你的浏览器版本过低,可能导致网站不能正常访问!为了您能正常使用网站功能,请使用这些浏览器。
chrome
firefox

浏览易车国际站

您是否想浏览中国自主品牌出口车型,可以为您切换到易车国际站。

继续浏览当前页

工具栏

魏牌蓝山

  • 评论

车企上马端到端智驾,自研还是「华元魔」?-百家乐凯发k8

  • 作者:
  • 2024-12-03 13:05
  • 3.01万

‍作者 |will

编辑 |德新

在过去的两个月内,地平线、文远知行、小马智行等智驾科技公司先后上市,目前市值分别达到559.69亿港币、47.68亿美元和50.58亿美元(截止12月2日)。

这一批智驾公司多数创办于2016年前后的智驾创业潮。

如果从2009年google无人车项目启动开始算,智能驾驶已经风云跌宕了十几年。2016年这一年,google无人车项目waymo拆分成为一家独立公司,并完成了巨额融资,是全行业发展的一个重大节点。

在那之后,在技术爆发、人才涌动、资本助推的浪潮下,各路智驾公司群雄并起、逐鹿九州,创造了智能驾驶快速发展和商业化的一个「小时代」。从2016年到2020年,智驶从一系列的原型技术的组合迅速地走向了大规模量产

太阳东升西落,资本也如潮水。这个极度消耗资源、资金和人才的行业,在经历了一系列融资、扩张、量产、裁员以及ipo之后,到2024年已经进入了更加理性的阶段。

曾经活跃在各个不同板块、不同场景的数十上百家智驾公司,绝大多数被出清。今天仍活跃在市场上的智驾方案公司数量已寥寥无几,如果按照「仍具有可持续发展能力,能在新一轮的智驾竞争中持续投入」这个标准,这样的公司已经不足10家

一部分曾在学术前沿和资本市场长袖善舞的弄潮儿们,经历了量产的捶打,撸起袖子走完量产流程,在他们完全不熟悉的领域实现了前装上车。

在当下,ai与大模型驱动智驾飞速迭代的今天,我们没有比任何一个时刻更加接近于有机会实现「自动驾驶」的远大目标。不过新一代智驾技术所需要的资金、工程能力和数据规模,也决定了这是一场高段位玩家的游戏。

一、真假降维:从l4到l2

2012年,深度学习爆火引发了ai革命,自动驾驶发展也从中受益。

在短短几年内无数学界、产业界大佬纷纷下场,涌现出一批至今耳熟能详的名字,如小马智行、元戎启行、文远知行、momenta等等,绝大多数公司在 最初选择了l4级自动驾驶作为业务目标。

robotaxi固定运营的策略,在初期很容易跑出不错的效果,但时间一长,它没有办法获得大规模泛化所需要的优质数据。由此,到了2020年,叠加资本市场的低潮,多数企业不得不主动做出选择,转向做他们最初并不感冒的高阶辅助驾驶量产。

「l4都做了,高阶辅助驾驶有啥不能做的?」在这群钻研ai算法的人眼里,从l4到高阶辅助驾驶属于技术下放,也称「降维」。

事实证明,并非如此。「做l4不计成本,堆料可以有效解决许多技术难点,但硬件成本极高,waymo是最典型的代表。」一位智驾算法工程师表示。

由于l4多数是限定场景,量产业务面对的是开放场景有更多未知的corner case,对鲁棒性要求极高。元戎启行ceo周光在最近的一次采访中说,「原来做l4,一万次有一次失误已经很牛了。量产里面有一个标准,每百万次出现一次失误。以前觉得一千次、一百次都很厉害,一万次对于demo(样车)来说是不敢想象的,这对我们价值观冲击蛮大的。」

那些曾经以为从l4到高阶辅助驾驶是「降维」的想法,被现实「痛打」。

工程化,虽然是许多l4智驾公司降维的短板,它可以通过招聘和时间补齐。真正难以调和的是团队的战略意志和组织架构——「整个团队,从研发体系、商务团队、交付团队乃至考核体系...都是一次颠覆性的改革,势必会发生旧团队体系与新技术路线不兼容的问题,可能会导致人才流失、内斗等各种风险。」

并且,量产项目周期极长,内卷的车市又倒逼供应商,许多项目都是补贴成本报价,短时间很难看到盈利的希望,这显然与投资人最初造富的梦想相去甚远。

目前市面上从l4成功转型高阶辅助驾驶的方案商并不多,元戎启行算是其中的代表。

接近元戎启行的人透露,元戎启行突然急转做高阶辅助驾驶并不意外,「周光一直在尝试无人驾驶商业化,只做l4相当于闭门造车,永远也到达不了自动驾驶的终局。因此不论是商业上,还是从技术终局来看,先做高阶辅助驾驶都是当下最优选择。

还有就是周光本人非常大胆,笃定一件事就开干。」

另一家头部智驾方案商momenta如今也拿到了众多主机厂的项目,一位接近momenta的投资人表示,虽然现在看起来很是风光,但在第一个量产项目时,momenta花了两年多时间才磨出来。

然而,即便像momenta和元戎启行这类已经获得不少主机厂青睐的方案商,也并不能说其商业化落地画上了圆满句号。

毕竟主机厂们到底是自研还是合作,还未完全尘埃落定,自研方案是否成功,将直接决定供应商们长期的命运。

二、两年三代技术,高阶三强杀出血路

进入2024年,智驾已经成为车企传播的重中之重

比如这届广州车展上,长城汽车偌大的展台甚至只摆了一款车,20多台全新智驾版展示出这家自主品牌智能化的决心。

一些新车的发布会上如果没有智驾的更新,不仅少一个卖点,而且相当于间接承认自家技术没有进展——因为技术迭代周期已经很短。

如果从2022年下半年,城市noa试水向用户开放到现在,在短短两年之内,智驾的主要技术栈已经更迭了3代:从有高精地图,到无高精地图,现在已经是端到端大模型智驾

无论对主机厂和智驾方案商来说,这都是从技术决策、技术能力、组织架构、战略资源以及量产能力的全方位挑战。今天对于腰部及以下的智驾团队面临的巨大压力是,上一代的技术还没有搞定,头部公司已经在下一代技术上达成了相当不错的进展。

正如眼下一部分国际tier 1正在跟进有图城市noa的量产,自主品牌的自研团队大部分刚刚实现了自研高速noa的量产,而智驾头部公司华为、元戎、momenta已经全面切换到了端到端大模型的架构

「主机厂可以自研低阶方案,比如acc、lcc甚至高速noa,因为方案成熟、路径清晰;高阶方案却很难做,因为没有太多积累,短期难补课;而且新技术迭代非常快,团队内耗或者走错路线,很容易拉大技术差距,得不偿失。」一位供应链人士认为。

周光认为,做智驾「要点tech vision (技术预判)」。前融合、车端推理引擎以及时下最新的「视觉-语言-动作vla模型」,这些都是元戎最早一批在行业内提出的

周光记得大概在2020年左右,有行业大佬来访询问周光对于智驾下一步趋势的看法,周光当时认为是「去高精地图」,对方不以为意,而后这些预判被一一验证。

这样的预判能力,周光认为,核心是源于元戎是一波原生做ai的团队,「一个ai问题,应该用ai的方式去解决。」

据悉, 元戎的智驾方案已经随魏牌蓝山改款上车。

接近元戎启行的行业人士表示,「元戎是行业内少数能够拿出成熟无图方案的公司,项目刚开始接洽的时候,给车企试了效果很好,但认为元戎不是真无图。为了自证无图能力,元戎用板车拖着试验车,让客户指定地点直接过去,卸车就开始了随机路测,效果也挺好,元戎这才拿下了第一个项目。」

到2024年下半年,除了蔚小理代表的新势力车企之外,在高阶智驾方案上,绝大多数主机厂都选择了与华为、元戎、momenta中的至少一家展开合作。

这也说明智驾格局正趋于收敛,主机厂与方案商的共创成为大部分车企建立智驾能力的必经之路。随着方案的大规模量产,新的盟友关系、数据闭环和商业闭环也在形成。

三、大模型之战:ai是智驾的底色

在智驾技术正快速迭代的2024年,有两个趋势正在成为汽车行业的共识:大模型成为智能车越来越重要的开发方式;端到端智驾提升速度飞快,并且远远还没有到scaling law的上限。

理想、小鹏都公布了下半年,在几个月的时间内,其智驾基于端到端的版本接管指标和体验上,有3 - 4倍以上的提升。

周光认为,「自动驾驶刚刚进入端到端,车端的 scaling law至少还有5年。我认为接下来几年端到端的进展是极其大的。落后一年的东西,基本上就不太可用。」

端到端使智驾被赋予了更加浓重的ai的底色,从第一性原理出发,「算力、数据、算法」的重要性前所未有。

根据华为、理想、小鹏的规划,到明年基本上智驾第一梯队的云端训练算力规模都将达到10 eflops级别。由于车端算力、供电的局限,车端的模型规模不会像云端一样迅速暴力增长,scaling law会拉得更长。

但相比起大模型,端到端模型的训练算力需求并没那么大。因为它不需要基于互联网上海量的文字、图片信息去训练,只需要驾驶行为中可能涉及的路标、路况等相关信息。

开车过程遇到的大多数的场景和路况都是重复的,这代表大多数的数据都是已有数据,这并不是训练模型所需的数据,端到端需要的是高质量的边缘场景数据。

同样算力的情况之下,模型能力和数据挖掘能力更加需要被发挥到极致,并不是一味堆数据、堆算力的暴力解法。

充裕的云端算力基础上,如何挖掘高价值的数据,来训练一个「全知全能」的智驾世界模型;以及在有限车端算力基础上,如何保障有限参数规模下单一端到端模型的下限,并极致压榨其上限,是目前全行业都在共同求解的两大议题。

在元戎这次c1轮融资披露的同时,周光对外强调下一代方案,将量产「视觉-语言-动作模型,vla模型」

一部分行业人士将vla视为「端到端」方案的下一代版本

四、端到端,大玩家决赛

如果说智驾的上半场是资本撒下种子,而今一部分创业公司已经成长为茁壮的树苗。当市场格局、商业模式逐渐清晰,下半场是这些树苗,如何长成参天大树的争夺战。

数据是决定智驾模型上限的核心资源

目前大部分智驾数据都掌握在主机厂手里,但绝大多数数据难以充分发挥效用。面对日益陡增的数据量,匹配少数合适的方案商,挖掘车主数据的价值,形成有主机厂特色的智驾体验,属于水到渠成、两厢奔赴。

大语言模型、多模态大模型的浪潮,使得算力资源成为稀缺的供给。

除了互联网行业之外,汽车行业对算力有最强烈的渴求。而背靠bat这些互联网大厂的公司,则更容易「近水楼台先得月」,分别背靠华为云、阿里云、腾讯云的华为ads、元戎启行以及momenta,天然更有优势。

「模型架构决定方案上限」,端到端的战役,也是最顶尖的ai人才的争夺战。

从某种程度上讲,下半场的竞争实质已经不是单一智驾公司的竞争,而是「车企 互联网巨头 智驾头部公司」这种超级产业联盟的竞争

华为车bu副总裁江利旗在十月份的一场演讲上表示,华为认为未来的智驾市场份额会高度集中。

无独有偶,momenta ceo曹旭东也在接受媒体采访时也认为:「智驾最后在全球可能就三、四家公司,中国可能就两、三家公司。格局可能是 7-2-1,第一名占 70% 的市场。」

正如《三国》一样,智驾的群雄争霸,十八路诸侯最终只剩下少数力量。如果按照已量产了端到端高阶智驾方案这个标准

  • 华为可以说是赛道里面的绝对核心玩家,拥有完全自主可控的芯片、算力、操作系统等底层资源,有自身深度参与操盘的汽车品牌矩阵,在供应链上有强势的话语权,并且已经实现了正向盈利。
  • momenta的优势在于,入局很早,有丰富的量产经验、高度标准化平台化的产品能力,是目前业内与主机厂供应合作最多的方案商,尤其在海外市场的长周期定点上。momenta也在深度布局芯片、域控,旨在拿下最大的市场份额,但这也站在了核心芯片供应商的对立面。
  • 元戎启行属于入局量产业务相对较晚的选手。行业混战时期,元戎启行凭借无图方案突围并一举拿下长城魏牌定点,在短短8个月内在无数次捶打下,完成高阶智驾量产,成为了今年行业最突出的黑马。元戎的ai长板够长,有利于合作主机厂占据技术高地。智驾供应格局逐步收敛,但主机厂不想被垄断「灵魂」,扶持一匹有ai基因的黑马既是大势所趋,也是市场格局需要的。

头部智驾公司,明年的量产车数将迎来10倍级别的提升

能够留在牌桌上的方案商们站位已经越发明确,而通往自动驾驶的方向,也在随着技术和商业的更迭,更加清晰。

内容由作者提供,不代表易车立场

收藏成功 ! 去易车app查看收藏文章

活动推荐

广告
  • 奖 
  • 抢 
  • 奖 

相关车型

  • 27.38-32.68万

相关摘要

凯发app官方网站 copyright © 2000-2023 bitauto,all rights reserved. 百家乐凯发k8的版权所有 北京易车信息科技有限公司    购车咨询:4000-168-168 (周一至周日 9:00 – 21:00) 法定假日除外

网站地图