华为、蔚小理先后入局 2025年批量上车 “端到端”自动驾驶大模型元年将至

伴随特斯拉FSD的入华传闻，端到端自动驾驶技术愈发被产业及资本关注。

“智能驾驶信息的传递不应该是你画我猜，而是像人类一样对所见到的信息作出最直接的反应。模块化模型是将一个复杂任务分解成多个子任务，逐个解决，这样的解决问题方式既曲折又容易出错。而端到端模型则是基于问题的根本，直接寻求最优的解决方案。”元戎启行CEO周光以通俗的方式解释了端到端模型较模块化模型的优势。

在6月12日由辰韬资本等主办的一次论坛上，相关行业机构发布的2024年度《端到端自动驾驶行业研究报告》对“端到端”的概念进行了较为概括的定义——感知信息无损传递、可以实现自动驾驶系统的全局优化。“端到端自动驾驶已逐渐成为明确的行业共识，引领自动驾驶进入下一波产业发展和资本涌入的浪潮。”报告称。

华为、蔚小理入局 “端到端”自动驾驶玩家众多

作为“端到端自动驾驶”的引领者，特斯拉FSD V12在北美上线测试版本，最大的卖点便是端到端的神经网络模型上车。而在国内，鸿蒙智行、小鹏汽车、元戎启行、商汤绝影、零一汽车为代表的主机厂和智能驾驶技术公司纷纷相继进入这一领域，并于最近半年陆续对外披露上车量产规划。

其中，小鹏汽车是国内首个发布量产上车的端到端模型的整车企业。这一大模型包括了神经网络XNet+规控大模型XPlanner+大语言模型XBrain。

XNet可模拟人类感知，使自动驾驶系统感知范围提升2倍，XPlanner可使机器的驾驶策略不断拟人化，做到前后顿挫减少50%、违停卡死减少40%、安全接管减少60%。XBrain则能让自动驾驶系统拥有与人类大脑一样的理解学习能力，能认识待转区、潮汐车道、特殊车道、路牌文字等。

据了解，小鹏的自动驾驶系统具有约10万+行代码，但一个无限接近人类司机的自动驾驶系统约需要10亿行代码，以人力编写规则，几乎是不可能完成的任务。而改用端到端模型后，系统将能实现几乎无上限的规则。

“小鹏汽车端到端模型能够做到‘2天迭代一次’，在未来18个月内智驾能力提升30倍。”小鹏汽车董事长何小鹏表示，2024年第三季度，小鹏汽车的智驾即可实现“全国都能开，每条路都能开”；2025年实现城区智驾比肩高速智驾体验。

同样作为造车新势力的蔚来汽车和理想汽车，也在进行端到端模型技术的研发。在2024中国汽车重庆论坛上，理想汽车董事长李想透露，理想汽车已经完成了相关技术的研发和验证工作，并计划在今年第三季度向所有用户推送全国无图NOA（导航辅助驾驶）功能。同时，该公司还将向测试用户推送基于300万clips训练出的端到端+VLM自动驾驶体系。

预计最早在今年年底、最晚明年年初，理想汽车将推出通过超过1000万clips训练出的更完善的自动驾驶体系，为用户提供监督型L3级自动驾驶体验。

另据市场消息，自2023 年下半年开始，蔚来已经投入几十人团队研发端到端自动驾驶。蔚来智能驾驶研发副总裁任少卿认为，自动驾驶的大模型需要拆解成若干个层级，第一步是模型化，行业基本已经完成 了感知的模型化，但是规控的模型化方面头部公司也没有完全做好，第二步是端到端，去掉不同模块间人为定义的接口，第三步是大模型。

除主机厂，智能驾驶技术公司亦为关注端到端模型的代表。4月24日，华为智能汽车解决方案发布会上，华为发布了以智能驾驶为核心的全新智能汽车解决方案品牌——乾崑，并发布了ADS 3.0。ADS 3.0在ADS 2.0基础上实现了决策规划的模型化，为端到端架构的持续演进奠定了基础。

在4月的北京车展上，元戎启行对外展示了即将量产的高阶智驾平台 DeepRoute IO 以及基于 DeepRoute IO 的端到端解决方案。据悉，元戎启行已与多家主机厂达成量产合作，预计今年将有万辆级别，搭载元戎启行系统的量产车进入消费者市场。

投入巨大、前景美好 2025年或将批量上车

尽管吸引了众多玩家，但真正想要进入到端到端自动驾驶领域的门槛并不低。以小鹏汽车为例，为实现持续进化，小鹏汽车明确在“以智驾为核心的AI技术”方面，2024年将投入35亿元用于智能研发，并新招募4000名专业人才，今后每年还将投入超过7亿元用于算力训练。

“从特斯拉的开发经验来看，端到端自动驾驶真不是一般的企业能玩的，其所需的数据规模、算力规模远远超出国内企业的承受能力。”毫末智行数据智能科学家贺翔认为，除了成本高昂，端到端自动驾驶的技术难度也非常高，“想要实现从学术到产品落地，相当于跨越从二踢脚到登月的难度。”

对于端到端上车带来的效应，部分投资机构和消费者均认为这一过程可能会存在不确定因素。对此，何小鹏回应称，最初小鹏汽车开始做端到端模型时，也存在巨大的担忧，但随着技术的演进，公司看到了端到端模型的巨大价值。“面对不确定性因素，最重要的就是如何构建控制器。”小鹏方面表示。

“比较好的一点是，小鹏汽车在过去研发自动驾驶的过程中，做了大量的与安全、控制相关的事情，我们可以在此基础上，继续强化端到端模型的控制能力。”何小鹏认为，端到端模型上车后带来的效应，是可以预期的。

在行业人士看来，端到端带来的自动驾驶性能提升和用户体验提升会让更多消费者愿意接受自动驾驶，从而加速自动驾驶渗透率的提升。

以特斯拉为例，其城市NOA软件FSD在以前版本只有2%左右的订阅率，但是自2024年3月特斯拉开启FSD v12大规模推送和免费试用后，特斯拉CEO马斯克表示其订阅率有大幅度提升。业界普遍猜测，其订阅用户比例可能提升至20%左右。

基于特斯拉的案例，可以合理推测，当自动驾驶行业进入端到端时代后，其整体渗透率提升将大大加速。

2023年9月中信证券发布研报预测，“至2026年高速NOA/城市NOA的自动驾驶渗透率预计将达到20%/3%。2025年起，端到端发展的提速将催化各级别自动驾驶功能渗透率大幅提升，我们据此更加乐观地预测，高速NOA渗透率至2026年将超过30%，城市 NOA渗透率超过 10%。”

对端到端的乐观预测，在资本市场对相关公司的关注上同样有所体现。今年5月，聚焦研发端到端自动驾驶以及自动驾驶大模型的英国初创公司Wayve.AI官宣获得10.5亿美元融资，其股东包括微软、软银、英伟达等。自2021年上半年以来，全球自动驾驶投融资市场进入低迷期，已鲜有资本在自动驾驶领域投入巨额资金，但Wavye的融资可能意味着端到端技术将引领自动驾驶进入下一波产业发展和资本涌入的浪潮。

“自动驾驶行业头部玩家纷纷提出端到端量产规划，预计模块化端到端系统将于2025年开始上车。”辰韬资本方面预测认为。