感知的相似點(diǎn)

　　在深入比較之前，我們應(yīng)先明確“自動(dòng)駕駛”與“具身智能”這兩個(gè)概念。自動(dòng)駕駛是指汽車(chē)在道路環(huán)境中完成感知、決策與控制，實(shí)現(xiàn)從A點(diǎn)到B點(diǎn)的安全、可靠行駛。具身智能則指擁有實(shí)體身體、通過(guò)身體與環(huán)境交互來(lái)感知、學(xué)習(xí)并行動(dòng)的智能體，其范疇更廣，涵蓋服務(wù)機(jī)器人、搬運(yùn)機(jī)器人，以及配備多種傳感器和手腳的智能體等。兩者在感知層面都需要“看懂世界”，但在出發(fā)點(diǎn)、約束條件和技術(shù)側(cè)重點(diǎn)上存在明顯差異

　　無(wú)論是自動(dòng)駕駛汽車(chē)還是具身智能機(jī)器人，它們感知系統(tǒng)所肩負(fù)的任務(wù)都是類(lèi)似的，那就是將攝像頭、激光雷達(dá)等傳感器采集的原始數(shù)據(jù)，轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)能夠理解和使用的環(huán)境信息。在這一過(guò)程中，兩者都高度依賴(lài)多模態(tài)數(shù)據(jù)的采集與融合，并采用以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)為核心的技術(shù)路線(xiàn)，來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的檢測(cè)、分割、跟蹤以及對(duì)場(chǎng)景的語(yǔ)義理解。像是卷積網(wǎng)絡(luò)、Transformer、時(shí)序模型與注意力機(jī)制等當(dāng)前主流的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，已成為它們從圖像、點(diǎn)云等數(shù)據(jù)中提取關(guān)鍵特征的共同工具。

　　此外，對(duì)感知結(jié)果的不確定性進(jìn)行量化與輸出，也是兩者共同的關(guān)鍵課題。系統(tǒng)不僅需要判斷前方“是什么”，還需給出判斷的置信度、檢測(cè)框的誤差范圍等指標(biāo)，甚至要將這種不確定性清晰地傳遞給后續(xù)的預(yù)測(cè)與規(guī)劃模塊。因此，諸如不確定性建模、時(shí)序信息融合、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、對(duì)未知類(lèi)別樣本的識(shí)別，以及在線(xiàn)的自適應(yīng)學(xué)習(xí)等問(wèn)題，都是兩者必須攻克的技術(shù)難點(diǎn)。兩者的開(kāi)發(fā)流程也高度一致，都需要經(jīng)歷數(shù)據(jù)采集、標(biāo)注與自監(jiān)督學(xué)習(xí)、模型訓(xùn)練、仿真與離線(xiàn)測(cè)試、線(xiàn)上小規(guī)模驗(yàn)證等流程，最終走向規(guī)?；渴?。

　　感知的不同點(diǎn)

　　雖然兩者在技術(shù)基礎(chǔ)上有重合，但在“為何感知”和“感知后做什么”的本質(zhì)問(wèn)題上存在區(qū)別，導(dǎo)致設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)的優(yōu)先級(jí)迥然不同。

　　自動(dòng)駕駛的感知任務(wù)高度聚焦于“安全”與“確定性”，車(chē)輛需要知道自己在哪個(gè)車(chē)道、前方是否有車(chē)、行人是否有穿行意圖等，所有輸出都必須滿(mǎn)足極高的可靠性要求，容錯(cuò)率極低。這意味著其感知系統(tǒng)在冗余設(shè)計(jì)、傳感器可靠性、時(shí)間同步、硬實(shí)時(shí)性、功能安全(如滿(mǎn)足ISO 26262/ASIL標(biāo)準(zhǔn))等方面都有嚴(yán)格的標(biāo)準(zhǔn)。換言之，自動(dòng)駕駛的感知不僅追求高精度，還必須具備可解釋性、可驗(yàn)證性，并在罕見(jiàn)卻危險(xiǎn)的極端場(chǎng)景下保持可控。

　　具身智能的感知?jiǎng)t更側(cè)重于“適應(yīng)性”與“交互能力”。像是家用服務(wù)機(jī)器人可能不需要厘米級(jí)的車(chē)道線(xiàn)定位，但必須理解物體的可抓取性、靠近物體時(shí)的觸覺(jué)反饋，以及在復(fù)雜家庭環(huán)境中如何探索與學(xué)習(xí)。具身智能強(qiáng)調(diào)“感知-行動(dòng)-感知”的閉環(huán)循環(huán)，感知結(jié)果直接驅(qū)動(dòng)探索與學(xué)習(xí)策略，系統(tǒng)會(huì)主動(dòng)調(diào)整傳感器視角或身體姿態(tài)以獲取更有價(jià)值的信息(即主動(dòng)感知)。因此，具身智能更關(guān)注自我本體感知、觸覺(jué)/力覺(jué)、多關(guān)節(jié)狀態(tài)估計(jì)、交互式學(xué)習(xí)，以及從少量交互中快速學(xué)習(xí)的能力。

　　從數(shù)據(jù)維度看，自動(dòng)駕駛主要依賴(lài)前裝傳感器(如車(chē)載攝像頭、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá))，并擁有海量的車(chē)路場(chǎng)景數(shù)據(jù);具身智能的數(shù)據(jù)則更為分散和稀缺，需要在真實(shí)交互中在線(xiàn)生成訓(xùn)練樣本，或依賴(lài)模擬器進(jìn)行大量交互訓(xùn)練。

　　兩者的技術(shù)側(cè)重點(diǎn)在哪里?

　　自動(dòng)駕駛是將“安全、穩(wěn)定、可驗(yàn)證”放在首位;具身智能則更重視“通用性、交互性與學(xué)習(xí)能力”。在自動(dòng)駕駛感知中，更關(guān)注的是如何通過(guò)多傳感器冗余降低單點(diǎn)失效風(fēng)險(xiǎn)、如何實(shí)現(xiàn)嚴(yán)格的時(shí)間同步與標(biāo)定以保證數(shù)據(jù)一致性、如何結(jié)合定位與高精地圖實(shí)現(xiàn)可靠定位、如何構(gòu)建低延遲高可靠的檢測(cè)與跟蹤管線(xiàn)，以及如何為異?；蛭粗獔?chǎng)景設(shè)計(jì)安全策略(如降級(jí)處理、安全停車(chē))。鳥(niǎo)瞰圖表示、傳感器幾何校正、運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償、點(diǎn)云去畸變、雷達(dá)多路徑與多普勒信息利用、傳感器融合策略等，都是自動(dòng)駕駛行業(yè)經(jīng)常會(huì)討論的技術(shù)。此外，可解釋性、可觀測(cè)性、功能安全與形式化驗(yàn)證等在車(chē)規(guī)級(jí)系統(tǒng)中也極為重要。

　　具身智能的感知?jiǎng)t更側(cè)重于在線(xiàn)學(xué)習(xí)與交互的機(jī)制，包括如何構(gòu)建任務(wù)驅(qū)動(dòng)的表征、如何利用自監(jiān)督學(xué)習(xí)從大規(guī)模未標(biāo)注數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)有用特征、如何設(shè)計(jì)主動(dòng)探索策略以提高樣本效率、如何通過(guò)模擬器進(jìn)行大規(guī)模交互訓(xùn)練并縮小Sim-to-Real差距，以及如何將語(yǔ)言、視覺(jué)、觸覺(jué)等多模態(tài)信息整合到統(tǒng)一的世界模型或可抓取性模型中，以支持復(fù)雜操作。具身智能也更依賴(lài)強(qiáng)化學(xué)習(xí)、元學(xué)習(xí)、少樣本學(xué)習(xí)與基于模型的規(guī)劃等技術(shù)，以實(shí)現(xiàn)從交互中快速適應(yīng)新任務(wù)。

　　為何汽車(chē)企業(yè)能較容易地部署具身智能的某些能力

　　既然具身智能更偏向機(jī)器人學(xué)，為何汽車(chē)公司反而更容易將其落地?汽車(chē)本身就是一個(gè)移動(dòng)的、配備多種傳感器與執(zhí)行器的“具身平臺(tái)”。車(chē)輛擁有高質(zhì)量的定位系統(tǒng)、慣性測(cè)量單元、車(chē)輪里程計(jì)、攝像頭、雷達(dá)、激光雷達(dá)(部分車(chē)型)、線(xiàn)控轉(zhuǎn)向與制動(dòng)等，這構(gòu)成了機(jī)器人所需的核心身體要素。相比從零開(kāi)始研發(fā)人形機(jī)器人或家務(wù)機(jī)器人，汽車(chē)公司具備更成熟的硬件平臺(tái)、強(qiáng)大的傳感器采購(gòu)與集成能力，以及豐富的整車(chē)實(shí)時(shí)控制經(jīng)驗(yàn)。

　　車(chē)企還擁有大規(guī)模真實(shí)數(shù)據(jù)與車(chē)隊(duì)運(yùn)營(yíng)能力。具身智能的許多學(xué)習(xí)方法需要大量交互數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練或微調(diào)，而汽車(chē)廠(chǎng)商的車(chē)隊(duì)(包括測(cè)試車(chē)、量產(chǎn)車(chē)與聯(lián)網(wǎng)車(chē))能夠提供穩(wěn)定的數(shù)據(jù)采集渠道，使其能夠在真實(shí)環(huán)境中快速收集稀有場(chǎng)景、邊緣案例與長(zhǎng)期運(yùn)行數(shù)據(jù)，這是實(shí)驗(yàn)室小型機(jī)器人難以比擬的優(yōu)勢(shì)。

　　車(chē)企更具備強(qiáng)大的工程化與安全管線(xiàn)。將學(xué)習(xí)模型部署到車(chē)輛上并非簡(jiǎn)單嵌入電子控制單元即可，而是需要經(jīng)過(guò)功能安全評(píng)估、冗余設(shè)計(jì)、在線(xiàn)監(jiān)控、OTA升級(jí)流程與供應(yīng)鏈管理等一系列流程。車(chē)企在這些方面已有成熟流程，能夠?qū)⒕呱碇悄艿男鹿δ苤鸩郊{入車(chē)規(guī)化流程。

　　從經(jīng)濟(jì)動(dòng)力與生態(tài)協(xié)同方面看，汽車(chē)產(chǎn)業(yè)鏈上有大量零部件供應(yīng)商、感知與計(jì)算模塊供應(yīng)商、云服務(wù)與地圖公司，這使得車(chē)企在集成新能力時(shí)可以橫向調(diào)用現(xiàn)有技術(shù)或通過(guò)合作快速落地。與其從頭打造通用家用機(jī)器人平臺(tái)，將具身智能概念嫁接到已具備“身體”的汽車(chē)平臺(tái)上，商業(yè)回報(bào)更明確，監(jiān)管路徑也更清晰。