为了能让自动驾驶汽车安全驾驶，离不开激光雷达、摄像头、毫米波雷达等感知硬件的支持，更离不开决策系统对于感知到的环境因素进行分析并做出合理的驾驶行为决策。就有小伙伴会好奇，对于自动驾驶汽车来说，是软件重

激光雷达（LiDAR）是一款把光当“尺子”来量距离的一类传感器，在自动驾驶里负责“看清三维形状和距离”。它和摄像头、毫米波雷达不一样，能直接给出稠密的三维点云，帮助车辆判断周围物体的空间位置与几何形状

在自动驾驶里，规划系统相当于在“知道周围环境”之后负责做决定的那一部分，类似于人类的“大脑”。感知模块把摄像头、雷达、激光雷达等传感器“看”到的东西变成信息，定位模块告诉车辆自己在哪里，预测模块判断周

ToF的全名是Time-of-Flight，即“飞行时间测距”。想理解它其实很容易，发一束光，等光从物体反射回来，传感器通过接收到的信号判断物体与传感器之间的距离，就是ToF。ToF输出的是物理意义上

在谈今天这个话题之前先申明，之所以聊这个内容并不是为了给谁贴标签，而是想把现实中影响自动驾驶研发与落地的关键能力说清楚。自动驾驶既涉及传感器和感知算法，也涉及整车系统工程、验证手段、法规合规、售后运维

VLA：把“看”和“说”连到“做”上 自动驾驶中常提的VLA，全称是Vision-Language-Action，直译就是“视觉-语言-动作”。VLA的目标是把相机或传感器看到的画面、能理解和处理自然

引言 当工信部等八部门联合印发《汽车行业稳增长工作方案》，正式为L3级自动驾驶亮起绿灯时，整个汽车行业仿佛听到了发令枪响。 小鹏汽车连夜调整软件发布计划，广汽宣布第四季度量产L3车型，华为ADS 4.

如果想让自动驾驶汽车真正实现L5级，仅实现在城市路面行驶的能力是完全不够的，对于一些坑洼或偏僻路段的行驶需求也会存在。对于人类驾驶员来说，看到坑洼路面，会及时地进行变道操作，而对于自动驾驶汽车来说，想

自动驾驶行业发展至今，特斯拉一直被很多企业对标，其FSD系统的每一次更新，都会获得非常多人的关注。早期自动驾驶是一个分层的、由多模块组成的系统，感知、定位、预测、规划、控制等环节各自负责不同的功能，各

在谈及自动驾驶时，经常会听到一个概念，那便是“专家数据”。专家数据，说白了就是“按理应该这么做”的那类示范数据。它不是随机抓来的日志，也不是随便标注的标签，而是来源可靠、能代表正确或优良驾驶决策的记录

为什么自动驾驶要做“预测” 自动驾驶汽车要安全行驶，光知道眼前有什么还不够，更重要的是能预判接下来会发生什么。打个比方，开车的人不仅看前方的车位，还会判断那辆车是不是要并线、那个行人是不是准备过马路。

引言 当美团在国内猛攻无人机+无人车时，美国外卖巨头选择让机器人从地面部队切入，这场东西方完全不同的自动化路径，正在重塑全球物流的未来图景。 当地时间周二，美国最大外卖平台 DoorDash?推出了自

把自动驾驶比作人的大脑和感官系统，数据就是外界感知的原始输入，而标注就是告诉大脑“这是啥，这在哪儿，这会怎么动”。没有高质量的标注，即便是再先进的感知模型、跟踪模型与预测模型都会像没吃过饭的人，理论上

自立门户的大疆卓驭，终于找到新的树荫。 从年初开始，汽车智能化的竞争就从座舱全面延展到辅助驾驶，特别是在工信部等部门没有加强监管的真空期，“智驾平权”成为了上半年车企竞争的主旋律。 与智能座舱不同，辅

自动驾驶的商业化落地正在全球范围内加速推进。 截至2025年5月，Waymo在美国旧金山、洛杉矶、凤凰城和奥斯汀运营的自动驾驶出租车达到1500辆，每周完成超过25万次付费出行服务；百度Apollo已