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当端到端模型学会"退回去",辅助驾驶补上了最后一块「人类直觉」

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知嘹汽车/费德

一辆车遇到前路被堵,司机的反应很简单:倒出来,换个方向,继续走。但对今天的辅助驾驶来说,这个再普通不过的动作,却可能是一道技术分水岭。

地平线最新发布的HSD V2.1版本,最新加入了一个全场景倒车能力。这个功能最大的看点不是车终于会自己挂倒挡了,而是端到端模型又学会了一件更接近人类驾驶的技能——发现此路不通,然后主动退回去。



看到这,可能肯多人会说,自动泊车和循迹倒车早已不是新鲜事,这倒车算啥新技能?

华为乾崑ADS 5的循迹倒车最长支持120米,地平线为上汽大众ID.ERA 5S开发的循迹倒车同样也又120米。这类功能的逻辑其实是解决“怎么倒回去”的问题——车辆按照记忆轨迹或预设规则完成操作。



全场景倒车不一样,它的重点不是怎么倒,而是“为什么此刻该倒车”。

系统需要自主判断前进是否已经失去意义,再完成受阻判断、反向轨迹生成、倒车控制,并在脱困后重新规划前进路径。

所以,倒车技术本身不是分水岭,“决定倒车”才是。



相比之下,特斯拉FSD V14在交叉口遇到卡车大回转时自动倒车让行,系统对后方空间的理解跟前方同等精细,倒车过程中可根据实时感知动态调整路径。理想VLA司机大模型在路边车位场景下,车辆前方有障碍物阻挡时,会主动通过倒车方式远离障碍物,脱困驶入主路。



FSD和理想VLA的共性是倒车不再孤立,而是开始成为驾驶策略的一部分。车辆不只是自动执行一个“倒车任务”,而是在完成端到端的整体任务时,把后退也纳入自己的动作选择。

这就改变了辅助驾驶过去默认的一条逻辑:目的地在前方,但不代表每一步都必须是往前开的。

当然,不同技术路线之间的差异也由此显现。



除了特斯拉和理想,华为乾崑ADS 5也有窄路“顶牛”自动倒车让行功能,它主要依赖于后向固态激光雷达等传感器融合方案,决策链路走的是感知到规划的分段式架构。

蔚来世界模型NWM能在100毫秒内推演出216种可能场景,其倒车决策建立在长时序推演基础上。



小鹏GX Ultra旗舰版搭载了3000TOPS算力平台,但目前官方没用“全场景倒车”的说法,官方叫法是‌智能辅助泊车、离车泊入、记忆泊车、循迹倒车‌等,覆盖了日常倒车入库、窄车位、断头路这类场景。

表面上看,大家都能让车辆向后开;但差异点是谁能把“判断受阻—主动倒车—重新前进”这个连续决策闭环做好。

这也是HSD V2.1这次升级解决的核心问题。

假如HSD确实像它说的由统一端到端模型完成了这一闭环,那么全场景倒车至少证明,它的端到端模型已经不再局限于向前行驶的轨迹生成,而开始将“进与退”纳入同一套驾驶决策之中。

数据显示,相较V2.0版本,HSD V2.1平均无接管里程提升43%,博弈变道能力提升255%,窄车位泊入成功率提升20%。当然,这些都是自地平线官方说的。



最后总结一下,全场景倒车这项功能的意义,绝不是辅助驾驶学会倒车了,它带来的改变是,智驾系统过去一直在学习“如何把车往前开好”,现在得开始学习“为了抵达终点,下一步究竟该往前走还是倒回去更好呢?”

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