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智駕競爭從“端到端”卷到“車位到車位”|2024廣州車展

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智駕競爭從“端到端”卷到“車位到車位”|2024廣州車展

小鵬和理想等新勢力企業(yè)都發(fā)布了“車位到車位”智能駕駛功能。

圖片來源:界面圖庫

界面新聞記者 | 劉澤然

今年以來,造車新勢力的智駕競爭主要圍繞端到端技術(shù)的落地而展開。到了年底舉行的廣州車展上,車位到車位”的概念成為多個汽車公司集中展示的核心亮點。

小鵬汽車宣布,基于小鵬圖靈AI智駕體系,該公司成為行業(yè)首家用一套智駕軟件以及基于端到端大模型實現(xiàn)“車位到車位”的企業(yè)。該方案以一套軟件邏輯,打通地庫、閘機、城區(qū)道路等場景,并且輕地圖 、輕雷達,路線還能無感生成。

理想汽車則公布了全新一代智能駕駛技術(shù)架構(gòu)——端到端+VLM雙系統(tǒng)的最新進展,宣布OTA 6.5版本車機系統(tǒng)將于11月底正式推送,新增“車位到車位”智能駕駛等功能。

而在廣州車展開幕前一天,小米集團董事長雷軍通過直播展示了小米汽車的“車位到車位”的智駕能力。小米官方稱新系統(tǒng)將在11月16日開啟定向邀請內(nèi)測,12月底開啟先鋒版推送。

端到端技術(shù)標志著智能駕駛技術(shù)進入了一個新的階段。據(jù)界面新聞不完全統(tǒng)計,極氪、小鵬、小米、理想和智己等多家新勢力汽車公司在本屆廣州車展前后相繼發(fā)布了基于端到端的智駕。

根據(jù)各公司此前的公告,部分車型在特定路況下,智駕功能的使用率普遍超過80%,這表明消費者對這一技術(shù)的接受度已逐步提高,并且逐漸習慣其應用。

從技術(shù)定義上講,傳統(tǒng)的智能駕駛系統(tǒng)往往采用模塊化架構(gòu),感知、預測和規(guī)劃三方分立為獨立模塊進行處理。在一定負載下,傳統(tǒng)智駕系統(tǒng)中模塊與模塊之間的溝通,系統(tǒng)間的傳遞會造成信息的減損可能導致反應速度的問題并影響整體性能。同時,較多的代碼和對地圖的需要也使其構(gòu)建成本存在劣勢。

端到端則將感知、預測、規(guī)劃三個獨立的模型合并,感知、預測、規(guī)劃三個獨立的模型合并狀態(tài)下的數(shù)據(jù)訓練使其能通過“經(jīng)驗”完成學習分析,并最終具備決策能力。

這一特質(zhì)使端到端系統(tǒng)具備應對多變和復雜場景的能力,表現(xiàn)為車輛可以在沒有預先設定路線的情況下,根據(jù)實時感知到的環(huán)境進行自主判斷和規(guī)劃行駛軌跡。同時也意味著當該系統(tǒng)運行時,處理交通狀況是通過類似“直覺”來進行判斷,從而使車輛運行更加擬人化。

端到端技術(shù)從宣布、內(nèi)測、公測直至商業(yè)化落地,這一過程并非易事。數(shù)據(jù)、算法和算力這三大要素是成功的關鍵。其中算法的實現(xiàn)較為簡單,尤其在國內(nèi)市場,AI技術(shù)的快速發(fā)展使得開源算法的可用性大大提升。數(shù)據(jù)的積累和處理則成為了更為關鍵的環(huán)節(jié)。

以華為為例,如果沒有廣泛與汽車公司合作收集到的海量數(shù)據(jù),進一步解決長尾問題就無從談起。而隨著合作汽車公司數(shù)量和銷量的增長,更多數(shù)據(jù)又能反哺模型算法并使其進一步優(yōu)化。這也為華為系目前在汽車領域炙手可熱提供了營銷層面之外,技術(shù)領域的解釋。

另須注意的是,盡管汽車公司可能出于包括但不限于增加銷量或完善企業(yè)形象等目的渲染端到端技術(shù)的進展加速,乃至目前已經(jīng)具備實用能力,但業(yè)內(nèi)有相當比例的觀點仍對這一概念持謹慎態(tài)度這其中又以端到端與L3自動駕駛的關系該如何梳理這一話題為甚。

從前景來看,端到端大模型被廣泛認為能夠推動L2級別智能駕駛輔助系統(tǒng)的進化,接近L3水平,甚至為L3自動駕駛的商用落地提供支持。然而,盡管技術(shù)進展迅速,目前仍存在一定差距。

以“車位到車位”功能為例,盡管這一功能實際上已具備L3自動駕駛的核心能力,部分汽車公司在推向市場的過程中,仍以“L2++”或“L2.99”等模糊定義的術(shù)語進行宣傳,避免明確提及L3。這種回避L3的宣傳口徑,反映了目前技術(shù)落地和商業(yè)化過程中存在的謹慎態(tài)度。

在應用端到端大模型的過程中,汽車公司和供應商必須審慎行事,特別是在宣傳上,需要避免夸大技術(shù)的成熟度和商業(yè)化進度,業(yè)內(nèi)專家對此持相似看法。

同濟大學汽車學院教授朱西產(chǎn)指出:“雖然特斯拉的端到端技術(shù)為自動駕駛的發(fā)展提供了重要推動,但目前還沒有汽車公司真正實現(xiàn)端到端量產(chǎn)。消費者應對那些宣稱已經(jīng)實現(xiàn)端到端汽車公司的產(chǎn)品持謹慎態(tài)度?!?/span>

極越CEO夏一平也提出類似的觀點,他在此前8月表示,端到端技術(shù)的落地并非一蹴而就:“目前市場上沒有任何一家汽車公司可以真正做到端到端技術(shù)的全面應用,絕對不可能?,F(xiàn)在聲稱已經(jīng)實現(xiàn)端到端的說法,可能只是宣傳上的過度渲染。”

未經(jīng)正式授權(quán)嚴禁轉(zhuǎn)載本文,侵權(quán)必究。

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智駕競爭從“端到端”卷到“車位到車位”|2024廣州車展

小鵬和理想等新勢力企業(yè)都發(fā)布了“車位到車位”智能駕駛功能。

圖片來源:界面圖庫

界面新聞記者 | 劉澤然

今年以來,造車新勢力的智駕競爭主要圍繞端到端技術(shù)的落地而展開。到了年底舉行的廣州車展上,車位到車位”的概念成為多個汽車公司集中展示的核心亮點

小鵬汽車宣布,基于小鵬圖靈AI智駕體系,該公司成為行業(yè)首家用一套智駕軟件以及基于端到端大模型實現(xiàn)“車位到車位”的企業(yè)。該方案以一套軟件邏輯,打通地庫、閘機、城區(qū)道路等場景,并且輕地圖 、輕雷達,路線還能無感生成。

理想汽車則公布了全新一代智能駕駛技術(shù)架構(gòu)——端到端+VLM雙系統(tǒng)的最新進展,宣布OTA 6.5版本車機系統(tǒng)將于11月底正式推送,新增“車位到車位”智能駕駛等功能。

而在廣州車展開幕前一天,小米集團董事長雷軍通過直播展示了小米汽車的“車位到車位”的智駕能力。小米官方稱新系統(tǒng)將在11月16日開啟定向邀請內(nèi)測,12月底開啟先鋒版推送。

端到端技術(shù)標志著智能駕駛技術(shù)進入了一個新的階段。據(jù)界面新聞不完全統(tǒng)計,極氪、小鵬、小米、理想和智己等多家新勢力汽車公司在本屆廣州車展前后相繼發(fā)布了基于端到端的智駕。

根據(jù)各公司此前的公告,部分車型在特定路況下,智駕功能的使用率普遍超過80%,這表明消費者對這一技術(shù)的接受度已逐步提高,并且逐漸習慣其應用。

從技術(shù)定義上講,傳統(tǒng)的智能駕駛系統(tǒng)往往采用模塊化架構(gòu),感知、預測和規(guī)劃三方分立為獨立模塊進行處理。在一定負載下,傳統(tǒng)智駕系統(tǒng)中模塊與模塊之間的溝通,系統(tǒng)間的傳遞會造成信息的減損可能導致反應速度的問題并影響整體性能。同時,較多的代碼和對地圖的需要也使其構(gòu)建成本存在劣勢。

端到端則將感知、預測、規(guī)劃三個獨立的模型合并,感知、預測、規(guī)劃三個獨立的模型合并狀態(tài)下的數(shù)據(jù)訓練使其能通過“經(jīng)驗”完成學習分析,并最終具備決策能力。

這一特質(zhì)使端到端系統(tǒng)具備應對多變和復雜場景的能力,表現(xiàn)為車輛可以在沒有預先設定路線的情況下,根據(jù)實時感知到的環(huán)境進行自主判斷和規(guī)劃行駛軌跡。同時也意味著當該系統(tǒng)運行時,處理交通狀況是通過類似“直覺”來進行判斷,從而使車輛運行更加擬人化。

端到端技術(shù)從宣布、內(nèi)測、公測直至商業(yè)化落地,這一過程并非易事。數(shù)據(jù)、算法和算力這三大要素是成功的關鍵其中算法的實現(xiàn)較為簡單,尤其在國內(nèi)市場,AI技術(shù)的快速發(fā)展使得開源算法的可用性大大提升。數(shù)據(jù)的積累和處理則成為了更為關鍵的環(huán)節(jié)。

以華為為例,如果沒有廣泛與汽車公司合作收集到的海量數(shù)據(jù),進一步解決長尾問題就無從談起。而隨著合作汽車公司數(shù)量和銷量的增長,更多數(shù)據(jù)又能反哺模型算法并使其進一步優(yōu)化。這也為華為系目前在汽車領域炙手可熱提供了營銷層面之外,技術(shù)領域的解釋。

另須注意的是,盡管汽車公司可能出于包括但不限于增加銷量或完善企業(yè)形象等目的渲染端到端技術(shù)的進展加速,乃至目前已經(jīng)具備實用能力,但業(yè)內(nèi)有相當比例的觀點仍對這一概念持謹慎態(tài)度。這其中又以端到端與L3自動駕駛的關系該如何梳理這一話題為甚。

從前景來看,端到端大模型被廣泛認為能夠推動L2級別智能駕駛輔助系統(tǒng)的進化,接近L3水平,甚至為L3自動駕駛的商用落地提供支持。然而,盡管技術(shù)進展迅速,目前仍存在一定差距。

以“車位到車位”功能為例,盡管這一功能實際上已具備L3自動駕駛的核心能力,部分汽車公司在推向市場的過程中,仍以“L2++”或“L2.99”等模糊定義的術(shù)語進行宣傳,避免明確提及L3。這種回避L3的宣傳口徑,反映了目前技術(shù)落地和商業(yè)化過程中存在的謹慎態(tài)度。

在應用端到端大模型的過程中,汽車公司和供應商必須審慎行事,特別是在宣傳上,需要避免夸大技術(shù)的成熟度和商業(yè)化進度,業(yè)內(nèi)專家對此持相似看法。

同濟大學汽車學院教授朱西產(chǎn)指出:“雖然特斯拉的端到端技術(shù)為自動駕駛的發(fā)展提供了重要推動,但目前還沒有汽車公司真正實現(xiàn)端到端量產(chǎn)。消費者應對那些宣稱已經(jīng)實現(xiàn)端到端汽車公司的產(chǎn)品持謹慎態(tài)度?!?/span>

極越CEO夏一平也提出類似的觀點,他在此前8月表示,端到端技術(shù)的落地并非一蹴而就:“目前市場上沒有任何一家汽車公司可以真正做到端到端技術(shù)的全面應用,絕對不可能。現(xiàn)在聲稱已經(jīng)實現(xiàn)端到端的說法,可能只是宣傳上的過度渲染。”

未經(jīng)正式授權(quán)嚴禁轉(zhuǎn)載本文,侵權(quán)必究。