💰点击立即进入🎲官方正版✅品牌车企成都车展“打擂” 端到端AI大模型竞速上车

　　来源：中国经营报

　　本报记者 杨让晨 石英婧 成都报道

　　8月30日，第二十七届成都国际汽车展览会（以下简称“成都车展”）拉开帷幕，作为2024年下半年的首场A级国际车展，智能化、AI大模型仍然是众多车企在本届车展上的展出亮点。

　　《中国经营报》记者在成都车展现场采访了解到，包括极越、极氪等品牌车企在今年密集布局AI大模型，并在端到端AI大模型方面开启“竞速”，在端到端AI大模型使用后，智能驾驶将更加智能，从此前的高速公路到现在覆盖到包括城区在内的区域。

　　事实上，早在成都车展开幕前，搭载端到端AI大模型的相关新车型就已有发布。8月28日，极越在成都发布了极越07，据极越官方介绍，该款车型搭载了首款支持无人驾驶的自动驾驶大模型阿波罗高阶智能驾驶ASD（Apollo Self Driving）。同时，极越的原生AI大模型也进行了升级，从SIMO升级为SIMO2.0。

　　无独有偶，极氪在今年也宣布了浩瀚智驾2.0的更新。据极氪官方资料，得益于英伟达7纳米工艺、总算力达到508TOPS的芯片以及浩瀚智驾2.0，2025款的极氪001正式迈入端到端新时代。

　　不过，多位业内人士在接受记者采访时表示，真正的智能汽车大规模入市还需要技术端、政策端以及消费者的认知等多方面的进步与发展。

　　“押注”端到端AI大模型

　　目前的智能驾驶汽车中，最火热的概念莫过于端到端AI（End to end）大模型。相关资料显示，端到端AI大模型指的是在自动驾驶领域的AI模型，能够直接处理原始输入数据，并输出最终结果，无须经过多个中间处理步骤。

　　端到端模型将感知、规划和控制三大模块整合在一起，消除了模块间的界限，使得系统更加简洁和高效，减少模块间的信息传递损耗，从而提高了系统的整体效率和响应速度。

　　在自动驾驶领域，端到端模型的应用使得系统能够更快地处理数据，提高了系统的响应速度，同时也减少了对高精度地图和激光雷达的依赖，降低了成本。

　　以极越的ADFM大模型为例，目前已经在行车能力、泊车能力、安全能力等方面有进一步地提升。以行车能力为例，ADFM大模型能够做到超强避障，电门、刹车、方向盘同时控制以及变道同时避让高危车辆等。

　　据了解，极越的上述智驾功能将通过用户购买ASD智驾包实现。ASD智驾包中，高速高架领航辅助功能是免费标配。ASD智驾包的买断价格则为2.99万元。

　　极越展台的工作人员对记者表示，在分段式端到端AI大模型上车后，智能驾驶的反应相较之前更加迅速、更加安全，“使用的代码更少了，安全冗余增多了，这是未来智能驾驶的一大趋势。并且智能驾驶的升级成本也更低，只需要通过OTA推送就能升级”。

　　除了极越以外，极氪也在发力端到端AI大模型。极氪方面发布的资料显示，在2025款极氪001上，搭载了浩瀚智驾2.0，标志着极氪正式迈入端到端新时代。

　　据极氪方面介绍，浩瀚智驾2.0中的全场景端到端大模型包含了场景认知大模型和交互式规控大模型等，其中在场景感知部分，该大模型新增理解1000种交通场景，认知的准确度提升超过120%；在交互式规控方面，则最大限度还原了人类驾驶员的驾驶方式，能够提前1.2秒，对周边车辆和行人的行为进行预测，大幅提升系统的交互博弈和路径规划能力。

　　“在搭载端到端AI大模型后，智能驾驶能够在城区使用。例如A点到B点，能够记录20条线路，100公里智驾自己开。”极氪展台的工作人员也对记者表示，浩瀚架构2.0配备的英伟达芯片拥有高算力，兼容性更强，端到端AI大模型未来也将通过OTA升级，覆盖绝大多数车型。

　　中信证券相关研报分析认为，目前华为、理想汽车等中国公司正积极跟进端到端模型，并致力于推进数据收集和训练算力构件，为端到端AI模型训练提供基础。随着端到端、大模型等技术的逐步应用，预计智能驾驶算法的参数量将大幅提升，对算力的需求也将呈现上升趋势，智能驾驶硬件的升级趋势将延续。

　　智驾成车企“必争之地”

　　端到端大模型正成为车企们的“兵家必争之地”，因为这是实现高阶智能驾驶的主要路径。

　　国联证券相关研报分析认为，端到端神经网络可以充分简化运算步骤，减少人工特征工程的需要，并识别出数据中关联性，充分提升计算效率。“受益于有效行为轨迹数据规模提升，智能驾驶端到端大模型有望成为高阶智能驾驶解决方案。2023年开始，模块化的端到端规划模式加速，逐步成为代表智能驾驶实现高阶功能迭代的主要方向。”

　　五矿证券相关研报也分析认为，端到端模型将多个模块合并为一个模型，减少多任务训练的累计误差，“端到端方案中，预测、决策、规划和控制可以学习驾驶员的驾驶行为数据，直接给出规划或控制信号，用训练数据替代人工。”

　　“原本基于规则（rule-based）的算法需要付出大量的人力编写复杂的规则，列出所有车辆可能遇到的场景和应对方式。但实际环境总会出现训练数据中没有出现的障碍物和场景，用人工无法解决无穷无尽的corner case。”五矿证券表示。

　　但新技术意味着增加投入，目前各大车企在端到端技术研发方面的投入都不小。

　　极越CEO夏一平在8月28日的发布会上表示，百度在AI和自动驾驶领域上的研发已超过十年，投入超过1500亿元。

　　此外，蔚来、零跑汽车等在发力端到端业务。据相关媒体报道，零跑汽车已于日前单独成立了端到端团队，负责智能驾驶算法的研发负责人即将到岗。在今年6月，蔚来重组了智驾研发部门，并且放弃了放弃沿用多年的“感知—决策—规控”的技术路线，更明确地探索用端到端大模型实现高阶智能驾驶。

　　不过，在业内人士看来，国内车企在端到端方面仍需努力追赶。“国内新势力目前量产的是将规划模块采用神经网络替代规则、各模块依然独立的分段式端到端。”五矿证券表示，预计国内新势力距离真正的一体化端到端量产上车还需半年到一年的时间。

　　大规模入市尚需时日

　　事实上，在业内人士看来，目前离AI智能汽车面临着包括技术、政策等在内的一系列挑战，离大规模入市还有一段距离。

　　在中欧国际工商学院市场营销学副教授张玲玲看来，人车交互功能可能会成为智能汽车扩张的重点之一。“在众多消费场景下，消费者都希望自己的需求能够容易得到满足，如果汽车和人的互动越来越智能，了解消费者的场景诉求和决策，在此基础上形成了一定的交互频率，成为众多服务平台的入口，那么未来会有非常广阔的市场空间。”张玲玲表示。

　　里斯品类创新战略咨询汽车行业负责人、高级顾问赵春璋告诉记者，AI大模型将会是未来汽车最重要的内核，以及体现各汽车品牌核心竞争力的要素，“从‘有人开’到‘无人开’，改变了人们传统出行方式AI大模型给汽车品类带来真正的变革。”

　　但赵春璋也表示，真正的智能汽车何时到来取决于技术、政策、认知三个方面。“在技术端，随着AI大模型的上车，智驾实现的真正突破，体验上几乎替代人类司机，目前行业领先的企业，如特斯拉、小鹏和华为，已经达到或者接近这个能力，技术将不再是限制。”

　　“在政策端，全球各国政府何时开放无人驾驶，并且提供相应配套基建，将会影响智驾汽车普及速度。”赵春璋进一步表示。

　　记者注意到，日前全国标准信息公共服务平台显示，包括《汽车整车信息安全技术要求》《汽车软件升级通用技术要求》《智能网联汽车自动驾驶数据记录系统》等在内的三项与智能网联汽车相关的强制性标准已于2024年8月23日发布，将于2026年1月1日起强制实施，这意味着国内的智能网联汽车监管正在强化。

　　除此之外，AI智能汽车的普及还取决于消费者对新品类的接受度。“虽然技术上AI大模型已经能够替代人类司机，但大部分消费者仍存在一定顾虑，品类的推广和教育需要一定时间。”赵春璋表示。