這項(xiàng)由瑞典皇家理工學(xué)院（KTH Royal Institute of Technology）的Maciej K. Wozniak團(tuán)隊(duì)與沃爾沃卡車旗下的斯堪尼亞公司合作完成的研究發(fā)表于2025年7月，論文標(biāo)題為"PRIX: Learning to Plan from Raw Pixels for End-to-End Autonomous Driving"。感興趣的讀者可以通過論文編號(hào)arXiv:2507.17596v2訪問完整研究?jī)?nèi)容，也可以在研究團(tuán)隊(duì)的項(xiàng)目主頁(yè)https://maxiuw.github.io/prix找到更多資料。

當(dāng)我們談到自動(dòng)駕駛汽車時(shí)，大多數(shù)人首先想到的可能是那些車頂裝著旋轉(zhuǎn)"帽子"的測(cè)試車輛——那個(gè)"帽子"就是激光雷達(dá)。這種昂貴的設(shè)備能夠精確測(cè)量周圍物體的距離和形狀，就像給汽車裝上了一雙"超級(jí)眼睛"。然而，這樣的設(shè)備成本高昂，一套激光雷達(dá)系統(tǒng)的價(jià)格往往相當(dāng)于一輛普通汽車，這讓大多數(shù)消費(fèi)者望而卻步。

不過，瑞典皇家理工學(xué)院的研究團(tuán)隊(duì)卻選擇了一條截然不同的道路。他們開發(fā)的PRIX系統(tǒng)就像是一個(gè)技藝精湛的人類司機(jī)，僅僅依靠"眼睛"——也就是普通的攝像頭——就能安全地駕駛汽車。這種方法不僅大大降低了成本，還證明了一個(gè)令人興奮的可能性：也許我們并不需要那些昂貴的"超級(jí)眼睛"，普通的攝像頭配合聰明的算法就足夠了。

研究團(tuán)隊(duì)面臨的挑戰(zhàn)就像是要求一個(gè)從未見過立體電影的人，僅僅通過看平面照片就準(zhǔn)確判斷出物體的距離和深度。傳統(tǒng)的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)通常會(huì)先把攝像頭拍攝的畫面轉(zhuǎn)換成一種叫做"鳥瞰圖"的俯視角度圖像，這個(gè)過程就像是把一張平面地圖轉(zhuǎn)換成立體的地形模型，需要大量的計(jì)算資源。而PRIX系統(tǒng)的創(chuàng)新之處在于，它能夠直接從原始的攝像頭畫面中提取有用信息，跳過了這個(gè)耗時(shí)的轉(zhuǎn)換過程。

更令人印象深刻的是，PRIX不僅在性能上達(dá)到了業(yè)界頂尖水平，在速度和效率方面更是遠(yuǎn)超競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。在各項(xiàng)測(cè)試中，PRIX的表現(xiàn)就像是一位既穩(wěn)重又敏捷的老司機(jī)，不僅開得安全，反應(yīng)速度也比其他系統(tǒng)快得多。在關(guān)鍵的NavSim基準(zhǔn)測(cè)試中，PRIX以57幀每秒的處理速度運(yùn)行，雖然比最快的系統(tǒng)慢了3幀，但在安全性和準(zhǔn)確性方面的得分卻高出一大截。這就好比是在一場(chǎng)既比速度又比技巧的駕駛比賽中，PRIX雖然不是跑得最快的，但綜合表現(xiàn)最為出色。

一、PRIX的核心技術(shù)：像人類一樣"看"和"想"

要理解PRIX系統(tǒng)的工作原理，我們可以把它比作一個(gè)學(xué)習(xí)開車的新手司機(jī)的成長(zhǎng)過程。當(dāng)一個(gè)人剛開始學(xué)車時(shí)，他需要同時(shí)處理大量信息：觀察道路狀況、識(shí)別交通標(biāo)志、判斷其他車輛的位置和速度、規(guī)劃行駛路線等等。PRIX系統(tǒng)的工作方式與此非常相似，但它的"學(xué)習(xí)"過程更加系統(tǒng)化和高效。

PRIX的視覺系統(tǒng)基于一種叫做ResNet的深度學(xué)習(xí)架構(gòu)，這就像是給計(jì)算機(jī)裝上了一雙經(jīng)過專業(yè)訓(xùn)練的"眼睛"。但僅僅有好的"眼睛"還不夠，PRIX的獨(dú)特之處在于它配備了一個(gè)叫做"上下文感知重新校準(zhǔn)變換器"（Context-aware Recalibration Transformer，簡(jiǎn)稱CaRT）的創(chuàng)新模塊。

要理解CaRT的作用，我們可以想象這樣一個(gè)場(chǎng)景：當(dāng)你開車經(jīng)過一個(gè)復(fù)雜的十字路口時(shí)，你的眼睛會(huì)自動(dòng)聚焦在最重要的信息上——比如紅綠燈的狀態(tài)、正在過馬路的行人、從側(cè)面駛來的車輛等等。同時(shí)，你的大腦會(huì)綜合處理這些信息，形成對(duì)整個(gè)場(chǎng)景的理解。CaRT模塊的工作原理與此類似，它能夠智能地決定圖像中的哪些部分最重要，并將這些重要信息與整體場(chǎng)景的理解結(jié)合起來。

傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)往往會(huì)為每個(gè)不同的抽象層次創(chuàng)建專門的處理模塊，就像是雇用不同的專家來處理不同類型的信息。但PRIX團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，使用一個(gè)共享的智能模塊來處理所有層次的信息反而更加高效。這就好比是培養(yǎng)一個(gè)全能型的司機(jī)，而不是讓多個(gè)專業(yè)司機(jī)輪流開車。這種設(shè)計(jì)不僅減少了系統(tǒng)的復(fù)雜性，還提高了處理速度。

在具體的技術(shù)實(shí)現(xiàn)上，CaRT模塊采用了一種叫做"自注意力機(jī)制"的技術(shù)。簡(jiǎn)單來說，這就像是讓系統(tǒng)學(xué)會(huì)"專注"——當(dāng)面對(duì)一幅復(fù)雜的道路圖像時(shí)，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)識(shí)別出最需要關(guān)注的區(qū)域，比如正在變道的車輛或者即將變綠的交通燈，然后將更多的"注意力"分配給這些關(guān)鍵區(qū)域。

研究團(tuán)隊(duì)在設(shè)計(jì)過程中還發(fā)現(xiàn)了一個(gè)有趣的現(xiàn)象：增加系統(tǒng)的處理步驟并不總是能帶來更好的效果。他們測(cè)試了不同數(shù)量的處理步驟，從2步到50步都試過，結(jié)果發(fā)現(xiàn)使用2步處理就能達(dá)到最佳效果。這就像是做菜時(shí)發(fā)現(xiàn)，并不是燉得越久味道就越好，有時(shí)候恰到好處的時(shí)間反而能保持最佳的口感。

二、擴(kuò)散模型規(guī)劃：如何從混亂中找到最佳路徑

PRIX系統(tǒng)的路徑規(guī)劃部分采用了一種叫做"擴(kuò)散模型"的技術(shù)，這個(gè)技術(shù)的工作原理頗有些類似于藝術(shù)家的創(chuàng)作過程。當(dāng)藝術(shù)家要畫一幅畫時(shí)，他可能會(huì)先在畫布上隨意涂抹一些顏色和線條，然后逐步修改和完善，最終創(chuàng)作出一幅精美的作品。擴(kuò)散模型的工作方式與此相似，它從一組隨機(jī)的、看似毫無意義的軌跡開始，然后通過反復(fù)的"精修"過程，最終生成一條安全、合理的行駛路徑。

這個(gè)過程可以用一個(gè)更具體的比喻來解釋：假設(shè)你要在一張地圖上為朋友規(guī)劃從家到機(jī)場(chǎng)的最佳路線。一開始，你可能會(huì)在地圖上畫出幾條完全隨機(jī)的線路，有些可能穿過湖泊，有些可能繞過整個(gè)城市。然后，你開始逐步修正這些路線——去掉那些不現(xiàn)實(shí)的部分，優(yōu)化那些可行但不夠好的部分，考慮交通狀況、道路質(zhì)量、行駛時(shí)間等因素。經(jīng)過多次修正后，你最終得到一條既實(shí)用又高效的路線。

PRIX系統(tǒng)的擴(kuò)散規(guī)劃器做的就是類似的工作，只不過它處理的不是靜態(tài)的地圖路線，而是動(dòng)態(tài)的駕駛軌跡。系統(tǒng)會(huì)考慮當(dāng)前的交通環(huán)境、車輛狀態(tài)、安全要求等多重因素，從多個(gè)候選軌跡中選出最優(yōu)的一條。

有趣的是，研究團(tuán)隊(duì)最初嘗試了各種復(fù)雜的優(yōu)化策略，比如同時(shí)考慮路徑的起點(diǎn)和終點(diǎn)信息。但實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，過多的約束條件反而會(huì)讓系統(tǒng)"想太多"，就像是一個(gè)優(yōu)柔寡斷的司機(jī)，面對(duì)簡(jiǎn)單的路況卻因?yàn)榭紤]過多而遲遲無法做出決定。最終，他們選擇了一種更加直接有效的方法：專注于當(dāng)前的交通環(huán)境和車輛狀態(tài)，讓系統(tǒng)能夠快速而準(zhǔn)確地做出決策。

三、多任務(wù)學(xué)習(xí)：一心多用的智能系統(tǒng)

人類司機(jī)在開車時(shí)需要同時(shí)處理多種任務(wù)：觀察道路、識(shí)別標(biāo)志、注意行人、規(guī)劃路線等等。PRIX系統(tǒng)也采用了類似的"一心多用"策略，這種方法在技術(shù)上被稱為"多任務(wù)學(xué)習(xí)"。

系統(tǒng)的主要任務(wù)當(dāng)然是規(guī)劃安全的行駛軌跡，但研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，如果讓系統(tǒng)同時(shí)學(xué)習(xí)其他相關(guān)任務(wù)，反而能夠提高主要任務(wù)的表現(xiàn)。這就像是學(xué)習(xí)彈鋼琴的人如果同時(shí)練習(xí)視唱練耳，往往能更好地理解音樂，從而彈奏得更加出色。

PRIX系統(tǒng)需要同時(shí)處理三個(gè)主要任務(wù)。第一個(gè)任務(wù)是軌跡規(guī)劃，這是系統(tǒng)的核心功能，就像是司機(jī)的主要工作是把車安全地從A點(diǎn)開到B點(diǎn)。第二個(gè)任務(wù)是物體檢測(cè)，系統(tǒng)需要識(shí)別和定位道路上的其他車輛、行人等動(dòng)態(tài)物體，這就像是司機(jī)需要時(shí)刻注意周圍的交通參與者。第三個(gè)任務(wù)是語(yǔ)義分割，系統(tǒng)需要理解圖像中每個(gè)像素代表什么——是道路、車道線、路牌還是建筑物，這相當(dāng)于司機(jī)對(duì)道路環(huán)境的基本理解。

這種多任務(wù)學(xué)習(xí)的效果是顯著的。研究團(tuán)隊(duì)的實(shí)驗(yàn)顯示，如果只讓系統(tǒng)學(xué)習(xí)軌跡規(guī)劃這一個(gè)任務(wù)，性能評(píng)分只有70.4分。當(dāng)逐步加入其他輔助任務(wù)后，性能不斷提升，最終達(dá)到了87.8分的高分。這證明了一個(gè)重要的原理：要讓系統(tǒng)做好一件事，有時(shí)候需要讓它同時(shí)學(xué)會(huì)做其他相關(guān)的事情。

四、實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證：在虛擬世界中的真實(shí)考驗(yàn)

為了驗(yàn)證PRIX系統(tǒng)的性能，研究團(tuán)隊(duì)在多個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化的測(cè)試環(huán)境中進(jìn)行了大量實(shí)驗(yàn)。這些測(cè)試環(huán)境就像是駕校的考試場(chǎng)地，但比真實(shí)的駕駛考試要復(fù)雜和嚴(yán)格得多。

最重要的測(cè)試平臺(tái)是NavSim，這是一個(gè)專門用于評(píng)估自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的虛擬環(huán)境。在這個(gè)虛擬世界中，系統(tǒng)需要面對(duì)各種復(fù)雜的駕駛場(chǎng)景：繁忙的十字路口、多車道的高速公路、狹窄的城市街道、突然出現(xiàn)的行人等等。評(píng)分系統(tǒng)會(huì)綜合考慮多個(gè)因素：是否發(fā)生碰撞、是否保持在車道內(nèi)、行駛是否平穩(wěn)、是否遵守交通規(guī)則等等。

PRIX在NavSim-v1測(cè)試中取得了87.8分的優(yōu)異成績(jī)，這個(gè)分?jǐn)?shù)不僅超過了其他僅使用攝像頭的系統(tǒng)，甚至超過了一些同時(shí)使用攝像頭和激光雷達(dá)的復(fù)雜系統(tǒng)。更令人印象深刻的是，PRIX在處理速度方面的表現(xiàn)——它能夠以每秒57幀的速度處理圖像和做出決策，這意味著它幾乎可以實(shí)時(shí)響應(yīng)路況變化。

在另一個(gè)重要的測(cè)試平臺(tái)nuScenes上，PRIX同樣表現(xiàn)出色。這個(gè)測(cè)試更加注重軌跡預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性，系統(tǒng)需要預(yù)測(cè)車輛在未來1到3秒內(nèi)的行駛路徑。PRIX的平均預(yù)測(cè)誤差只有0.57米，在所有參與比較的系統(tǒng)中表現(xiàn)最佳。同時(shí)，它的碰撞率也是最低的，只有0.07%，這意味著在1000次預(yù)測(cè)中，只有不到1次會(huì)導(dǎo)致潛在的碰撞風(fēng)險(xiǎn)。

研究團(tuán)隊(duì)還進(jìn)行了詳細(xì)的對(duì)比分析。他們將PRIX與目前最先進(jìn)的多模態(tài)系統(tǒng)DiffusionDrive進(jìn)行了直接比較。結(jié)果顯示，雖然DiffusionDrive在某些指標(biāo)上略有優(yōu)勢(shì)，但PRIX在整體性能上基本持平，而在處理速度上卻快了25%以上?？紤]到PRIX只使用攝像頭而DiffusionDrive需要攝像頭和激光雷達(dá)的組合，這個(gè)結(jié)果是相當(dāng)令人鼓舞的。

五、技術(shù)細(xì)節(jié)與創(chuàng)新突破

PRIX系統(tǒng)的成功很大程度上源于研究團(tuán)隊(duì)在技術(shù)細(xì)節(jié)上的精心設(shè)計(jì)和優(yōu)化。他們發(fā)現(xiàn)，在自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中，視覺特征提取器的重要性往往被低估了。就像是建房子時(shí)地基的重要性一樣，一個(gè)優(yōu)秀的視覺特征提取器是整個(gè)系統(tǒng)性能的基礎(chǔ)。

研究團(tuán)隊(duì)對(duì)不同類型的規(guī)劃器進(jìn)行了對(duì)比實(shí)驗(yàn)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)了一個(gè)有趣的現(xiàn)象：即使使用最簡(jiǎn)單的多層感知機(jī)（MLP）作為規(guī)劃器，系統(tǒng)仍然能夠達(dá)到85.1分的不錯(cuò)成績(jī)，這證明了PRIX視覺系統(tǒng)提取特征的質(zhì)量之高。當(dāng)使用更復(fù)雜的LSTM規(guī)劃器時(shí)，分?jǐn)?shù)提升到86.7分，而使用最先進(jìn)的擴(kuò)散模型規(guī)劃器時(shí)，分?jǐn)?shù)達(dá)到了87.8分的峰值。

這個(gè)發(fā)現(xiàn)對(duì)整個(gè)行業(yè)都有重要意義：它表明，與其投入大量資源開發(fā)復(fù)雜的規(guī)劃算法，不如優(yōu)先提升視覺理解能力。這就像是在餐廳經(jīng)營(yíng)中，與其專注于復(fù)雜的烹飪技巧，不如先確保采購(gòu)到最新鮮、最優(yōu)質(zhì)的食材。

在架構(gòu)設(shè)計(jì)上，研究團(tuán)隊(duì)做出了一些看似簡(jiǎn)單但實(shí)際上很關(guān)鍵的決定。例如，他們選擇在所有特征層級(jí)之間共享同一個(gè)注意力模塊，而不是為每個(gè)層級(jí)設(shè)計(jì)專門的模塊。這個(gè)決定不僅減少了模型的參數(shù)數(shù)量（從39M減少到37M），還提升了處理速度（從54.4 FPS提升到57.0 FPS），同時(shí)保持了性能水平。

另一個(gè)重要的技術(shù)創(chuàng)新是擴(kuò)散步數(shù)的優(yōu)化。傳統(tǒng)的擴(kuò)散模型通常需要很多步驟才能生成高質(zhì)量的結(jié)果，但這會(huì)嚴(yán)重影響處理速度。PRIX團(tuán)隊(duì)通過大量實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，僅使用2個(gè)擴(kuò)散步驟就能達(dá)到最佳效果。進(jìn)一步增加步驟數(shù)不僅不能提高性能，反而會(huì)導(dǎo)致性能下降。這個(gè)發(fā)現(xiàn)挑戰(zhàn)了"步驟越多效果越好"的傳統(tǒng)觀念，證明了有時(shí)候簡(jiǎn)單的方案反而是最有效的。

六、現(xiàn)實(shí)意義與未來前景

PRIX系統(tǒng)的成功不僅僅是一個(gè)技術(shù)上的突破，更重要的是它為自動(dòng)駕駛技術(shù)的普及提供了一條可行的路徑。當(dāng)前限制自動(dòng)駕駛技術(shù)大規(guī)模應(yīng)用的主要障礙之一就是成本。一套完整的激光雷達(dá)系統(tǒng)往往價(jià)值數(shù)萬美元，這讓大多數(shù)消費(fèi)者望而卻步。而PRIX系統(tǒng)僅依靠普通的攝像頭就能達(dá)到相當(dāng)?shù)男阅芩?，這意味著自動(dòng)駕駛技術(shù)有可能在更短的時(shí)間內(nèi)走入普通家庭。

從商業(yè)角度來看，PRIX系統(tǒng)的意義更加深遠(yuǎn)。汽車制造商可以在不大幅增加成本的情況下為車輛添加自動(dòng)駕駛功能，這不僅能夠提升產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力，還能夠讓更多消費(fèi)者享受到科技進(jìn)步帶來的便利。特別是對(duì)于價(jià)格敏感的市場(chǎng)，比如經(jīng)濟(jì)型轎車或商用車輛，這種技術(shù)方案具有巨大的吸引力。

研究團(tuán)隊(duì)也誠(chéng)實(shí)地指出了當(dāng)前系統(tǒng)的局限性。由于完全依賴攝像頭，PRIX系統(tǒng)在惡劣天氣條件下的表現(xiàn)可能會(huì)受到影響。大霧、暴雨或強(qiáng)烈的陽(yáng)光都可能干擾攝像頭的正常工作，從而影響系統(tǒng)的判斷能力。此外，如果攝像頭出現(xiàn)故障或者標(biāo)定偏差，整個(gè)系統(tǒng)的可靠性都會(huì)受到影響。

不過，研究團(tuán)隊(duì)已經(jīng)開始考慮解決這些問題的方案。他們建議可以通過自監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練的方法來提升系統(tǒng)的魯棒性，讓系統(tǒng)能夠從大量未標(biāo)注的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)更加穩(wěn)定的特征表示。同時(shí)，他們也在探索基于控制理論的方法來更好地處理不確定性和提升安全性。

從技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)來看，PRIX代表的純視覺自動(dòng)駕駛方向正在獲得越來越多的關(guān)注。特斯拉等公司已經(jīng)在其產(chǎn)品中采用了類似的技術(shù)路線，而PRIX的成功進(jìn)一步證明了這種方向的可行性。隨著攝像頭技術(shù)的不斷進(jìn)步和深度學(xué)習(xí)算法的持續(xù)優(yōu)化，純視覺系統(tǒng)的性能還有很大的提升空間。

七、技術(shù)對(duì)比與行業(yè)影響

要真正理解PRIX系統(tǒng)的價(jià)值，我們需要將它放在整個(gè)自動(dòng)駕駛技術(shù)發(fā)展的大背景下來考察。在過去的十年中，自動(dòng)駕駛技術(shù)經(jīng)歷了從簡(jiǎn)單的輔助駕駛到復(fù)雜的全自動(dòng)駕駛的演進(jìn)過程。在這個(gè)過程中，技術(shù)路線的選擇一直是一個(gè)充滿爭(zhēng)議的話題。

主流的技術(shù)路線可以大致分為兩大陣營(yíng)：多傳感器融合派和純視覺派。多傳感器融合派的代表包括Waymo、Cruise等公司，他們認(rèn)為只有綜合使用激光雷達(dá)、攝像頭、雷達(dá)等多種傳感器，才能構(gòu)建足夠可靠的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)。這種觀點(diǎn)的邏輯很直觀：既然人類司機(jī)有時(shí)候也會(huì)因?yàn)橐曈X盲區(qū)或判斷失誤而發(fā)生事故，那么給機(jī)器配備比人類更多更強(qiáng)的"感官"應(yīng)該是更安全的選擇。

另一派則以特斯拉為代表，堅(jiān)持認(rèn)為視覺系統(tǒng)已經(jīng)足夠強(qiáng)大，只要算法足夠聰明，僅憑攝像頭就能實(shí)現(xiàn)安全的自動(dòng)駕駛。他們的理由是：人類司機(jī)主要依靠視覺來駕駛車輛，既然人類能做到，機(jī)器理論上也應(yīng)該能做到，而且機(jī)器還不會(huì)疲勞、不會(huì)分心、反應(yīng)速度更快。

PRIX系統(tǒng)的成功為純視覺派提供了強(qiáng)有力的技術(shù)支撐。在多個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化測(cè)試中，PRIX不僅在性能上達(dá)到了與多傳感器系統(tǒng)相當(dāng)?shù)乃?，在某些指?biāo)上甚至表現(xiàn)更優(yōu)。更重要的是，它在成本、復(fù)雜性和處理速度方面都顯示出明顯的優(yōu)勢(shì)。

這種優(yōu)勢(shì)在商業(yè)化應(yīng)用中的意義不容忽視。以一輛普通轎車為例，如果采用多傳感器方案，僅傳感器成本就可能達(dá)到數(shù)萬美元，再加上相應(yīng)的處理硬件和軟件開發(fā)成本，整個(gè)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的成本可能超過車輛本身的價(jià)值。而采用PRIX這樣的純視覺系統(tǒng)，硬件成本可能只有幾千美元，這為大規(guī)模商業(yè)化提供了可能。

從技術(shù)演進(jìn)的角度來看，PRIX系統(tǒng)還體現(xiàn)了人工智能技術(shù)發(fā)展的一個(gè)重要趨勢(shì)：從復(fù)雜走向簡(jiǎn)潔，從多模態(tài)走向高效單模態(tài)。這種趨勢(shì)在其他人工智能應(yīng)用領(lǐng)域也有體現(xiàn)，比如在語(yǔ)言模型領(lǐng)域，最新的研究表明，精心設(shè)計(jì)的單一架構(gòu)往往比復(fù)雜的多模塊組合更加有效。

八、實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景分析

為了更好地理解PRIX系統(tǒng)的實(shí)際價(jià)值，我們可以分析幾個(gè)具體的應(yīng)用場(chǎng)景。這些場(chǎng)景涵蓋了從城市道路到高速公路的各種駕駛環(huán)境，展示了系統(tǒng)在不同情況下的表現(xiàn)能力。

在城市道路駕駛場(chǎng)景中，PRIX系統(tǒng)需要處理最復(fù)雜的交通狀況。研究團(tuán)隊(duì)展示的測(cè)試視頻顯示，系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確識(shí)別和避讓行人，在復(fù)雜的十字路口做出正確的轉(zhuǎn)向決策，并且在多車道道路上保持適當(dāng)?shù)能嚨牢恢?。特別值得注意的是，在某些情況下，PRIX系統(tǒng)規(guī)劃的路徑甚至比人類司機(jī)的實(shí)際行駛路徑更加安全和合理。

例如，在一個(gè)測(cè)試場(chǎng)景中，當(dāng)系統(tǒng)檢測(cè)到左側(cè)有其他車輛時(shí)，它選擇了一條相對(duì)保守的路徑，與其他車輛保持了更大的安全距離。這種行為模式表明，系統(tǒng)不僅學(xué)會(huì)了如何駕駛，還學(xué)會(huì)了如何進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和安全決策。

在高速公路場(chǎng)景中，PRIX系統(tǒng)展現(xiàn)了處理高速行駛和車道變換的能力。系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)其他車輛的運(yùn)動(dòng)軌跡，選擇合適的時(shí)機(jī)進(jìn)行變道，并且在整個(gè)過程中保持平穩(wěn)的行駛狀態(tài)。這些能力對(duì)于實(shí)用化的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)來說是至關(guān)重要的。

研究團(tuán)隊(duì)還測(cè)試了系統(tǒng)在一些特殊場(chǎng)景下的表現(xiàn)，比如建筑工地附近的復(fù)雜路況、狹窄道路上的會(huì)車、以及停車場(chǎng)等低速精確操作環(huán)境。測(cè)試結(jié)果顯示，PRIX系統(tǒng)在這些場(chǎng)景中同樣表現(xiàn)出色，證明了其技術(shù)方案的通用性和魯棒性。

從用戶體驗(yàn)的角度來看，PRIX系統(tǒng)的一個(gè)重要優(yōu)勢(shì)是其響應(yīng)速度。以每秒57幀的處理速度，系統(tǒng)幾乎可以實(shí)時(shí)響應(yīng)道路狀況的變化。這意味著當(dāng)前方突然出現(xiàn)障礙物或者其他車輛突然變道時(shí)，系統(tǒng)能夠在最短時(shí)間內(nèi)做出反應(yīng)，這對(duì)于行車安全來說是極其重要的。

九、與競(jìng)爭(zhēng)系統(tǒng)的深度對(duì)比

為了全面評(píng)估PRIX系統(tǒng)的技術(shù)水平，研究團(tuán)隊(duì)進(jìn)行了詳細(xì)的對(duì)比分析。這種對(duì)比不僅包括整體性能指標(biāo)，還深入到了具體的技術(shù)細(xì)節(jié)和實(shí)現(xiàn)方式。

在與DiffusionDrive的對(duì)比中，PRIX顯示出了明顯的效率優(yōu)勢(shì)。雖然DiffusionDrive在某些性能指標(biāo)上略有領(lǐng)先，但PRIX在處理速度上快了25%以上，同時(shí)模型參數(shù)數(shù)量減少了近40%。這種差異的意義在于，PRIX能夠在更低配置的硬件上運(yùn)行，這對(duì)于成本控制和大規(guī)模部署都具有重要價(jià)值。

更令人印象深刻的是PRIX與多模態(tài)系統(tǒng)的對(duì)比結(jié)果。在NavSim-v1測(cè)試中，PRIX這個(gè)純攝像頭系統(tǒng)的總分達(dá)到87.8分，超過了許多同時(shí)使用攝像頭和激光雷達(dá)的系統(tǒng)。這個(gè)結(jié)果挑戰(zhàn)了"傳感器越多越好"的傳統(tǒng)觀念，證明了算法優(yōu)化的重要性有時(shí)候甚至超過硬件配置的提升。

在具體的性能指標(biāo)分析中，PRIX在幾個(gè)關(guān)鍵方面表現(xiàn)突出。在碰撞避免方面，PRIX的得分達(dá)到98.1分，這意味著在絕大多數(shù)情況下，系統(tǒng)都能成功避免碰撞。在車道保持方面，系統(tǒng)得分96.3分，顯示了良好的路徑規(guī)劃能力。在舒適度方面，PRIX獲得100分的滿分，說明系統(tǒng)規(guī)劃的軌跡平穩(wěn)自然，不會(huì)給乘客帶來不適感。

研究團(tuán)隊(duì)還對(duì)不同規(guī)劃器的性能進(jìn)行了對(duì)比分析。結(jié)果顯示，即使使用最簡(jiǎn)單的多層感知機(jī)作為規(guī)劃器，PRIX的視覺特征提取系統(tǒng)仍然能夠支撐85.1分的性能表現(xiàn)。這個(gè)發(fā)現(xiàn)具有重要的理論意義：它表明，在自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中，視覺理解能力比路徑規(guī)劃算法更加關(guān)鍵。

這個(gè)結(jié)論對(duì)于整個(gè)行業(yè)的技術(shù)發(fā)展方向具有指導(dǎo)意義。它提示研發(fā)人員應(yīng)該將更多資源投入到視覺特征提取和場(chǎng)景理解的研究中，而不是過分追求復(fù)雜的規(guī)劃算法。這種觀點(diǎn)與當(dāng)前一些企業(yè)的技術(shù)策略不謀而合，也為未來的技術(shù)發(fā)展提供了明確的方向指引。

十、經(jīng)濟(jì)影響與市場(chǎng)前景

PRIX系統(tǒng)的技術(shù)突破不僅具有學(xué)術(shù)價(jià)值，更重要的是它可能帶來的經(jīng)濟(jì)影響和市場(chǎng)變革。在全球汽車產(chǎn)業(yè)向智能化轉(zhuǎn)型的大背景下，成本控制成為了技術(shù)普及的關(guān)鍵因素。

從制造商的角度來看，PRIX技術(shù)的采用可能帶來顯著的成本優(yōu)勢(shì)。傳統(tǒng)的激光雷達(dá)系統(tǒng)不僅硬件成本高昂，還需要復(fù)雜的標(biāo)定和維護(hù)程序。而基于攝像頭的系統(tǒng)在硬件成本、安裝復(fù)雜度和維護(hù)成本方面都有明顯優(yōu)勢(shì)。這種成本優(yōu)勢(shì)可以轉(zhuǎn)化為更具競(jìng)爭(zhēng)力的產(chǎn)品定價(jià)，從而擴(kuò)大市場(chǎng)覆蓋面。

對(duì)于消費(fèi)者而言，PRIX技術(shù)的成熟意味著他們可能以更低的價(jià)格享受到自動(dòng)駕駛技術(shù)帶來的便利。特別是在中低端市場(chǎng)，這種技術(shù)方案可能成為推動(dòng)自動(dòng)駕駛功能普及的重要推手。隨著技術(shù)的進(jìn)一步優(yōu)化和成本的持續(xù)降低，我們可能會(huì)看到自動(dòng)駕駛功能從高端車型的專屬配置變成大眾車型的標(biāo)準(zhǔn)配置。

從產(chǎn)業(yè)鏈的角度來看，PRIX技術(shù)的推廣可能會(huì)重塑自動(dòng)駕駛產(chǎn)業(yè)的供應(yīng)鏈結(jié)構(gòu)。激光雷達(dá)制造商可能面臨市場(chǎng)需求的下降，而攝像頭和圖像處理芯片制造商可能會(huì)迎來新的增長(zhǎng)機(jī)遇。這種變化不僅會(huì)影響現(xiàn)有企業(yè)的業(yè)務(wù)策略，還可能催生新的商業(yè)模式和合作關(guān)系。

研究團(tuán)隊(duì)與斯堪尼亞公司的合作也暗示了PRIX技術(shù)在商用車領(lǐng)域的應(yīng)用前景。商用車由于其運(yùn)營(yíng)特點(diǎn)，對(duì)成本控制的要求往往比乘用車更加嚴(yán)格。如果PRIX技術(shù)能夠在保證安全性的同時(shí)顯著降低系統(tǒng)成本，那么它在物流運(yùn)輸、公共交通等領(lǐng)域可能會(huì)有廣闊的應(yīng)用空間。

從全球競(jìng)爭(zhēng)的角度來看，PRIX技術(shù)的成功也為相關(guān)國(guó)家和地區(qū)在自動(dòng)駕駛技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)中提供了新的優(yōu)勢(shì)。與需要復(fù)雜供應(yīng)鏈支撐的多傳感器方案相比，基于攝像頭的技術(shù)方案在技術(shù)自主性和供應(yīng)鏈安全方面具有明顯優(yōu)勢(shì)。

說到底，PRIX系統(tǒng)的出現(xiàn)標(biāo)志著自動(dòng)駕駛技術(shù)發(fā)展進(jìn)入了一個(gè)新的階段。它證明了有時(shí)候最簡(jiǎn)單的方案反而是最有效的，也證明了算法創(chuàng)新的力量有時(shí)候能夠超越硬件堆疊帶來的優(yōu)勢(shì)。當(dāng)我們站在技術(shù)發(fā)展的十字路口時(shí)，PRIX為我們指出了一條既經(jīng)濟(jì)實(shí)用又技術(shù)先進(jìn)的道路。

這項(xiàng)研究的成功不僅僅是瑞典皇家理工學(xué)院研究團(tuán)隊(duì)的勝利，更是整個(gè)科學(xué)界對(duì)"少即是多"哲學(xué)的一次成功驗(yàn)證。它告訴我們，面對(duì)復(fù)雜的技術(shù)挑戰(zhàn)時(shí)，答案有時(shí)候并不在于增加更多的設(shè)備或更復(fù)雜的算法，而在于用更聰明的方式使用現(xiàn)有的資源。對(duì)于那些希望深入了解這項(xiàng)技術(shù)的讀者，建議通過論文編號(hào)arXiv:2507.17596v2或項(xiàng)目主頁(yè)https://maxiuw.github.io/prix獲取更詳細(xì)的技術(shù)資料，相信這項(xiàng)研究會(huì)為自動(dòng)駕駛技術(shù)的未來發(fā)展帶來深遠(yuǎn)的影響。

Q&A

Q1：PRIX系統(tǒng)真的只用普通攝像頭就能實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛嗎？ A：是的，PRIX完全依靠普通攝像頭工作，不需要昂貴的激光雷達(dá)。它通過先進(jìn)的AI算法直接從攝像頭圖像中提取駕駛所需的信息，在多項(xiàng)測(cè)試中表現(xiàn)甚至超過了一些使用激光雷達(dá)的系統(tǒng)。不過在惡劣天氣下可能會(huì)受到一定影響。

Q2：PRIX比其他自動(dòng)駕駛系統(tǒng)快多少？有什么實(shí)際意義？ A：PRIX能以每秒57幀的速度處理圖像，比同類系統(tǒng)快25%以上，這意味著它能更快地響應(yīng)突發(fā)狀況。實(shí)際意義是反應(yīng)時(shí)間更短、安全性更高，同時(shí)硬件要求更低，有助于降低成本和提高普及率。

Q3：普通消費(fèi)者什么時(shí)候能用上PRIX這樣的技術(shù)？ A：雖然論文沒有明確商業(yè)化時(shí)間表，但PRIX的低成本特點(diǎn)使其比傳統(tǒng)方案更容易普及?？紤]到它只需要普通攝像頭而非昂貴激光雷達(dá)，預(yù)計(jì)會(huì)比多傳感器方案更早進(jìn)入消費(fèi)市場(chǎng)，特別是中低端車型。