头部 Robotaxi 专家小范围交流 20250630 摘要 当前自动驾驶主流方案采用局部端到端两阶段模型，前端感知和预测利 用 CNN 结合 LLM，增强环境理解；规划控制则侧重基于规则的方法， 保障驾驶安全性。该方案旨在平衡模型复杂度和安全可靠性。 特斯拉纯视觉端到端模型响应速度快，擅长处理复杂场景，但训练过程 复杂，数据标注困难，自回归特性易累积误差，在未见数据上可能产生 危险行为，相较局部端到端方案面临更大挑战。 国内 L4 级自动驾驶系统在驾驶舒适性、复杂路况安全性及急弯场景路径 规划方面优于特斯拉。国内公司通过多传感器融合提升感知能力，更适 应国内复杂交通环境。 L4 级自动驾驶刚需激光雷达，尤其在夜间和恶劣天气下，能有效识别物 体形状，避免纯视觉方案的感知缺陷。多传感器融合是提升自动驾驶系 统整体性能的关键手段。 激光雷达数据量庞大，对算力需求较高。国产芯片虽在尖峰性能和生态 支持上与英伟达存在差距，但美国制裁推动国产替代，可显著降低成本， 如地平线芯片可节省 80%成本。 Q&A 今年（2025 年）被认为是 L4 级别自动驾驶的元年，国内外各大公司在这一 领域都有显著进展。请介绍一下以 v ...