【TechWeb】时隔百年，传统汽车工业已经逐渐淡出人们的视野，新能源和智能化已然成为大势所趋尤其是智能驾驶。
据艾媒咨询数据显示，77.3%消费者表示看好智能驾驶，只有2.2%消费者表示不看好。此外，汽车消费不够景气的时代，智能驾驶还能催生换车欲望。一项调查显示，对比有车用户与无车用户，反而是前者对智能驾驶的购买意向更强烈。所以智驾成为业内关注的焦点，尤其是近期所谓的端到端智驾，更是有过之而无不及。
车企竞争从卷价格到卷价值
众所周知，车企关于“内卷”的话题一直争论不休，引发了一系列的唇枪舌战。最终行业普遍认为，车企要因地制宜的“卷”，核心是要卷价值。
不可否认，价格内卷成为笼罩在中国汽车产业高质量发展上的阴影，为此，国内汽车行业大佬都曾直言反对价格战。
例如华为智选车BU董事长余承东认为，价格战只会蚕食车企的利润，降低用户的体验，让车企陷入窘迫境地，甚至可能被市场淘汰，打价格战是车企无能的行为，说明其产品缺乏竞争力，卷价值才是行业良性竞争的出路。
令业内安慰的是，乘联会秘书长崔东树此前表示，今年1-5月国内近60款电动汽车降价，但5月后价格战已经放缓，市场即将回归促销为主的格局。而价格战结束后，从主要车企的表现看，未来汽车卷价值的主要方向之一就是智驾。;
智驾不断演进，端到端是趋势
众所周知，在过去，智能驾驶领域的从业者通常将整个自动驾驶任务细分为感知、预测、决策、控制等多个模块。由于每个模块的技术栈差异显著且极具挑战性，因此每位工程师通常独立负责其中一个或两个模块。基于此，目前市场上已量产的智能驾驶模型大多采用传统的模块化架构，即按照感知、规划等功能划分为多个独立的小模型。
那么问题来了，何谓“端到端”？
公开资料显示，自动驾驶有感知、规划与决策和控制三大模块，靠感知“看”，靠决策“思考”如何开车，靠控制模块完成驾驶行为。“端到端”技术指的是，从感知到决策整个过程，都用一个大模型来实现。
与此前的智能驾驶相比，端到端消除了模块间的界限，简化了系统架构，提高了运行效率。整合后的模型能够更快地处理数据，提高系统的响应速度。同时也减少了对激光雷达和高精地图的依赖，降低了成本。
具体到体验，端到端的自动驾驶系统比起人类手写的规则能关注到更多的细节以后，从而找到更符合实际情况的应对策略。并不会死板的去比对规则，僵硬的执行。对于很多极端场景来说，只要训练得数据足够多，均可以更好的应对。
何小鹏曾举例称，“有的红绿灯和ETC上面写着请直走，等待16秒后左转。这种情况汽车怎么办，靠激光雷达还是云端互联网？”同样，在大部分智驾玩家棘手的环岛场景中，智驾面临的难度，主要来自于需要综合处理更多维度信息。因为在驶出环岛时，相比无保护左转，智驾不仅要选择转向时机，还需要与同向车辆博弈。如此一来，原本流畅的智驾体验就被一个个“难点”切分成了“一段段”的体验。
用通俗来说，过去的自动驾驶路线就好比多个人开一辆车，而端到端是单人开车，更加接近真实的人类驾驶。
逐鹿端到端，车企殊途同归
基于此，目前众多车企的智驾纷纷转向端到端。其中首当其冲的就是特斯拉。
其实早在去年5月初，马斯克在推特上宣布特斯拉将推出FSDV12版本，该版本将运用先进的端到端AI技术。
据业内人士称，特斯拉FSDV12版本已经在感知层面和决策层面都统一了端到端系统，也就是没有了任何人工规则来判断是什么，也没有任何人工规则来判断应该怎么做。全部都是系统通过自动学习数据找到规律后自行处理。这也是为什么马斯克会说新系统的代码数量大幅减少，因为不再需要人去一条一条的假设场景，写出规则引导系统决策。
事实是，据第三方网站FSD Tracker统计，特斯拉FSD V12更新后，较此前版本，用户完全无接管的行程次数占比从47%提升到72%，平均接管里程（MPI）从116英里提高到333英里。
除了特斯拉外，国内不少新势力、供应商同样非常关注端到端的技术路线。
例如今年5月20日，小鹏汽车宣布端到端大模型上车，其由神经网络 XNet（侧重于感知和语义），规控大模型XPlanner和大语言模型XBrain（侧重于整个大场景的认知）三部分组成，彼此之间既有联系又有分工，能够非常好地提升AI智驾能力上限。
而理想汽车近期举办的智能驾驶夏季发布会，则首次公开展示了其端到端自动驾驶技术架构，该架构主要由端到端模型、VLM视觉语言模型、世界模型三部分共同构成，也就是其CEO李想此前提到的“系统1”和“系统2”，他们也宣布这套系统是部署到车端的智驾方案。
至于蔚来，其自2023 年下半年开始就单独设立了一个大模型部，由原感知部门和规控部门下的模型部合并而来，专门负责端到端的模型研发，计划于2024 年上半年上线基于端到端的主动安全功能。目前，蔚来智驾的核心业务，分为“云”（大模型部）和“车”（部署架构与方案部） 两块，取消原来按照功能 （感知、地图、数据、规控等）模块划分的方式。“云”负责创造出更好的基础模型，去支持未来“车”端的迭代。
最后是在智驾领域较早发力的华为，其近期推送的ADS 3.0也有端到端的架构在，并受到了广泛认可。
据称，ADS 3.0实现预决策和规划一张网，感知部分采用GOD（General Object Detection，通用障碍物识别）大感知网络，决策规划部分采用PDP（Prediction-Decision-Planning, 预测决策规控）网络，从而实现了简单“识别障碍物”到深度“理解驾驶场景”的跨越式进步，行驶轨迹更类人，通行效率更高，复杂路口通过率>96%，全面提升了智能驾驶的安全性与驾乘体验。
写在最后：毫无疑问，端到端正在成为车企在智驾领域新的竞争焦点，而如何在百舸争流的同时，保持自身的差异化，并真正经得起市场和用户的最终检验，这恐怕才是车企们在面临机遇的同时面临的新挑战。
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