自动驾驶中常提的“全栈”是个啥？有必要“全栈”吗？

[首发于智驾最前沿微信公众号]随着自动驾驶技术落地，越来越多车企公布了自己的自动驾驶方案，在很多车企的宣传中，会使用“全栈自研”的说法来证明自己的实力。所谓“全栈”，字面意思是全套技术栈的自主开发和应用，涵盖从底层硬件、感知算法、高精地图、定位与融合，到决策规划、控制执行、软件平台，乃至整车集成与云端服务的完整链条。对于希望在激烈的市场竞争中占据一席之地的车企和科技公司来说，全栈似乎代表了掌握核心竞争力的最高追求。但在资源有限、市场化需求不断提速的现实面前，是否一定要走“全栈”道路？

什么才是“全栈”？

要理解“全栈”自动驾驶，就要认识自动驾驶系统所依赖的各个技术层面。感知层是系统的“眼睛”，摄像头、激光雷达、毫米波雷达、超声波传感器等多模态组合，通过光学成像、点云采集和电磁波探测，将周围环境的三维信息输入到算法中。感知算法则是“识别与理解”的大脑，它借助深度神经网络、传统视觉处理和传感器融合技术，实现对道路、车道线、行人、车辆、交通标志等元素的检测、分类和跟踪。在这一阶段，全栈厂商通常会根据自研或定制化硬件特性，联合优化算法模型的架构和计算图，以保证在低功耗车载平台上实现高帧率与高精度的平衡。

在感知之上，定位与高精地图构成了自动驾驶系统的“导航心脏”。高精地图不仅包含比普通导航地图高出若干个量级的车道线宽度、三维路面形变、交通设施精确位置等信息，还与实时定位技术相结合，确保车辆在毫米级甚至厘米级的精度范围内明确自身位置。全栈团队一般会自建点云扫描车队，利用激光雷达采集海量数据，通过后端点云拼接、语义标注与动态维护，形成闭环的地图更新机制。同时，在定位算法层面，融合惯导、视觉里程计和GNSS差分定位，可以在GNSS信号弱或多径效应强的场景下保持高可靠度。

感知和定位完成后，决策与规划环节发挥主导作用。自动驾驶的决策层类似于人类驾驶者的“大脑”，它需要基于感知结果和地图语义，对周围交通参与者的行为预测、交通规则和场景优先级进行综合评估，然后在宏观层面制定是否超车或避让的策略。规划层则将策略转化为可执行的轨迹，兼顾安全距离、乘坐舒适性和能耗优化。要在千分之一秒的时域内持续输出平滑、可行的曲线轨迹，决策与规划算法需要对动态约束和车辆动力学模型进行精细化建模，并结合动态障碍物的运动预测进行实时优化。全栈团队往往会针对自研硬件平台的算力和内存特点，定制紧耦合的规划算法以提升效率。

接下来是控制层，控制层将规划好的轨迹变为转向、油门与制动指令的“执行大脑”。控制算法要在不超过机械执行延迟的前提下，精确计算控制量并保证车辆响应的稳定性。经典的PID控制、模型预测控制（MPC）和基于鲁棒控制理论的方案，都会针对不同场景（如低附着系数路面、高速转弯或紧急制动）进行参数自适应调整。全栈方案的优势在于，算法设计者对整车电子电气架构、执行器性能和机械特性都有深刻理解，从而能够联合校准控制环性能曲线，最大化车路协同效率。

除上述核心模块外，“全栈”还延伸到软件架构与云端服务层面。车载中间件需要提供高效的消息总线、低延迟网络通信、诊断与监控接口，以支持跨模块实时数据交换。对接云端则意味着在远程服务器上进行大规模仿真、数据标注、OTA（Over-the-Air）软件升级、算法离线训练与持续迭代。这条闭环能够保证车辆在实际道路采集到的新场景及时反哺到研发流程中，实现算法版本的快速迭代和质量提升。

整车集成与验证测试则是将所有环节串联起来的最后一环，也是最接近真实道路安全性的考验。全栈团队会自行搭建硬件在环（HIL）和软件在环（SIL）仿真平台，结合模拟器、封闭测试场地和公共道路测试，进行数百万公里级的场景覆盖和安全评估。在功能安全（ISO 26262）、软件安全（ISO/SAE 21434）以及人机交互体验的综合验证中，自主掌握每一层技术能够避免因外部组件或算法黑箱而带来的不确定风险。

一定要“全栈”吗？

为什么有企业要做全栈？在技术驱动和商业竞争双重压力下，掌握全链条意味着对核心能力的自主可控。对于技术领先者而言，全栈能够显著压缩算法验证周期，降低对外部供应商的依赖，最大化软硬件协同带来的性能优势。在一些高度复杂的城市环境场景中，最苛刻的卡脖子技术往往分布在如在高架桥下GNSS失效等多环节的接口上，如何依赖视觉和激光雷达完成连续语义定位，这就需要感知、定位和融合算法以及硬件特性的一体化设计。

全栈看似具有很大的优势，但全栈并非“必选项”。从研发投入、组织管理到市场化落地，资源缺口始终是摆在中小团队面前的巨大挑战。全栈研发需要在传感器设计、电路电子、嵌入式系统、算法研究、云平台架构和整车工程等领域具备深厚积累，这对多数创业公司和传统车企而言，都意味着巨大的时间与资金成本。此外，市场需求往往要求产品快速迭代和规模化应用，过度追求全栈有时也会导致落地周期过长，难以满足IPO融资或产业链合作的节奏。

越来越多团队选择在“聚焦＋生态”模式中寻找平衡。所谓聚焦，即在一至两个核心模块深耕，例如专注于视觉感知或高精地图服务，通过开放标准与主机厂或Tier1供应商合作，实现能力输出与资源共享。同时，以开放接口与云平台协同，形成多方并行的生态网络。这样既能依托合作伙伴的硬件或算法能力快速补齐短板，又能在特定环节保持差异化竞争优势，降低全栈带来的整体风险。

对于很多实用场景而言，并不是只有头部玩家才需要全栈。对于一些如低速园区自动驾驶接驳、矿区车辆自动化改造等场景化应用，感知与规划需求相对简单，如何基于现成方案快速部署和调整才是关键；而在高速公路L3/L4级自动驾驶产品上，真正需要打通从传感器到执行器的全链路，这时全栈方案反而能最大化性能收益并加速规模化投放。

全栈与聚焦＋生态并不是截然对立的选择，而更像是一种动态的策略调整。企业可以在初期聚焦核心能力，以轻量级方案快速验证市场需求；随着技术和资金实力积累，再逐步向上下游环节扩展，形成更完整的技术闭环。这样既能避免掉入“全盘皆需我来干”的陷阱，又能在关键时刻把握真正的核心竞争力。

最后的话

全栈自动驾驶是对技术自主可控和性能最优化的一种追求，在特定的高难度应用场景和头部厂商的产品矩阵中具有无可替代的价值。但对于多数参与者而言，结合自身资源和业务格局，灵活应用聚焦与生态协同策略，更有可能在市场化进程中脱颖而出。正如一场接力赛，接棒者需要精准判断何时加速、何时稳打，才能在漫长的赛程中赢得胜利。自动驾驶的全栈之路，也正是这样一场技术与商业的耐力赛，需要在理性与创新之间找到最优平衡。

审核编辑 黄宇