自动驾驶之心对话星球嘉宾 某国际Tier1高级算法专家 ，一起探讨了下国内自动驾驶技术未来的发展趋势： 首先抛出我的观点，下一代自动驾驶技术的一定是围绕着更安全的驾驶，更好的乘坐体验，更全面的场景覆盖。 为了实现这一目标无论是主机厂还是供应商需要建立一个更加系统，更加健全的自动驾驶运营模式，软件算法和 数据运营会是其中两大核心能力（类似推荐算法是抖音的核心，但是其背后是其强大的数据运营能力）。 未来的自动驾驶公司可能更像"数据驱动的科技公司"。 类似抖音的推荐算法， 自动驾驶的竞争将从算法转向数据闭环的效率。 谁能更快收集、清洗、标注、训练、验 证，谁就占据优势。这需要强大的自动化工具链和AI驱动的数据流水线。那么我们不妨畅想这样一个架构， VLA/VLM作为最终影响终端用户应用体验的车端/车云端的应用，为了打造这样一个高体验感的产品， 围绕 VLA/VLM, 利用世界模型构建一个健壮高效低成本闭环仿真支持闭环验证，或者进一步利用强化学习对 VLM/VLA进行闭环训练，持续提高自动驾驶数据运营和应用迭代效率，会是接下来自动驾驶公司新一轮技术迭 代的关键。 具体而言，对于VLA，如果面向量产，VLA其实在一些复 ...

技术路线与量产现状 - BEV感知方案已成为行业主流量产选择 完全替代传统单目/双目检测方案 但在corner case（如非结构化道路、复杂路口）上仍有明显短板 [11][36] - 特斯拉引领的纯视觉BEV+Occ环境建模方式已获行业验证 但3DGS等新型表征方式正在探索中 [2][52] - 端到端方案(E2E)尚未展现显著优势 数据收集难度和训练成本高于传统两阶段模型 目前更多停留在PR层面 [4][48] 新兴技术方向 - VLA/VLM成为2025年焦点技术 通过语言模型提升corner case处理能力 但存在落地真实性存疑、学术界与工业界数据壁垒等问题 [5][20][45] - 扩散模型在轨迹生成中展现多模态优势 但实时性仍是量产挑战 CVPR2025的DiffusionDrive已取得进展 [17][39] - 世界模型主要应用于仿真数据生成 预训练和端侧推理仍待突破 部分厂商宣传存在夸大 [50][52] - 强化学习受限于仿真精度与安全性要求 在自动驾驶领域尚未规模化应用 但长期潜力被看好 [7][47][51] 行业痛点与突破方向 - 长尾场景处理需解决三大核心问题：VLA在corner case的实证数据不足、车端算力与模型效率的平衡、模仿学习的天花板突破 [5][6][7] - 数据闭环能力成为竞争关键 需构建自动化标注+仿真验证的高效流水线 头部企业已布局AI驱动的数据运营体系 [28][33] - 芯片算力限制导致技术分层：Orin-X支持多模态LLM处理复杂城区场景 而J6M等中低端芯片仅能支撑纯视觉高速NOA [40][45] 未来趋势与竞争格局 - 技术路线呈现分化：L2+方案侧重VLA泛化性提升 L4方案聚焦世界模型构建安全验证体系 [25] - 3D高斯与毫米波雷达应用被忽视 前者可发展为世界模型表征 后者存在技术空白 [52] - 行业进入"智驾平权"阶段 地平线征程6等芯片推动辅助驾驶普及 但平价车型仍受限于corner case处理能力 [36][39] - 中心化智能成为长期方向 从单车智能向V2X+云端协同演进 [47] 技术迁移与跨领域应用 - 自动驾驶与具身智能技术高度互通 VLA时代下两者在安全场景与灵活场景形成互补 [33] - 舱驾一体化成为新探索方向 结合语音与OS系统提升用户体验 [43] - 知识体系需保持可迁移性 避免过度专业化导致转行障碍 [52]