汽车大脑：辅助驾驶的进化史！

1. 萌芽探索期（20世纪20 - 50年代）

◦ 1925年：美国展示“幻影自动汽车”，通过无线电遥控技术实现车辆的简单行驶控制，这是汽车自动化概念首次以实体形式出现在大众视野。虽然技术简陋，但它激发了人们对未来汽车自动行驶可能性的遐想，开启了汽车智能驾驶的探索之门，让人们意识到汽车除了依靠人力操控，还能通过外部指令实现移动，为后续研究提供了最初的概念雏形。

◦ 1939年：纽约世界博览会上，通用汽车提出“未来高速公路系统”设想，描绘了汽车在专用道路上自动行驶的场景。该设想涵盖了自动驾驶、交通流量自动管理等先进概念，尽管在当时技术条件下无法实现，但它极大地影响了科研人员和汽车行业的发展思路，成为智能驾驶发展的重要思想源泉，激励着后续几十年间人们朝着这一宏伟目标努力探索和研究。

2. 技术积累期（20世纪60 - 90年代）

◦ 20世纪60年代：美国开展智能车辆与公路系统研究，首次将电子技术应用于汽车速度控制，开发出巡航控制系统。这一创新使车辆能够保持设定速度行驶，减轻驾驶员长途驾驶的疲劳。它标志着汽车从完全依赖人工操控向部分自动化迈进，为后续更复杂的智能驾驶技术发展积累了电子控制和系统集成的经验。

◦ 20世纪70 - 80年代：日本积极开展智能车辆研究项目，如基于机器视觉的车辆自动导航研究。通过摄像头识别道路标志和车道线，使车辆能在一定程度上自动沿着道路行驶。这推动了计算机视觉技术在汽车领域的应用，为智能驾驶的环境感知技术奠定基础。同期，德国奔驰与博世合作，深入研究自动驾驶技术，在传感器技术和车辆动态控制算法上取得进展，提高了车辆对行驶环境信息的感知和处理能力，引领了汽车智能化技术的发展方向。

◦ 1995年：卡内基梅隆大学的Navlab 5自动驾驶汽车横穿美国，全程4587公里，自主驾驶里程达98%。它集成了先进的计算机视觉、全球定位系统（GPS）和自动控制技术，成功应对复杂路况。这一成果展示了自动驾驶技术的可行性，引起全球关注，极大地鼓舞了科研界和汽车行业对智能驾驶技术的研发热情，加速了相关技术从理论研究走向实际应用的进程。

◦ 中国贡献：20世纪80年代末90年代初，国内高校和科研机构开始关注智能驾驶领域。清华大学、吉林大学等高校率先开展相关研究，虽然处于起步阶段，但通过对国外先进技术的学习与借鉴，逐步搭建起智能驾驶技术研究的基础框架，培养了一批专业人才，为后续技术的自主研发奠定了人才基础。

3. 辅助驾驶发展期（21世纪初 - 2010年代中期）

◦ 2003年：丰田普锐斯引入预碰撞系统和自适应巡航控制。预碰撞系统利用毫米波雷达检测前方障碍物，当判断可能发生碰撞时自动刹车；自适应巡航控制可根据前车速度自动调整车速。这两个系统的应用大幅提升了行车安全性和驾驶便利性，成为智能驾驶辅助系统的重要组成部分，引导其他车企纷纷跟进研发类似功能，推动了汽车智能化的普及。

◦ 2006年：奔驰推出预安全系统，该系统能通过传感器监测车辆行驶状态和驾驶环境，提前预判潜在危险，如车辆即将失控或可能发生碰撞时，自动收紧安全带、调整座椅位置、关闭车窗等，为乘客提供更好的保护。这一创新改变了汽车安全理念，从被动防护转变为主动预防，促进了汽车安全技术向智能化方向发展，成为现代汽车安全配置的重要标准之一。

◦ 中国贡献：国内车企开始在智能驾驶辅助技术方面发力。比亚迪、吉利等车企通过与国内外供应商合作，逐步将防抱死制动系统（ABS）、电子稳定控制系统（ESC）等基础辅助驾驶功能应用在量产车型上，提升了国产汽车的安全性和智能化水平。同时，国内在智能驾驶算法研究方面取得进展，部分高校研发的辅助驾驶算法在一些关键性能指标上达到国际先进水平，为国产智能驾驶技术的自主发展提供了技术支撑。

4. 高度自动化发展期（2010年代中期 - 至今）

◦ 2009年：谷歌（现Waymo）启动自动驾驶汽车项目，使用激光雷达、摄像头、毫米波雷达等多传感器融合技术，搭配先进的算法，实现车辆在复杂城市道路的自动驾驶。该项目引发全球科技和汽车行业对自动驾驶的高度关注和投入，促使众多科技公司和车企纷纷加大研发力度，开启自动驾驶技术快速发展的新时代，推动智能驾驶从辅助驾驶向高度自动驾驶迈进。

◦ 2012年起：特斯拉逐步推出Autopilot自动辅助驾驶系统，并不断升级。该系统具备自动辅助导航驾驶、自动泊车、自动紧急制动等功能，通过摄像头、雷达等传感器收集数据，利用神经网络算法进行分析决策。它让消费者直观体验到智能驾驶的便利，提高了公众对自动驾驶技术的认知和接受度，加速了自动驾驶技术在消费级车辆中的应用和发展，成为智能驾驶商业化推广的重要里程碑。

◦ 2021年：英伟达发布DRIVE Orin芯片，算力高达254Tops，相比前代大幅提升。强大的算力为处理海量传感器数据和复杂算法提供支持，使自动驾驶汽车能更快速、精准地应对各种路况和场景，推动自动驾驶技术向更高级别发展，为实现完全自动驾驶提供了硬件基础，引领了行业芯片算力竞赛，促进整个产业链在硬件层面的升级。

◦ 中国贡献：

◦ 技术研发：百度自2013年开始布局自动驾驶领域，推出阿波罗（Apollo）自动驾驶平台，向全球开发者开放自动驾驶技术能力。通过开放源代码、数据和算法，吸引大量开发者参与，加速自动驾驶技术的创新和应用。该平台涵盖了感知、决策、规划和控制等全栈技术，助力众多车企和合作伙伴实现自动驾驶技术的快速落地。例如，与吉利合作打造的极氪001车型搭载了基于阿波罗技术的智能驾驶辅助系统，在智能导航辅助驾驶、自动泊车等功能上表现出色。

◦ 政策支持：中国政府出台一系列政策鼓励智能驾驶技术发展。如《新能源汽车产业发展规划（2021 - 2035年）》《智能网联汽车道路测试与示范应用管理规范（试行）》等，从顶层设计上明确智能驾驶发展方向，规范道路测试和示范应用，为产业发展营造良好政策环境。这吸引大量资本投入，促进企业加大研发力度，推动智能驾驶技术从实验室走向实际道路应用。

◦ 产业生态构建：中国拥有完整的汽车产业链和庞大的市场需求，为智能驾驶产业生态构建提供坚实基础。国内涌现出大量专注于智能驾驶传感器、芯片、算法等领域的创新企业。如禾赛科技在激光雷达领域取得技术突破，其产品广泛应用于自动驾驶车辆，提高了车辆对周围环境的感知精度；地平线推出的征程系列芯片，凭借高效的算力和出色的算法优化，在国产智能驾驶芯片市场占据重要地位，推动中国智能驾驶产业形成完整、自主可控的产业链条，在全球智能驾驶产业竞争中占据一席之地 。