AI重新定义汽车，“蔚小理”先交卷。

来源 | 伯虎财经（bohuFN）

作者 | 楷楷

最近，智能驾驶行业的军备竞赛似乎开始全面加速。小鹏汽车正式向全球用户发布了AI天玑系统XOS 5.2.0版，这是世界上唯一一家实现端到端大模型量产的汽车公司。

还有理想和蔚来抓紧时间交卷，理想首次公开了端到端自动驾驶技术架构；蔚来智能驾驶技术架构 NADArch2.0也正式向外界发布，并将算法层升级为引入端到端架构。

随着“端到端”模式席卷智能驾驶行业，车圈进入“AI新战场”，不仅有“蔚小理”等新力量代表，还有以华为、小米为代表的科技公司进入汽车行业。但是，当模型加速上车时，谁会先执行“牛耳”，车圈生态将迎来什么样的“新游戏”？

“端到端”大模型席卷车圈

特斯拉CEO马斯克今年4月访华，外界对特斯拉完全自动驾驶(以下简称“FSD“)能否进入中国有很多猜测。马斯克在特斯拉第二季度财务报告电话会议上透露，FSD有望在今年年底前获得中国和欧洲的批准。

对于新能源汽车圈来说，FSD正式开启进入中国的“倒计时”既是一种压力，也是一种挑战。特斯拉一直是智能驾驶领域的“少数派”，去年8月，特斯拉发布了FSDBetaV12，马斯克表示，这是世界上第一个端到端AI自动驾驶系统。

什么是“端到端”？简单来说，就是用人工智能模型代替传统的三大模块:感知、规划和控制。系统不再按照工程师编写的代码执行，而是像人一样思考和行动。

这种情况在自动驾驶行业引起了强烈的反响，许多汽车公司和自动驾驶公司开始开发端到端技术，国内智能驾驶路线也逐渐“转变”。

2023 从2008年下半年开始，蔚来独立设立了一个负责端到端模型研发的大型模型部门；理想汽车智能驾驶副总裁郎咸朋表示，特斯拉发布 FSD 在V12时期，理想已开始对端到端技术进行预研， FSD V12 表现使自己更加自信。

到2024年，端到端技术开始加速上车。除了“蔚小理”已经公布了端到端智能驾驶的科技成果外，当地汽车公司、科技公司和智能驾驶公司也开始采取行动。

四月份，华为发布了甘阳3.0，预计将在享界S9上方首发，华为甘阳 ADS 3.0 该版本具有结合端到端的能力，在激光雷达的辅助下，将大大提高智能驾驶能力。

6月，长城汽车董事长魏建军通过直播在重庆展示了长城汽车NOA的实际表现，其背后是长城汽车最新一代的智能驾驶系统，采用模块化的端到端结构。

七月份，比亚迪旗下高端品牌腾势表示，已完成“无地图”端对端解决方案的研发，是实现智能驾驶的第一阶段。

从这些端到端产品的发布时间来看，大多数汽车公司应该从去年下半年开始研发端到端的大模型，但赶上“交卷时间”并不意味着他们可以一步到位。

特斯拉之后，国内汽车公司和智能驾驶公司都在快速跟进端到端技术。华为和小鹏使用分段“端到端”，用模型代替感知和规划模块，中间通过人工编写的规则连接；

而理想的步伐更大，就是用一个模型代替感知和规划两个模块。业内人士形容比特斯拉退了一步，但比国内同行多了一步。

然而，与特斯拉被称为“输入图像和导出控制”的端到端方案相比，国内的端到端思维只能暂时从感知端到预测决策端，最终的控制执行模块仍然由工程师的手写规则覆盖。

长城汽车智能平台开发中心高级总监姜海鹏表示，现在几乎每个算法公司或原始设备制造商都在研究端到端，但根据端到端结构，不超过三家公司已经做到了。

李想，理想汽车董事长，也提到端到端技术的考验，包括真正做端到端数据培训的人才；需要真正高质量的数据；需要足够的计算率。

算法、数据、算率被认为是“端到端”落地的三大难点。正是因为这三个障碍，业界一直很难对“端到端”是否智能驾驶的未来进行讨论。

但是方法总是比困难多。鉴于计算率，理想表明企业拥有5000个A100、A800等同于练习卡的数量，是小鹏的两倍，还有健康的收入来支持租卡；

对于数据，小鹏表示基于10亿元的转换。 里程视频训练，累计里程超过646万的实车测试，累计里程超过2.16亿的模拟测试，小鹏端到端的大模型可以“两天迭代一次”。

对于目前高度内卷的车圈来说，各大汽车公司争夺市场份额、提升品牌竞争力的关键策略，率先实现端到端模型的量产，加快城市NOA的“开城进步”。

大型车型上车的想象空间

然而，不仅仅是汽车公司紧张，科技公司和智能驾驶公司也在大步走。商汤绝影的纯视觉端到端自动驾驶通用模型UniAD是一种更类似于FSD的全视觉全自动驾驶路径，可以实现感知决策一体化的“一段式”方案。

目前，商汤绝影的量产智能驾驶产品已落地广汽埃安LX Plus、合众哪咤S、广汽昊铂GT、多个品牌和车型，如红旗，高速NOA等功能也逐渐落地。

DeepRoute，元戎推出的高级智能驾驶平台 IO通用还应用了端到端模型。据悉，元戎将负责比亚迪的端对端智能驾驶项目。项目一旦验证通过，就意味着元戎的启动可能成为国内新能源销量第一的定点合作。

然而，与“蔚小理”等新力量集中火力猛击智能驾驶相比，互联网巨头和科技独角兽正在探索更多AI模型在汽车场景中的应用，不仅在智能驾驶方面，而且在智能驾驶、生产研发、营销推广等方面。

在智能驾驶舱方面，大模型可以通过语音、视觉、手势等多种交互技术，有效改善智能汽车的人机交互体验，满足不同场景下用户的使用习惯。

NOMI，蔚来大模型 GPT正式上线，具有与用户开放式问答的互动能力。也可以调用第三方。 API搭建 AI Agent，实现蔚来商品、服务、社区的全球贯通。

科大讯飞推出了全新的“飞鱼场景智能驾驶舱系统”，可以与驾驶、通信、娱乐等多元化的车内使用场景紧密结合。目前已应用于奇瑞、广汽、长城等10多家车企。

在生产研发方面，汽车公司可以借助大型模型提高生产效率和质量。比如中国一汽联合阿里云通义千问打造的汽车行业，首次投入使用大型BI应用。借助大型模型的能力，人工需要50-80天才能完成的工作可以放在数字工作台上自动运行，时间可以降低到天级甚至秒级。

在营销推广方面，腾讯发布了从模型、计算率、AI工程平台到AI应用的全链条服务的汽车行业大模型“全球智能”方案，全面覆盖了汽车R&D、生产、营销等五大核心场景的应用。腾讯汽车行业大模型正在与长安、广汽、一汽丰田等10多家汽车行业合作伙伴实践。

无论是新力量汽车公司、全车制造商还是科技独角兽，都瞄准了汽车场景的大模型应用。据不完全统计，目前已有远超10个汽车品牌搭载大模型，越来越多的公司宣布正在进行相关规划。

为什么汽车场景会成为大模型公司眼中的热点，从“百模对决”到“应用对决”？一方面是汽车场景带来的商机。

百度创始人李彦宏曾经提到，基础模型不要过度竞争。这个“卷”场景已经应用了。如果没有基础模型的应用，大模型将毫无价值。

大模型需要找到落地场景，但目前能实践应用的场景并不多。即使出现了一些大模型应用，比如文化视频、文化生活、智能家电等领域，也离商业利润还有很长的路要走。相比之下，发展迅速、方式完善的智能汽车领域有现成的商业需求。

另一方面，如上所述，AI模型可以赋能汽车行业的生产流程、智能驾驶、智能驾驶舱、销售推广等。即使一些领域的“AI化”还没有“一步到位”，也为大型公司铺就了巨大的想象空间。

最终，大模型为汽车行业带来了新的发展方向。比如华为，明确“不造车”，可以通过鸿蒙系统智能银行深入参与汽车公司的品牌建设、产品定义、整车设计、数据生成、数据闭环等环节。

在“万物智能”的大趋势下，“人车全生态”不仅是小米的口号，也是任何汽车联盟的未来。通过硬件设备的无缝连接，我们可以积极为人们提供超智能生态服务，颠覆汽车行业的未来。

汽车公司和科技平台之间的博弈

然而，在汽车端应用领域，更多的竞争对手也意味着“挤出效应”。从目前大模型的上车速度来看，大模型的落地似乎并没有想象中那么难，但落地后如何体现价值却很难。

目前大模型“上车”还没有形成大规模的商业用途，大部分企业还处于“展示”阶段。从PPT阶段到实际应用，最终效果如何，能给企业带来什么价值，价值能否转化为业绩利润，还有待观察。

先看效果。以智能驾驶系统为例。其评价指标应包括激进程度、危险接管里程、识别能力等维度，更重要的是与驾驶员的个性相匹配。

然而，在智能驾驶成为汽车标准后，越来越多的车主表示，在智能驾驶系统的指导下，车辆可以随意断线、高风险驾驶等。为了让车主愿意为智能驾驶买单，智能驾驶系统不能只是“鸡肋”。

同样受欢迎的智能驾驶舱也是如此。基于大模型的场景互动能力，最终能否演变成“超级APP”，还是只能成为“APP”，目前还有很多未知数。

再次看价值，大模型上车能给企业带来多少价值，在这个阶段，销售将是一个比较“实际”的指标。

然而，对于汽车来说，“智能化”仍然是一个“升值选项”，而不是一个“必要选项”。在影响买车决策的几个主要因素中，质量、性能、设计依然优先，大模型能给销量带来的溢价有限。如果算上汽车公司开发和培训大型模型的费用，“返本”的问题更值得每一家汽车公司去思考。

但是，在提高生产效率和运营效率方面，大模型的价值会有更直接的感受。从长远来看，大模型上车可以赋能整个汽车生态，但这不仅取决于大模型本身，还取决于汽车公司、大模型制造商、科技生态平台等方面的联合探索和相互帮助。

但目前，汽车场景是大模型应用中发展最快、场景最丰富、商业路径最清晰的领域之一。各方势力都想分一杯羹，彼此的游戏似乎还没有结束。

比如去年，吉利表示将探索和创造与阿里云模型相关的技术合作，但今年1月，吉利转而推出全栈自研全场景AI模型——吉利星睿AI模型。

今年2月，小鹏宣布与大众合作开发B级车，主要承担技术输出角色。业内人士猜测，小鹏可能会故意销售XNGP智能驾驶技术，充当第二个“鸿蒙系统智能银行”。

但是在智能驾驶供应商的跑道上，内卷也很明显。随着“端到端”的陆续落地，头部供应商接单的概率也在增加。专注于低级智能驾驶的二线供应商的利润率大大降低。

可以看出，在模型加速上车的当下，车圈内部的生态定位和利益分配仍处于“混乱”状态，每个“角色”都没有明确的分工和界限，可以说是“能者互赢”，可以说是“内卷严重”。

如果你想让汽车行业和生态学实现更长远、更健康的发展，最好避免这种毫无意义的“内耗”，尽快明确自己的定位和分工，让每个“角色”都尽自己的责任。只有当大模型“上车”后，你们才能一起赚钱，这种生态学才能跑得快，走得远。