1.1 智能驾驶概述

近些年，随着人工智能技术的发展，智能汽车成为人工智能落地的方向之一。多项研究和试验表明，智能汽车在减少人为因素造成交通事故的同时，还可以有效提升道路的通行效率。根据国家发改委等11个部委于2020年2月联合发布的《智能汽车创新发展战略》，智能汽车不仅有利于加速汽车产业转型升级，更有利于加快建设制造强国、科技强国、智慧社会，增强国家综合实力。智能汽车不仅是先进制造业的关键支撑装备，还是改善人类出行方式的重要工具，对提升我国的国际竞争力有重要意义。

1.1.1 智能驾驶的发展

1995年，美国卡内基梅隆大学的NavLab项目首次实现了智能驾驶车辆在城市道路上行驶，开始了智能驾驶技术的应用。但当时的技术相对落后，难以应对复杂的环境，无法实现稳定的行驶。到了2010年，随着传感器和计算机技术的不断进步，智能驾驶技术取得了重要突破，摄像头、激光雷达、毫米波雷达等众多传感器成为智能驾驶车辆的“眼睛”。这些传感器可以帮助车辆实时获取周围的环境信息。到了2016年，随着深度学习的不断应用和人工智能算法的发展，车辆能够更准确地理解和应对复杂的交通环境。

2020年前后，智能驾驶进入高度自动化和实际应用阶段，越来越多的汽车制造商以自动紧急制动（AEB）系统和车道偏离预警系统（LDWS）为切入点，开始逐步推出装配“高级驾驶辅助系统”（ADAS）的汽车，实现了在特定条件下的自动驾驶。同时，一些城市开始试点自动驾驶出租车、公交车等公共交通工具，初步实现了自动驾驶技术在现实生活中的应用。但是，这一阶段的智能驾驶技术需要驾驶员时刻保持警惕，以应对在不同城市道路上的突发情况。

1.1.2 智能驾驶系统的分级

智能驾驶（又叫自动驾驶）分级最早出现在美国汽车工程师学会（SAE）的J3016规范中，它将自动驾驶系统分为6个级别，即所谓的L0～L5。另外，我国2021年发布的GB/T 40429也对自动驾驶系统分级做了规定，和J3016最新版规定的等级基本一致，只不过采用0级、1级替换了J3016中的L0、L1的说法。

1.L0级/0级自动驾驶系统

L0级/0级自动驾驶也叫“应急辅助驾驶”，即不能持续地执行动态驾驶任务中的车辆横向或纵向运动控制。该级别系统具有与所执行的车辆横向或纵向运动控制相适应的部分目标和事件探测与响应能力。

通俗地讲就是，L0级/0级自动驾驶系统主要有两部分功能：一部分是预警类功能，这部分功能仅提供预警服务，不会干预驾驶员对车辆加减速和转向控制；另一部分是控制类功能，这部分功能不会持续帮驾驶员控制车辆，仅在某些条件满足时短暂介入车辆的加减速和转向控制。

L0级/0级自动驾驶系统不是无驾驶自动化系统，它是可以对周围环境进行感知的，并在必要时提供提示信息或短暂介入车辆控制，以辅助驾驶员处理紧急情况（如车道偏离预警、前向碰撞预警、自动紧急制动、车道偏离抑制等）。

2.L1级/1级自动驾驶系统

L1级/1级自动驾驶也叫“部分辅助驾驶”，即系统在运行设计条件下持续地执行动态驾驶任务中的车辆横向或纵向运动控制。该级别系统具有与所执行的车辆横向或纵向运动控制相适应的部分目标和事件探测与响应能力。通俗地讲，L1级自动驾驶系统就是帮助驾驶员持续控制横向或纵向运动，而且只会持续控制其中一个，如车道居中功能只有横向控制、自适应巡航功能只有纵向控制等。

3.L2级/2级自动驾驶系统

L2级/2级自动驾驶也叫“组合辅助驾驶”，即系统在运行设计条件下持续地执行动态驾驶任务中的车辆横向和纵向运动控制。该级别系统具有与所执行的车辆横向和纵向运动控制相适应的部分目标和事件探测与响应能力。通俗地讲，该级别系统会帮助驾驶员持续控制纵向和横向运动，即长时间同时控制车辆的转向和加减速。

4.L3级/3级自动驾驶系统

L3级/3级自动驾驶也叫“有条件的自动驾驶”，即系统在运行设计条件下持续地执行全部动态驾驶任务。通俗地讲，该级别系统是在运行设计域（Operation Design Domain，ODD）内执行自动驾驶控制。当自动驾驶系统判定自身无法继续自动驾驶时，它会发出警告，请求驾驶员接管车辆，驾驶员需要在一定时间内（一般来说是10s内）接管车辆。如果驾驶员不接管车辆，一旦超过允许的接管时间，自动驾驶系统不会再对车辆负责。若驾驶员在接到接管请求后一直未能接管，自动驾驶系统将根据当前情况采取最小风险策略，通常是使车辆停靠到路边或在当前车道内停车，并激活紧急闪光灯，以确保车辆和乘客的安全。

所谓ODD，是指设计自动驾驶系统时预期的运行环境，包括道路类型（高速公路、城市道路等）、天气状况（晴天、雨天、雪天等）、地理围栏（预先设定好的智能驾驶车辆行驶范围）、交通参与者（车辆、行人、骑行人）、信号（GPS信号、网络连接）连通性等。GB/T 40429指出采用运行设计条件（Operation Design Condition，ODC）来表示满足的条件。

ODC是在ODD的基础上进一步细化的条件，包括驾驶员的状态要求，如系统可能要求驾驶员在特定情况下必须保持清醒、注意力集中，不能闭眼或视线偏离驾驶区域。这些条件确保了自动驾驶系统请求驾驶员接管控制时，驾驶员能够迅速而有效地做出反应。L2与L3级自动驾驶最根本的区别在于责任权的归属问题。在L3级别，制造商承诺在其系统的运行设计域内承担全责；而在L2级别，驾驶员仍需对车辆的安全运行负责，即使在车辆的部分自动化模式下。这一责任归属的转变是L3级别自动驾驶系统的重要特征，代表了自动驾驶向更高级别自动化的过渡。

5.L4级/4级自动驾驶系统

L4级/4级自动驾驶又叫“高级自动驾驶”，即系统在运行设计条件下持续地执行全部动态驾驶任务，并在无法完成驾驶任务时自动执行最小风险策略。通俗地讲就是，该级别系统始终承担驾驶责任，在无法完成驾驶任务时，依旧会提示驾驶员接管，但是允许驾驶员不接管车辆，这时系统会执行最小风险策略，以确保车辆达到最小风险状态。这是L4与L3级自动驾驶的最大区别，即是否一定需要驾驶员接管。

6.L5级/5级自动驾驶系统

L5级/5级自动驾驶又叫“完全自动驾驶”，即系统在任何可行驶条件下持续地执行全部动态驾驶任务并自动执行最小风险策略，也就是L5级系统在L4级系统的基础上，取消了ODD的限制，允许在全场景下使用，且制造商会负全部责任。

目前，L5级自动驾驶被认为是未来很长时间内无法达到的状态，很长时间将停留在L4级的状态，只是在L4级的状态下不停地扩大场景覆盖度。

从驾驶员角度来总结一下分级：L2级可以脱脚，L3级可以脱手，L4级可以脱眼。对应到车辆，L3级及以下系统一般不允许取消方向盘。L4级及以上系统允许取消方向盘。当下，很多车企已经投入研发并实现了L3、L4甚至更高级别的自动驾驶，但在技术水平不够成熟或是测试数据不够充分的情况下贸然推出高级别自动驾驶的车辆，如果出现自动驾驶事故，会带来经营风险。所以，部分车企打出L2+、L2.5、L2.9级别自动驾驶的口号。

除了SAE的J3016外，目前国际上比较公认的自动驾驶分级标准还有美国高速公路安全管理局（NHTSA）的分级标准。表1-1给出两种不同分级标准概览。

1.1.3 智能驾驶系统的发展趋势

智能驾驶系统在现代交通领域占据了越来越重要的地位，其技术核心在于实现安全、高效、智能的车辆控制。随着科技的不断进步，智能驾驶系统的开发和应用已成为行业趋势。它能够解决交通拥堵、交通事故、行驶效率等方面的问题，给我们的生活带来了更多便利。

智能驾驶系统架构通常包括以下几个主要模块：感知模块、预测模块、规划模块、控制模块。这些模块相互协作，共同实现智能驾驶。智能驾驶的本质是用神经网络模型替代基于规则的算法，使车辆逐渐掌握驾驶技能，包括感知、决策、控制等多个方面。感知模块主要通过传感器等设备获取车辆周围环境的信息，预测模块根据获取的信息对车辆的行驶状况进行预测，规划模块根据预测结果制订行驶计划，控制模块负责实施计划，对车辆进行精确的控制。

智能驾驶系统的发展经历了几个阶段，如图1-1所示。

当下已经量产的智能驾驶系统框架是“2D感知+以规则为主”的规划控制模块框架。这种框架利用深度学习算法对传感器数据进行处理，以实现精确的车辆定位和地图构建。它能够有效解决车辆在复杂环境中的导航和避障问题，为智能驾驶的发展提供了新思路。

“BEV感知+规则和学习混合”的规划控制模块框架是当下正在落地的流行智能驾驶系统框架。BEV（Bird's Eye View）是指从鸟瞰视角来观察车辆及其周围环境，可以采用Transformer模型处理序列数据。在智能驾驶中，该框架将车辆的传感器数据转换为鸟瞰视图，并使用Transformer模型对数据进行处理，以实现车辆的感知和决策。这种框架具有高效性和准确性，被广泛应用于自动驾驶系统的开发。

感知决策一体化框架是当下以及未来一段时间比较流行的智能驾驶系统框架。它通过将感知和决策两个过程整合在一起，实现了高效的数据处理和决策。在这种框架下，传感器数据被迅速处理并用于指导车辆的行动，同时车辆的行动又能够反馈到传感器中，从而形成闭环控制。这种框架在实现智能驾驶过程中具有重要作用。

未来，“世界模型+LLM”框架将会成为最有前景的智能驾驶框架。世界模型是一种用于描述车辆周围环境的模型，LLM是一种能够处理自然语言的大型语言模型。在这种框架下，车辆通过传感器获取周围环境的信息，并将其输入到世界模型中，世界模型通过对环境信息的处理和分析，输出车辆的行动指令，而这些指令又被LLM用来实现自然语言的语音控制。这种框架具有很高的灵活性和扩展性，可以实现更加智能化和人性化的车辆控制。

综上所述，智能驾驶系统的开发和应用已经成为交通领域的重要发展方向。智能驾驶系统实现中涉及多个主要模块、多种先进技术和模型，这些技术和模型为实现智能驾驶的最终目标提供了强有力的支持。