引言
这些年，自动驾驶如同一颗迅猛升起的新星，以令人惊叹的速度改变着我们对出行的认知。
然而其发展历程却并非一帆风顺，充满了跌宕起伏与变革新生。
无人车来也（公众号：无人车来也）和车友们聊聊这个事！
一、往昔岁月：点滴积累与宏伟憧憬
回首过去，智能驾驶的早期发展就像一场精心搭建的积木游戏。
那时，没有如今广泛应用的高精地图，网络通信也未达到如今的便捷高效，开城大战尚未打响，激光雷达的普及更是遥不可及，“全国都能开” 如同梦幻，端到端技术更是无从谈起。
智能驾驶行业的从业者们，如同其他行业的普通工程师一样，遵循着顶层设计的蓝图，兢兢业业地为这一宏伟事业添砖加瓦。
每个团队都怀揣着梦想，坚信在智能驾驶的广袤版图中，必定有属于自己的一片天地，无论团队规模大小，也不论选择何种技术方案。
二、疯狂扩张：热潮中的喧嚣与隐忧
2020 年，自动驾驶领域如同被点燃的火药桶，各大团队开启了疯狂的扩张模式。
过热的资本大量涌入，如同给这把火浇上了一桶又一桶的汽油，使得行业迅速升温。
人才市场也变得异常活跃，从上海到苏州，从深圳到广州，从杭州到北京，到处都弥漫着智能驾驶行业求贤若渴的气息。
随着自动驾驶走向量产，它不再仅仅是一个简单的技术问题，而是演变成一个庞大而复杂的系统工程。
感知、规划、测试、平台、仿真、系统、安全等各个环节，都成为团队必须着力扩张的关键领域。
各团队纷纷表示：“准备量产后，任务呈几何式增长，想要提高效率，就必须大量招聘。”
一时间，各家对自动驾驶（AD）的预算不断攀升，自动驾驶猎头们也在其中推波助澜。
优秀的、普通的，甚至那些只会做 PPT 的人，都搭上了这趟看似前景无限的快车。
与此同时，竞业协议也开始泛滥，原本只针对极高端岗位的限制，如今却覆盖到普通工程师。
甚至出现工程师为了跳槽，化名以其他公司名义签订合同、缴纳社保的现象。
然而，这场看似繁荣的盛宴背后，却隐藏着危机。
到了 2024 年，行业形势急转直下，曾经的扩张瞬间变成了沉重的负担。
三、技术变革：浪潮中的机遇与挑战
人工智能的 Scaling Law（规模法则）的出现，如同投入智能驾驶湖面的一颗巨石，激起千层浪。
2023 年，当马斯克提出依靠海量路试数据可自动化解决问题，端到端自动驾驶技术崭露头角时，众人还对此嗤之以鼻，认为端到端自动驾驶不够安全，简直是天方夜谭。
然而，仅仅一年之后，风向突变，2024 年，端到端技术成为行业公认的最先进技术，被视为未来的希望。这种快速的变化，让行业内外都感到措手不及。
在这场技术变革的浪潮中，行动效率极高的理想 AD 团队脱颖而出，获得了最大的红利。
有趣的是，理想 AD 团队也是上一轮自动驾驶疯狂扩张期最为谨慎的团队之一，这两者之间似乎存在着某种微妙的关联。
随着端到端技术的兴起，自动驾驶行业对算力的要求日益提高。
小鹏提出自动驾驶的竞争在于云端，小米也不甘示弱，给出了天量的算力储备。
而那些曾经站在行业金字塔顶端的 RoboTaxi 公司，却陷入了一种两难的困境。
他们一方面因车辆量级和算力跟不上，难以跟随端到端的潮流；
另一方面，又因行业趋势所迫，不得不努力追赶。
同时，端到端技术在安全性上是否能满足 L4 量产的要求，也让他们犹豫不决。
曾经 “小而美团队用精致算法推动自动驾驶” 的美好愿景，在端到端技术的冲击下，似乎渐行渐远。
为了在这场变革中找到出路，小马智行率先做出尝试。
他们认为端到端的模仿学习存在局限性，难以超越人类，需要引入主动接近强化学习的方法论，才能让 RoboTaxi 的能力实现大幅进化。
具体做法是不依赖真实世界的传感器数据，而是构建交互式的世界模型，让算法在虚拟环境中进行交互式学习。
这与蔚来 NIOIN 提出的 NSim 有着相似之处。
虽然这条路充满挑战，但却是行业发展避不开的选择。
从2025年开始，虚拟仿真技术成为各家团队重点宣传的对象，3D 重建、世界模型、Gaussian Splatting 等技术纷纷登上舞台，这在往年是难以想象的。
然而，新的技术浪潮也带来了行业的动荡。
多家自动驾驶团队开始裁员，无论是因资本失望而降低期待的 RoboTaxi 公司，还是证明了端到端技术后主动瘦身的团队。
规划控制、测试、地图、后融合等领域，不再是重点投入的方向。
曾经在激烈竞争中脱颖而出的供应商，如 Momenta、大疆卓驭，以及华为等，也开始重新审视内部自研团队的意义，仿佛盛宴已过，只留下残羹冷炙。
四、新的风口：具身智能的曙光与迷雾
好在，当智能驾驶行业陷入调整之际，新的风口 —— 具身智能悄然出现。
这一概念几乎相当于 2016 年的自动驾驶，一切都是崭新的。
时间到了2025年，行业内既没有方法论共识，也没有工具链共识，每家企业都有自己独特的想法，都希望将自己的硬件推向市场。
这意味着每一种方案都有胜出的机会，珍贵的不确定性与未来的美好愿景相互交织，吸引了众多投资人的目光。
自动驾驶凭借广泛的群众基础应用场景和稳定的车辆形态，可方便地进行算法迭代。
而具身智能却面临诸多不确定性，比如第一个应用场景在哪里？
形态是否必须是人形？
如何进行低成本的数据收集？
这些问题让一些不够耐心的资本望而却步。
尽管充满挑战，但不少智能驾驶领域的传奇人物已经躬身入局，他们的背景集结了现在几乎所有的头部智能驾驶团队。
许多从业者相信，自动驾驶多年积累的经验，能够为这个混沌的领域注入一些确定性。
总之，无人车来也（公众号：无人车来也）认为，智能驾驶的发展有时如蜗牛踱步，缓慢而稳健；有时又如离弦之箭，迅速而果断。从2025年的趋势来看，一场全新的行业盛宴似乎即将拉开帷幕！
让我们拭目以待，共同见证自动驾驶领域的新辉煌。
亲！你说呢？
原文标题 ： 2025年自动驾驶：疯狂扩张后，人工智能时代面临的挑战与机遇
