從智駕 L2 發(fā)展到智駕 L4，要突破算法架構(gòu)革新、多模態(tài)數(shù)據(jù)融合、系統(tǒng)可靠性提升等關(guān)鍵技術(shù)。算法架構(gòu)需從模塊化邁向端到端，讓自動(dòng)駕駛系統(tǒng)更高效；多模態(tài)數(shù)據(jù)融合要打破信息孤島，實(shí)現(xiàn)深度語義理解。同時(shí)，系統(tǒng)可靠性工程要從功能安全進(jìn)階到預(yù)期功能安全，保障行駛安全。這些技術(shù)的突破與協(xié)同，是實(shí)現(xiàn)智駕從 L2 跨越到 L4 的核心所在 。

算法架構(gòu)的范式革新是首要突破點(diǎn)。傳統(tǒng)模塊化算法架構(gòu)存在模塊間協(xié)調(diào)復(fù)雜、決策延遲等問題。向端到端架構(gòu)演進(jìn)，意味著車輛輸入傳感器數(shù)據(jù)后可直接輸出駕駛決策，減少中間環(huán)節(jié)的信息損耗與處理時(shí)間，大幅提升系統(tǒng)響應(yīng)速度與決策準(zhǔn)確性。例如，在復(fù)雜路況下，端到端架構(gòu)能更快識別行人、車輛并做出合理避讓或加速減速決策。

多模態(tài)數(shù)據(jù)融合技術(shù)也至關(guān)重要。不同傳感器如攝像頭、雷達(dá)、激光雷達(dá)等收集的信息形成“信息孤島”，難以發(fā)揮最大效能。實(shí)現(xiàn)多模態(tài)感知融合，要讓這些數(shù)據(jù)相互補(bǔ)充、驗(yàn)證，轉(zhuǎn)化為深度語義理解。比如，攝像頭提供豐富視覺信息，雷達(dá)精準(zhǔn)測量距離，二者融合能更精確判斷目標(biāo)物體位置、速度等，提升自動(dòng)駕駛對復(fù)雜場景的應(yīng)對能力。

系統(tǒng)可靠性提升更是智駕升級的關(guān)鍵。從功能安全到預(yù)期功能安全發(fā)展，不僅要確保系統(tǒng)在正常情況下可靠運(yùn)行，還要能應(yīng)對各種異常與意外情況。如遇到惡劣天氣、傳感器故障等，車輛仍能保證安全行駛。這需要完善的冗余設(shè)計(jì)、故障診斷與容錯(cuò)機(jī)制，為自動(dòng)駕駛的安全性筑牢根基。

從智駕 L2 邁向 L4，算法架構(gòu)革新、多模態(tài)數(shù)據(jù)融合與系統(tǒng)可靠性提升是缺一不可的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。只有這些技術(shù)實(shí)現(xiàn)協(xié)同創(chuàng)新，才能推動(dòng)自動(dòng)駕駛技術(shù)跨越發(fā)展，讓 L4 級完全自動(dòng)駕駛真正走進(jìn)人們生活，帶來更便捷、安全的出行體驗(yàn)。