智能驾驶技术正迎来快速发展的新阶段，端到端的大型模型已经成为汽车制造商们竞相追逐的新焦点。在这一竞争激烈的环境中，究竟哪家企业能够成功突破重围，成为领跑者，这一点值得我们进行深入分析和研究。
传统规则智驾依赖人工
传统智能驾驶系统的实施，对工程师编写的代码规范有较高要求。何小鹏提到，一个相对稳定的量产智能驾驶系统，通常需要约10万条由人工设定的规则。该系统结构繁复，层级众多，每个层级又包含多个模块。此外，这些模块还能进一步细分为子模块。这些规则被用来控制和引导自动驾驶车辆。然而，在处理复杂场景时，这种过度依赖人工规则的方式确实显现出某些局限。
特斯拉端到端首量产
特斯拉是全球首个在量产车型中全面应用端到端神经网络技术的企业。该企业所采用的端到端技术模式，实现了感知、决策与规划功能的融合，从而大幅提升了自动驾驶的感知和决策能力。在计算技术领域，特斯拉的Dojo超级计算平台专注于自动驾驶人工智能的学习与视觉训练，为特斯拉的端到端技术提供了强有力的技术保障。
小鹏端到端模型上车
2024年5月20日，小鹏汽车在520 AI DAY盛会上正式发布了AI天玑系统。该系统实现了端到端AI智能驾驶大模型在实车上的应用，这一成就标志着我国汽车制造商在量产化、车辆搭载技术上实现了重大突破。该模型由XNet、XPlanner和XBrain三个核心部分构成，XNet主要承担感知任务，其功能类似于人类的视觉系统；各个模块之间相互协作，共同作用，从而显著提升了自动驾驶技术的性能水平。
理想NOA技术架构
理想汽车的NOA技术体系包括端到端模型、VLM视觉语言模型以及世界模型。该端到端模型基于OneModel的一体化设计，直接运用传感器数据进行推理，并应用于轨迹规划和车辆控制。在车端智能驾驶系统中，该技术体系被划分为“快慢系统”，其中系统1采用端到端技术处理简单任务，适用于95%的驾驶场景。此外，该系统所采用的芯片为地平线征程5型号，该芯片拥有128TOPS的显著计算能力。
比亚迪数据优势尽显
比亚迪目前拥有超过400万辆配备L2级或更高功能的车在道路上运行，这一庞大的用户基数使比亚迪积累了大量的数据。借助端到端的大模型技术，这些数据资源能够有效促进比亚迪在智能驾驶技术方面的持续进步，为其带来相较于其他品牌更为显著的竞争优势，进而加快比亚迪在智能驾驶技术领域的优化和提升步伐。
蔚来自研模型与芯片
蔚来公司独立研发的NWM多元自回归生成式具身驾驶模型，具备自监督学习能力，可在训练过程中无需人工对数据进行标记。同时，蔚来公司还推出了“神玑”智能驾驶芯片，该芯片与NWM模型高度配合，为智能驾驶系统赋予了卓越的计算效能。
在即将举办的端到端大模型智能驾驶竞赛中，各方势力将展开激烈角逐。究竟哪一团队能够凭借其卓越的数据处理和计算实力脱颖而出，独领风骚？我们诚挚邀请各位专家和爱好者积极参与讨论，共同分析形势，并对涌现的精彩观点给予肯定与支持。
