智能驾驶，这一融合了先进传感器、通信技术与计算机系统的创新技术，正逐步改变我们的驾驶方式。它通过赋予车辆自动行驶与智能决策的能力，让驾驶变得更加便捷与安全。
在国际标准中，智能驾驶被细致地划分为从L0至L5的六个等级，每一级都代表着自动化程度的显著提升。其中，L3级别被看作是自动驾驶技术的一个重要分水岭。而当前，NOA（Navigate on Autopilot，领航辅助驾驶）作为L2+级辅助驾驶的代表，正经历着快速的发展。它能够在特定情境下自主完成变道、超车、进出匝道等操作，不仅提升了驾驶体验，也预示着智能驾驶技术向更高层次迈进的潜力。
从设计理念上来看，智能驾驶主要分为模块合成式和端到端式两大类。模块合成式方法将智能驾驶系统细分为感知、规划决策与执行控制三大模块。感知模块利用摄像头、雷达等传感器收集环境信息；规划决策模块根据这些信息制定行驶路线；执行控制模块则将这些指令转化为具体的驾驶动作。而端到端式则通过深度神经网络的训练，直接将感官输入映射为驾驶动作，省略了中间的复杂环节，具备更强的泛化能力。
根据量子位智库发布的《智能驾驶2024年度报告》，智能驾驶技术在过去一年取得了显著进步。技术上，智能驾驶已经摆脱了对高精地图的依赖，实现了无图NOA，并逐步转向端到端的技术架构。用户体验方面，截至2024年底，主流车企已在全国范围内推送了城市NOA功能，“车位到车位”成为最新的智能驾驶体验标准。
报告还指出，智能驾驶发展的核心原理与AI的第一性原理紧密相关，算法、算力和数据是三大关键要素。端到端技术已成为行业的新技术范式，它取代了传统算法中数据在各模块间的传递过程，降低了信息损失和延时。同时，海量数据的支持和云端算力的提升，成为加速算法迭代的重要因素。
在实际应用方面，小马智行等自动驾驶企业正在积极探索商业化场景。他们已在广州开通了自动驾驶示范运营专线，用户可以从市中心搭乘自动驾驶车前往白云机场和广州南站。这一举措无疑加快了自动驾驶技术的研发与商业化进程。
业内普遍认为，2025年将是智能驾驶的一个重要拐点。凭借全局优化、更高计算效率和更强泛化能力等优点，端到端技术已成为高阶智能驾驶方案的首选。城市NOA等高阶智能驾驶功能在经历大规模落地应用后，有望在2025年实现从“能用”到“好用”的跨越。众多车企也纷纷表达了在2025年落地L3级自动驾驶的决心，积极布局智能驾驶领域，加大研发投入。
例如，小鹏汽车董事长何小鹏表示，2025年中，小鹏将推出具备准L3级别自动驾驶能力的新版本，并在年底推出真正的L3级别自动驾驶软件。他预测，未来的十年将是L3智能汽车快速发展的时代，并逐步走向全无人驾驶的L4级别。
