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【TechWeb】時(shí)隔百年，傳統(tǒng)汽車工業(yè)已經(jīng)逐漸淡出人們的視野，新能源和智能化已然成為大勢所趨尤其是智能駕駛。

據(jù)艾媒咨詢數(shù)據(jù)顯示，77.3%消費(fèi)者表示看好智能駕駛，只有2.2%消費(fèi)者表示不看好。此外，汽車消費(fèi)不夠景氣的時(shí)代，智能駕駛還能催生換車欲望。一項(xiàng)調(diào)查顯示，對(duì)比有車用戶與無車用戶，反而是前者對(duì)智能駕駛的購買意向更強(qiáng)烈。所以智駕成為業(yè)內(nèi)關(guān)注的焦點(diǎn)，尤其是近期所謂的端到端智駕，更是有過之而無不及。

車企競爭從卷價(jià)格到卷價(jià)值

眾所周知，車企關(guān)于“內(nèi)卷”的話題一直爭論不休，引發(fā)了一系列的唇槍舌戰(zhàn)。最終行業(yè)普遍認(rèn)為，車企要因地制宜的“卷”，核心是要卷價(jià)值。

不可否認(rèn)，價(jià)格內(nèi)卷成為籠罩在中國汽車產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展上的陰影，為此，國內(nèi)汽車行業(yè)大佬都曾直言反對(duì)價(jià)格戰(zhàn)。

例如華為智選車BU董事長余承東認(rèn)為，價(jià)格戰(zhàn)只會(huì)蠶食車企的利潤，降低用戶的體驗(yàn)，讓車企陷入窘迫境地，甚至可能被市場淘汰，打價(jià)格戰(zhàn)是車企無能的行為，說明其產(chǎn)品缺乏競爭力，卷價(jià)值才是行業(yè)良性競爭的出路。

令業(yè)內(nèi)安慰的是，乘聯(lián)會(huì)秘書長崔東樹此前表示，今年1-5月國內(nèi)近60款電動(dòng)汽車降價(jià)，但5月后價(jià)格戰(zhàn)已經(jīng)放緩，市場即將回歸促銷為主的格局。而價(jià)格戰(zhàn)結(jié)束后，從主要車企的表現(xiàn)看，未來汽車卷價(jià)值的主要方向之一就是智駕。 

智駕不斷演進(jìn)，端到端是趨勢

眾所周知，在過去，智能駕駛領(lǐng)域的從業(yè)者通常將整個(gè)自動(dòng)駕駛?cè)蝿?wù)細(xì)分為感知、預(yù)測、決策、控制等多個(gè)模塊。由于每個(gè)模塊的技術(shù)棧差異顯著且極具挑戰(zhàn)性，因此每位工程師通常獨(dú)立負(fù)責(zé)其中一個(gè)或兩個(gè)模塊。基于此，目前市場上已量產(chǎn)的智能駕駛模型大多采用傳統(tǒng)的模塊化架構(gòu)，即按照感知、規(guī)劃等功能劃分為多個(gè)獨(dú)立的小模型。

那么問題來了，何謂“端到端”？

公開資料顯示，自動(dòng)駕駛有感知、規(guī)劃與決策和控制三大模塊，靠感知“看”，靠決策“思考”如何開車，靠控制模塊完成駕駛行為。“端到端”技術(shù)指的是，從感知到?jīng)Q策整個(gè)過程，都用一個(gè)大模型來實(shí)現(xiàn)。

與此前的智能駕駛相比，端到端消除了模塊間的界限，簡化了系統(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。同時(shí)也減少了對(duì)激光雷達(dá)和高精地圖的依賴，降低了成本。

具體到體驗(yàn)，端到端的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)比起人類手寫的規(guī)則能關(guān)注到更多的細(xì)節(jié)以后，從而找到更符合實(shí)際情況的應(yīng)對(duì)策略。并不會(huì)死板的去比對(duì)規(guī)則，僵硬的執(zhí)行。對(duì)于很多極端場景來說，只要訓(xùn)練得數(shù)據(jù)足夠多，均可以更好的應(yīng)對(duì)。

何小鵬曾舉例稱，“有的紅綠燈和ETC上面寫著請(qǐng)直走，等待16秒后左轉(zhuǎn)。這種情況汽車怎么辦，靠激光雷達(dá)還是云端互聯(lián)網(wǎng)？”同樣，在大部分智駕玩家棘手的環(huán)島場景中，智駕面臨的難度，主要來自于需要綜合處理更多維度信息。因?yàn)樵隈偝霏h(huán)島時(shí)，相比無保護(hù)左轉(zhuǎn)，智駕不僅要選擇轉(zhuǎn)向時(shí)機(jī)，還需要與同向車輛博弈。如此一來，原本流暢的智駕體驗(yàn)就被一個(gè)個(gè)“難點(diǎn)”切分成了“一段段”的體驗(yàn)。

用通俗來說，過去的自動(dòng)駕駛路線就好比多個(gè)人開一輛車，而端到端是單人開車，更加接近真實(shí)的人類駕駛。

逐鹿端到端，車企殊途同歸

基于此，目前眾多車企的智駕紛紛轉(zhuǎn)向端到端。其中首當(dāng)其沖的就是特斯拉。

其實(shí)早在去年5月初，馬斯克在推特上宣布特斯拉將推出FSDV12版本，該版本將運(yùn)用先進(jìn)的端到端AI技術(shù)。

據(jù)業(yè)內(nèi)人士稱，特斯拉FSDV12版本已經(jīng)在感知層面和決策層面都統(tǒng)一了端到端系統(tǒng)，也就是沒有了任何人工規(guī)則來判斷是什么，也沒有任何人工規(guī)則來判斷應(yīng)該怎么做。全部都是系統(tǒng)通過自動(dòng)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)找到規(guī)律后自行處理。這也是為什么馬斯克會(huì)說新系統(tǒng)的代碼數(shù)量大幅減少，因?yàn)椴辉傩枰巳ヒ粭l一條的假設(shè)場景，寫出規(guī)則引導(dǎo)系統(tǒng)決策。

事實(shí)是，據(jù)第三方網(wǎng)站FSD Tracker統(tǒng)計(jì)，特斯拉FSD V12更新后，較此前版本，用戶完全無接管的行程次數(shù)占比從47%提升到72%，平均接管里程（MPI）從116英里提高到333英里。

除了特斯拉外，國內(nèi)不少新勢力、供應(yīng)商同樣非常關(guān)注端到端的技術(shù)路線。

例如今年5月20日，小鵬汽車宣布端到端大模型上車，其由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) XNet（側(cè)重于感知和語義），規(guī)控大模型XPlanner和大語言模型XBrain（側(cè)重于整個(gè)大場景的認(rèn)知）三部分組成，彼此之間既有聯(lián)系又有分工，能夠非常好地提升AI智駕能力上限。

而理想汽車近期舉辦的智能駕駛夏季發(fā)布會(huì)，則首次公開展示了其端到端自動(dòng)駕駛技術(shù)架構(gòu)，該架構(gòu)主要由端到端模型、VLM視覺語言模型、世界模型三部分共同構(gòu)成，也就是其CEO李想此前提到的“系統(tǒng)1”和“系統(tǒng)2”，他們也宣布這套系統(tǒng)是部署到車端的智駕方案。

至于蔚來，其自2023 年下半年開始就單獨(dú)設(shè)立了一個(gè)大模型部，由原感知部門和規(guī)控部門下的模型部合并而來，專門負(fù)責(zé)端到端的模型研發(fā)，計(jì)劃于2024 年上半年上線基于端到端的主動(dòng)安全功能。目前，蔚來智駕的核心業(yè)務(wù)，分為“云”（大模型部）和“車”（部署架構(gòu)與方案部） 兩塊，取消原來按照功能 （感知、地圖、數(shù)據(jù)、規(guī)控等）模塊劃分的方式。“云”負(fù)責(zé)創(chuàng)造出更好的基礎(chǔ)模型，去支持未來“車”端的迭代。

最后是在智駕領(lǐng)域較早發(fā)力的華為，其近期推送的ADS 3.0也有端到端的架構(gòu)在，并受到了廣泛認(rèn)可。

據(jù)稱，ADS 3.0實(shí)現(xiàn)預(yù)決策和規(guī)劃一張網(wǎng)，感知部分采用GOD（General Object Detection，通用障礙物識(shí)別）大感知網(wǎng)絡(luò)，決策規(guī)劃部分采用PDP（Prediction-Decision-Planning, 預(yù)測決策規(guī)控）網(wǎng)絡(luò)，從而實(shí)現(xiàn)了簡單“識(shí)別障礙物”到深度“理解駕駛場景”的跨越式進(jìn)步，行駛軌跡更類人，通行效率更高，復(fù)雜路口通過率>96%，全面提升了智能駕駛的安全性與駕乘體驗(yàn)。

寫在最后：毫無疑問，端到端正在成為車企在智駕領(lǐng)域新的競爭焦點(diǎn)，而如何在百舸爭流的同時(shí)，保持自身的差異化，并真正經(jīng)得起市場和用戶的最終檢驗(yàn)，這恐怕才是車企們?cè)诿媾R機(jī)遇的同時(shí)面臨的新挑戰(zhàn)。