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在AI大模型興起以前，車(chē)企談智能駕駛，一般都將重點(diǎn)放在算法或者芯片算力上。但是隨著AI大模型的迅速鋪開(kāi)，自動(dòng)駕駛的技術(shù)路徑開(kāi)始飛速，從CNN、RNN、GAN到Transformer大模型轉(zhuǎn)變，曾經(jīng)主流的輕高精地圖城區(qū)智駕，逐漸被“端對(duì)端”所取代。

從搶先吃螃蟹的特斯拉，到跟隨而至的問(wèn)界、理想、小鵬，端對(duì)端智駕正在像雨后春筍一般，迅速在智能車(chē)江湖迅速展開(kāi)。

端對(duì)端成智駕新風(fēng)口

據(jù)公開(kāi)信息透露，小米端到端全場(chǎng)景智能駕駛，于不久前開(kāi)啟定向內(nèi)測(cè)；零跑B系列和C系列將于2025年實(shí)現(xiàn)自研端到端大模型智駕系統(tǒng)上車(chē)；蔚來(lái)計(jì)劃明年1月推送用于智能駕駛的端到端大模型架構(gòu)。在此之前，理想、問(wèn)界、小鵬、比亞迪等諸多車(chē)企，都紛紛公布了自家的端對(duì)端解決方案。不難看出，在當(dāng)下這個(gè)時(shí)點(diǎn)，端對(duì)端智駕解決方案，早已經(jīng)成為了車(chē)企必選的智駕路徑。

首先，從技術(shù)上來(lái)看，端對(duì)端技術(shù)迭代較快、路徑短、信息損耗小，對(duì)加速L4級(jí)智能駕駛到來(lái)非常有幫助。“端到端”模型將感知、規(guī)劃與控制三大模塊整合在一起，消除了模塊間的界限，簡(jiǎn)化了系統(tǒng)架構(gòu)，提高了運(yùn)行效率。整合后的模型能夠更快地處理數(shù)據(jù)，提高系統(tǒng)的響應(yīng)速度，加速智駕的去高精地圖化。

基于這一點(diǎn)，特斯拉首先將端對(duì)端技術(shù)應(yīng)用在了FSD V12上，并取得了顯著的成績(jī)，讓行業(yè)內(nèi)外的從業(yè)者和用戶(hù)，前所未有地感受到了這種技術(shù)的魅力。比如，小鵬汽車(chē)董事長(zhǎng)何小鵬認(rèn)為，端到端大模型將讓自動(dòng)輔助駕駛過(guò)渡，到完全自動(dòng)駕駛的時(shí)間大幅縮短，2025年小鵬汽車(chē)就能在中國(guó)實(shí)現(xiàn)類(lèi)L4智駕體驗(yàn)。輕舟智航CEO于騫認(rèn)為，端到端技術(shù)逐漸把非機(jī)器學(xué)習(xí)的部分?jǐn)D得越來(lái)越小，整個(gè)系統(tǒng)完全通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)來(lái)實(shí)現(xiàn)智能駕駛能力……

雖然從當(dāng)前來(lái)看，端對(duì)端或許并非最優(yōu)解，但它能夠處理傳統(tǒng)路徑難以解決的極端案例，并且代表了一種減少人工編碼依賴(lài)更高效的思路?；蛟S正是基于此，行業(yè)內(nèi)外前所未有地在端對(duì)端技術(shù)方案上，達(dá)成了空前一致。

其次，從成本上來(lái)考慮，端對(duì)端技術(shù)在成本上比感知模型更省錢(qián)。其實(shí)，早前國(guó)內(nèi)只有30萬(wàn)以上的車(chē)型才會(huì)匹配智駕模式，而在更低的價(jià)格段則幾乎沒(méi)有。說(shuō)到底主要還是之前的技術(shù)不成熟，導(dǎo)致智駕的成本過(guò)高所致。但在行業(yè)去高精地圖和硬件之后，相關(guān)的智駕方案變得越來(lái)越親民。

比如，大疆表示7000元就能解決城市NOA，且電車(chē)油車(chē)都能用；行業(yè)第一批AI+雙目方案，4000元就能實(shí)現(xiàn)領(lǐng)航輔助功能。模塊化智駕上，元戎啟行已經(jīng)將整套智駕解決方案成本下探到2000美元，同樣是激光雷達(dá)+攝像頭，硬件成本已經(jīng)下探至7000美元。

相比以上方案，端對(duì)端方案的成本更省，依靠純視覺(jué)方案其去掉了所有激光雷達(dá)，變成了純軟件驅(qū)動(dòng)的技術(shù)，技術(shù)可以不斷迭代、成本可以無(wú)限下探，這正是特斯拉可以不斷降價(jià)的原因所在。在技術(shù)與成本疊加之下，端對(duì)端的技術(shù)方案，自然就成了國(guó)內(nèi)智駕路線(xiàn)的核心趨勢(shì)。

華為、小鵬們較量的新戰(zhàn)場(chǎng)

事實(shí)上，與前幾年消費(fèi)者普遍對(duì)國(guó)內(nèi)智駕方案存疑不同，隨著近兩年國(guó)內(nèi)智駕水平的上升，特別是端到端帶來(lái)的新的算法和模型的應(yīng)用，正在給消費(fèi)者帶來(lái)前所未有的全新體驗(yàn)，這就使得市面上汽車(chē)是否標(biāo)配智駕，越來(lái)越成為消費(fèi)者選擇電動(dòng)車(chē)的重要標(biāo)志。在此背景下，端對(duì)端技術(shù)方案日益成為華為、小鵬等車(chē)企角逐的新焦點(diǎn)。

一方面，通過(guò)升級(jí)端對(duì)端智駕方案，可以從價(jià)格與用戶(hù)體驗(yàn)上吸引消費(fèi)者，從而幫助車(chē)企賣(mài)更多的車(chē)。根據(jù)乘聯(lián)會(huì)聯(lián)合科瑞咨詢(xún)發(fā)布的數(shù)據(jù)，2024年1～8月，中國(guó)新能源乘用車(chē)L2級(jí)及以上的ADAS功能裝車(chē)率達(dá)到66.6%，同比大幅提升21.0個(gè)百分點(diǎn)。另?yè)?jù)蓋世汽車(chē)研究院配置數(shù)據(jù)，今年1～8月，國(guó)內(nèi)市場(chǎng)高速NOA累計(jì)配套量已超93萬(wàn)套，對(duì)應(yīng)滲透率達(dá)7%，城市NOA也開(kāi)始規(guī)?；宪?chē)，滲透率已達(dá)1.3%。

按照業(yè)內(nèi)人士估計(jì)，明年將是自動(dòng)駕駛的決勝年，NOA等高級(jí)智能駕駛功能，將普及至10萬(wàn)元左右的車(chē)型，預(yù)計(jì)明年NOA的市場(chǎng)滲透率將超過(guò)40%。不難預(yù)見(jiàn)，隨著更具成本優(yōu)勢(shì)的智駕方案落地，城市NOA下沉到10萬(wàn)元級(jí)的車(chē)型越來(lái)越近，并逐漸呈現(xiàn)出一個(gè)普及化的趨勢(shì)。對(duì)于車(chē)企來(lái)說(shuō)，誰(shuí)的智駕方案好、體驗(yàn)佳、車(chē)型性?xún)r(jià)比高，誰(shuí)就可以大量賣(mài)車(chē)，誰(shuí)就能夠贏得市場(chǎng)。

從這個(gè)角度上來(lái)看，無(wú)論是小鵬MONA M03等新智駕車(chē)型的爆發(fā)，還是蔚來(lái)、理想等車(chē)企新規(guī)劃的大眾車(chē)型，都在朝著這一方向去努力。于車(chē)企而言，在電動(dòng)化、性能、續(xù)航差不多的情況下，智駕已經(jīng)成為車(chē)企影響消費(fèi)者心智的關(guān)鍵變量。低成本的智駕方案，則能夠兼顧大眾需求與車(chē)企賣(mài)車(chē)的需求，極大增強(qiáng)車(chē)企的市占率，并且通過(guò)走量的“智能車(chē)”，幫助車(chē)企快速積累高質(zhì)量、有價(jià)值的專(zhuān)業(yè)數(shù)據(jù)，為更高級(jí)的智駕方案打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

另一方面，通過(guò)升級(jí)端對(duì)端技術(shù)，加快整個(gè)車(chē)企智駕能力的升級(jí)，倒逼車(chē)企升級(jí)汽車(chē)的底層算力能力。從行業(yè)經(jīng)驗(yàn)來(lái)看，端對(duì)端技術(shù)的落地，不僅面臨技術(shù)路線(xiàn)和數(shù)據(jù)的考驗(yàn)，還面臨龐大的算力需求考驗(yàn)。以端對(duì)端做的最成功的特斯拉為例，在2024Q1財(cái)報(bào)電話(huà)會(huì)上，特斯拉表示，公司已經(jīng)有35000張H100 GPU，并計(jì)劃在2024年內(nèi)增加到85000張H100以上，達(dá)到和谷歌、亞馬遜同一梯隊(duì)。

在這一規(guī)模預(yù)期之下，馬斯克近期表示特斯拉已經(jīng)不再算力緊張。國(guó)內(nèi)，小鵬“ 扶搖 ”自動(dòng)駕駛智算中心，算力可達(dá)600PFLOPS(以英偉達(dá)A100 GPU的FP32算力推算，約等于3萬(wàn)張A100 GPU)，并宣布今年投入1億美元用于算力建設(shè)，未來(lái)每年將進(jìn)一步加大投資。商湯大裝置已經(jīng)布局全國(guó)一體化的智算網(wǎng)絡(luò)，擁有4.5萬(wàn)塊GPU，總體算力規(guī)模達(dá)12000PFLOPS，2024年底將達(dá)到18000PFLOPS。而從目前國(guó)內(nèi)的情況來(lái)看，大多數(shù)研發(fā)端對(duì)端的自動(dòng)駕駛公司的訓(xùn)練算力，仍停留在千卡級(jí)別。

不難預(yù)見(jiàn)，隨著端對(duì)端智駕技術(shù)的逐步深入，數(shù)據(jù)、算力的競(jìng)賽，將成為接下來(lái)所有車(chē)企競(jìng)爭(zhēng)的重點(diǎn)。

新階段的現(xiàn)實(shí)考驗(yàn)

隨著端對(duì)端技術(shù)路線(xiàn)逐漸發(fā)展成主流趨勢(shì)，車(chē)企的競(jìng)爭(zhēng)焦點(diǎn)也發(fā)生了轉(zhuǎn)變，已經(jīng)不再單純地比拼城區(qū)NOA功能的開(kāi)城數(shù)量，而是更加注重為用戶(hù)提供優(yōu)質(zhì)的駕駛體驗(yàn)。在次背景下，從“車(chē)位到車(chē)位”日益成為車(chē)企競(jìng)爭(zhēng)的新焦點(diǎn)，與此同時(shí)數(shù)據(jù)激增、商業(yè)化挑戰(zhàn)、新技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)等也正在成為新的挑戰(zhàn)，考驗(yàn)著每一個(gè)車(chē)企。

首先，隨著圍繞用戶(hù)體驗(yàn)展開(kāi)的VLA模型升級(jí)，汽車(chē)所用的算力在快速飆升，其對(duì)硬件算力和數(shù)據(jù)資源閉環(huán)的要求也越來(lái)越高。前文提到隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，端對(duì)端2.0逐步進(jìn)入圍繞用戶(hù)體驗(yàn)而展開(kāi)的新階段，在該階段此前備受矚目的“端到端+VLM(視覺(jué)語(yǔ)言模型)”，開(kāi)始向“VLA模型”迭代。

作為一個(gè)融合視覺(jué)、語(yǔ)言和動(dòng)作的多模態(tài)模型，旨在提高模型的泛化能力和判斷推理能力，可以簡(jiǎn)單看作是端到端+VLM系統(tǒng)的一個(gè)全面融合體。相比以前的VLM系統(tǒng)，它背后對(duì)資源的消耗更大、對(duì)數(shù)據(jù)閉環(huán)的要求也更高。有觀點(diǎn)認(rèn)為，部署VLA模型對(duì)芯片算力的要求，提升到英偉達(dá)DRIVE Thor級(jí)別，算力達(dá)750 TOPS。相比之下，當(dāng)前高階智駕的算力硬件通常配備的是2顆英偉達(dá)OrinX芯片，總算力為508 TOPS，差的可不是一星半點(diǎn)。

除了算力挑戰(zhàn)之外，數(shù)據(jù)問(wèn)題帶來(lái)的挑戰(zhàn)遠(yuǎn)超外界想象。小馬智行的CTO樓天城曾表示，想要訓(xùn)練出高性能的端到端模型，數(shù)據(jù)質(zhì)量的要求比一般性能模型高出幾個(gè)數(shù)量級(jí)。單論數(shù)據(jù)而言，目前國(guó)內(nèi)車(chē)企的數(shù)據(jù)儲(chǔ)備基本均落后于特斯拉，還處于初期階段。加之對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量的要求，國(guó)內(nèi)車(chē)企離數(shù)據(jù)積累的“長(zhǎng)跑終點(diǎn)”仍“遙遙無(wú)期”。

其次，隨著端對(duì)端技術(shù)的持續(xù)升級(jí)，在堆數(shù)據(jù)、堆算力等諸多高門(mén)檻操作之下，車(chē)企的試錯(cuò)成本在逐步升高，商業(yè)化也面臨市場(chǎng)檢驗(yàn)。前文提到，隨著端對(duì)端技術(shù)的升級(jí)，車(chē)企端對(duì)端對(duì)算力、數(shù)據(jù)的閉環(huán)考驗(yàn)越來(lái)越高，車(chē)企為此付出的代價(jià)也越來(lái)越大，車(chē)企入場(chǎng)需要考慮效率與成本的平衡問(wèn)題。

另外，即便是完成了開(kāi)發(fā)交付，端對(duì)端的驗(yàn)證落地也面臨諸多考驗(yàn)。車(chē)企直接實(shí)車(chē)驗(yàn)證顯然成本過(guò)于高昂，基于云端測(cè)試可能與實(shí)際情況并不匹配。在市場(chǎng)層面，消費(fèi)者也存在著一種矛盾心理：一方面，消費(fèi)者對(duì)于汽車(chē)“智能化”和自動(dòng)駕駛的興趣與期望在上升；另一方面，它們的支付意愿卻在普遍下降。所以，即便完成了端對(duì)端智駕的量產(chǎn)，倘若市場(chǎng)不買(mǎi)單，一切愿望也將化為烏有。

從這個(gè)角度上來(lái)說(shuō)，端對(duì)端智駕的進(jìn)階，不單單是技術(shù)、數(shù)據(jù)的比拼，更需要市場(chǎng)對(duì)其商業(yè)化的實(shí)際認(rèn)可。