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开源自动驾驶软件 Autoware 迎来 2.0 版本。这次升级最实质的变化，是把端到端 AI 和混合技术栈直接纳入框架，同时保留原有的规则式模块——开发者第一次可以在同一套系统里，把学习型规划和可解释的规则代码摆在一起对照测试。

架构上，2.0 采用"生成器—选择器"结构：多个轨迹生成器并行运行，由一个选择器挑出最终方案。开发者可以自由混搭规则式、AI 与混合模块，这为验证 AI 规划是否可靠提供了一条透明路径。

配套工具同步落地。AI 模型默认存放在基金会 Hugging Face 页面上，并纳入版本管理；Autoware Index 负责列出兼容的代码仓库；命令行工具则能按选定包或完整参考设计，一键构建工作空间。

技术指导委员会主席 Ryohsuke Mitsudome 在声明中直言社区长期以来的疑问："用户经常问我们，如何从 Autoware 的软件走到一辆完整的自动驾驶汽车。"他的回答是 Autoware Reference Design——一份覆盖整个系统的有文档蓝图。通过 Autoware Index，社区成员可以分享自己的软件包，用户现在只需一条命令就能搭起一套参考设计。

每套设计将车辆、硬件与使用场景的部署配置，与一套持续维护的软件栈配对，并且必须把"预期能力"与"已验证能力"分开标注。设计覆盖范围从低速接驳车一直延伸到城市 Robotaxi，商业伙伴也可在其上构建自有技术栈。

对关注开源自动驾驶的国内开发者而言，2.0 的看点不只是新功能，而是把"组件"变成"整车系统"的工程路径被写成了标准件：包注册表、参考设计和单命令部署，三者共同降低了从零搭建的门槛。