賣AI汽車，行業準備好了嗎？

10月，小鵬和特斯拉相繼發佈了AI汽車，瞬間在行業掀起一股熱潮。

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

當年，小鵬汽車官宣，今后的車型將採用激光雷達提高智駕性能——在AI智駕車中，激光雷達相當於智駕車的環境感知器。

但馬斯克不爽了，他在大洋彼岸發表評論稱，小鵬汽車抄襲了特斯拉和蘋果的舊代碼，並得意地説，「他們有特斯拉的舊版本軟件，但沒有我們最新的神經網絡。」

對馬斯克的言論，當時何小鵬立即發博怒懟。

當時很多人只是把這場battle當作熱鬧來看。沒想到，時隔4年，兩人的挑戰真兑現了。

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*AI汽車」的名號，發佈新車型「小鵬P7+」，預售價20.98萬起，預計11月上旬上市。

同天，在跨越15個時區的美國洛杉磯，馬斯克發佈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佈了研報《人工智能賦能新能源智能汽車發展》，對此進行了剖析，並提出了一系列建議。

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競爭加速

今年4月，特斯拉CEO馬斯克閃電訪華，外界對於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，FSD預計在今年年底前在中國和歐洲獲得批准。

FSD正式開啟入華「倒計時」，對新能源車圈來説，既是壓力，也是挑戰。在智能駕駛領域，特斯拉一直是「少數派」，去年8月，特斯拉發佈了FSDBetaV12，馬斯克表示，這是世界上*個端到端AI自動駕駛系統。

何謂「端到端」，簡單來説就是用人工智能模型取代傳統的感知、規劃、控制三大模塊，系統不再按照工程師編寫的代碼去執行，而是像人一樣思考和行動。

這在自動駕駛行業引發了強烈反響，不少車企和自動駕駛公司開始研發端到端技術，國內的智駕路線也開始「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；理想汽車智能駕駛副總裁郎咸朋表示，特斯拉發佈 FSD V12時，理想已經開始預研端到端技術， FSD V12 的表現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」已經發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，華為發佈乾崑3.0，預計將首發搭載在享界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，背后是長城汽車最新一代的智能駕駛系統，採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，已經完成了「無地圖」的端對端解決方案研發，是實現智能駕駛的*階段。

從這些端到端產品的發佈時間來看，大部分車企應該是從去年下半年就開始着手端到端大模型的研發，但趕上「交卷時間」，卻並不意味着就能一步到位。

在特斯拉之后，國內車企和智駕公司都在快速跟進端到端技術。華為和小鵬採用的是分段式「端到端」，即將感知、規劃模塊分別用模型取代，中間通過人工編寫的規則連接；

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

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，最終的控制執行模塊，依然由工程師的手寫規則來兜底。

長城汽車智能平臺開發中心高級總監姜海鵬表示，現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，包括要真正做端到端數據訓練的人才；需要真正高質量的數據；需要足夠多的算力。

算法、數據、算力被視為「端到端」落地的三大難點，正因為有這三大障礙，對於「端到端」是不是智駕未來的討論，業內一直難有定論。

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量，是小鵬的兩倍，也有健康的利潤來支持租卡；

針對數據，小鵬表示基於折算10億+里程的視頻訓練、超646萬累計公里數的實車測試、超2.16億累計公里數的仿真測試，小鵬端到端大模型能夠做到「兩天迭代一次」。

對於當下高度內卷的車圈來説，搶先實現端到端模型落地量產，加速城市NOA「開城進度」，已經各大車企爭奪市場份額、提升品牌競爭力的關鍵策略。

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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，商湯絕影的量產智駕產品已落地廣汽埃安LX Plus、合衆哪吒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，意味着元戎啟行有可能成為國內新能源*的定點合作。

但相較於「蔚小理」等新勢力集中火力猛攻智能駕駛，互聯網巨頭、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、生產研發、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，滿足用户在不同場景下的使用習慣。

蔚來大模型NOMI GPT正式上線，具備與用户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，實現蔚來產品、服務、社區的全域貫通。

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

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制約仍在

雖然，AI汽車整個產業鏈都在突飛猛進的發展，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展》顯示，智能算力基礎設施的不足，是智能網聯汽車加速發展的主要制約因素。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百到數千PFLOPS。

算力供給方面，我國車企算力平均僅為3 EFOLPS左右，相較於特斯拉的100 EFLOPS差距巨大；移動、電信、聯通三大運營商規劃算力也僅為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」。「成熟」算力指英偉達的「有芯片、有軟件生態」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」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，軟件生態覆蓋、兼容算法尚不完善，軟件開發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，減少算力硬件「卡脖子」的問題。

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結語

百人會研報認為，智能駕駛進入數據驅動階段，競爭要素發生改變。隨着智能駕駛與AI深度融合，以數據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）的智駕研發方式相比，端到端智能駕駛通過大量實採數據，結合大算力及感知決策規劃的模型化，真正實現了基於數據驅動的迭代升級（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級提升。同時競爭要素轉移到數據、算力、模型等領域，但國內在先進算力、數據規模方面存在較大短板，要實現與特斯拉FSD的正面競爭面臨很大挑戰。

國內應充分發揮單車智能和車路雲融合優勢，構建「兩端輸入」式智能駕駛發展路線。中國電動汽車百人會理事長兼祕書長張永偉認為，特斯拉FSD是單車智能「一端輸入」式的感知方式，儘管可以應對絕大多數駕駛場景，但仍存在感知視距不足和視野盲區等痛點。融合單車和車路雲「兩端輸入」式智能駕駛新方案(C-FSD)，不僅能夠實現單車智駕基礎功能，還能實現超視距感知，提升車輛駕駛安全和交通效率。

此外，基於C-FSD可實現數據共享、算力統籌、模型共建，降低企業研發門檻，一定程度上解決技術、資源、市場分佈不均的現狀，實現創新平權，釋放初創企業的創新活力。

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