驾驶卡车。Gatik创办于2017年，至今完成5轮融资，已融资1.2亿美元。
Torc Robotics：新车选用Aeva 4D激光雷达，2027年量产
作为戴姆勒戴姆勒卡车集团子公司，Torc Robotics一开始没有走明星创业公司的to-VC融资路线，而是选择做一些项目的供应商赚钱，更加务实。早期项目主要是美国国防部的军车项目、卡特彼勒的无人驾驶矿车项目等等。2017年，公司转向L4级乘用车和商用车方向；2019年，Torc被戴姆勒卡车集团收购，目前专注于开发L4级自动驾驶卡车。
本次CES，Torc和戴姆勒卡车集团、Aeva联合发布了一款新产品，新车选用Aeva的4D激光雷达，预计2027年开始量产。
矿山/工程机械设备，无人驾驶亮点不多
国外上一代巨头忙着转型电动化，初创公司才刚刚起步，矿山无人驾驶竞争力度远远不及中国同行。
工程装备和无人矿卡巨头卡特彼勒刚刚开始进军电动化，其他该领域的公司发展规模、成熟度都还较为早期，中国的矿山自动驾驶公司有可能引领全球；同时，Sensmore的雷达感知技术值得矿山行业关注。
卡特彼勒：拥抱电动化变革
卡特彼勒是全球知名工程机械设备提供商，也是第一代矿山无人驾驶技术的重要推动者，但是之前一直在新能源产品上进展缓慢。本次CES卡特彼勒并没有展示无人驾驶方面的进展，反而是重点突出了其在电动化转型方面的决心，展出了两款纯电工程车，包括地下铲运机 R1700 XE 和小型挖掘机 301.9，以及相应的配套充电设施。
Sensmore：基于先进雷达感知技术的重型机械自动驾驶公司
Sensmore是一家来自德国的初创公司，核心成员来自梅赛德斯奔驰、采埃孚、大陆、博世等公司，主要研发用于矿山行业的重型机械的无人驾驶系统。
其于2022年8月成立，目前只做了一轮Pre-Seed融资，包括一些个人投资者，如Wayve联合创始人、必和必拓前CCO，也包括一些孵化器和VC，如英国的Entrepreneur First、德国的Investitionsbank Berlin。
作为一家初创企业，Sensmore主要优势是使用批量生产的传感器，包括毫米波雷达、无GPS/激光雷达/视觉等，可以适应恶劣天气和环境条件、有自主研发的雷达点云AI算法。
毫米波雷达AI感知技术值得关注，矿山场景的环境恶劣，光学传感器物理局限性太强；另外，这家公司可以作为观察矿山自动驾驶海外市场的一个案例，德国团队提供技术，伦敦的风投提供资金，但是欧洲的矿业规模并不大，猜想最后会不会到澳洲大规模应用？
Polymath：为非公开道路车辆提供自动驾驶引擎
Polymath主要为非公开道路车辆提供自动驾驶引擎，包括矿车、农用车辆、码头牵引车、林业设备等等，帮助加速无人驾驶在不同行业的开发应用。
其团队是前重卡自动驾驶明星公司Starsky创始人的二次创业，CTO是前亚马逊126实验室的工程师、ROS系统的维护者，在ROS社区有非常强的影响力。
自2021年成立（Starsky 2020年破产清算）至今，已经完成了种子轮和天使轮融资，种子轮由YC领投、3家硅谷早期VC跟投，天使轮有一些个人投资，包括Cruise的前CEO、Voyage（后被Cruise并购）的CEO、特斯拉/大疆/BMW前高管等人。
显然，做“自动驾驶引擎”这个故事当然比Starsky的干线物流更加务实，但是中国特定场景无人驾驶行业的发展已经验证了场景间的壁垒是极高的，从矿山到码头和农场，技术条件、场景、业务Knowhow都有极大差异，所谓“引擎”的通用性可能并不存在。
园区接驳/无人配送等场景值得关注的初创公司
Carteav：以色列的度假区接驳无人车公司
Carteav是一家以色列的低速自动驾驶解决方案供应商，其自动驾驶车辆主要用于酒店和度假村、退休社区、工业园区、社区、校园等场景。
其董事长为汽车行业投资人和创业者，参与创办Argus、Innoviz、Hailo等公司；CEO和CTO都是连续技术创业者，联合创办的前公司Radvision是网络摄像头公司，2000年纳斯达克上市。顾问委员会成员包括前酒店集团董事长CEO，前美国汽车主机厂董事长CEO，前美国公交运营公司董事长CEO。
从2020年成立至今，只做了一轮种子轮融资，投资方包括以色列的孵化器、早期VC、大型资管公司、以及董事长任职的前公司（上市公司），所有顾问委员会成员也有个人入股。
对中国市场来说，园区接驳似乎不是一个高优先级的大赛道；这家公司的亮点是豪华的管理层团队，以色列有很多创业公司的团队搭建都有类似，board members / advisory board 都是行业资深大佬，充分发挥了退休老同志的能量。
Vayu Robotics：机器人基础大模型，机器学习之父加盟
Vayu Robotics致力于开发所有移动机器人的基础大模型，实际落地了一款无人配送小车Vayu One，并在本届CES上和联合
