2024，高階智駕到底比拼什么？

作者|節(jié)點財經(jīng) 來源|節(jié)點財經(jīng)(ID：jiedian2018)

4月28日，“閃電”訪華不到24小時的馬斯克收到了他念茲在茲的“大禮包”。

當天，中國汽車工業(yè)協(xié)會發(fā)布《關于汽車數(shù)據(jù)處理4項安全要求檢測情況的通報（第一批）》，特斯拉Model 3和Model Y兩款國產(chǎn)車赫然在列，也是目前唯一一家符合該要求的純外資品牌。

這為特斯拉FSD落地中國（Full Self Driving，完全自動駕駛）逐步掃清障礙。隨著各地限停限行陸續(xù)解除，帶有“錘子”標識的車進入機關大院不再被禁。

而對國內(nèi)高階智駕領域的玩家來說，就像多年前“鯰魚”攪動春水一般，商業(yè)生態(tài)可能被重構，市場格局可能被改寫，新一輪洗牌局的大幕轟然拉開。

 2024，車圈狂卷“端到端” 

錨定特斯拉FSD V12版本，“端到端”三個大字牢牢焊死在2024車圈“風口“，并推動高階智駕“卷”上新臺階。

身處摧枯拉朽的浪潮中，所有頭部參與者都不約而同地轉向端到端智駕路線，并視其為狙擊對手、裁奪周期的“大殺器”，即只用一個模型，就能把攝像頭等傳感器收集到的感知信息變成車輛方向盤怎么轉、油門踩多少等操作信號，讓汽車自動行駛。

5月20日，小鵬汽車在北京舉辦“AI DAY”，宣布即日起開始向用戶推送基于端到端大模型的智能駕駛和智能座艙系統(tǒng)，成為中國市場首家正式向用戶推送端到端大模型應用的企業(yè)。    

圖源：小鵬汽車官微

除了小鵬汽車，小米汽車已推送端到端的智能泊車；蔚來表示將在上半年上線“基于端到端”的主動安全功能；理想在4月的英偉達GTC2024上闡述了端到端架構設想；華為預計在6月上市的享界S9上首發(fā)端到端的ADS 3.0智駕系統(tǒng)。

4月15日，在長城汽車董事長魏建軍的直播首秀中，來自毫末智行、元戎啟行的端到端智駕方案引發(fā)外界關注。

為什么新舊勢力都在押注“端到端”？說到底，還得歸結于效果。高階智駕從“高速NOA（Navigate on Autopilot自動輔助導航駕駛）”進化到“城區(qū)NOA”，因為后者的種種不足，較大程度地掣肘消費者的體驗，動搖其買單決心。

《2024麥肯錫中國汽車消費者洞察》報告顯示，消費者對各類自動駕駛功能的興趣正在提升，但愿意為之額外付費的意愿卻在下降；其中一線城市的付費意愿下降尤為明顯。    

地平線創(chuàng)始人、首席執(zhí)行官余凱指出：“高速NOA可以說已經(jīng)做到了好用，或者說剛到好用的階段，但是否做到了讓客戶愛用，還要打個問號。而至于城區(qū)NOA，現(xiàn)在恐怕還達不到可用的門檻。”

背后的原因不難理解。

高速NOA、城區(qū)NOA，雖然只是兩個字的差距，但是表達的意義、涉及的范圍卻有很大不同，用戶感受亦如云泥之別。

節(jié)點財經(jīng)總結，大概有以下幾點：

相對高速公路，城市的路況更加復雜且干擾多，需要處理信號燈、行人、自行車，以及施工區(qū)域、惡劣天氣、臨時管制等諸多突發(fā)事件，這給自動駕駛的識別造成極大的挑戰(zhàn)。

特別在我國的城市路況中，車輛的極限加塞、變道、超車等不規(guī)范行為，公交、客車、卡車等大型車輛切入等情況比較頻繁，又增加了道路交通的不確定性，這些長尾場景的存在讓自動駕駛很難保證百分百的絕對安全。

成本過高、全場景NOA受高精地圖覆蓋限制。

不少車主都反映，現(xiàn)階段的城區(qū)NOA噱頭大于實際，基本二、三十公里就得人工接管一次，離“輕松便捷”相去甚遠，以常見的路口轉彎為例，啟動城區(qū)NOA功能后，動輒就會遇到系統(tǒng)fullstop或者行駛軌跡異常生硬等各種問題，導致自動駕駛的流暢性和可靠性不佳。

如何讓高階智駕走向可用、好用？在首席激勵師馬斯克的推介下，更具人化思維的“端到端”模型亮相舞臺中央，掀起風起云涌之勢。

 “端到端”路線，讓AI化身司機的“良藥”？

事實上，端到端并不是一個全新的概念。在人工智能賽道，它是一種普遍使用的方法。核心思想是將整個任務的流程簡化為一段輸入到輸出的映射過程，通過單一的計算模型來實現(xiàn)。

比如在各種AI翻譯、語音轉文字應用中，端到端都扮演了關鍵角色：原始數(shù)據(jù)被送進一張深度神經(jīng)網(wǎng)絡中，經(jīng)過一系列運算后，直接給出最終結果。

不置可否的是，“端到端”模型的加碼，為AI像人類司機一樣開車，提供了新的解法，打開了新的窗口。

元戎啟行CEO周光表示：“端到端模型的應用將會顛覆汽車的工具屬性，讓汽車變成一個善于思考、推理的出行機器人。對汽車產(chǎn)業(yè)鏈而言，端到端模型將會改變汽車的盈利模式，提高消費者為智駕系統(tǒng)付費的意愿。”

回歸到理論“原點”，傳統(tǒng)模塊化智能駕駛系統(tǒng)的設計，將整個自動駕駛流程拆分為感知、預測和規(guī)劃等多個獨立的功能模塊，每個模塊負責處理特定的工作。

雖然這種方法在早期的自動駕駛技術發(fā)展中起到了積極作用，但也暴露出了一些明顯的弊端，包括信息傳遞的減損，系統(tǒng)維護的繁瑣，應對城市交通的多變性和不可預測性時，缺乏整體的協(xié)調(diào)和靈活性等。

相比之下，端到端路徑則憑借海量數(shù)據(jù)訓練系統(tǒng)，賦予機器自主學習、深入思考和全面分析的能力，加速高階智駕技術向高度擬人、“類人”升騰，即懂人、識物、辨路，能夠對所見到的情境作出本能、絲滑的反應。

就像成排的錐桶、靜止水馬、倒地的大樹、側翻的車輛、山路滑坡的大石碎石、路邊運輸?shù)袈涞募埾涞日系K物，自動駕駛會判斷、處理，“凡是擋道的，一概在我的視線掃射范圍內(nèi)，要及時避讓或繞行。”

在這一塊發(fā)力的除了蔚小理、長城等眾多整車制造車企，還有毫末智行、元戎啟行、地平線等產(chǎn)業(yè)鏈企業(yè)。    

元戎啟行從2023年就推出了不依賴高精地圖的智駕路線，讓模型感知道路拓撲結構，讓預測和規(guī)劃由規(guī)則驅動變成了數(shù)據(jù)驅動。

圖：元戎啟行端到端模型技術變遷

運用元戎啟行端到端模型的道路測試中，在停車的狀態(tài)下，車輛“看到”后車打轉向燈，會主動禮讓對方右轉；如果遇到前方有多輛車違停，該車不會呆板地趴在后面傻等，而是能夠“腦補”前車的行駛意圖，觸發(fā)“此路不通，另擇他路”的動作。

地平線的起步更早。其在2016年便率先提出了自動駕駛端到端的演進理念，并在2017年就開始采用訓練端到端系統(tǒng)，同時發(fā)布軟件框架Hugo。

2022年，地平線又提出行業(yè)領先的自動駕駛感知端到端算法Sparse4D，2023年，由地平線學者一作的業(yè)界首個公開發(fā)表的端到端自動駕駛大模型UniAD，榮獲CVPR 2023最佳論文。

論文中， UniAD 框架被首次提出，成為業(yè)界首個感知決策一體化的自動駕駛通用模型。

毫末智行則采取分解端到端大模型的方式逐一突破：先解決感知問題，即讓模型看懂世界，再解決認知問題，即做出駕駛決策。    

這樣做的好處一是順序分明，獨立訓練、優(yōu)化，然后通盤調(diào)和、集成，降低訓練難度，更精細地調(diào)試性能；二是在不同節(jié)點有針對性地選用不同類型的數(shù)據(jù)，降低訓練成本。

得益于先驅者的努力，城區(qū)NOA從“可用”走向“好用”，直至“愛用”，有了更適應的底層邏輯和現(xiàn)實礎石的支撐，高階智駕的比拼也將迎來新節(jié)點。

 “端到端”背后，到底要比拼什么？

當下，“端到端”路線無疑是高階智駕領域的確定性趨勢。但想要讓該功能被大眾廣泛接受，真正普及化，充足性能的硬件架構、算力和強勁的軟件算法才是關鍵。

一方面，基于智能駕駛技術的不斷發(fā)展，對車規(guī)芯片的功耗、速度等都提出更高要求，并且具有極強的科技前瞻性。

這也是為什么，芯片廠商一直強調(diào)，至少要看到 5 年后車企的需求。

今年3月，元戎啟行宣布與英偉達達成合作，將于2025年采用DRIVE Thor芯片適配公司的端到端智能駕駛模型。

另一方面，行業(yè)從“軟件定義汽車”躍遷到“軟件定義芯片”，軟件愈發(fā)彰顯出中樞價值，發(fā)揮的作用越來越重要。

值得注意是，不滿足于只做芯片，巨頭英偉達正暗戳戳布局智駕。

自去年底發(fā)布在中國招聘自動駕駛人才的信息后，涉及自動駕駛軟件組、自動駕駛平臺組、系統(tǒng)集成&測試組、地圖&仿真組、產(chǎn)品組五大條線的25個崗位，英偉達相繼招攬來小鵬汽車智能駕駛的靈魂人物吳新宙，百度 L2+業(yè)務的車端整體軟件架構以及規(guī)控和車輛交互技術負責人羅琦等超級“大牛”。

2024年3月，英偉達推出新一代人工智能芯片和用于運行人工智能模型的軟件。    

一個領域“頂層設計”的更新，往往是由“執(zhí)牛耳者”將漣漪變?yōu)槔顺薄Ｖ赃@么說，是因為龍頭企業(yè)有其特殊性，代表的是將來時、“風向標”、“鏈主”。

換言之，英偉達的舉動，也將深刻影響行業(yè)的走向：明確競爭的“護城河”、樹立未來的增長指引、描摹成長的藍圖。

更直白地解釋，軟硬結合已確鑿為高階智駕的“勝負手”，通向“明天”的階梯。

以此為“風向標”，本土供應鏈上的各路人馬各有側重地展開了激烈的逐鹿：芯馳聚焦智能座艙和智能車控芯片，搶食高通和英飛凌的“蛋糕”；黑芝麻智能專注于視覺感知技術與自主IP芯片開發(fā)，主攻嵌入式圖像和計算機視覺；后摩智能畢其功于存算一體技術的大算力計算芯片；元戎啟行和毫末智行致力于自動駕駛的人工智能技術；地平線奮力開拓中……

這其中，地平線堪稱獨特個例，它并沒有非此即彼，而是很早就探索并踐行了以軟件為牽引力，以硬件為推進力，兩手抓、兩手硬的智駕策略。

于4月底的北京車展上，地平線推出加載端到端技術的量產(chǎn)級高階智能駕駛系統(tǒng)SuperDrive，有效提升智駕系統(tǒng)在復雜交通環(huán)境中的感知和交互式博弈能力。

在一段演示視頻中，SuperDrive體現(xiàn)出“更像人”的特征：針對不同路口變道，可以根據(jù)對向或旁車道車流進行不同曲率的內(nèi)切、外切；在碰到行人、兩輪車時會主動繞行或減速避。

圖：SuperDrive演示

據(jù)悉，SuperDrive將智駕系統(tǒng)的遮擋準召率提升70%，擁堵場景下的變道成功率提升50%，路口通行效率提升67%。

在計算方案層面，兼顧性能體驗和量產(chǎn)效率的征程6旗艦版同步祭出，包括征程6B、征程6L、征程6E、征程6M、征程6H、征程6P，算力在10+TOPS-560TOPS之間。

SuperDrive系統(tǒng)和征程6芯片軟硬協(xié)同，為車企快速上線各城區(qū)NOA功能，高效拓城奠定基礎，也很自然地為地平線邁向更扎實的遠方插上翅膀。

 寫在最后 

迄今為止，這場以“端到端”為中心的拼殺還在繼續(xù)，角力的烈度仍在加劇。

顯然，高階智駕賽道的贏家還沒有出現(xiàn)，業(yè)內(nèi)也翹首以待。不過，于細微之處見知著，于實效之處見真章，有些選手已凸顯領先身位。

編者按：本文轉載自微信公眾號：節(jié)點財經(jīng)(ID：jiedian2018)，作者：節(jié)點財經(jīng)