纯视觉方案近年来发展迅速，依赖地图信息越来越少。从高精度地图转向标定地 图，如小鹏汽车和理想汽车均采用标定地图进行自动驾驶。这一变化表明纯视觉 驱动正在成为主流方向，同时也推动了世界模型（World Model）的发展，通过 批量生产真实世界数据来训练更好的模型。 采用神经网络作为决策层能够显著减少工程量。以特斯拉为例，其在 v12 版本中 通过大量技术方案的优化，减少了 30 万行 CPI 代码。这种基于 AI 驱动的盘点不 仅降低了整体工程量，还减少了 bug 数量和所需工程师数量。此外，每次驾驶任 自动驾驶未来的发展趋势是什么？ 大模型在自动驾驶中的具体优势是什么？ 传统自动驾驶架构与端到端架构有哪些不同？各自有哪些优劣？ 传统自动驾驶架构将任务切分为多个子任务，例如感知模块包括 2D 识别、3D 识 别、障碍物类型识别及运动轨迹预测等，再通过激光雷达、毫米波雷达和摄像头 进行融合，以分别解决特定问题。这种方法具有较高的可解释性，但开发复杂且 成本较高。 端到端架构则试图通过单一网络实现从感知到决策规划再到车辆控 制的一体化处理。其优势在于潜在更低的成本、更高效的数据利用以及更高的发 展上限，如特斯拉已 ...