引言

這些年，自動駕駛如同一顆迅猛升起的新星，以令人驚嘆的速度改變著我們對出行的認知。

然而其發(fā)展歷程卻并非一帆風順，充滿了跌宕起伏與變革新生。

無人車來也（公眾號：無人車來也）和車友們聊聊這個事！

一、往昔歲月：點滴積累與宏偉憧憬

回首過去，智能駕駛的早期發(fā)展就像一場精心搭建的積木游戲。

那時，沒有如今廣泛應用的高精地圖，網(wǎng)絡通信也未達到如今的便捷高效，開城大戰(zhàn)尚未打響，激光雷達的普及更是遙不可及，“全國都能開” 如同夢幻，端到端技術更是無從談起。

智能駕駛行業(yè)的從業(yè)者們，如同其他行業(yè)的普通工程師一樣，遵循著頂層設計的藍圖，兢兢業(yè)業(yè)地為這一宏偉事業(yè)添磚加瓦。

每個團隊都懷揣著夢想，堅信在智能駕駛的廣袤版圖中，必定有屬于自己的一片天地，無論團隊規(guī)模大小，也不論選擇何種技術方案。

二、瘋狂擴張：熱潮中的喧囂與隱憂

2020 年，自動駕駛領域如同被點燃的火藥桶，各大團隊開啟了瘋狂的擴張模式。

過熱的資本大量涌入，如同給這把火澆上了一桶又一桶的汽油，使得行業(yè)迅速升溫。

人才市場也變得異�；钴S，從上海到蘇州，從深圳到廣州，從杭州到北京，到處都彌漫著智能駕駛行業(yè)求賢若渴的氣息。

隨著自動駕駛走向量產(chǎn)，它不再僅僅是一個簡單的技術問題，而是演變成一個龐大而復雜的系統(tǒng)工程。

感知、規(guī)劃、測試、平臺、仿真、系統(tǒng)、安全等各個環(huán)節(jié)，都成為團隊必須著力擴張的關鍵領域。

各團隊紛紛表示：“準備量產(chǎn)后，任務呈幾何式增長，想要提高效率，就必須大量招聘。”

一時間，各家對自動駕駛（AD）的預算不斷攀升，自動駕駛獵頭們也在其中推波助瀾。

優(yōu)秀的、普通的，甚至那些只會做 PPT 的人，都搭上了這趟看似前景無限的快車。

與此同時，競業(yè)協(xié)議也開始泛濫，原本只針對極高端崗位的限制，如今卻覆蓋到普通工程師。

甚至出現(xiàn)工程師為了跳槽，化名以其他公司名義簽訂合同、繳納社保的現(xiàn)象。

然而，這場看似繁榮的盛宴背后，卻隱藏著危機。

到了 2024 年，行業(yè)形勢急轉直下，曾經(jīng)的擴張瞬間變成了沉重的負擔。

三、技術變革：浪潮中的機遇與挑戰(zhàn)

人工智能的 Scaling Law（規(guī)模法則）的出現(xiàn)，如同投入智能駕駛湖面的一顆巨石，激起千層浪。

2023 年，當馬斯克提出依靠海量路試數(shù)據(jù)可自動化解決問題，端到端自動駕駛技術嶄露頭角時，眾人還對此嗤之以鼻，認為端到端自動駕駛不夠安全，簡直是天方夜譚。

然而，僅僅一年之后，風向突變，2024 年，端到端技術成為行業(yè)公認的最先進技術，被視為未來的希望。這種快速的變化，讓行業(yè)內(nèi)外都感到措手不及。

在這場技術變革的浪潮中，行動效率極高的理想 AD 團隊脫穎而出，獲得了最大的紅利。

有趣的是，理想 AD 團隊也是上一輪自動駕駛瘋狂擴張期最為謹慎的團隊之一，這兩者之間似乎存在著某種微妙的關聯(lián)。

隨著端到端技術的興起，自動駕駛行業(yè)對算力的要求日益提高。

小鵬提出自動駕駛的競爭在于云端，小米也不甘示弱，給出了天量的算力儲備。

而那些曾經(jīng)站在行業(yè)金字塔頂端的 RoboTaxi 公司，卻陷入了一種兩難的困境。

他們一方面因車輛量級和算力跟不上，難以跟隨端到端的潮流；

另一方面，又因行業(yè)趨勢所迫，不得不努力追趕。

同時，端到端技術在安全性上是否能滿足 L4 量產(chǎn)的要求，也讓他們猶豫不決。

曾經(jīng) “小而美團隊用精致算法推動自動駕駛” 的美好愿景，在端到端技術的沖擊下，似乎漸行漸遠。

為了在這場變革中找到出路，小馬智行率先做出嘗試。

他們認為端到端的模仿學習存在局限性，難以超越人類，需要引入主動接近強化學習的方法論，才能讓 RoboTaxi 的能力實現(xiàn)大幅進化。

具體做法是不依賴真實世界的傳感器數(shù)據(jù)，而是構建交互式的世界模型，讓算法在虛擬環(huán)境中進行交互式學習。

這與蔚來 NIOIN 提出的 NSim 有著相似之處。

雖然這條路充滿挑戰(zhàn)，但卻是行業(yè)發(fā)展避不開的選擇。

從2025年開始，虛擬仿真技術成為各家團隊重點宣傳的對象，3D 重建、世界模型、Gaussian Splatting 等技術紛紛登上舞臺，這在往年是難以想象的。

然而，新的技術浪潮也帶來了行業(yè)的動蕩。

多家自動駕駛團隊開始裁員，無論是因資本失望而降低期待的 RoboTaxi 公司，還是證明了端到端技術后主動瘦身的團隊。

規(guī)劃控制、測試、地圖、后融合等領域，不再是重點投入的方向。

曾經(jīng)在激烈競爭中脫穎而出的供應商，如 Momenta、大疆卓馭，以及華為等，也開始重新審視內(nèi)部自研團隊的意義，仿佛盛宴已過，只留下殘羹冷炙。

四、新的風口：具身智能的曙光與迷霧

好在，當智能駕駛行業(yè)陷入調(diào)整之際，新的風口 —— 具身智能悄然出現(xiàn)。

這一概念幾乎相當于 2016 年的自動駕駛，一切都是嶄新的。

時間到了2025年，行業(yè)內(nèi)既沒有方法論共識，也沒有工具鏈共識，每家企業(yè)都有自己獨特的想法，都希望將自己的硬件推向市場。

這意味著每一種方案都有勝出的機會，珍貴的不確定性與未來的美好愿景相互交織，吸引了眾多投資人的目光。

自動駕駛憑借廣泛的群眾基礎應用場景和穩(wěn)定的車輛形態(tài)，可方便地進行算法迭代。

而具身智能卻面臨諸多不確定性，比如第一個應用場景在哪里？

形態(tài)是否必須是人形？

如何進行低成本的數(shù)據(jù)收集？

這些問題讓一些不夠耐心的資本望而卻步。

盡管充滿挑戰(zhàn)，但不少智能駕駛領域的傳奇人物已經(jīng)躬身入局，他們的背景集結了現(xiàn)在幾乎所有的頭部智能駕駛團隊。

許多從業(yè)者相信，自動駕駛多年積累的經(jīng)驗，能夠為這個混沌的領域注入一些確定性。

總之，無人車來也（公眾號：無人車來也）認為，智能駕駛的發(fā)展有時如蝸牛踱步，緩慢而穩(wěn)��；有時又如離弦之箭，迅速而果斷。從2025年的趨勢來看，一場全新的行業(yè)盛宴似乎即將拉開帷幕！

讓我們拭目以待，共同見證自動駕駛領域的新輝煌。

親！你說呢？

原文標題 ： 2025年自動駕駛：瘋狂擴張后，人工智能時代面臨的挑戰(zhàn)與機遇