自动驾驶的商业化落地正在全球范围内加速推进。 截至2025年5月，Waymo在美国旧金山、洛杉矶、凤凰城和奥斯汀运营的自动驾驶出租车达到1500辆，每周完成超过25万次付费出行服务；百度Apollo已 在全球部署超1000辆无人驾驶汽车，累计提供超1100万次出行服务，安全行驶里程超过1.7亿公里。 大规模落地仿佛意味着技术已经成熟，其实不然，关于自动驾驶，还有很多尚未达成共识的流派分歧。 比如，传感器方案，纯视觉和多传感器融合方案该如何抉择？系统架构上，采用模块化设计，还是拥抱新兴的端到端架构？更进一步，关于如何理解世 界，VLA和VLM孰优孰劣？ 这些悬而未决的争议，正引领着自动驾驶驶向尚未完全确定的未来。而理解这些不尽相同的技术路线，就是理解自动驾驶从哪里来、到哪里去，如何实现 技术的自我进化。 眼睛之争 纯视觉vs多传感器融合 一切始于"看见"。汽车如何感知世界，是自动驾驶的基石。在这个问题上存在着对峙已久的两大阵营，且双方至今未休。 故事最早可以追溯到2004年美国莫哈韦沙漠的一场挑战赛。 那时，美国国防高级研究计划局设立了200万美元的奖金，吸引数十支顶尖高校和科研机构参与，试图解答"如何让车辆感 ...