隨著智能駕駛技術(shù)的飛速發(fā)展，汽車行業(yè)正經(jīng)歷一場前所未有的變革。在這場變革中，“車位到車位”的概念異軍突起，成為業(yè)界關(guān)注的焦點。這一理念由華為在2024年4月首次提出，通過其ADS 3.0系統(tǒng)的端到端架構(gòu)實現(xiàn)，標志著智能駕駛技術(shù)向更高層次邁進。
華為并非孤軍奮戰(zhàn)，理想汽車和特斯拉緊隨其后，紛紛推出了類似功能。2024年11月，理想L系列AD Max和理想MEGA用戶迎來了“車位到車位”功能的全面推送；同年12月，鴻蒙智行也完成了HUAWEI ADS 3.0“車位到車位領(lǐng)航輔助 Beta”的全量推送；特斯拉則在FSD v13版本中實現(xiàn)了這一功能，進一步加劇了市場競爭。
然而，智能駕駛技術(shù)的火爆背后，技術(shù)路線的分歧逐漸顯現(xiàn)。目前，業(yè)界普遍將端到端智駕技術(shù)分為一段式端到端和兩段式端到端。大部分企業(yè)仍處于兩段式端到端的階段，距離一段式端到端的目標尚有距離。盡管如此，北汽新能源商創(chuàng)中心解決方案業(yè)務(wù)總監(jiān)梁耕龍和北京理工大學(xué)汽車研究所所長龔建偉等專家均認為，一段式端到端才是終極目標。
在這場技術(shù)競賽中，車企們紛紛亮出了自己的底牌。華為采用了兩段式端到端的架構(gòu)，但正在向一段式端到端努力；理想則直接采用了一段式端到端的方案，并加入了VLM視覺語言大模式作為輔助；特斯拉雖然信息有限，但有跡象表明其FSD Beta V12已采用了一段式端到端。這三家企業(yè)，通過不同的技術(shù)架構(gòu)，共同推動了“車位到車位”功能的實現(xiàn)。
除了技術(shù)路線的選擇，車企們還在多模態(tài)大模型上展開了新的較量。VLM（視覺-語言模型）和VLA（視覺-語言-動作模型）等概念，與端到端技術(shù)一同站在了技術(shù)的聚光燈下。地平線創(chuàng)始人余凱甚至調(diào)侃道，只講端到端已不夠，大家開始研究多模態(tài)大模型。
在這場技術(shù)變革中，智能駕駛技術(shù)的效果將通過市場反饋得到驗證，進而影響智駕路線的收斂和智駕公司的生存。對于初創(chuàng)智駕公司而言，路線的抉擇或許將決定生死。四維圖新CEO程鵬指出，從資金角度分析，2024年未上市的公司可能面臨倒閉風險，即便上市了，融資額也可能只能支撐一年。
因此，如何在端到端、多模態(tài)大模型的趨勢中脫穎而出，成為智駕公司面臨的重要課題。余凱認為，領(lǐng)先的算法、足夠大的算力和海量豐富的數(shù)據(jù)是拐點到來的技術(shù)三要素。對于智駕公司而言，這三大要素的儲備將是市場考驗的關(guān)鍵。
在算法方面，智駕公司需要儲備足夠多的技術(shù)人才進行算法研發(fā)，以引領(lǐng)行業(yè)方向。算力方面，模型訓(xùn)練算力和車端算力都需要得到提升，以滿足更優(yōu)秀的模型的需要。數(shù)據(jù)方面，端到端架構(gòu)較為依賴數(shù)據(jù)驅(qū)動，訓(xùn)練數(shù)據(jù)的重要性得到進一步增強。數(shù)量和質(zhì)量兩方面的要求都對數(shù)據(jù)提出了極高的挑戰(zhàn)。
在這場技術(shù)變革中，不同的企業(yè)可以根據(jù)自身情況設(shè)計不同的智駕技術(shù)發(fā)展路線圖。然而，無論選擇哪條路，“局部最優(yōu)”并不意味著“整體最優(yōu)”。只有實現(xiàn)了“整體最優(yōu)”，企業(yè)才能在激烈的市場競爭中健康成長。
