智能駕駛，這一融合了先進感測器、通信技術與計算機系統的創新技術，正逐步改變我們的駕駛方式。它通過賦予車輛自動行駛與智慧決策的能力，讓駕駛變得更加便捷與安全。

在國際標準中，智能駕駛被細緻地劃分為從L0至L5的六個等級，每一級都代表著自動化程度的顯著提升。其中，L3級別被看作是自動駕駛技術的一個重要分水嶺。而當前，NOA（Navigate on Autopilot，領航輔助駕駛）作為L2+級輔助駕駛的代表，正經歷著快速的發展。它能夠在特定情境下自主完成變道、超車、進出匝道等操作，不僅提升了駕駛體驗，也預示著智慧駕駛技術向更高層次邁進的潛力。

從設計理念上來看，智能駕駛主要分為模組合成式和端到端式兩大類。模組合成式方法將智慧駕駛系統細分為感知、規劃決策與執行控制三大模組。感知模組利用攝像頭、雷達等感測器收集環境資訊；規劃決策模組根據這些資訊制定行駛路線；執行控制模組則將這些指令轉化為具體的駕駛動作。而端到端式則通過深度神經網路的訓練，直接將感官輸入映射為駕駛動作，省略了中間的複雜環節，具備更強的泛化能力。

根據量子位智庫發佈的《智能駕駛2024年度報告》，智能駕駛技術在過去一年取得了顯著進步。技術上，智能駕駛已經擺脫了對高精地圖的依賴，實現了無圖NOA，並逐步轉向端到端的技術架構。用戶體驗方面，截至2024年底，主流車企已在全國範圍內推送了城市NOA功能，“車位到車位”成為最新的智慧駕駛體驗標準。

報告還指出，智能駕駛發展的核心原理與AI的第一性原理緊密相關，演算法、算力和數據是三大關鍵要素。端到端技術已成為行業的新技術範式，它取代了傳統演算法中數據在各模組間的傳遞過程，降低了資訊損失和延時。同時，海量數據的支持和雲端算力的提升，成為加速演算法反覆運算的重要因素。

在實際應用方面，小馬智行等自動駕駛企業正在積極探索商業化場景。他們已在廣州開通了自動駕駛示範運營專線，用戶可以從市中心搭乘自動駕駛車前往白雲機場和廣州南站。這一舉措無疑加快了自動駕駛技術的研發與商業化進程。

業內普遍認為，2025年將是智能駕駛的一個重要拐點。憑藉全域優化、更高計算效率和更強泛化能力等優點，端到端技術已成為高階智能駕駛方案的首選。城市NOA等高階智能駕駛功能在經歷大規模落地應用後，有望在2025年實現從“能用”到“好用”的跨越。眾多車企也紛紛表達了在2025年落地L3級自動駕駛的決心，積極佈局智能駕駛領域，加大研發投入。

例如，小鵬汽車董事長何小鵬表示，2025年中，小鵬將推出具備準L3級別自動駕駛能力的新版本，並在年底推出真正的L3級別自動駕駛軟體。他預測，未來的十年將是L3智慧汽車快速發展的時代，並逐步走向全無人駕駛的L4級別。