1942年，科幻小说家艾萨克·阿西莫夫在他的短篇小说《转圈圈》中首次提出了“机器人三定律”，这一定律被视为现代人工智能技术的基石。八十年后，世界在许多方面已经接近甚至超越了阿西莫夫的想象。

如今，人们生活在一个由人工智能渗透的世界里。2024年，我们见证了一系列人工智能技术的创新与涌现，如AI视频生成模型Sora和GPT-4o等。这些新技术不仅提升了驾驶体验，还为城市交通的安全性、效率和可持续性带来了新的可能。

展望2025年，随着人工智能与交通的进一步融合，BEV+OCC感知能力困局待解。近年来，自动驾驶领域热词依次为：BEV+Transformer、OCC占用网络、无图NOA、端到端。BEV网络通过矢量化的鸟瞰视角检测白名单障碍物，而OCC通过体素化的占用网络预测3D空间的占位情况，实现对通用障碍物的感知。然而，目前BEV网络的感知上限大约为1000多种物体，OCC网格大小受限于算力和实时性，通常只能做到10厘米左右，难以检测微小物体。此外，天气、光照、雨雾等复杂语义也是当前技术难以解决的问题。

数据成为端到端方案的最大瓶颈。相较于分模块方案，端到端方案主要解决了从人工逻辑代码到数据驱动的问题，并通过自动抽取信息减少信息损失。决策和规划的进步显著，但感知能力提升有限。训练一个完美的自动驾驶模型需要海量数据，特斯拉2024年初的视频训练片段数量将近3000万个，但仍未达到L3级别。大模型的引入增加了数据标注需求，如何保证高效训练成为关键问题。

世界模型实现了从感知到认知的跃迁。生成式AI大模型具备超强理解能力，能够建立对当下场景的整体认知。例如，大模型可以通过意图理解判断出行人是否要横穿马路，或通过长时序信息判断车辆是否即将减速。这种从部分到整体、从分立到连续、从感知到认知的转变，使自动驾驶系统更加贴近人类驾驶的知识逻辑。世界模型的训练数据是视频序列，输入当前时刻视频，输出下一时刻视频，可以进行无监督训练，解决了传统端到端模型需要精确标注海量视频数据的难题。

车路云一体化是一个带有鲜明“中国智慧”的技术方案。2024年是中国车路云一体化全面落地的重要年份。通过集成通信基站、卫星通信和定位、各类传感器、云控平台等基础设施，形成一个信息共享、高效协同的车路云网络，为智能设备提供实时数据服务。道路上布设的智能路侧设施能够实时监测路况，多源数据融合技术为后续数据分析提供丰富素材。云端利用大数据和AI算法对数据进行分析与挖掘，提取有价值的信息，提高道路通行效率。保障数据安全至关重要，需根据国家相关法律法规对数据进行分类分级、降密、脱敏、加密等操作。