全国智驾对决：技术混战，看见L3雏形
本文是36氪汽车对智能驾驶技术报道的第四篇。2023年以来，高阶智驾领域云波诡谲，技术与商业化同时爆发，行业在混乱中寻找方向。本系列文章主要关注智能驾驶铺向全国的进程，以及以及端到端、大模型等技术的落地。后续还将持续跟进大算力计算方案、世界模型等新技术给智能驾驶带来的突变。
往期内容：
文 | 李安琪
编辑 | 李勤
“感觉几个月干了别人好几年的活。”经历大半年高强度开发后，一位理想汽车智驾工程师语气中透露着疲惫。
急行军，是过去一年理想汽车智驾团队的真实写照。CEO李想有时候会半夜测试智驾功能，然后在工作群里扔出问题，工程师们只能连夜解Bug。一周七天、凌晨时段下班，是封闭式开发期间智驾工程师们的常态。
2023年，华为、小鹏、理想等掀起了智驾开城大战。但头部玩家之间没有显示出断层式差距，所以在主动“卷”对手的同时，也不断被对手的进度所刺激。
烈火烹油下，今年智驾行业的竞争已经扩大到全国范围。
华为率先喊出了“智能驾驶全国道路都能开”，目前已全量推送给智驾车型用户，蔚来汽车紧随其后，开启全域全量智驾推送；小鹏与理想虽未明确透露时间，但全国能开的智驾功能已经在小规模内测。
而特斯拉FSD（全自动驾驶软件包）的入华，更让国内智驾赛道云波诡谲。同行如坐针毡，一些车企智驾团队已经在积极打听FSD的具体推送时间，试图抢先体验功能。
特斯拉在国内起步虽晚，但势能充沛。“一旦进来，FSD可能都没有全国道路开通的概念，而是哪里都能用。”有行业人士猜测。
陷在价格战泥潭中的汽车产业，连领头羊特斯拉都不堪重负，开启了一轮又一轮裁员。智能驾驶似乎在技术高强度竞争中，成了那个为数不多的技术变量，它离成为行业风暴还有多远？
智驾全国都能开：热闹的、质疑的
今年3月19日，华为问界宣布高阶智驾全量推送给用户，称覆盖全国99%道路。
“全国都能开”的智驾范围，也被华为具象化为4万个城镇与乡村。华为的目标是，到今年底搭载华为智驾系统的车辆将超过50万辆。
这为高阶智驾的破圈凿开了裂缝，也让同行倍感压力。如果智驾进度落后于华为，新势力们的品牌声量与销量可能会持续被华为压制。
对蔚来而言，今年没有新车发布，智驾成为了为数不多刺激销量的底牌。于是继华为之后，4月30日蔚来汽车成为国内第二家，全域全量推送高阶智驾功能的车企，用户覆盖超过20万。
小鹏汽车向来以智驾作为王牌筹码，阵地更不可丢。理想汽车也在朝AI科技公司转型，也势必要保持在智驾第一梯队。
据36氪汽车了解，跟激进的营销口号相比，车企智驾的实际推送要相对谨慎。
无论华为还是蔚来，都需要用户先通过考核和测试，同时在高速路段积累一定智驾里程后，才能在城区开启智驾功能。
事实上，有多位智驾从业者都向36氪表达了对“智驾全国都能开”的困惑与质疑。
首先，各家车企智驾对“全国都能开”的推送标准并不一致。比如华为的颗粒度很细，强调的是“40000个城镇”都能开；蔚来更强调用户能开启智驾的道路里程长度；小鹏则更多强调智驾的接管次数。
标准不一致，功能测试的强度也随之模糊。
在推送给用户之前，车企基本都会进行智驾功能测试与验证。“但全国道路范围相当大，现阶段几乎不可能每一条路都测试完。而推送给用户之前，车企智驾做了多少测试，全凭良心。”多位行业人士对36氪汽车如此说道。
当前高阶智驾还没有形成统一的产品可用标准，各家车企智驾只能比拼嗓门与营销力度。
同时，智驾在全国道路可开，并不意味着好用与功能完善。
有位智驾技术人士向36氪表示，在一些大型路口，智驾系统的感知能力还面临很大挑战。
比如拥堵情况、晴天雨天、白天夜晚等场景性变化，都可能导致无图智驾的功能一致性较差。比如车辆拥堵时，地面标线被遮挡严重，无图智驾可能就应付不了；等道路畅通的时候，车辆又能自己开启。
“所以，评价智驾功能的好坏，要关注在不同场景条件下功能的一致性。”上述技术人士说道。
也有智驾公司技术管理层向36氪给出参考，可以将智能驾驶产品分为可用，够用，好用三个等级。
可用，代表产品功能可用，比如智驾全国能开。够用，则是在用户高频使用的路段表现足够好，而不是开几公里就要接管。好用，则是让用户主动愿意开，只要上车都想开启智驾功能。
“特斯拉实现了够用，摸到了好用的边界。但国内的头部玩家基本还处于可用到够用之间。全国都能开，都只是可用。”上述行业技术人士如此评价道。
蔚来智驾负责人任少卿在接受36氪采访时也表示，智驾“全国都能开”整体需要两年多时间，第一年主要保证智驾功能可用，接下来还需要一年时间来持续优化功能体验。
可见，所谓的“智驾全国都能开”，只是功能“可用”话题的终结，但也是产品体验打磨、漫长商业化较量的开始。这离不开端到端等新技术的持续落地。
端到端，是噱头还是良药？
在大洋彼岸，特斯拉FSD v12版本已经进化到了相当拟人的智能驾驶效果。该版本采用的端到端大模型，也被视为自动驾驶下一代方案。
传统的智驾系统分为感知、预测、规划和控制等多个独立模块，方案基本依赖于工程师们一行行代码制定的规则，来驯化自动驾驶车辆。
而端到端自动驾驶方案，则是把传感器数据作为输入，然后输出车辆控制指令。因为中间过程都靠AI神经网络模型来完成，信息传递不会减损。“就像两个大脑神经元的连接一样。”有行业人士比喻道。
换句话说，基于AI神经网络，智驾系统在海量数据的训练下，会自主学习、模仿人类的驾驶经验。
有行业人士对36氪汽车表示，基于端到端方案，智驾系统可以在复杂城市路口场景表现得更加拟人，过红绿灯可以更加丝滑。
不过，特斯拉至今没有公布过端到端具体技术实现，行业也很难判定其是否真正从“图像输入”到“控制输出”、完全抛弃了传统模块的任何中间环节。
有行业技术高层告诉36氪，目前国内端到端方案基本不会采取特斯拉那么激进的方式，而是采取更柔和的方案。
事实上，2023年初智驾行业集体抛弃高精地图后，头部公司的技术路线基本已经合流，形成了感知大模型的三件套：基于Transformer的BEV（鸟瞰图）、Occupancy（占据网络）、道路拓扑关系网络。
沿着这条路，头部车企智驾团队也在筹备训练规划控制大模型，通过感知与规控大模型后续持续融合成一个神经网络，最终实现端到端。
以华为前段时间发布的乾崑ADS 3.0高阶智能驾驶为例，就在感知大模型基础上，提出了预测-决策-规划大模型。小鹏也表示，在感知大模型下游引入了基于神经网络的规划控制大模型XPlanner。
不过国内的端到端方案，基本还是从感知，到预测决策，到规划阶段，智驾系统还不会完全直接输出控制指令。
同时，引入端到端也不意味着，要全部抛弃传统基于规则的方案。
有头部车企智驾人士告诉36氪，比如感知大模型中往往只检测出红绿灯的位置与颜色，但“如果遇到前后左右都有红绿灯的场景，还是要用到一些规则，告诉车辆当前车道应该遵循哪个红绿灯的信息。”
同时，在规划预测模块中，加入的AI神经网络也只是作为一部分参考，最后的方案仍然有规则来兜底。“目前还是靠规则更多，系统会存在两种模式。”
此前，前小鹏汽车智驾负责人，现英伟达汽车事业部负责人吴新宙在小范围的媒体沟通会上也表示，端到端是自动驾驶的最终一步。
但他也表示：“不要从字面理解（端到端）就是从像素到动作，可能会有一些别的东西配合。端到端的模型上线之前一定会有‘护栏’，因为需要不停地优化和成长，要是一开始就上线端到端的模型是非常困难的。”
换句话说，传统方案与端到端思路的结合，会是行业更主流的方案，而国内智驾玩家可能还需要用1-2年时间来持续验证。
迈过城区智驾，迎接局部L3
但特斯拉FSD v12的惊艳效果，并不只依赖端到端方案，更依赖百万量级的车辆数据，以及超10 Eflops的训练算力。这是特斯拉FSD甩开同行，在北美地区更快开启商业化篇章的原因。
马斯克此前在社交平台上称，今年特斯拉将投资约100亿美元，用于AI的训练和推理，AI推理部分主要用于汽车。“任何公司如果不能达到这一水平的支出，且不能高效地进行支出，就无法竞争。”
而想要追上特斯拉的步伐，车企智驾团队除了采用端到端方案之外，还需要在数据与算力方面实打实投入。
但海量数据的积累，基本只能依赖车企们的高阶智驾硬件车型。车企需要卖出更多的车，才能积累更广泛地域的量产数据。
从云端算力来看，目前华为是国内智驾算力最大的玩家。华为表示，6月智驾 ADS训练算力将达3.5EFLOPS。小鹏、蔚来、理想的智驾算力中心算力分别是0.6EFLOPS、1.4 EFLOPS、1.4 EFLOPS。
至于车端算力，从行业人士的反馈来看，目前英伟达的Orin芯片已经可以支持端到端方案运行。
不过英伟达的下一代智驾芯片平台Thor也已经在路上，这将是智驾领域的新变量。据英伟达官方，Thor的AI算力达1000 Tops，专门针对Transformer、大语言模型（LLM）和生成式 AI 等技术框架而设计。
有行业人士表示，Thor落地后，未来可以进一步支持大模型在车端本地化部署、多模态大模型落地等。“车辆可以成为可以自主进化的机器人。”
目前，比亚迪、蔚来、小鹏和理想、广汽等车企都将采用英伟达的Thor芯片，该芯片将于 2025 年量产。
而迈过城区智驾的分水岭，智能驾驶行业有望来到L3级自动驾驶领域。
此前蔚来智驾负责人任少卿告诉36氪，在L3以下，车主是智驾系统的主要责任人，但进入L3以后，车企需要厘清人机共驾的边界，智驾功能的保险逻辑和商业逻辑也需要发生变化。
这不仅仅是技术与工程的挑战，更是保险和政策等全方位商业形态的变化，这会是一场更加漫长的商业战争。任少卿也认为，在大规模L3到来前，行业会率先进入局部L3，进行方向性探索。
而L3阶段的较量，也从此刻的全国全量智驾开始，埋下胜负的种子。
