在端到端时代，自动驾驶玩家迎AI大考

36氪07-10

在资本市场，自动驾驶赛道许久没有这么热闹了。首先今年1月，速腾聚创在港交所挂牌上市。随后，地平线、黑芝麻智能、如祺出行等多家企业积极推进IPO。除了产业链上的玩家，Momenta、小马智行、文远知行等自动驾驶公司的上市也有了新的眉目。比如不久前，中国证监会发布了关于Momenta境外发行上市的备案通知书，这意味着其已获批赴美上市备案。在资本寒冬的两年，自动驾驶行业终于迎来几分暖意。然而，还来不及大...

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当降本的重压，来到自动驾驶贯穿2023全年，甚至延续至今的车圈价格战，让刚刚在资本市场回暖的自动驾驶行业，又蒙上了一层阴影。为了抢夺市场份额，车企想尽办法降本，风潮也吹向汽车制造的每一环。今年早些时候，小鹏汽车董事长何小鹏宣布，将在平价车型上搭载高阶智驾能力。小鹏能做到这一点，除了砍掉激光雷达等硬件成本，从自动驾驶技术领域压缩成本也是一大原因。在小鹏内部，这样的降本思路被称为“用算法来砍硬件”。重用视觉，降低其他零部件的依赖，似乎成了当前降本的有效手段。这样的事，其实特斯拉早在2015-2016年就有在做。徐雷博士也曾是特斯拉Tesla Vision团队的早期成员，主要负责深度学习框架的搭建，用自研方案替换当时由Mobileye提供的前向感知系统。当时，特斯拉自研的自动驾驶系统Autopilot 2.0要首次在旗下车型落地，初期的解决方案需要8个摄像头，加5个毫米波雷达，在优化成本的主张下，经过特斯拉智驾团队的不断优化，毫米波雷达的数量被不断削减，最终减为1个。但在车圈，像蔚小理、特斯拉这样拥有自研能力的车企不是全部，有相当一部分传统车企需要依靠自动驾驶供应商的解决方案来实现智驾能力，具有优秀视觉感知能力的企业更是稀少。为了满足车企客户的降本需求，自动驾驶玩家在不断探索软硬件的成本边际。目前，通过软硬件的多场景复用，压缩硬件算力、优化算法等成为主流的降本方式。安智杰产品总监刘帅认为，基于全栈软硬件能力，实现系统优化与功能体验升级，并充分保障量产前、量产中与量产上车后系统的稳定可靠，才能真正帮助主机厂实现差异化竞争，也更有利于后续智驾车型的大规模量产。徐雷博士认为，一是通过打造平台化的技术架构，为不同相机配置、不同算力平台、不同产品和功能的自动驾驶应用高效提供量产方案，避免不同项目进行大量重复性开发；二是通过高效的软件算法技术，以及软硬件的深度整合优化，以更少数量、更低性能的芯片在低算力平台实现更优秀的智驾效果，而不是采用同质化方案达到降本的目的；三是推出高中低不同配置的方案，可以为不同成本的车型提供最适合的应用，让不同车型都可以为用户提供相应的智驾体验。这也是Nullmax一直以来的降本举措。通过打造平台化的技术架构、高效的软件算法技术，以及高中低不同配置的方案，既帮助车企实现了降本，也推动了自动驾驶技术的普及。经过众多自动驾驶公司的努力，这项技术在终端市场的普及率不断提升。极越用户出行报告显示，2024春节期间极越用户整体智驾渗透率高达93%。截至2024年3月，小鹏NGP用户累计行驶里程超过7.3亿公里，蔚来智能驾驶用户行驶总里程数更高一些，达到了8.49亿公里。基于此，蔚来创始人兼CEO李斌还公布了蔚来智能驾驶的目标，到2025年，智驾要做到80%的使用时长占比。规模效应显现，促使智驾硬件的售价不断下探。比如2019年，一颗激光雷达的价格还高达两三万美元，相当于15万到20万元人民币。而到了2021年，激光雷达的单价滑落至 1 万多。2023 年，价格一路走低。进入2024年，激光雷达的售价竟然跌落至千元级别。从今年开始，小鹏等车企有意摒弃激光雷达，走特斯拉的纯视觉路线，激光雷达的售价恐怕将进一步走低，视觉技术的降本威力进一步释放。类似这样的事，反哺到自动驾驶的降本大业，形成一个良性循环。02. AI入场，自动驾驶终于有了回响其实，车企连带着自动驾驶公司疯狂降本，一方面是源于业内竞争激烈，一方面也是本着科技普惠的原则，推动自动驾驶技术快速向更多消费者普及。在降本的同时，业内也在不断研发新的技术。一个新的趋势是，在特斯拉的引领下，大家不约而同开始发力“端到端”技术。据辰韬资本联合多家机构发布的《端到端自动驾驶行业研究报告》，国内自动驾驶公司的模块化端到端方案上车的量产时间可能会在2025年。“端到端”是深度学习中的概念，英文为“End-to-End（E2E）”，指的是一个AI模型，只要输入原始数据就可以输出最终结果。应用到自动驾驶领域，意味着只需要一个模型，就能把摄像头等传感器收集到的感知信息，转换成车辆方向盘往哪个方向转、转多少角度，油门踩多深，什么时候该刹车等具体操作指令，让汽车自动行驶。在汽车圈，特斯拉无疑是自动驾驶的先行者。在Autopilot 2.0完成自研的那一时刻，特斯拉正式建立了自己的纯视觉能力。与彼时同样在研发自动驾驶的Google最大的不同在于，特斯拉的这套技术没有采用激光雷达。特斯拉CEO马斯克深信，人类能够通过眼睛和大脑的配合来开车，只要给汽车装配相同原理的视觉和运算设备，汽车同样可以实现自主驾驶。可以说，从一开始，已经奠定了特斯拉走端到端路线的基础。几年之后，特斯拉的自动驾驶业务不断成长。经过三年探索，特斯拉终于发布了FSD V12版本，这是其推出的第一个端到端AI自动驾驶系统。相比传统的“感知-决策-控制”智驾系统，端到端更像是一个人类司机在驾驶汽车。经过大模型不断学习，面对更多Corner case的时候，通过摄像头对外界环境的感知，系统会直接作出判断。而传统的智驾体系，分为感知、决策、控制三大模块，感知系统采集回数据后，传导至决策系统分析、处理，最终传递给控制模块执行。数据和指令经由层层模块，难免会出现损耗和偏差，且对工程师事先写好的代码重度依赖，系统只能根据现有规则去判断和执行，无法像端到端那样自主思考。这也是车企跟随特斯拉，扎堆发力端到端的一大原因。进入2024年，蔚来、小鹏与理想纷纷宣布了各自的端到端进程。不过，目前除了特斯拉和Nullmax走纯视觉端到端，业内大部分玩家采用的是搭载激光雷达的端到端技术。端到端的兴起，本质上还是AI大模型入场，这给自动驾驶玩家提出了新的要求。如果遇到复杂的Corner case，需要复测的时候，在真实世界里很难去复刻同样的场景。比如，一辆两轮电动车突然冲到车辆的行驶轨迹里，其实很难再复制一个同样速度的电动车再次冲进来。这时候，就需要生成式AI来辅助解决这个问题，而非依靠海量数据和单纯堆算力就能解决。此外，生成式AI还能够解决智驾团队对数据的海量需求。依靠AI能力生成所需图片和视频，其效率远高于传统的靠人力采集数据的方式，且成本也可大幅降低。因此，也有不少自动驾驶公司将目光瞄向了生成式AI。马斯克就曾表示特斯拉拥有最好的视频生成技术，在5月份拿到10亿美元融资的Wayve同样也是生成式AI的先锋，不出意外世界模型将会是自动驾驶新的大杀器。国内玩家也在跟进。理想汽车前不久的发布会上就提到了用Diffusion Transformers方式构建一个小型世界模型，蔚来智能驾驶研发副总裁任少卿曾表示，去年中蔚来开始探索机器人世界模型。技术公司当中，极佳科技在6月发布了自动驾驶世界模型“视界一粟 YiSu”，在今年1月份的活动上Nullmax曾介绍通过生成式世界模型、Foundation Model + Prompt Learning以及大量学习人类的驾驶行为，打造下一代智驾技术。或许正如早年库克所说，自动驾驶是“人工智能项目之母”，所以AI技术的快速迭代和进步，能够通过端到端、生成式AI这些新的方式，继续带动自动驾驶向前。03. 出海，奔赴另一个战场一众车企与自动驾驶公司们，不仅拼了命地在国内卷技术，海外市场也成了众玩家博弈的新战场。据乘联会秘书长崔东树发布的信息，2024年5月中国自主车企在海外部分地区销量达到19.8万辆，同比增长43%，环比增长3%；1-5月海外市场自主品牌销量为94万辆，同比大幅增长58%。出口量大涨的重要原因是自主品牌燃油车的国际性价比优势巨大和新能源车出口较强劲，其中俄罗斯市场贡献了巨大增量，因此中国汽车出口数量和均价均呈现强势增长。中国车企出海热情高涨，中国自动驾驶公司也纷纷走出国门，抢滩海外市场。自2023年以来，文远知行、小马智行、驭势科技等自动驾驶公司不断加速拓展海外业务。大家出海的方式并不相同，有的与海外公司合作，也有在国内合作然后把车出口海外的间接方式。2024年3月，小马智行与韩国科技公司GemVaxLink在韩国首尔签订合作协议，计划年内成立合资公司，先期将在首尔部署自动驾驶车队，并探索更多自动驾驶产品在韩国的落地和拓展。目前，小马智行已在中国、美国、沙特、阿联酋多地推动自动驾驶研发布局和车队运营。东吴证券认为，经过多年发展，眼下智能驾驶产业发展趋势已经比较明确，2024年将成为智驾产业化加速发展的元年，同时，中国汽车品牌出口也将迎来阶段性拐点。自动驾驶公司要征战海外市场，面临的是与国内并不相同的竞争环境。与国内不同，海外市场对智能化的需求更多是由法规驱动的。比如，欧洲、日本和美国对城市NOA（自动驾驶领航辅助）的需求并不大，他们更关注L2级别的一些基础功能，包括主动安全、AEB（自动紧急制动）和ACC（自适应巡航）等。而中国市场因为厂商们太卷，更多地追求更大的运行设计范围和处理更复杂场景的能力。因此，要在海外市场赢得份额，仍需要企业具备核心的竞争能力，来适应另一套生存法则。由于海外自动驾驶公司比较缺乏核心的AI算法能力（即优秀的前向视觉感知能力），所以需要与具备此能力的公司合作，因此只有具备上述技术实力的公司出海，才更有可能成功。过去以来，呼吁替换Mobileye解决方案的诉求一直存在。如果依靠高算力平台并加上激光雷达，这种前向感知方案是不可能大规模普及的。但直到今天，真正能够在低算力平台实现优秀前向视觉感知的企业屈指可数。除了Mobileye，Nullmax和地平线都算一个。在海外市场，类似Nullmax和地平线这样的玩家，能够提供基于低算力平台的解决方案，既兼顾了低成本且能实现高效解决问题，比较有竞争力。视觉做到极致的典范是特斯拉，这也是视觉优势玩家接下来的方向。TI和瑞萨这样的头部芯片公司，都公开过与Nullmax的技术合作。这些国际芯片大厂，全球汽车产业的资深玩家，可能看中的就是Nullmax在行车方面能够在低算力平台上实现前向视觉感知的量产水平。尤其是欧美等市场，对于芯片安全、信息安全要求严苛，满足当地量产标准并不容易。此外，目前自动驾驶公司提供的解决方案也好，车企自研的智驾系统也罢，都处于L2级别的自动驾驶水平，大多数高度依赖高精地图才能实现。但是在海外地区，由于高精度地图涉及大量的数据更新，是海外市场监管最为严苛的领域，因此高精度地图在海外尚无法实现规模化普及。这就需要自动驾驶公司摆脱对高精地图的依赖。事实上，已经有不少车企和自动驾驶玩家正在加速推进无图方案的研发。比如元戎启行发布的DeepRoute-Driver3.0智能驾驶解决方案，已实现了单激光、无图化的智能驾驶功能。海外市场对纯视觉+无图的自动驾驶解决方案需求很高，这给了年轻玩家们新的机会，也提出了新的要求。市场在收敛，但有核心优势的玩家仍能留在桌上。","kind":null,"is_publish_news":true,"is_publish_highlight":false,"is_publish_live":false,"is_publish_wemedia":null,"editions":null,"column":"","sentiment":"0","news_tag":"","news_rank":0,"symbols":[],"gpt_button":1},"commentList":[],"isCommentEnd":true,"newsSizeData":{"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"favoriteSize":0,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false},"APP":{"userAgent":"Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko; compatible; ClaudeBot/1.0; +claudebot@anthropic.com)","isDev":false,"isTTM":false,"deviceId":"web-server-community-laohu8-v3","version":"4.26.2","shortVersion":"4.26.2","platform":"web","vendor":"web","appName":"laohu8","isIOS":false,"isAndroid":false,"isTiger":false,"isTHS":false,"isWeiXin":false,"isWeiXinMini":false,"isWeiBo":false,"isQQ":false,"isBaiduSwan":false,"isBaiduBox":false,"isDingTalk":false,"isToutiao":false,"isOnePlus":false,"isHuaWei":false,"isXiaomi":false,"isXiaomiWebView":false,"isOppo":false,"isVivo":false,"isSamsung":false,"isMobile":false},"href":"/m/news/2450830243"}