全國都能開之后,智駕繼續走向哪里?
2024年末,大部分主流車企已經實現了無(高精度)圖全國都能開。而第一梯隊的玩家,從以規則為主的算法框架,向神經網絡模型為主的新架構切換,也就是時下流行的「端到端技術」。
為什么要換端到端架構?原因很簡單——「因為規則代碼已經寫不動,甚至你寫了新的代碼,老代碼還會崩潰。」一家TOP智駕方案商的Tech Lead這樣回應。
大模型拯救了被困在無限場景中的智駕工程師。過去解決不好的,像掉頭、環島等場景,用規則很難描述的力度和時機,到了端到端大模型上,隨著數據量的增長很自然地被解決了,新的模型甚至還會涌現出一些令人驚喜的表現。
這輪技術升級,最直接的好處是讓智駕系統更大程度地享受到了Scaling Law數據擴張帶來的紅利。智駕不再按場景一個case一個case地解題,而是按照「能力」批量解題。
行業的重心也不再是招募更多頂級的工程人才,而切換到模型設計、工具鏈開發以及模型的測試驗證上。一個非常明顯的現象是,業界曾經以團隊規模作為描述先進性的一項指標(比如華為車BU有近5000人在開發智駕),而到了2024下半年行業比拼的關鍵指標變成了云端算力。
從2023年下半年的開城大戰,到2024年末的「車位到車位」大戰,在大模型驅動的時代,數據閉環成為核心生產力。
2025年,智能駕駛將繼續邁向更大規模的量產,中階將迎來大爆發,車企以車位到車位、L3試點等新功能希望搶占用戶的心智。新的里程碑層出不窮,如何在激烈的競爭中跑贏大市?
時值年末,HiEV采訪了多家智駕科技公司——「搭好數據閉環,推進技術迭代,打磨具備品牌特性的智駕體驗」,是他們共同指向的反內卷指南。
傳統車企智駕大躍遷
「數據閉環」是核心
對那些剛剛進入智駕領域的汽車品牌,中階方案在過去一年快速收斂,成為2025年不少車企加碼智駕的紅利。、
從TI TDA4VH,到黑芝麻智能華山A1000、地平線J6E/J6M、高通8620/8650,再到英偉達OrinN,車企的中階方案之選已經非常豐富。這些方案以高速NOA作為主干,成本普遍在數千元級,但不少都帶有一定程度的城區智駕功能延伸,并且多數已經走完了量產驗證。
騰訊智慧出行副總裁劉澍泉說,「中階的智駕方案,(過去)基于Rule base的算法,加上高精地圖或者輕地圖,基本上是一件已經搞定的事。」
以卓馭基于TDA4VH的中階方案為例,其在2023年剛推出時的硬件BOM成本在5000元級。在將近2年之后,隨著五菱、大眾等車企的量產,它的BOM成本進一步降低,卓馭甚至在這版硬件基礎上剛剛實現了基于端到端的城市NOA功能。
黑芝麻智能華山A1000過去一年在領克、東風奕派上實現量產,其最早交付的是高速NOA功能,近期黑芝麻智能也在對基于單/雙A1000的版本,進行城區LCC以及記憶行車的泛化測試。黑芝麻智能在近期剛剛推出A2000家族,其中A2000 Lite更是將城市NOA的性價比推到極致。
也正是基于前述眾多的中階方案,比亞迪、吉利、東風、長安、五菱都在大幅增加中階智駕方案的配置比例,激進者如比亞迪提出了一年300萬套配置中階及以上智駕方案的預期。
2025年對于不少的頭部自主品牌來說,將是智駕上車大幅增加的一年。與具有豐富智駕量產經驗的新勢力不同,傳統主機廠大規模量產中階智駕,最大的挑戰是「持續的智駕運營能力」,也就是數據閉環的搭建。
「如果在這個階段,給主機廠一個建議的話。」劉澍泉說,「我認為建設高效的數據閉環體系,是當下必須做的。
包括用戶接管了以后,數據怎么回傳,回傳以后如何存儲、分析,分析的時候有沒有一個高效的工具鏈進行數據檢索,數據生命周期的管理,這些可能都是傳統一些的主機廠面臨的困難。新勢力有自己的人員來定制這樣一套平臺,而傳統主機廠缺少這樣的組織。」
新勢力當前在數據閉環上更多希望達成「成本更優、效率更高、服務更穩定」,傳統主機廠的數據閉環仍是接近于「從0到1」的階段。
騰訊在今年9月份發布的車云一體化的數據閉環體系,某種程度上就是專為智駕大規模量產設計的數據閉環體系。
這套體系從車端數據處理、云端數據挖掘、云端智算訓練、安全合規等幾個核心的需求入手,搭建起一站式解決方案,幫助車企推動基于「數據」的增長飛輪。
新勢力領銜
4Scaling Law驅動新一代城市NOA
2024年,以華蔚小理等品牌為代表的城市NOA裝機量預估在150 - 200萬臺之間。華為認為,未來5年內這個級別的高階智駕,搭載量將達到2000萬臺。
就2025年看,騰訊智慧出行副總裁劉澍泉預估城市NOA的搭載數量至少有2倍到3倍的翻升,「今天看到頭部的企業利用輕地圖方案的城市NOA,包括在上下班高峰時,表現已經很不錯。」
而進入到大模型階段,「你有一個基礎模型,車賣得越多,收集到的bad case就越多,改進的效率就越快,這樣會進入到數據驅動的正循環。」
地圖從過去依賴測繪車隊采集的重模式,向量產車隊回傳的輕模式的變化,帶來了路端數據準確性的大幅提高,這也是今天城市NOA表現越來越好的一個原因。
比如騰訊地圖與某家車企合作打通了數據回傳的完整鏈路,云端可以實現秒級捕捉變化、分鐘級下發更新;云端成圖可以解放車端的算力,而多乘的大數據融合可以進一步提升地圖的準確率。騰訊的測算顯示,這樣智駕云圖的形態,地圖的數據要素準確率可以大幅提升,而智駕通過復雜路口的通過率能夠提高20%。
回到智駕算法本身,基于大模型的Scaling Law是今年下半年技術提升的主要驅動力。
有代表性的頭部企業,無論理想、小鵬還是元戎,都認為當下Scaling Law在智駕算法的迭代上依然有非常長的有效周期,行業還遠遠沒有摸到數據規模增長對算法性能提升的邊界。
除了加大模型訓練的數據規模,2024年智駕技術的另一大探索是模型架構的演進。
多名受訪的智駕公司高層都認為,在接下來智駕的算法演進上,業界已經基本形成了共識。
全球第一大Tier 1博世在中國市場也在積極跟進城市NOA的量產,其在本月正式量產了基于兩段式端到端的無圖城市NOA方案,并預計2025年年中量產一段式端到端,2026年推出基于世界模型的端到端智駕。
博世智能駕控中國區總裁吳永橋認為:從兩段式端到端到一段式端到端,最后到世界模型,這是業內目前達成的共識。
基于華山與武當系列芯片,黑芝麻智能也計劃推出端到端算法的參考方案,其采用One Model架構,并在決策規劃單元引入了VLM視覺語言大模型和PRR行車規則的概率化表征子模塊。
黑芝麻智能產品副總裁丁丁認為,「目前看到多模態與One Model的大模型,將是下個階段智駕研發的主旋律。」
「世界模型也好,還是VLM也好,最后來看大家都將殊途同歸,就是建立Vision - Language - Aciton這樣的流程。整體系統會更加接近于人的應激反應,(感知)看到什么,(規控)就能做出相應的駕駛動作。」劉澍泉認為,「這是確定的路線,只是達成的時間快慢問題。」
有意追趕第一梯隊的車企,明年基本上也都會投入到基于世界模型或者VLA架構的端到端智駕的開發。而無論VLA還是世界模型,對企業來說都是人才、數據、算力的極限挑戰,最終并不是每個企業都適合開發自己的基座模型。
劉澍泉認為,「頭部的新勢力可以自研,而頭部科技公司也會給車企提供一個預訓練的基座模型,主機廠拿到這個模型可以用私有的數據來優化調教,生成屬于自己的智駕大模型。」
隨著整個智駕系統全面模型化,劉澍泉認為,與此前供應商向主機廠交付代碼的方式不同,智駕的交付也會從單車部署的方式,變成以服務訂閱為核心的方式。
科技公司可以針對模型的升級、調優,持續為主機廠提供服務,它可能會從代碼交付升級為以云服務的方式交付。
大模型顛覆性地改變智駕提升速率的同時,也會改變智駕本身的商業模式。
從中階量產、高階研發到L3預研,明年車企在智駕的全系產品上都將面臨頭部玩家的壓力。
中階壓力主要來自頭部新能源廠商激進放量的規模效應,10 - 15萬級車型的中階智駕在一年之內可能會成為市場中的標配。
高階與L3則是以華為、理想等為代表的頭部新品牌的技術之爭。年末,華為、理想、小鵬已經掀起了一輪「車位到車位」智駕體驗的你追我趕,明年VLA、世界模型這些新技術也將陸續登場。
2025年,我們也將見證第一個大規模的L3試點體驗,這意味著第一次在消費級的車輛上,用戶可以在限定條件下將駕駛的責任完全托付給智駕系統。
華為和理想已經明確2025年將推出L3試點demo,但最終參與競爭的廠商必然不止兩家,蔚來在ET9上也宣布L3 ready,小鵬大概率也會加入L3的角逐。
隨著中階、高階與L3的里程碑被全面刷新,智駕第一梯隊的席位競逐將更加激烈。
而對車企而言,如何將智駕的技術能力,轉化為品牌與車型產品的核心競爭力,打磨數據閉環,形成具有品牌特色的智駕體驗并持續迭代,變得更加重要。
本文來源:HiEV大蒜粒車研所
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2025年,智能駕駛將邁向更大規模的量產。中階智駕方案成為車企競爭焦點,數據閉環是核心生產力。主流車企如比亞迪、吉利等加碼智駕配置,并采用端到端技術實現城市NOA功能。騰訊發布車云一體化的數據閉環體系,助力推動增長飛輪。華為、理想等頭部新品牌展開高階與L3技術之爭,明年將陸續推出VLA和世界模型等新技術。
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