我终于理解rule-based的智驾工程师为什么要被淘汰了

主要观点总结

本文介绍了特斯拉、理想、华为、小鹏等企业在智能驾驶技术方面的进展，特别是智能驾驶3.0和4.0的发展情况。文章还强调了预测与决策在自动驾驶中的重要性，并介绍了深蓝学院联合华为天才少年丁文超开设的自动驾驶预测与决策规划课程。

关键观点总结

关键观点1: 智能驾驶3.0和4.0的发展

各大企业如特斯拉、理想、华为等已经落地3.0高阶智能驾驶技术，并正在攻坚端到端的智驾4.0方案。智能驾驶3.0将感知预测模块端到端化，而4.0则将决策规划模块端到端化，并与感知大模型组成两段式端到端方案。

关键观点2: 预测与决策在自动驾驶中的重要性

预测与决策是自动驾驶的核心问题，尤其是在复杂场景如匝道汇入、无保护左转等情况下，准确理解其他交通参与者的意图并做出决策是关键所在。

关键观点3: 深蓝学院与华为合作的自动驾驶预测与决策规划课程介绍

深蓝学院联合华为天才少年丁文超开设了自动驾驶预测与决策规划课程，旨在帮助学员理解自动驾驶决策的建模方法和预测决策两个任务的交互，并在复杂场景下完成预测决策的典型实现。

文章预览

特斯拉、理想、 华为、小鹏、元戎启行、大疆车载等纷纷落地3 .0 高阶智能驾驶技术，并在攻坚 端到端的智驾 4 .0 方案。 智能驾驶 3.0将感知预测模块端到端化了，智能驾驶4.0将决策规划模块端到端化，并与3.0时代的感知大模型组成了感知大模型+规划大模型的两段式端到端方案。2025年将迎来端到端的巅峰之战。 图1 小鹏自动驾驶系统 不论是自动驾驶 2 .0 ，还是自动驾驶 3 .0 、 4 .0 ，轨迹预测以及行为决策要解决的问题始终存在。比如， 匝道汇入场景、无保护左转场景、城中村骑行 与 行人交互场景等，准确理解其他交通参与者的意图并能在不确定性 因素 下进行自车决策是自动驾驶走向更广泛应用的关键所在。 所以说， 预测 与 决策 始终 是 机器人与自动驾驶的刚需 。 现有的 预测和决策方法，基本以基于深度学习的网络为主 。 为了满足自动 ………………………………