序言
自动驾驶技术架构的核心，是模拟人类驾驶思维，解决"机器感知、决策、控制"的完整逻辑（感知=看清路况，决策=判断怎么开，控制=执行驾驶动作）。从2015年雏形出现至今，架构围绕"高效、泛化、安全、贴近人类驾驶"迭代，核心现状明确：95%量产车停留在第3代（BEV+局部端到端），纯端到端（第4代）处于试验阶段，世界模型（第5代）仍在研发，未实现量产。本文逐代拆解核心架构，对齐头部玩家方案，清晰呈现技术迭代与行业定位，其中Transformer自第2代引入后，始终是核心算法之一，贯穿后续各代架构并持续优化。
核心技术术语简释
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传感器：自动驾驶"眼睛"，含摄像头（视觉，类似人眼）、激光雷达（3D测距，精准感知距离）、毫米波雷达（抗雨雾强光，测移动物体速度）；
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感知/融合：感知将传感器数据转化为机器可懂信息（如"前方有车"）；融合整合多传感器数据，分前融合（特征层整合，更精准）、后融合（结果层整合，易落地）；
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BEV/占据栅格：BEV是统一3D鸟瞰视角（上帝视角，看清物体相对位置）；占据栅格标记可行驶/不可行驶区域，应对碎石、施工等复杂障碍；
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端到端（E2E）：跳过拆分步骤，传感器数据直接输出控制指令（类似人类"看到就开"，不用刻意拆分思考）；
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世界模型：理解物理规则（如"刹车有惯性"）、预测未来场景，实现未见过场景的零样本泛化（不用提前训练也能应对）；
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Transformer：核心时序推理算法，用于整合过往路况、建模时序关联性，辅助感知融合、决策规划与场景预测，自第2代架构引入后持续应用。
第一代：模块化Pipeline架构（2015--2019）------现代自动驾驶雏形
一、核心架构
流程：感知 → 融合 → 预测 → 规划 → 控制，拆分5个独立模块，串联执行、互不交叉，每个模块只完成单一任务。
二、核心特点与痛点
感知仅能2D识别（只知道有物体，不知道距离），融合采用后融合，强依赖高精地图（无地图就失效），决策偏规则化（提前写好固定逻辑）；痛点是链路长、泛化差，复杂路况易失效，换场景易故障。此代未引入Transformer，无时序推理能力，无法应对遮挡场景。
三、头部方案
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特斯拉：Autopilot 1.0/2.0，摄像头+毫米波雷达后融合，仅支持基础高速辅助（跟车、车道保持）；
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谷歌Waymo：早期原型车，激光雷达+高精地图，仅适配封闭路段（如测试场）；
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百度Apollo：1.0~3.0，纯模块化，依赖高精地图，仅能指定区域测试（如北京亦庄）。
第二代：BEV感知架构（2019--2022）------当前量产主流
一、核心突破与架构
突破：统一3D鸟瞰视角处理传感器数据，解决"看不清3D空间"的痛点，实现从高速辅助到城市辅助的跨越；首次引入Transformer算法，补齐时序推理短板。
流程：多传感器 → BEV特征融合（前/中融合） → 占据栅格 → 规划 → 控制
二、核心特点（含规划、控制模块实现细节）
多传感器融合（视觉/激光雷达为主），搭配Transformer时序推理（记住过往1-3秒路况，推理遮挡物体），摆脱高精地图强依赖；占据栅格可识别异形障碍，泛化能力大幅提升，支撑城市NOA（导航辅助驾驶）规模化落地。
规划模块实现：基于BEV鸟瞰视角和占据栅格数据，结合导航路线，采用"采样-评价-筛选"逻辑，采样多条可行驶轨迹后，通过安全性、舒适性、效率等指标筛选最优轨迹；支持环岛会车、无保护转弯等复杂场景，可实时调整轨迹（响应时间≤100ms），并动态预留安全距离。
控制模块实现：采用经典PID控制，接收规划模块的最优轨迹，实时修正车辆位置与目标轨迹的偏差，调整方向盘、油门/刹车力度；搭配车速闭环控制，适配不同路况，确保平稳行驶，轨迹跟踪精度可达厘米级。
三、头部方案
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特斯拉FSD BEV：纯视觉方案，BEV+占据栅格+Transformer时序融合，摆脱高精地图，泛化能力突出（适配多城市）；
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华为ADS 3.0：多传感器融合，主打安全冗余（极端天气也能稳定工作），结合Transformer提升遮挡场景应对能力，支持城市NOA；
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小鹏XNGP 4.0/5.0：双方案适配（纯视觉/激光雷达），重点优化城市无图NOA（无地图也能开），依赖Transformer实现时序推理。
第三代：BEV + 局部端到端架构（2023--至今）------量产天花板
一、核心逻辑与架构
融合BEV精准感知（看清路况）与端到端拟人决策（像人一样判断），兼顾精准、泛化与安全，是当前头部量产主流架构；延续并优化Transformer算法，拓展应用场景。
流程：多传感器 → BEV特征融合 → 占据栅格 → 端到端规划 → 规则兜底 → 控制
二、核心特点（含规划、控制模块实现细节）
感知保留BEV架构优势（精准识别），新增端到端规划模块（直接输出行驶轨迹，不用拆分步骤），决策更拟人；规则兜底规避黑盒误判（防止模型出错），兼顾体验与安全，行驶丝滑度大幅提升。Transformer主要用于BEV特征融合、时序数据处理，同时辅助端到端规划模块的轨迹输出，提升决策连贯性。
规划模块实现：采用"端到端规划+规则兜底"双逻辑：1. 端到端规划模块：基于海量人类驾驶数据训练，输入BEV特征、占据栅格及时序数据，直接输出未来3-5秒连续行驶轨迹，决策贴合人类驾驶习惯；2. 规则兜底：预设安全规则，实时校验轨迹并修正，支持高速、城市多场景自适应规划。
控制模块实现：在PID控制基础上新增模型预测控制（MPC），结合车辆动力学模型提前预测行驶状态，优化控制指令；支持轨迹平滑过渡，响应速度更快（≤50ms），新增故障冗余机制，保障安全行驶。
三、头部方案（量产落地）
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特斯拉FSD：纯视觉+BEV+局部端到端，优化Transformer时序建模，北美/欧洲小范围推送，支持城市NOA；
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华为ADS 4.1：多传感器融合，重点优化复杂路口决策（如无保护左转），国内量产，依托Transformer提升场景连贯性，支持全国无图NOA；
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小鹏XNGP 6.0：双方案适配，优化加塞/变道，搭载于G6/G7，纯视觉泛化接近特斯拉，Transformer辅助提升时序决策能力；
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理想AD：多传感器融合，侧重家庭场景（决策保守平稳），搭载于L7/L8/L9 Max，Transformer用于遮挡场景推理。
第四代：纯端到端（E2E）驾驶架构（2024--至今）------试验阶段
一、核心逻辑与架构
打破拆分逻辑，传感器原始数据（如摄像头图像）直接输出控制指令（方向盘、油门），完全模仿人类下意识驾驶，无任何中间模块；Transformer升级为端到端大模型的核心骨干网络。
流程：传感器原始数据 → 端到端大模型 → 控制指令
二、核心技术特点与痛点
核心技术：依赖超大参数视觉大模型，以Transformer为骨干网络，处理海量视觉原始数据、建模驾驶行为的时序关联性；通过海量人类驾驶数据、仿真数据训练，核心能力是"模仿人类驾驶行为"，无需拆分感知、规划等步骤，输入原始数据即可输出控制指令；泛化能力极强（未见过的场景也能应对），行驶丝滑，但属于黑盒模型（无法解释"为什么这么开"），可解释性弱、安全验证难、不满足当前法规，目前无法量产。
三、头部进展
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特斯拉：纯端到端FSD，北美少数测试车推送，未向普通用户开放；
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谷歌DeepMind：RT-1/RT-2，仅实验室研究，未搭载实车；
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华为/小鹏/理想：内部研发，未推出试验版本，优先完善第三代架构。
第五代：世界模型 + 具身智能架构（2024--至今）------研发阶段
一、核心逻辑与架构
自动驾驶终极形态，机器拥有物理常识与因果推理能力（如"知道雨水会降低路面摩擦力"），构建物理世界副本，实现零样本泛化；Transformer用于世界模型的时序预测、因果推理，辅助构建动态物理世界副本。
流程：传感器 → 世界模型（物理建模+因果推理+预测） → 具身规划 → 控制
二、核心技术特点（与第四代纯端到端核心差异）
核心技术：核心是"世界模型"，而非"模仿人类驾驶"------通过物理建模理解世界规则（惯性、摩擦力等），通过因果推理判断"因→果"关系（前车急刹→需减速避让），通过场景预测提前预判未来3-5秒变化；无需依赖海量人类驾驶数据训练，可实现"未见过场景的零样本泛化"（如首次遇到路面塌陷，能自主判断避让）。
与纯端到端核心差异：① 逻辑不同：纯端到端是"模仿驾驶"，世界模型是"理解世界后自主驾驶"；② 数据依赖不同：纯端到端依赖海量人类驾驶数据，世界模型依赖物理规则建模，数据依赖极低；③ 泛化能力不同：纯端到端泛化局限于"类似训练场景"，世界模型可泛化到任何未见过的场景；④ 可解释性不同：纯端到端是黑盒模型，世界模型可通过物理规则、因果推理解释决策逻辑。
三、现状与头部进展
全球均处于实验室研发，无量产/试验版本，核心难点是高精度世界模型的构建与算力支撑（需要超强计算能力）。
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英伟达：DreamZero/DreamDojo，仅技术演示阶段；
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特斯拉：结合Optimus人形机器人研发，计划应用于下一代自动驾驶架构；
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华为/小鹏/理想：内部专项研发，未公开进展，预计2030年后逐步落地。
总结
迭代逻辑：模块化→BEV感知→BEV+局部端到端→纯端到端→世界模型，每一代都解决前一代核心痛点；行业现状以第三代架构为主，第二代广泛应用，第四、五代仍需技术与法规突破；Transformer自第2代引入后，始终是核心算法之一，随架构迭代持续优化，应用场景从时序推理拓展到特征融合、决策规划、场景预测；纯端到端与世界模型的核心差异，在于"模仿驾驶"与"理解世界自主驾驶"的本质区别。