在自动驾驶（Autonomous Driving）领域，过去十年（2015–2025）是一场从**“基于规则的辅助驾驶”向“基于大模型的端到端自动驾驶”**的范式革命。

这十年中，汽车从“纯机械工具”彻底进化为“移动的计算终端”。以下是智驾演进的四大核心阶段：

一、 算法架构：从“代码堆砌”到“原生 AI”

智驾的“大脑”架构经历了从人工拆解到深度集成的质变。

• 2015–2020（模块化与规则驱动时代）： 将驾驶拆分为感知、预测、规划、控制四个独立模块。每一层都由工程师编写数万行 if-else 逻辑。

• 痛点： 无法穷尽现实世界的极端场景（Corner Cases），模块间的“信息损耗”严重，导致系统在复杂路口频频接管。

• 2021–2023（BEV + Transformer 时代）： 引入 BEV（鸟瞰图） 架构。通过 Transformer 将多个摄像头的 2D 图像实时融合成统一的 3D 空间。

• 突破： 解决了跨摄像头目标追踪难题，感知能力实现质变。

• 2024–2025（端到端大模型时代）： 模仿人类直觉的 VLA（视觉-语言-动作） 架构成为主流。传感器数据直接输入神经网络，直接输出驾驶轨迹。

• 现状： 智驾系统具备了“老司机”的防御性驾驶常识，面对修路、无标线等场景不再频频“跳出”。

二、 感知进化：从“依赖地图”到“感知即地图”

感知系统决定了智驾的“视力”范围。

• 2015–2021（强图时代）： 早期智驾高度依赖高精地图（HD Map）。车辆像是在预设的“虚拟轨道”上行驶，一旦修路或地图更新不及时，系统就会失效。
• 2022–2025（无图与占用网络时代）： 随着 Occupancy Network（占用网络） 技术的成熟，车辆具备了实时感知物理空间占用的能力。
• 突破： 2025 年，主流厂商全面普及**“无图方案”**。车辆依靠实时视觉语义理解，像人一样在陌生路段也能流畅行驶，解决了高精地图成本高、鲜度差的顽疾。

三、 数据与训练：从“人工采集”到“数据飞轮”

自动驾驶的竞争本质上是算力与数据规模的竞争。

四、 平台底层：从“CAN总线”到“车载以太网+eBPF”

为了支撑巨大的数据吞吐，底层技术栈也发生了重构：

• 协议层： 传统的低速 CAN 总线演进为千兆车载以太网。采用 DDS/Zenoh 协议，确保海量视频数据在各计算单元间以微秒级时延传输。

• 监控与诊断： 引入 eBPF（内核级观测） 技术。

• 在不干扰智驾推理的前提下，实时监控系统内核的任务调度。一旦神经网络推理出现 以上的抖动（Jitter），诊断系统能即刻定位原因。

• 日志系统： 从简单的错误日志进化为多模态快照。发生接管时，系统自动截取前后 的 4D 快照回传云端，作为模型进化的“燃料”。

总结：2025 年的行业共识

“智驾已不再是汽车的配置，而是汽车的灵魂。”

2025 年，智驾技术正式进入了**“大规模社会化运作”。它标志着 AI 第一次真正在复杂的物理现实世界中，实现了高安全等级的自主决策。它是“具身智能（Embodied AI）”**在移动出行领域的首个终极应用。