證券時報記者 韓忠楠

近日，特斯拉的Robotaxi車型Cybercab正式掀開面紗，在業(yè)界引起廣泛關(guān)注。

這款車取消了方向盤、踏板和后視鏡，高度依賴于特斯拉的FSD完全自動駕駛能力。特斯拉的FSD是一套包含感知、規(guī)控、執(zhí)行在內(nèi)的全鏈路自動駕駛軟硬件架構(gòu)。其中FSDV12采用了“端到端”的自動駕駛系統(tǒng)，能夠高度模擬人類駕駛行為，實現(xiàn)感知決策一體化。

特斯拉FSDV12采用的“端到端”方案，在行業(yè)內(nèi)實現(xiàn)了標(biāo)桿效應(yīng)，帶動了“蔚小理”等車企以及華為、地平線這樣的服務(wù)廠商紛紛轉(zhuǎn)向，加碼“端到端”自動駕駛技術(shù)。

然而，被熱捧的“端到端”方案，也引來了一系列爭議，甚至有部分行業(yè)專家已經(jīng)在公開打假“偽端到端”。

“端到端”技術(shù)究竟是自動駕駛升級的最優(yōu)解，還是被業(yè)界作為一種技術(shù)營銷手段進(jìn)而被“神話”，值得探究。

車企爭相布局

以特斯拉發(fā)布V12版FSD智能駕駛系統(tǒng)為標(biāo)志，智能駕駛行業(yè)似乎在一夜之間進(jìn)入了“端到端”時代。

“端到端”是基于深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和方法的機(jī)器學(xué)習(xí)中的概念，指的是一個AI模型從輸入到輸出的完整過程，不需要人為干預(yù)或包含中間步驟。

具體到智能駕駛領(lǐng)域，“端到端”則意味著只需要一個模型，就能把攝像頭、毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)等傳感器收集到的感知信息，轉(zhuǎn)換成車輛方向盤的轉(zhuǎn)動角度、加速踏板的踩踏深度以及制動的力度等具體操作指令，讓汽車實現(xiàn)自動駕駛。

早在2016年，英偉達(dá)就率先提出了采用單個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來實現(xiàn)“端到端”的自動駕駛，但當(dāng)時只完成了小規(guī)模的demo驗證，并沒有做量產(chǎn)推進(jìn)。

2024年3月，特斯拉率先在北美地區(qū)大規(guī)模推送了FSDV12智能駕駛系統(tǒng)，這套應(yīng)用了“端到端”技術(shù)的智駕系統(tǒng)表現(xiàn)優(yōu)異，既讓用戶切實感受到了智能駕駛體驗的提升，也讓“端到端”自動駕駛路線在極短的時間內(nèi)受到了多家車企和供應(yīng)商的熱捧。

小鵬汽車、蔚來、理想汽車、長城汽車、奇瑞汽車、華為、地平線、商湯絕影、元戎啟行等多家車企及供應(yīng)商，先后推出了面向量產(chǎn)的“端到端”自動駕駛解決方案和車型。

其中，小鵬汽車作為最早跟進(jìn)特斯拉布局“端到端”技術(shù)的車企，在這條技術(shù)路線的投入上非常堅決。小鵬汽車董事長何小鵬表示，端到端技術(shù)可以大幅提升小鵬汽車產(chǎn)品的智能駕駛能力，也更有利于公司在AI競爭時代搶占先機(jī)。

2024年5月，小鵬汽車正式宣布“端到端”大模型上車，該模型由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)XNet、規(guī)控大模型XPlanner和大語言模型XBrain三部分組成。

何小鵬向證券時報記者透露，“端到端”大模型上車后，18個月內(nèi)小鵬智能駕駛能力將提高30倍，每2天內(nèi)部將做一次智駕模型的迭代。

“‘端到端’技術(shù)就像一座冰山，水面下有很多被外界看不到的部分?！焙涡※i表示，基于“端到端”大模型積累的原始數(shù)據(jù)，進(jìn)而構(gòu)建的閉環(huán)能力、體系能力，是真正決定一家車企能否在AI競爭淘汰賽中存活的關(guān)鍵。

為此，小鵬汽車在相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域投入了近35億元。據(jù)悉，接下來的每年，這部分投入還會持續(xù)增長。

不只小鵬汽車在加快“端到端”智能駕駛的迭代速度，理想汽車也在10月23日開啟了“端到端+VLM”的全量推送。理想汽車相關(guān)負(fù)責(zé)人向記者透露，理想智能駕駛“端到端”模型，其研發(fā)版本已迭代了30個版本，面向用戶打造的版本也迭代16個版本，模型訓(xùn)練量在持續(xù)增長。

多家車企及供應(yīng)商的布局，讓智能駕駛行業(yè)似乎在一夜之間進(jìn)入了“端到端”時代。西南證券汽車分析師鄭連聲認(rèn)為，“端到端”技術(shù)的應(yīng)用，加速了高階智駕使用區(qū)域的覆蓋，有助于重塑產(chǎn)業(yè)格局。

爭議“端到端”

“沒有使用‘端到端’大模型的智駕都將被淘汰?！?/p>

對于“端到端”給智能駕駛行業(yè)帶來的影響，何小鵬曾堅定地做出上述判斷。在他看來，所有的L4自動駕駛公司都應(yīng)該盡快切換“端到端”大模型。

但實際上，對于“端到端”技術(shù)上車的效果，業(yè)界則呈現(xiàn)出不同的觀點。有業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為，“端到端”大模型對于L2駕駛輔助的意義在于能夠加快開城速度，加速實現(xiàn)車企口中的“全國都能開”；對于L4級別自動駕駛公司而言，“端到端”大模型也能夠在運營的初始階段降低系統(tǒng)對于高精地圖的依賴，使得公司能用更短的時間擴(kuò)大自動駕駛產(chǎn)品的運營范圍。

地平線的相關(guān)負(fù)責(zé)人向證券時報記者透露，針對當(dāng)前高階智能駕駛系統(tǒng)存在的瓶頸問題，“端到端”技術(shù)絕對是最佳解決方案，可以顯著提升計算效率。同時由于數(shù)據(jù)驅(qū)動的特性，“端到端”系統(tǒng)也擁有更高的性能上限和更低的維護(hù)成本。

然而，另一部分業(yè)界人士則持不同觀點，認(rèn)為無需神話“端到端”對智能駕駛的革命性作用。

同濟(jì)大學(xué)汽車學(xué)院教授朱西產(chǎn)表示，目前的“端到端”路線并不能稱得上完美，即便是特斯拉也是如此。而國內(nèi)的車企在數(shù)據(jù)量和AI訓(xùn)練的算力和特斯拉還有不小的差距。

“我們在技術(shù)路線上不能盲目跟風(fēng)特斯拉。”朱西產(chǎn)提醒道，根據(jù)國內(nèi)車企目前在智能駕駛開發(fā)的數(shù)據(jù)能力和AI訓(xùn)練算力，做到感知“端到端”，以分段式“端到端”方案模型漸進(jìn)式發(fā)展是比較合理的技術(shù)路線。

極越汽車CEO夏一平也認(rèn)為，目前還沒有100%的“端到端”技術(shù)上車，行業(yè)內(nèi)涌現(xiàn)的技術(shù)，多數(shù)是營銷大于實質(zhì)。

在他看來，真正的“端到端”需要完全依靠視覺，接收到數(shù)據(jù)可立刻執(zhí)行，這需要大量高質(zhì)量的數(shù)據(jù)和算力支撐。

“如果數(shù)據(jù)質(zhì)量不好，那么訓(xùn)練的模型也是有缺陷的?！毕囊黄椒Q。

上車前景如何？

盡管目前圍繞著“端到端”的價值以及技術(shù)路線存在諸多爭議，但行業(yè)內(nèi)的多數(shù)車企仍然在積極推進(jìn)“端到端”的上車應(yīng)用。

“端到端是通向通用物理AI最有希望的路徑，但現(xiàn)階段也只是端到端1.0的。”元戎啟行CEO周光向證券時報記者表示，“端到端”技術(shù)在智能駕駛產(chǎn)業(yè)的應(yīng)用一定是大趨勢，接下來伴隨著AI技術(shù)的持續(xù)突破，“端到端”的應(yīng)用也會越來越廣泛。

據(jù)悉，目前行業(yè)普遍認(rèn)可的“端到端”主要有兩類：一類是感知規(guī)劃“端到端”，以多傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行輸入，行駛軌跡規(guī)劃進(jìn)行輸出；另一類則是基于多模態(tài)大模型（VLM，MLM）的“端到端”，利用大語言模型為知識底座，通過微調(diào)的自動駕駛場景理解和決策。

多位受訪人士表示，“端到端”的上車過程，會從感知度“端到端”，再到模塊化“端到端”，最終以一種相對平滑的方式過渡到單一模型“端到端”。

而在這個過程中，數(shù)據(jù)和算力既是最主要的驅(qū)動力，也是挑戰(zhàn)所在。信達(dá)證券分析稱，以特斯拉為代表的“端到端”快速迭代有望帶來智能駕駛新一輪產(chǎn)業(yè)革命，自動駕駛能力將重新構(gòu)筑車企競爭壁壘，數(shù)據(jù)和算力將成為核心競爭要素，頭部車企或供應(yīng)商能掌握更多更優(yōu)的“數(shù)據(jù)”，以及更強(qiáng)更快的“算力”，而優(yōu)秀的智駕能力有望加強(qiáng)銷量轉(zhuǎn)化，最終強(qiáng)化車企馬太效應(yīng)，頭部車企“強(qiáng)者愈強(qiáng)”的時代即將來臨。