伴隨特斯拉FSD的入華傳聞，端到端自動駕駛技術愈發被產業及資本關注。

“智能駕駛信息的傳遞不應該是你畫我猜，而是像人類一樣對所見到的信息作出最直接的反應。模塊化模型是將一個復雜任務分解成多個子任務，逐個解決，這樣的解決問題方式既曲折又容易出錯。而端到端模型則是基于問題的根本，直接尋求最優的解決方案。”元戎啟行CEO周光以通俗的方式解釋了端到端模型較模塊化模型的優勢。

在6月12日由辰韜資本等主辦的一次論壇上，相關行業機構發布的2024年度《端到端自動駕駛行業研究報告》對“端到端”的概念進行了較為概括的定義——感知信息無損傳遞、可以實現自動駕駛系統的全局優化。“端到端自動駕駛已逐漸成為明確的行業共識，引領自動駕駛進入下一波產業發展和資本涌入的浪潮。”報告稱。

華為、蔚小理入局 “端到端”自動駕駛玩家眾多

作為“端到端自動駕駛”的引領者，特斯拉FSD V12在北美上線測試版本，最大的賣點便是端到端的神經網絡模型上車。而在國內，鴻蒙智行、小鵬汽車、元戎啟行、商湯絕影、零一汽車為代表的主機廠和智能駕駛技術公司紛紛相繼進入這一領域，并于最近半年陸續對外披露上車量產規劃。

其中，小鵬汽車是國內首個發布量產上車的端到端模型的整車企業。這一大模型包括了神經網絡XNet+規控大模型XPlanner+大語言模型XBrain。

XNet可模擬人類感知，使自動駕駛系統感知范圍提升2倍，XPlanner可使機器的駕駛策略不斷擬人化，做到前后頓挫減少50%、違停卡死減少40%、安全接管減少60%。XBrain則能讓自動駕駛系統擁有與人類大腦一樣的理解學習能力，能認識待轉區、潮汐車道、特殊車道、路牌文字等。

據了解，小鵬的自動駕駛系統具有約10萬+行代碼，但一個無限接近人類司機的自動駕駛系統約需要10億行代碼，以人力編寫規則，幾乎是不可能完成的任務。而改用端到端模型后，系統將能實現幾乎無上限的規則。

“小鵬汽車端到端模型能夠做到‘2天迭代一次’，在未來18個月內智駕能力提升30倍。”小鵬汽車董事長何小鵬表示，2024年第三季度，小鵬汽車的智駕即可實現“全國都能開，每條路都能開”；2025年實現城區智駕比肩高速智駕體驗。

同樣作為造車新勢力的蔚來汽車和理想汽車，也在進行端到端模型技術的研發。在2024中國汽車重慶論壇上，理想汽車董事長李想透露，理想汽車已經完成了相關技術的研發和驗證工作，并計劃在今年第三季度向所有用戶推送全國無圖NOA（導航輔助駕駛）功能。同時，該公司還將向測試用戶推送基于300萬clips訓練出的端到端+VLM自動駕駛體系。

預計最早在今年年底、最晚明年年初，理想汽車將推出通過超過1000萬clips訓練出的更完善的自動駕駛體系，為用戶提供監督型L3級自動駕駛體驗。

另據市場消息，自2023 年下半年開始，蔚來已經投入幾十人團隊研發端到端自動駕駛。蔚來智能駕駛研發副總裁任少卿認為，自動駕駛的大模型需要拆解成若干個層級，第一步是模型化，行業基本已經完成 了感知的模型化，但是規控的模型化方面頭部公司也沒有完全做好，第二步是端到端，去掉不同模塊間人為定義的接口，第三步是大模型。

除主機廠，智能駕駛技術公司亦為關注端到端模型的代表。4月24日，華為智能汽車解決方案發布會上，華為發布了以智能駕駛為核心的全新智能汽車解決方案品牌——乾崑，并發布了ADS 3.0。ADS 3.0在ADS 2.0基礎上實現了決策規劃的模型化，為端到端架構的持續演進奠定了基礎。

在4月的北京車展上，元戎啟行對外展示了即將量產的高階智駕平臺 DeepRoute IO 以及基于 DeepRoute IO 的端到端解決方案。據悉，元戎啟行已與多家主機廠達成量產合作，預計今年將有萬輛級別，搭載元戎啟行系統的量產車進入消費者市場。

投入巨大、前景美好 2025年或將批量上車

盡管吸引了眾多玩家，但真正想要進入到端到端自動駕駛領域的門檻并不低。以小鵬汽車為例，為實現持續進化，小鵬汽車明確在“以智駕為核心的AI技術”方面，2024年將投入35億元用于智能研發，并新招募4000名專業人才，今后每年還將投入超過7億元用于算力訓練。

“從特斯拉的開發經驗來看，端到端自動駕駛真不是一般的企業能玩的，其所需的數據規模、算力規模遠遠超出國內企業的承受能力。”毫末智行數據智能科學家賀翔認為，除了成本高昂，端到端自動駕駛的技術難度也非常高，“想要實現從學術到產品落地，相當于跨越從二踢腳到登月的難度。”

對于端到端上車帶來的效應，部分投資機構和消費者均認為這一過程可能會存在不確定因素。對此，何小鵬回應稱，最初小鵬汽車開始做端到端模型時，也存在巨大的擔憂，但隨著技術的演進，公司看到了端到端模型的巨大價值。“面對不確定性因素，最重要的就是如何構建控制器。”小鵬方面表示。

“比較好的一點是，小鵬汽車在過去研發自動駕駛的過程中，做了大量的與安全、控制相關的事情，我們可以在此基礎上，繼續強化端到端模型的控制能力。”何小鵬認為，端到端模型上車后帶來的效應，是可以預期的。

在行業人士看來，端到端帶來的自動駕駛性能提升和用戶體驗提升會讓更多消費者愿意接受自動駕駛，從而加速自動駕駛滲透率的提升。

以特斯拉為例，其城市NOA軟件FSD在以前版本只有2%左右的訂閱率，但是自2024年3月特斯拉開啟FSD v12大規模推送和免費試用后，特斯拉CEO馬斯克表示其訂閱率有大幅度提升。業界普遍猜測，其訂閱用戶比例可能提升至20%左右。

基于特斯拉的案例，可以合理推測，當自動駕駛行業進入端到端時代后，其整體滲透率提升將大大加速。

2023年9月中信證券發布研報預測，“至2026年高速NOA/城市NOA的自動駕駛滲透率預計將達到20%/3%。2025年起，端到端發展的提速將催化各級別自動駕駛功能滲透率大幅提升，我們據此更加樂觀地預測，高速NOA滲透率至2026年將超過30%，城市 NOA滲透率超過 10%。”

對端到端的樂觀預測，在資本市場對相關公司的關注上同樣有所體現。今年5月，聚焦研發端到端自動駕駛以及自動駕駛大模型的英國初創公司Wayve.AI官宣獲得10.5億美元融資，其股東包括微軟、軟銀、英偉達等。自2021年上半年以來，全球自動駕駛投融資市場進入低迷期，已鮮有資本在自動駕駛領域投入巨額資金，但Wavye的融資可能意味著端到端技術將引領自動駕駛進入下一波產業發展和資本涌入的浪潮。

“自動駕駛行業頭部玩家紛紛提出端到端量產規劃，預計模塊化端到端系統將于2025年開始上車。”辰韜資本方面預測認為。