产业丨端到端模型，国内智驾企业必须追上的新主场

·聚焦:人工智能、芯片等行业

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前言：

在刚结束的 2023年，众多车企，包括蔚来、小鹏和理想等，都将城市NOA的开城数量作为核心竞争指标，并在年底前展开了激烈的角逐。

然而，这些车企并未在城市 NOA领域停步，他们迅速将竞争焦点转向了更高阶的智能驾驶领域——端到端智能驾驶，这标志着国内新能源车市正在迎来新一轮的技术革新与竞争升级。

作者| 方文三

图片来源 |网 络

FSD v12标志端到端模型到来

2023年5月初，马斯克在推特上宣布特斯拉将推出FSDV12版本，该版本将运用先进的端到端AI技术。

最近，特斯拉已向装备HW4.0硬件的车主全面推送了FSD v12 Beta版智能驾驶软件。

根据更新日志，FSD Beta v12将城市街道驾驶功能升级为单个端到端的神经网络，该网络经过数百万个视频片段的训练，成功取代了原有的30多万行C++代码。

FSD V12软件的两端分别为道路场景和车辆控制，它采用了一套端到端的AI算法方案。

简而言之，摄像头捕获的图像数据会被输入到神经网络中，该网络能够直接输出车辆控制指令，如转向、加速、刹车等，而这一切均得益于特斯拉的端到端大模型。

相较于传统基于逻辑行车的自动驾驶，端到端技术更接近于人类驾驶的模拟。

随着模型参数量的不断提升，自动驾驶系统的能力也将持续增强。在自动驾驶领域，投入更多的驾驶数据和增强算力均有助于提升模型性能。

因此，数据和算力是决定端到端模型性能上限的关键因素。

特斯拉品牌在这两方面具有明显优势。其背后庞大的数据量得益于特斯拉全球450万的销量支持。

据透露，在FSD V12版本的训练初期，当输入超过100万个视频后，基于神经网络的自动驾驶系统才开始展现出良好的性能。

FSD V12提供了一条有待验证的全新路径，若得以走通，将对行业产生颠覆性影响。

端到端成为智驾下一个阶段

在过去，智能驾驶领域的从业者通常将整个自动驾驶任务细分为感知、预测、决策、控制等多个模块。

由于每个模块的技术栈差异显著且极具挑战性，因此每位工程师通常独立负责其中一个或两个模块。

因此，目前市场上已量产的智能驾驶模型大多采用传统的模块化架构，即按照感知、预测等功能划分为多个独立的小模型。

每个小模型都需要单独进行训练和优化，且下游的规控环节仍然主要依赖人工规则。

然而，随着技术的进步，将感知与决策融合到一个模型中已成为可能。

这种端到端的模型设计旨在有效减少联级之间的误差，无需依赖任何人工规则，从而更贴近人类驾驶行为的高阶智能驾驶。

当前，行业的发展趋势正经历着从分散到聚集的转变。过去离散的部分正在逐渐聚集并模型化，将感知、认知和控制模型分别聚集在一起。

此后，将进一步实现车端模型和云端模型的联动。

端到端这种模型摒弃了冗长的代码和工程师定义规则的方式，让AI能够自主学习人类的驾驶模式，直到达到智能涌现的程度。

端到端模型的精髓在于利用海量数据来训练系统，使AI模型能够自主发现隐藏在数据中的驾驶规则。

这一过程并非一蹴而就，而是一个循序渐进的过程。它需要经历传感器前融合、去高精度地图以及感知、决策、控制三个模型一体化的关键环节。

国内车企加入端到端布局研发

2024年内，小鹏要在全国范围内实现端到端的智能驾驶，在核心城区的智能驾驶体验上，要对标谷歌旗下自动驾驶公司Waymo；

并在2024年—2025年两年内实现全球范围内高速NGP与XNGP的研发与落地。

除了小鹏汽车外，理想汽车和蔚来汽车亦纷纷涉足这一前沿领域。在去年底蔚来ET9的发布会上，蔚来公司公布了其自主研发的5nm智能驾驶芯片——神玑NX9031。

蔚来强调，智能驾驶算法正朝向端到端大模型的方向不断进化。

因此，这款核心组件不仅需要满足当前的市场需求，还需具备与未来端到端大模型算法相匹配的能力，确保至少五年的算法演进需求得到满足。

与小鹏汽车有所不同，蔚来计划针对端到端大模型的不确定性，推出基于该技术的主动安全功能。据悉，该功能有望在今年上半年正式投入使用。

与此同时，理想汽车自主研发的MindGPT已成功应用于智能座舱，展现出强大的AI性能。

借助大模型的助力，理想汽车计划将城区NOA升级为AI司机，通勤NOA则变为专属电梯，推动自动驾驶进入大模型时代，从而摆脱对高精地图的完全依赖。

此外，还有其他企业亦涉足该领域。例如，毫末智行发布了自动驾驶生成式大模型DriveGPT，旨在解决认知决策问题，最终实现端到端的自动驾驶功能。

长城和奇瑞等公司亦已申请多个与GPT相关的商标，预示着未来无论是智能座舱还是智能驾驶，都将与人工智能AI紧密相连。

国内车企跟进端到端仍有很大不足

特斯拉的端到端系统具备一项关键优势，这是目前国内新能源车企所无法比拟的：其训练数据的丰富性。

特斯拉预计，未来用于训练的视频帧数还将进一步增长至数十亿级别。

尽管端到端技术被视为智能驾驶的未来发展方向，且一旦特斯拉的此项技术被允许进入国内市场，可能会对新势力车企构成较大威胁。

但如果仔细观察，当前许多车企已经掌握了与城市NOA相关的成熟技术，并配备了相应的激光雷达或摄像头，这在一定程度上已经能够满足用户的实际需求。

对于尚未得到充分训练的端到端系统而言，虽然它看似与国际先进技术接轨，但在实际应用中，它可能只是以底线为[赌注]参与竞争。

当市场上出现盲目跟风的现象时，这对于车企和车主来说都并非好事。

因此，差异化创新才是赢得新能源智能驾驶竞争的关键。

目前，新能源车市的竞争格局仍在不断变化中。比亚迪是否会采取非传统的策略尚不确定，而特斯拉的FSD V12何时能够进入国内市场也是一个未知数。

此外，如何解决海量数据问题对于[蔚小理]等车企来说也是一个挑战。

同时，华为作为国内首家采用名为GOD网络的占用网络方案的智驾方案提供商，其方案的未来发展同样充满变数。

结尾：

智能驾驶技术的演进，经历了以硬件为主导的1.0时代，随后是软件引领的2.0时代。

而今，迎来了以数据为核心的3.0大模型时代。在这一新时代中，端到端的技术发展路径显得尤为关键。

部分资料参考：新智驾：《国内「端到端模型」能围剿特斯拉FSD吗？》，汽车之心：《端到端炸场，打开高阶智驾魔盒》，买车大师：《端到端：自动驾驶的终极形态？》，零态：《智驾战争2024》，AI电堂：《智能驾驶技术路线再生变，头部迈向端到端》

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