我有什么疑惑
- 什么人在搞自动驾驶
- 他们搞得怎么样了
- 他们是怎么搞的
- 还有前景和改进空间吗
什么人在搞自动驾驶
一说到这个我总是会马上想到特斯拉、蔚小理，我有这种把他们联系起来的趋势，但其时这些公司首先应该是做新能源汽车的，然后才是做自动驾驶的，这个部分目前还只能算锦上添花的功能。
从实际上来说，基本上所有车企都在搞自动驾驶，传统车企也搞，新能源车企也搞，还有一些其他厂商，比如小米、百度、华为；但是所有的软件提供商都不得不下场造车，因为其他车企如果选择接入软件提供商的自动驾驶方案的话，他们就相当于提供了一个类似手机的平台，但是手机平台上的应用都是别人的，这是一笔很大的损失，因此所有加入这个赛道的软件供应商都必须自己造车，卖方案通常卖不到大公司去；同时这也意味着大车企自己也一定会组建团队进行开发，他们要保持技术的进度，又不能购买，就只能自己开发了。
他们搞得怎么样了
- 特定场景和领域：完全无人，随便玩手机L5
- 非复杂路段：人得看着，不能玩手机L4
- 复杂路段：智能驾驶，完成数个任务L3+
但这是方案理论上的要求，实际情况看个人准备怎么做了
他们是怎么搞的
这个问题有非常大的讨论空间，目前截止2023年10月12日，Tesla AI Day 2023刚刚举办不久，目前的情况来说：
Tesla在新方法上处于领先和探索的地位，虽然我并不赞成他们端到端自动驾驶的想法，但是他们已经在九月底推出了。具体来说，2021年说要用BEV，2022年说要用BEV加占据网格，2023年说要端到端自动驾驶
端到端直接输出控制方向盘这些东西的量，这个设计很难支持，很难放心
华为问界7最近跟进了占据网格，也就是2022年Tesla发布会讲的，百度没有发布，但是应该大概是跟进了，蔚小理应该也都差不多，目前的模式就是Tesla探索可行路线，然后国内跟进验证过的路线
那么排除掉端到端的方案，目前比较好的、大家都接受的方案是：
BEV + 占据网格 + 车道线识别 + 规划
目前我的理解是：
BEV 提供带特征的类三维的结果，那么它比占据网格多的部分就是更多的特征，从而有更多的信息分析障碍物、白名单等类别，这些类大概在规划上会有区别，比如甚至会考虑到事故责任
占据网格 提供特征信息更少的三维信息，它主要识别哪里有东西，它是不是会动的，它大概是个什么类这样的简单的信息，作为特征来标记，BEV提供的特征补充了它缺失的部分
车道线识别 单拎出来说是因为，听上去这好像应该和前面两个任务放到一起，但实际上不应该，车道线只是画在地上的一种人为设计用于维护交通秩序的东西，它虽然应当被BEV识别但只能是BEV中的小部分内容，做一个单独的部分在所难免
规划 有用强化学习规划的，有写算法和规则规划的，大概？这是我的猜测，没调研规划的部分，但是如果用强化学习控制那和端到端控制有什么区别？
这些部分还是另开一篇来记录吧
还有前景和改进空间吗
如果我的理解不错的话，那么前景还是有的，至少就业前景，但是应该会很卷；根据我的分析，每个车企和想做软件的都得组团队搞，做软件的还得做车，除非他们不想提高竞争力
实际意义上的和研究意义上的改进空间都很多，就我所知可以搞：纯相机和带雷达的比效果差可以提高（纯相机还是有卖点的）、更好的效果和速度（搞不了一点）、找个新的应用场景（那就是第一个讲这个故事的）
总结一下
之后应该考虑的方面：
- 感知算法目前主要有哪些任务
- 感知算法目前主要有哪些技术（效果怎么样）