隨著人工智能技術(shù)的蓬勃發(fā)展，智能駕駛領域正經(jīng)歷一場深刻的技術(shù)變革。曾幾何時，車企在探討智能駕駛時，往往聚焦于算法和芯片算力的提升。然而，AI大模型的崛起迅速改變了這一格局，自動駕駛技術(shù)路徑正加速向以Transformer為代表的大模型轉(zhuǎn)變，傳統(tǒng)的輕高精地圖城區(qū)智能駕駛方案，正逐漸被“端對端”技術(shù)所取代。

特斯拉作為這一領域的先行者，率先將端對端技術(shù)應用于FSD V12，并取得了顯著成效。隨后，問界、理想、小鵬等車企紛紛跟進，端對端智能駕駛?cè)缤旰蟠汗S般在智能車市場迅速蔓延。小米、零跑、蔚來等車企也相繼公布了自家的端對端解決方案，端對端智能駕駛已成為車企競相追逐的新風口。

從技術(shù)層面來看，端對端技術(shù)具有迭代速度快、路徑短、信息損耗小等優(yōu)勢，對加速L4級智能駕駛的到來具有重要意義。它將感知、規(guī)劃與控制三大模塊整合在一起，簡化了系統(tǒng)架構(gòu)，提高了運行效率，能夠更快地處理數(shù)據(jù)，提高系統(tǒng)響應速度，推動智能駕駛向去高精地圖化方向發(fā)展。特斯拉的成功實踐，讓行業(yè)內(nèi)外的從業(yè)者和用戶都感受到了端對端技術(shù)的魅力。

從成本角度來看，端對端技術(shù)相比傳統(tǒng)的感知模型更具經(jīng)濟性。以往，智駕系統(tǒng)主要搭載在30萬以上的車型上，而更低價格段的車型則鮮有配備。這主要是因為之前的技術(shù)不成熟，導致智駕成本過高。然而，隨著行業(yè)去高精地圖和硬件的趨勢加劇，相關的智駕方案變得越來越親民。例如，大疆表示7000元就能解決城市NOA問題，而行業(yè)第一批AI+雙目方案也僅需4000元就能實現(xiàn)領航輔助功能。相比之下，端對端方案的成本更低，它依靠純視覺方案去掉了所有激光雷達，變成了純軟件驅(qū)動的技術(shù)，可以不斷迭代，成本可以無限下探。

端對端技術(shù)的興起，不僅改變了智能駕駛的技術(shù)格局，還成為車企競爭的新焦點。隨著國內(nèi)智駕水平的提升，特別是端對端技術(shù)帶來的新算法和模型的應用，給消費者帶來了前所未有的全新體驗。市面上汽車是否標配智駕，越來越成為消費者選擇電動車的重要標志。在此背景下，華為、小鵬等車企紛紛加大在端對端技術(shù)方案上的投入，以吸引消費者，提升市場競爭力。

然而，端對端技術(shù)的發(fā)展也面臨著諸多挑戰(zhàn)。隨著技術(shù)的不斷升級，汽車所需的算力在快速飆升，對硬件算力和數(shù)據(jù)資源閉環(huán)的要求也越來越高。同時，數(shù)據(jù)問題也成為制約端對端技術(shù)發(fā)展的關鍵因素。想要訓練出高性能的端到端模型，需要高質(zhì)量的數(shù)據(jù)作為支撐。然而，目前國內(nèi)車企的數(shù)據(jù)儲備還相對落后，數(shù)據(jù)積累的過程漫長而艱辛。

除了技術(shù)和數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)外，端對端技術(shù)的商業(yè)化也面臨市場檢驗。隨著技術(shù)的升級，車企需要付出更大的代價來滿足算力、數(shù)據(jù)閉環(huán)等要求。同時，消費者對于汽車“智能化”和自動駕駛的興趣與期望雖然在上升，但支付意愿卻在普遍下降。因此，即便完成了端對端智駕的量產(chǎn)，也需要市場的認可才能轉(zhuǎn)化為實際銷量。

在激烈的市場競爭中，車企需要不斷創(chuàng)新，提升智駕技術(shù)的性能和體驗。同時，也需要加強數(shù)據(jù)積累，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，為端對端技術(shù)的發(fā)展提供有力支撐。車企還需要在商業(yè)化方面做出更多探索，以滿足消費者的需求，提升市場競爭力。