自动驾驶辅助系统正经历一场变革。从早期的OCC占用网络、BEV+Transformer视觉方案再到如今的端到端、VLA、VLM、WEWA、世界模型等新兴技术。你是不是已经被这些技术名词缩写轰炸的晕头转向？小星带着你做一次智能驾驶辅助驾驶技术名词缩写一站式解释。

如果要寻找自动驾驶智能体系的源点，2004年的DARPA自动驾驶挑战赛无疑是最清晰的开端。那是一条以规则体系建立智能边界的路线。车辆需要按照预先定义的规则完成路径规划、障碍物规避、交叉口通行。这迫使参赛队伍必须构建以模块化Pipeline为核心的自动驾驶架构。感知、定位、规划和控制各自独立，依靠规则逻辑与有限状态机主导整体行为。这一阶段的关键不在深度学习，而在工程体系化。传感器融合、规则设计、路径规划与状态管理的组合让斯坦福、CMU等团队得以首次在真实道路实现无人车运行。DARPA留给行业的最大遗产是模块化自动驾驶是唯一可控路径的工程哲学。它塑造了Waymo、Cruise以及后来无数自动驾驶企业的底层结构。

然而OCC本质上依赖卷积与稀疏体素推理，难以表达长距离语义与复杂交互关系，于是行业进入BEV+Transformer鸟瞰图+注意力机制体系。Transformer的全局建模能力让自动驾驶从局部像素转向全局语义。模型可以跨时跨相机理解运动轨迹、空间占据、静态地图与语义约束。Waymo、特斯拉V12、地平线、Momenta、小鹏都在自身的BEV系统一致转向Transformer化。这一趋势彻底重塑了工程结构。曾经以手工模块为主的特征工程被统一到BEV+Transformer内部。感知、预测乃至地图语义都变成深度模型中共享的隐空间。这一步让自动驾驶具备统一世界表征的能力，使得策略不再依赖高度工程化的规则树，而由模型在连续空间中理解驾驶意图。