自动驾驶技术的算法进展迅速，涵盖感知、预测、规划、端到端学习等多个领域。以下是2023年至2024年的关键进展及实例：
1. 感知与融合
- BEV+Transformer的进化：特斯拉的Occupancy Networks升级至支持动态场景建模，结合NeRF技术生成高精度4D占用网格（时间+空间），显著提升对遮挡和异形障碍物的处理能力。
- 激光雷达与摄像头的多模态融合：Waymo推出新一代FusionNet，利用跨模态注意力机制实现更精准的物体识别，尤其在恶劣天气下性能提升30%。
- 事件相机的应用：Mobileye整合事件相机数据，通过脉冲神经网络处理高动态范围场景，减少运动模糊问题。
2. 预测与交互建模
- 扩散模型的应用：Wayve的GAIA-1模型在真实路测中展示生成多样化未来轨迹的能力，支持超过5秒的预测时域。
- 基于LLM的交互推理：Cruise引入语言模型解析复杂交通参与者的意图（如行人的手势），结合博弈论优化交互预测。
3. 规划与控制
- 大语言模型（LLM）驱动的规划：特斯拉探索将LLM用于高层决策，通过自然语言指令生成可解释的驾驶策略，如“在拥堵路段保持温和变道”。
- 安全强化学习（Safe RL）：MIT提出SHIELD框架，在RL中嵌入形式化验证，确保策略满足安全约束，减少训练中的危险探索。
4. 端到端驾驶系统
- 特斯拉FSD V12：完全采用端到端架构，直接由视频输入生成控制信号，减少模块间误差累积，已在北美部分用户中部署。
- 世界模型（World Models）：Waymo发布DriveLM，通过生成式模型预测环境演变，支持更远视距的规划。
5. 仿真与测试
- 数字孪生与生成式AI：NVIDIA的Drive Sim使用生成对抗网络（GAN）创建高保真虚拟场景，包括罕见事故案例，加速长尾问题解决。
- 对抗训练升级：百度Apollo提出多传感器对抗样本生成框架，同时攻击摄像头和LiDAR数据，提升系统鲁棒性。
6. 安全与可解释性
- 实时可解释性工具：Mobileye的Responsibility-Sensitive Safety (RSS) 模型升级，提供实时安全边界可视化，辅助调试与监管。
- 伦理决策数据集：德国发布“Ethical Car”数据集，包含道德困境场景，推动伦理算法标准化。
7. 数据与效率优化
- 自动标注技术突破：毫末智行推出基于NeRF的自动标注系统，将3D标注成本降低至人工的1/10。
- 车端-云端协同学习：小鹏汽车部署联邦学习框架，车端模型实时更新，云端聚合优化，提升数据利用效率。
8. 新兴方向
- V2X协同算法：华为推出RoadAI系统，整合路侧单元（RSU）的全局视角数据，优化交叉路口通行效率达40%。
- 边缘计算优化：地平线推出“计算矢量化”技术，通过算法-芯片协同设计，使Transformer模型在车载芯片上的延迟降低50%。
挑战与趋势
- 长尾问题：使用合成数据生成和元学习（Meta-Learning）提升罕见场景处理能力，如nuScenes-LT数据集的发布。
- 法规与标准：ISO正在制定端到端自动驾驶系统的认证标准，预计2025年试行。
以上进展显示，自动驾驶算法正朝着更融合、更高效、更可解释的方向发展，同时与硬件、法规的协同创新成为关键。