今日科普|计算机视觉与智驾技术

随着科技的飞速发展，智能驾驶技术已经成为汽车行业的重要趋势。在这一趋势中，计算机视觉技术发挥着至关重要的作用。本文将深入探讨计算机视觉与智驾技术的结合，解析其技术原理、最新热🔋点话题以及相关数据支持，揭示这一领域的发展现状与未(wèi)来(lái)前(qián)景(jǐng)。

计算机视觉在智能驾驶中的应用

计算机视觉技术通过分析和理解车载摄像头获取的图像或视频数据，帮助自动驾驶车辆感知和理解周(zhōu)围(wéi)环(huán)境(jìng)。这(zhè)一(yī)过(guò)程包括识别和检测道路标志、交通信号灯、行人、车辆等各种交通参与者，以及对道路、车道线、障碍物等进行检测和识别。这些感知信息为自动驾驶车辆的决策系统提供了重要的支持。根据佐思汽研的数据统计，2024年1-9月，国内乘用车高速NOA（Navigation on Autopilot）的渗透率为6.7%，同比增加2.5个百分点；城市NOA的渗透率为4.8%，同比增加2个百分点。

智能驾驶技术的最新热点话题：城市NOA与去高精地图

城市NOA作为当前量产智能驾驶的最强功能，已经成为行业内的热点。从2024年起，NOA的应用场景从🆖高速推广到城区，多家车企发布城市NOA“开城计划”。截至2024年1月，已经量产搭载城市NOA的车企主要有小鹏、华为系（极狐、阿维塔、问界）、理想、智己等。此外，智能驾驶行业还掀起了“去高精地图”的浪潮。高精地图的测绘成本高、周期长，且难以实时(shí)更(gèng)新(xīn)，因(yīn)此(cǐ)多(duō)家(jiā)企(qǐ)业(yè)开(kāi)始(shǐ)探(tàn)索(suǒ)不(bù)依(yī)赖(lài)高(gāo)精(jīng)地(de)图(tú)的(de)自(zì)动(dòng)驾(jià)驶(shǐ)方(fāng)案(àn)。例(lì)如(rú)，小(xiǎo)鹏(péng)宣(xuān)称(chēng)其(qí)城(chéng)区(qū)NGP（Navigation Guide Pilot）在(zài)2024年(nián)6月起不需要高精地图；理想宣传其AD Max 3.0系统逐步摆脱高精地图；华为则直言其ADS 2.0系统不需要高精地图，有图无图都能开。

计算机视觉与多模态大模型：智能驾驶的未来趋势

近期，智能驾驶行业出现了一个融合了视觉、语言和动作的多模态大模型范式——VLA（Vision-Language-Action Model）。VLA模型拥有更高的场景推理能力与泛化能力，被视为当下“端到端”方案的2.0版本。谷歌DeepMind推出的全球首个控制机器(qì)人(rén)的(de)VLA模(mó)型(xíng)，以(yǐ)及(jí)谷(gǔ)歌(gē)旗(qí)下(xià)自(zì)动(dòng)驾(jià)驶(shǐ)公(gōng)司(sī)Waymo推(tuī)出(chū)的(de)基(jī)于(yú)端(duān)到(dào)端(duān)的(de)自(zì)动(dòng)驾(jià)驶(shǐ)多(duō)模(mó)态(tài)模(mó)型(xíng)EMMA，都(dōu)是(shì)这(zhè)一(yī)趋(qū)势(shì)的(de)体(tǐ)现(xiàn)。理(lǐ)想(xiǎng)汽(qì)车(chē)、元(yuán)戎(róng)启(qǐ)行(xíng)等(děng)企(qǐ)业(yè)也(yě)在(zài)积(jī)极(jí)研(yán)发(fā)VLA模(mó)型(xíng)，以(yǐ)提(tí)升(shēng)智(zhì)能(néng)驾(jià){干(gàn)扰(rǎo)符}驶的能力上限。然而，VLA模型的部署落地仍面临车端芯片硬件算力不足等挑战，预计将在未来几年内逐步量产。

综上所述，计算机视觉技术在智能驾驶领域发挥着至关重要的作用，不仅提高了车辆的感知和决策能力，还推动了智能驾驶技术的不断创新和发展。随着城市NOA的普及、去高精地图的探索以及多模态大模型的应用，智能驾驶技术将朝着更加智能化、高效化和安全化的方向发展。未来，我们期待计算机视觉技术在智能驾驶领域发挥更大的作用，为人们的出行带来更多便利和安全。

回顾智能驾驶技术的发展历程，从最初的基于规则算法的探索，到如今的“端到端”方案和多模态大模型的兴起，计算机视觉技术始终扮演着关键角色。展望未来，随着算法与硬件的深度融合、跨学科研究与创新、数据驱动与隐🈚私保护并重以及实时性与效率的提升，计算机视觉技术将在智能驾驶领域发挥更加重要的作用，引领汽车行业迈向更加智能的未来。