自动驾驶历史发展

历史:

自动驾驶的历史时间线

简图:如图1所示

图1 自动驾驶发展历史

智能驾驶技术的发展历程始于二十世纪二十年代，并经历了五个关键发展阶段：
一是概念启蒙阶段始于二十世纪二五至六五年之间；
二是技术基础建设阶段持续至二十世纪六六年到二〇〇三年；
三是DARPA引领智能驾驶发展迈向新时代（二零零四年至二零零七年）；
四是谷歌促进智能驾驶产业化的进程直至二零一六年前景可期；
五是特斯拉加速智能化战略的实施与普及工作自二〇一七年至今持续推进。

概念启蒙（1925~1965年）

智能驾驶技术的概念可追溯至二十世纪二十十年代初期，在此期间主要聚焦于智能驾驶技术的早期研究与理论构想阶段。该时期的研究着重围绕着自动控制技术和机械化驾驶系统的理论基础进行了深入探讨，并在此基础上构建了未来汽车实现完全自主行驶的技术设想。

技术筑基（1966~2003年）

智能驾驶技术在1966年至2003年间逐步发展，在此期间为现代智能驾驶技术奠定了基础。研究机构与大学在相关领域取得重要进展。这些成果为未来智能驾驶技术的发展奠定了坚实的基础。

DARPA开启智能驾驶序幕（2004~2007年）

从2004年到2007年, 美国国防部高级研究计划局（DARPA）共组织了三届无人驾驶技术挑战赛, 标志着智能驾驶时代拉开序幕. 旨在加快军事领域自动驾驶技术的进步, DARPA吸引了众多高校及企业研发团队参与, 培养了一支高素质研发队伍, 并制定了智能驾驶的技术路线图. 在此期间引入了高精度地图系统以及激光雷达技术, 并奠定了现代智能驾驶技术的基础.

谷歌推动智能驾驶产业化发展（2008~2016年）

从2008年到2016年期间

特斯拉加速智能驾驶落地与普及（2017年至今）

自2017年以来，在智能化发展的进程中占据主导地位的角色是特斯拉公司。其核心研发战略是以摄像头为核心的纯视觉方案，并通过软硬件协同优化策略实现L2至L5级别的自动驾驶能力发展。基于海量实时采集的数据进行反馈机制优化后，在复杂路况下展现出显著性能提升效果。在长期的技术演进过程中逐渐放弃了对外部供应商芯片和算法的高度依赖，并实现了自主可控的研发体系构建，在这一转变过程中形成了以自研算法决策为核心地位的关键突破点，并整合了AI与芯片技术前沿研究团队的支持下持续提升了整体自动驾驶能力水平。经过这一阶段的技术积累与创新突破后，在完全端到端解决方案的基础上实现了完全自主式的自动驾驶系统构建完成了对传统预先编程规则模型的重大超越标志着智能驾驶领域的又一次全面革新

谷歌与特斯拉的关键角色与路径探索

在智能驾驶技术的发展历程中，谷歌与特斯拉各自扮演着关键角色，并分别沿着不同的道路展开探索。谷歌延续了DARPA挑战赛所倡导的高精度地图以及激光雷达方案，并采取互联网思维策略，在有限的几个城市试点开展Robotaxi服务。该公司依赖于高精度地图这一技术优势，在一定程度上制约了其规模复制与业务拓展的速度

就目前情况来看，在汽车行业中遵循基础理论的前提下》，特斯拉致力于以摄像头为核心 purely visual approach，在这一路径上实现了对智能驾驶系统的系统性研发设计工作。值得注意的是，并非完全依赖 high-precision maps 和 laser rangefinders这一传统方案，在这一前提下采取渐进式研发策略，“从 L2 到 L5 智能驾驶等级逐步实现”。此外，在这一过程中, 特斯拉充分利用运行中的车辆实时采集各类复杂场景的数据, 经过反馈校准、数据训练以及持续优化的过程, 有效推动智能驾驶技术的进步并使其更加普及