賣AI汽車，行業(yè)準備好了嗎？

10月，小鵬和特斯拉相繼發(fā)布了AI汽車，瞬間在行業(yè)掀起一股熱潮。

時間回到四年前。2020年，何小鵬與大洋彼岸的馬斯克，曾發(fā)生過一段battle。

當年，小鵬汽車官宣，今后的車型將采用激光雷達提高智駕性能——在AI智駕車中，激光雷達相當于智駕車的環(huán)境感知器。

但馬斯克不爽了，他在大洋彼岸發(fā)表評論稱，小鵬汽車抄襲了特斯拉和蘋果的舊代碼，并得意地說，“他們有特斯拉的舊版本軟件，但沒有我們最新的神經(jīng)網(wǎng)絡?！?/p>

對馬斯克的言論，當時何小鵬立即發(fā)博怒懟。

當時很多人只是把這場battle當作熱鬧來看。沒想到，時隔4年，兩人的挑戰(zhàn)真兌現(xiàn)了。

今年10月10日，剛改名為“小鵬AI汽車公司”的小鵬汽車，率先搶下“全球首款AI汽車”的名號，發(fā)布新車型“小鵬P7+”，預售價20.98萬起，預計11月上旬上市。

同天，在跨越15個時區(qū)的美國洛杉磯，馬斯克發(fā)布了備受矚目的無人駕駛出租車Cybercab。

看起來，AI賦能汽車的熱潮勢不可擋。為此，中國電動汽車百人會日前發(fā)布了研報《人工智能賦能新能源智能汽車發(fā)展》，對此進行了剖析，并提出了一系列建議。

1、競爭加速

今年4月，特斯拉CEO馬斯克閃電訪華，外界對于特斯拉完全自動駕駛（以下簡稱“FSD”）能否入華有了不少猜想。在特斯拉二季度財報電話會上，馬斯克透露，F(xiàn)SD預計在今年年底前在中國和歐洲獲得批準。

FSD正式開啟入華“倒計時”，對新能源車圈來說，既是壓力，也是挑戰(zhàn)。在智能駕駛領域，特斯拉一直是“少數(shù)派”，去年8月，特斯拉發(fā)布了FSDBetaV12，馬斯克表示，這是世界上第一個端到端AI自動駕駛系統(tǒng)。

何謂“端到端”，簡單來說就是用人工智能模型取代傳統(tǒng)的感知、規(guī)劃、控制三大模塊，系統(tǒng)不再按照工程師編寫的代碼去執(zhí)行，而是像人一樣思考和行動。

這在自動駕駛行業(yè)引發(fā)了強烈反響，不少車企和自動駕駛公司開始研發(fā)端到端技術，國內(nèi)的智駕路線也開始“轉向”。

2023 年下半年開始，蔚來單獨設立了一個大模型部負責端到端的模型研發(fā)；理想汽車智能駕駛副總裁郎咸朋表示，特斯拉發(fā)布 FSD V12時，理想已經(jīng)開始預研端到端技術， FSD V12 的表現(xiàn)讓自己更加堅定了信心。

來到2024年，端到端技術開始加速上車。除了“蔚小理”已經(jīng)發(fā)布了端到端智駕技術成果之外，本土車企、科技公司、智駕公司也開始行動起來。

4月，華為發(fā)布乾崑3.0，預計將首發(fā)搭載在享界S9上面，華為乾崑 ADS 3.0 版本具備融合端到端能力，在激光雷達輔助下將會對智駕能力帶來巨大提升。

6月，長城汽車董事長魏建軍通過直播展示了長城汽車NOA在重慶的實際表現(xiàn)，背后是長城汽車最新一代的智能駕駛系統(tǒng)，采用模塊化端到端架構。

7月，比亞迪旗下的高端品牌騰勢表示，已經(jīng)完成了“無地圖”的端對端解決方案研發(fā)，是實現(xiàn)智能駕駛的第一階段。

從這些端到端產(chǎn)品的發(fā)布時間來看，大部分車企應該是從去年下半年就開始著手端到端大模型的研發(fā)，但趕上“交卷時間”，卻并不意味著就能一步到位。

在特斯拉之后，國內(nèi)車企和智駕公司都在快速跟進端到端技術。華為和小鵬采用的是分段式“端到端”，即將感知、規(guī)劃模塊分別用模型取代，中間通過人工編寫的規(guī)則連接；

而理想的步伐則邁得更大些，是用一個模型取代感知和規(guī)劃兩個模塊，業(yè)內(nèi)形容其是比特斯拉退了一步，卻比國內(nèi)同行多走了一步。

但跟特斯拉號稱“輸入圖像、輸出控制”的端到端方案相比，國內(nèi)的端到端思路暫時只能做到從感知端到預測決策端，最終的控制執(zhí)行模塊，依然由工程師的手寫規(guī)則來兜底。

長城汽車智能平臺開發(fā)中心高級總監(jiān)姜海鵬表示，現(xiàn)在幾乎每一個算法公司或者主機廠都在研究端到端，但已經(jīng)按照端到端架構去做的不超過三家。

理想汽車董事長李想也提到端到端技術的挑戰(zhàn)，包括要真正做端到端數(shù)據(jù)訓練的人才；需要真正高質量的數(shù)據(jù)；需要足夠多的算力。

算法、數(shù)據(jù)、算力被視為“端到端”落地的三大難點，正因為有這三大障礙，對于“端到端”是不是智駕未來的討論，業(yè)內(nèi)一直難有定論。

但辦法總比困難多。針對算力，理想表示公司有五千張A100、A800這樣等同的訓練卡數(shù)量，是小鵬的兩倍，也有健康的利潤來支持租卡；

針對數(shù)據(jù)，小鵬表示基于折算10億+里程的視頻訓練、超646萬累計公里數(shù)的實車測試、超2.16億累計公里數(shù)的仿真測試，小鵬端到端大模型能夠做到“兩天迭代一次”。

對于當下高度內(nèi)卷的車圈來說，搶先實現(xiàn)端到端模型落地量產(chǎn)，加速城市NOA“開城進度”，已經(jīng)各大車企爭奪市場份額、提升品牌競爭力的關鍵策略。

2、大模型上車的想象空間

不過，緊張起來的可不僅只有車企們，科技公司、智駕公司也同樣在大步快走。商湯絕影的純視覺端到端自動駕駛通用模型UniAD，可以實現(xiàn)感知決策一體化的“一段式”方案，是更類似FSD的全視覺全自動駕駛路徑。

目前，商湯絕影的量產(chǎn)智駕產(chǎn)品已落地廣汽埃安LX Plus、合眾哪吒S、廣汽昊鉑GT、紅旗等多個品牌及車型，高速NOA等功能也開始落地。

元戎啟行的高階智駕平臺DeepRoute IO通用也應用了端到端模型，據(jù)悉元戎啟行將負責比亞迪的端對端智能駕駛項目，一旦項目驗證成功，意味著元戎啟行有可能成為國內(nèi)新能源銷量第一的定點合作。

但相較于“蔚小理”等新勢力集中火力猛攻智能駕駛，互聯(lián)網(wǎng)巨頭、科技獨角獸則在探索AI大模型在車端場景的更多應用，不僅在智能駕駛方面，還在智能座艙、生產(chǎn)研發(fā)、營銷推廣等方面。

在智能座艙方面，大模型能有效改善智能汽車人機交互體驗，通過語音、視覺、手勢等多種交互方式，滿足用戶在不同場景下的使用習慣。

蔚來大模型NOMI GPT正式上線，具備與用戶進行開放式問答的交互能力。還能通過調用第三方 API搭建 AI Agent，實現(xiàn)蔚來產(chǎn)品、服務、社區(qū)的全域貫通。

科大訊飛則推出了全新的“飛魚情景智能座艙系統(tǒng)”，可與駕駛、通訊、娛樂等多樣化的車內(nèi)使用場景實現(xiàn)了緊密結合，目前已經(jīng)在奇瑞、廣汽、長城等10多家車企中得到應用。

3、制約仍在

雖然，AI汽車整個產(chǎn)業(yè)鏈都在突飛猛進的發(fā)展，但不可否認的是，制約因素仍然很大。

中國電動汽車百人會研報《人工智能賦能新能源智能汽車發(fā)展》顯示，智能算力基礎設施的不足，是智能網(wǎng)聯(lián)汽車加速發(fā)展的主要制約因素。汽車與AI深度融合，端到端智能駕駛、座艙大模型等加速上車，對智能算力的需求快速增長。智能駕駛端到端技術路線所需算力為1 EFLOPS起，理想算力需達100 EFLOPS以上；座艙基礎AI大模型訓練需10 EFLOPS算力以上，垂類模型訓練及微調需數(shù)百到數(shù)千PFLOPS。

算力供給方面，我國車企算力平均僅為3 EFOLPS左右，相較于特斯拉的100 EFLOPS差距巨大；移動、電信、聯(lián)通三大運營商規(guī)劃算力也僅為53 EFLOPS（至2024年底）。智能算力供給不足將制約我國汽車智能化算法的快速迭代。

“成熟”算力難增長，新增算力“不成熟”?！俺墒臁彼懔χ?a class="article-link" target="_blank" href="/manufacturer/1000151/">英偉達的“有芯片、有軟件生態(tài)”智能算力，但受美國出口管制影響，我國只能使用存量芯片進行AI計算，“成熟”算力總量受限。

“不成熟”算力指華為昇騰、寒武紀、海光、摩爾線程等的“有芯片、缺軟件生態(tài)”的智能算力，此類芯片已初步形成供應能力，但各家硬件架構不一，軟件生態(tài)覆蓋、兼容算法尚不完善，軟件開發(fā)人員使用困難導致算力基礎設施拓展緩慢，算力應用效率偏低。需豐富“不成熟”算力軟件、生態(tài)，減少算力硬件“卡脖子”的問題。

4、結語

百人會研報認為，智能駕駛進入數(shù)據(jù)驅動階段，競爭要素發(fā)生改變。隨著智能駕駛與AI深度融合，以數(shù)據(jù)驅動的端到端智能駕駛成為應對自動駕駛長尾場景的有效路徑。與以往依靠工程師編寫代碼（手工模式）的智駕研發(fā)方式相比，端到端智能駕駛通過大量實采數(shù)據(jù)，結合大算力及感知決策規(guī)劃的模型化，真正實現(xiàn)了基于數(shù)據(jù)驅動的迭代升級（機器模式），使得端到端智駕方案的技術上限、迭代速度和擬人化程度均得到指數(shù)級提升。同時競爭要素轉移到數(shù)據(jù)、算力、模型等領域，但國內(nèi)在先進算力、數(shù)據(jù)規(guī)模方面存在較大短板，要實現(xiàn)與特斯拉FSD的正面競爭面臨很大挑戰(zhàn)。

國內(nèi)應充分發(fā)揮單車智能和車路云融合優(yōu)勢，構建“兩端輸入”式智能駕駛發(fā)展路線。中國電動汽車百人會理事長兼秘書長張永偉認為，特斯拉FSD是單車智能“一端輸入”式的感知方式，盡管可以應對絕大多數(shù)駕駛場景，但仍存在感知視距不足和視野盲區(qū)等痛點。融合單車和車路云“兩端輸入”式智能駕駛新方案(C-FSD)，不僅能夠實現(xiàn)單車智駕基礎功能，還能實現(xiàn)超視距感知，提升車輛駕駛安全和交通效率。

此外，基于C-FSD可實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享、算力統(tǒng)籌、模型共建，降低企業(yè)研發(fā)門檻，一定程度上解決技術、資源、市場分布不均的現(xiàn)狀，實現(xiàn)創(chuàng)新平權，釋放初創(chuàng)企業(yè)的創(chuàng)新活力。