对于本届广州车展观众而言，“端到端”，无疑是本届车展被提起频率最高的词。特别是涉及高级辅助驾驶功能时，仿佛没有“端到端”技术，已经无法在日新月异的智能汽车市场立足。

据悉，“端到端”是来自深度学习中的概念，英文为“End—to—End（E2E）”，指通过一个AI模型，只要输入原始数据就可以输出最终结果。应用到智能驾驶领域，意味着只需要一个模型，就能把视觉与雷达等传感器收集到的感知信息，转换为车辆在道路行驶中的决策。其最大优势是减少模块间信息传递损失，提高智驾能力上限。

从智驾系统迭代历程不难看出，精简智驾系统的整体流程，一直是行业努力的主要方向。在2017年之前，智能驾驶系统需要9个模块，仅感知环节就要有3个，分别负责检测、目标跟踪和融合数据。如今，我们所更为熟知的智驾系统，则仅仅是由感知、决策和执行三大模块来运行，短短几年时间，智驾系统便从9个模块精简为三大模块再到如今的“端到端”一个模型解决，车企的新一轮技术军备竞赛也由此展开。

智驾新宠引来一众车企竞逐

用智驾从业者的话来说，今年智驾技术的迭代可谓“忽如一夜春风来，家家都喊端到端”。随着“端到端”上车如火如荼，一众车企纷纷喊出“全球唯二、国内首家”的口号，以此证明自家技术更为突出。

从去年8月特斯拉 FSD V12 版本问世成为首家量产端到端架构的车企，为何在短短一年的时间里，“端到端”技术就能迅速成为行业内最为炙手可热的智驾新宠，车企纷纷竞逐这样一条智驾垂直赛道？火爆风口的背后，从智驾行业的市场规模不难窥见一二。

中商产业研究院发布的《2024-2029年全球及中国自动驾驶行业深度研究报告》显示，我国自动驾驶市场规模由2018年的893亿元增长至2023年的3301亿元；中商产业研究院的分析师预计，2024年市场规模将进一步扩大至3832亿元。

与持续扩张市场规模紧密相连的，是当今用户对于智驾的需求也在不断增长。在各大旗舰车型加码堆料的背景下，15万元价格区间的车型如果没有L2级别智驾系统上车，似乎在市场没有了竞争力。

而随着智驾体验的普及，消费者的胃口也越发挑剔。尽管当下的智驾系统在车道保持、前车跟随等相对常态化的驾驶任务上表现不错，但在复杂的驾驶任务面前，其天花板显而易见。众多号称遥遥领先的城市高阶智驾功能，在汇入快速路、通过大型路口等复杂情况下，依然会有机械感和决策困难，甚至多数情况需要临时人工干预不然就直接在马路中央宕机。

也正因如此，智能驾驶能力已经成为智能网联汽车时代的车企竞争护城河，车企需要用技术实力来证明自家的智驾体验是摆脱了同质化，进而通过产品力来增强消费者的购买意愿。

具体到本届车展各家的技术展示，极氪首发全栈自研浩瀚智驾2.0面向高阶智驾的“端到端”Plus架构，在“端到端”大模型上，引入了极氪首创的数字先觉网络。理想则发布基于“端到端”+VLM的“车位到车位”功能，今年11月底全量AD Max用户都可以享受到“车位到车位”的有监督智能驾驶。小米汽车同样宣布今年12月小米“端到端”全场景智能驾驶将开启先锋版推送。

梳理此次各大品牌在广州车展对于自家“端到端”技术的介绍不难发现，先觉能力、拟人驾驶、车位到车位成为车企布局的共同点。先觉能力主要聚焦及时察觉并躲避如“鬼探头”这类危险突发状况，拟人驾驶则侧重在刹车、启动等细节上更加人性化，让智驾体验更加丝滑。

“端到端”考验算法、数据等大量投入

与此同时，随着一众车企的持续加码，“端到端”智驾这个曾经的细分垂类技术赛道也显得越发拥挤。如何辨别谁是真功夫谁在蹭热点，同样成为消费者热议的话题。

在业内人士看来，“端到端”技术的核心优势除了AI赋能，智驾系统的一体化闭环同样至关重要。作为“端到端”技术的核心优势之一，整合能力无疑至关重要，通过将感知、预测、规划这些原本分开的流程，整合为统一的大模型并进行全部计算，去掉了信息在不同模块之间传递这一过程，误差和延迟都大大减少。

但新的问题也随之而来，一方面，“端到端”需要海量高质量数据“投喂”模型训练。与大语言模型可以在互联网上爬取海量文字数据用于训练不同，“端到端”智驾需要的视频数据获取成本和难度极高。以特斯拉为例，目前其FSD累计学习的人类驾驶视频片段超过2000万个，而这一规模的数据仅采集成本就需要50亿元至80亿元。

另一方面，“端到端”模型意味着感知、决策和执行等智驾硬件需要更深度的协同，并根据对应的大模型来进行适配。在当前汽车厂商智驾团队按照智驾模块分工的背景下，现行的部门架构是否能适应“端到端”架构的推行，或许有待进一步检验。更为严峻的是，“端到端”架构使用的神经网络大模型是“黑盒”，很难保证实际落地的功能安全，依然需要人工书写规则进行后处理保证。

此外，随着智驾技术的普及，“智驾平权”也让“端到端”技术能否通过成本考验成为车企必须直面的课题。《2024麦肯锡中国汽车消费者洞察报告》显示，中国消费者对智能驾驶的接受程度上升，但支付意愿出现明显下滑。当汽车智能化转型取得阶段性成功后，降低成本、下探市场、提升市占率已成为智能化发展的重要趋势。

在持续加码“端到端”这样全新技术后，车企在新技术投入的人力和财力等各项成本，该通过搭载车型怎样的定价来保障收益。目前依然在行业内流行的“端到端”技术，又会否有朝一日在更加新颖的技术迭代后成为旧技术，或许都需要车企的审慎考量。

这也意味着，只有真正舍得在架构、算法、数据积累等多个方面投入大量成本，而非流于智驾营销对冲的口水仗的车企，才能真正实现以端到端技术来赋能更高质量的智能驾驶。在经历了“端到端”技术上车元年之后，行业发展将驶向何方，AI赋能的“端到端”技术又是否将成为智驾升级的最优解，或许依然有待时间的进一步检验。

南都记者于典

责编：刘宇慧

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来源：南方都市报