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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(biāo)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(xí)慣其應(yīng)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(yù)測和規(guī)劃三方分立為獨立模塊進行處理。在一定負(fù)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(dǎo)致反應(yīng)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(yù)測、規(guī)劃三個獨立的模型合并,感知、預(yù)測、規(guī)劃三個獨立的模型合并狀態(tài)下的數(shù)據(jù)訓(xùn)練使其能通過“經(jīng)驗”完成學(xué)習(xí)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(yīng)對多變和復(fù)雜場景的能力,表現(xiàn)為車輛可以在沒有預(yù)先設(shè)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(dāng)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(guān)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(guān)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(lǐng)域炙手可熱提供了營銷層面之外,技術(shù)領(lǐng)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(dāng)比例的觀點仍對這一概念持謹(jǐn)慎態(tài)度。這其中又以端到端與L3自動駕駛的關(guān)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(rèn)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(jǐn)慎態(tài)度。

在應(yīng)用端到端大模型的過程中,汽車公司和供應(yīng)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(xué)汽車學(xué)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(yīng)對那些宣稱已經(jīng)實現(xiàn)端到端汽車公司的產(chǎn)品持謹(jǐn)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(yīng)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?!?/span>

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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(biāo)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(xí)慣其應(yīng)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(yù)測和規(guī)劃三方分立為獨立模塊進行處理。在一定負(fù)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(dǎo)致反應(yīng)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(yù)測、規(guī)劃三個獨立的模型合并,感知、預(yù)測、規(guī)劃三個獨立的模型合并狀態(tài)下的數(shù)據(jù)訓(xùn)練使其能通過“經(jīng)驗”完成學(xué)習(xí)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(yīng)對多變和復(fù)雜場景的能力,表現(xiàn)為車輛可以在沒有預(yù)先設(shè)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(dāng)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(guān)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(guān)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(lǐng)域炙手可熱提供了營銷層面之外,技術(shù)領(lǐng)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(dāng)比例的觀點仍對這一概念持謹(jǐn)慎態(tài)度。這其中又以端到端與L3自動駕駛的關(guān)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(rèn)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(jǐn)慎態(tài)度。

在應(yīng)用端到端大模型的過程中,汽車公司和供應(yīng)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(xué)汽車學(xué)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(yīng)對那些宣稱已經(jīng)實現(xiàn)端到端汽車公司的產(chǎn)品持謹(jǐn)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(yīng)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?!?/span>

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