文 | 产业家，作家 | 念秋 ，裁剪 | 皮爷

5 年之前，成本场的凫水儿，新势力与老牌厂商的角逐护士激扬。5 年之后，端到端蓬勃激烈，自动驾驶、座舱加速重构，护士仍在。 

总结往时车主分享，远望异日，这是一个独属于中国自动驾驶产业的广大产业故事。 

2012 年 4 月，硅谷到北京。 

在机器学习范畴卓有配置的余凯刚硬离开好意思国的 NEC 实验室，离开他所熟悉的实验室，从东说念主工智能的表眼前沿迈向 AI 应用的第一线。 

科学家迈入工业界并不是清新事。2 年后密苏里大学，依然赢得终生西席的韩旭也作念出了离开学术界，扎根工业界的转向。 

东说念主才与资金的融入，让百度成为了自动驾驶生长的最安妥的温床。除了学术界大名鼎鼎的余凯和韩旭，还有两位谷歌的资深工程师——彭军和楼天城。 

2013 年，百度自动驾驶车口头雅致起步，汇集了中国最顶尖的软件工程师，在往时十年二满三平的推动着中国自动驾驶产业的马上迈进。 

可能连百度我方也莫得思到，除了搭建 Apollo 平台，处事于自动驾驶产业内的多方客户，当作中国自驾的黄埔军校，也播种了自动驾驶赛说念但愿的种子。 

2015 年，余凯离开百度，地平线应时而生，成为中国第一家建议自主研发东说念主工智能芯片与第一个收场量产流片的东说念主工智能公司。 

"要果然收场东说念主工智能的普惠，并加速它的遵守，只是依靠软件是不够的，咱们应该更激进极少，为东说念主工智能联想有益的芯片。"

余凯谈及创立时平线时这么描写我方的初志。在自动驾驶范畴深耕 3 年后，科学家们关于表面与应用又成立了更进一步的领路。 

扩充者如余凯，他们都聘用加速跑入创业的赛说念—— 2016 年彭军联袂业界申明显著的楼天城创立小马智行，2017 年韩旭创立文远知行，自动驾驶赛说念百花王人放。 

而如今，同归殊途，往时八年的分叉线最终汇合，地平线、小马智行和文远知行都站上了 IPO 的舞台。

敲钟在即，觥筹交错背后，这亦然中国自动驾驶产业的蜕变史。 

一、2024 年，自动驾驶"终于扫尾了"

故事从当下的时辰点提及。2024 年上半年，搭载 ADAS 的新车请托量占比高出 60%。 

这意味着自动驾驶完成了关于汽车行业的渗入，关于群众不再是止渴慕梅。援助智能驾驶在往时五年爆发式增长，成为了新车评估不可忽略的一维，价钱也在国内汽车产业的"内卷"中逐步亲民。 

把时辰拉到一年前，2023 年 7 月起，文远知行、萝卜快跑和小马智行的 Robotaxi 连接亮相广州、上海、武汉等一线城市，无东说念主驾驶出租车也从科幻故事中走入推行。 

在市集眼中，自动驾驶终于完成了一个重磅节点的跨越——从 0 到 1 的居品考证后，迈向 1 到 10 的膨胀转型。 

头部玩家的昼夜致力于是自动驾驶往时五年马上发展的「火箭头」，但个中重荷却并不及外东说念主说念。其中，车规级 AI 芯片是中国自动驾驶企业遇到的「第一关」。 

从磨真金不怕火需求上看，自动驾驶本事的研发与测试都是算力上的无底洞。说念路环境复杂，多传感器会通，在深度学习上都是算力需求的指数级增长。居品果然落地，需要的是几万次以上的磨真金不怕火和考证，L3 级自动驾驶对算力需求为 20-30TOPS，L4 级需要 200TOPS 以上，L5 级则高出 2000TOPS。这对那时的芯片规格而言无疑是巨大的挑战。

地平线是为了这个问题而生，也在这块「硬骨头」眼前摸爬滚打的很永劫辰。 

" 2015 下半年或然是融资的小冬天，地平线拿到了一笔可以的融资。那时我跟小伙伴开打趣，这些钱奈何花？其后咱们芯片团队开工之后，就发现这些钱远远不够。"余凯在回忆起初先作念 AI 芯少顷期，曾这么向媒体描写那时的情况。 余凯可能也莫原意猜测，车规 AI 芯片每一次流片，研发干涉就要高出 5000 万好意思金。 

而地平线的初期，公司还在汽车和物联网两个行业扭捏，一年多后才专注于汽车，把汽车 AI 芯片当作地平线的「唯独靶心」。在这么的经济压力和里面漂泊下，地平线的第一款车规级 AI 芯片在多轮融资后的 2019 年才蜗步龟移。

头冠中国 AI 第一芯的征途 2，搭载了自主编削研发的高性能推断架构 BPU2.0，提供 4TOPS 的等效算力，典型功耗仅为 2W。即便与同期英伟达推出的 Orin 仍有差距，但也给了国内新造车势力搭建 ADAS 的一个但愿。 

但特斯拉 FSD 芯片无形中给了地平线一些加速率。 

当特斯拉的大屏搭载在民用车的忐忑空间时，东说念主们可能会思起乔布斯发布 iPhone 4s 说出的那句「咱们为什么需要键盘」。有了诺基亚被苹果拍在海滩上的例子，头部的车企也莫得时辰去探究智能系统的合感性。不掉队，成为国内新造车势力的最大方针。即即是新起之秀，当作一家原土供应商，地平线被被迫「押宝」。

2020 年理思和地平线的蛊卦引发关注。此时的小鹏和蔚来聘用牵手英伟达的 Orin 芯片，理思则是押宝地平线。从那时的时辰线，以及两家企业的筹办气象来说，这简直算是一场赌局——"新品牌 + 新芯片"的组合，关于理思和地平线，都不成输。

回看此次对赌，赢输了然于目。征途系列在理思车型上的推崇，认证了国内 AI 芯片在智能援助驾驶上的算力不失态于头部企业。随后的市集动作也考证了这个事实，小鹏和蔚来随后都纷繁将无数资源干涉到芯片自研的说念路中。 

2024 年 7 月 27 日，蔚来"神玑 NX9031 "芯单方面世，领有 500 亿颗晶体管，堪称全球首颗 5nm 智能驾驶芯片成为蔚来请托给自动驾驶场景的答卷。一个月后，小鹏也迅速跟上队伍。冬眠四年的"小鹏图灵"芯片成效流片，场景掩盖 AI 汽车、AI 机器东说念主和航行汽车。这枚面向 L4 自驾场景的芯片搭载 40 核处理器，2 个独处图像 ISP 别离用于行车感知于用户可感知图像，并领有 2 个处理神经汇聚数据的 NPU，可运行 3 0B 的大模子数据。 

理思则是"两手捏"，在牵手地平线 的同期也莫得烧毁 AI 芯片的自研进度。目下理思 L9 Pro 搭载的征途 5 芯片，同期玩忽复古业界的自动驾驶算法（BEV）和高速 NOA。另一方面，理思也干涉了无数资源在自主研发智能驾驶 SoC 芯片中，据知情东说念主士显现，这款名为" Shu Ma Ke "的芯片，倾注了理思在 Chiplet 和 RISC-V 本事方面的真切商量，瞻望在本年年底面世。

"蔚小理"在 AI 芯片上的龙套是中国新造车势力在自动驾驶跃进的缩影，可以说，在最底层的"卡脖子"问题上，中国自驾正在走出窘境。 

除了 AI 芯片，从传感器到感知算法，从高精舆图处事到云图厂商，自动驾驶产业的链路逐步被买通，成本也逐步镌汰，为自动驾驶处事走向群众铺平说念路。 

高卑劣企业一同摸着石头过河，中坚力量在抵制的烧钱历程中完成了大逃杀，才玩忽完成自动驾驶产业往时五年的高唱大进，站上 2024 年 IPO 的舞台。

十年前，手机代替 PC，成为了东说念主东说念主九牛二虎之力的智能拓荒。而 2024 年，也走下神坛，不再奥密，成为九牛二虎之力的新兴本事。如今，台上有了新主角——自动驾驶。 

二、2000 天：看得见的分歧路，庇荫的交织口

"收场自动驾驶，犹如攀高珠峰。咱们要走过的路至少也有南坡、北坡两条道路可供聘用，也总会有先驱和其后者之分。天然山顶唯有一个，但攀高者的资格、登山历程中的故事频频多如牛毛，精彩纷呈，让东说念主瞻仰。"  

这是 2023 年 10 月，中国工程院院士、清华大学智能商量院院长张亚勤在一次演讲中描写的自动驾驶近况。 

攀高珠峰的贵重困不住好汉，反而引发自动驾驶玩家多种解法的灵感。

可以说，往时五年激光雷达与视觉算法的硝烟从未停歇，两种政策的安全性和贸易可行性被抵制捶打。 

难度所有更低的激光雷达解法，将自动驾驶问题休养为成本问题。激光雷达模式纠合了高精度舆图与场景的及时距离速率测算，通过先验信息和及时信息纠合的方式评估自动驾驶的路况。 

这类处分决议中，系统会内置城市的高精度舆图，记载静态建筑物的口头与距离。激光雷达或毫米波雷达生成及时的 3D 点云数据，记载当下的动态数据。 再依赖同步定位与建图（ SLAM ）本事成立环境舆图，为车辆提供接头与决策信息。由于高精度舆图依然提供了大部分先验信息，这种处分决议被觉得更安全可靠，也成为了自动驾驶行业的首选。好意思国加州的 Waymo ，上海浦东的萝卜快跑都是禁受这种处分决议。 

国内的价钱"卷"下来，激光雷达的决议落地也坐上了火箭。

高德舆图、腾讯舆图、百度舆图等头部五家企业当作主要的高精度舆图供应商，占据高精度舆图市集超 80% 份额，涵盖多家头部车企。跟着国内无东说念主驾驶市集龙套 100 亿元大关，高精度舆图的成本也逐步下落，头部厂商关于单台车报价达到百元级别，从采集舆图、绘图舆图到赞赏的程度近年镌汰。 

价钱战为激光雷达决议带来了红利，但这么的产业升级也非一帆风顺。2021 年，多个品牌的汽车接连发滋事故，致使群众关于激光雷达的自动驾驶安全性的信任节节溃退。 

2021 年 8 月 12 日，一辆蔚来 ES8 汽车在启用 NOP 领航援助功能后，在沈海高速发生交通事故。褪色天，小鹏汽车 G3 在 ACC 功能开启时，以 70km/h 的速率追尾静止车辆。 

黑天鹅事件的发生，让自动驾驶的融资也际遇酷寒。2022 年自动驾驶投资事件 125 起，波及金额高出 205 亿元，尽处事件总和与 2021 年持平，但累计清楚的金额不及 2021 年的 1/3。当安全事故多如牛毛，成本市集对自动驾驶的异日抱有戒心。 

但是安全性只是自动驾驶糖衣外壳的上层，内核虚空的盈利才能让投资机构也停驻烧钱的脚步。

全体而言，激光雷达为中枢的居品产业化鼓吹高于视觉算法类的居品，但贸易化一公里 的方针遥不可及。以在好意思国加州率先运营 Robotaxi 的 Waymo 为例，2024 年 Q2 收入 3.65 亿好意思元，高于客岁同期 2.85 亿好意思元，而蚀本也从客岁同期的 8.13 亿好意思元扩大至 11.3 亿好意思元。这意味着即便激光雷达产业高卑劣的企业抵制压缩成本，「烧钱」仍然会成为异日的主流。 

这种配景下，视觉算法为中枢的自动驾驶，成为大厂逐鹿的新舞台。 

但视觉算法相较于激光雷达，更像是一场"有钱东说念主"的游戏。思解脱高精度舆图的先验信息，依赖录像头与传感器完成关于周围事物的一说念感知，这对视觉算法而言是超高难度的挑战。聘用这条说念路，需要十年致使更永劫辰的资金干涉，招兵买马高精尖东说念主才与拓荒，其本事难度所有更高于激光雷达。 

能了了看到的是，在这么的资金压力下，在这个赛说念能留在牌桌上的唯有领有丰足资金的大企业。国内自动驾驶基底深厚的百度与华为、国外特斯拉，都是在这个赛说念深耕不辍的头部玩家。 

从恒久来看，视觉算法要是果然收场请托，其赞赏成本先天低于以激光雷达为中枢的居品，因此更有可能快速收场贸易化变现。 

但是，2024 年 10 月 10 日特斯拉股价 9% 的跌幅，展现了成本关于特斯拉答卷的「不买账」。从骨子上，成本需要齐备了了的贸易模式，细腻丰润的本事细节，这是开一场派对无法去传达的价值。这么的诉求不单是是面向特斯拉这类在视觉算法深耕的玩家，更是面向自动驾驶赛说念的每一个玩家。 

正如张亚勤院士所描写的那般，不同道路的自动驾驶玩家在 2024 奔向褪色个山顶。 

这个山顶，是经得起推敲的自动驾驶居品，是玩忽被咀嚼的贸易化变现模式。

十年高资金干涉，五年超高速发展，谁能率先攀高这座山岭，将持续抵制的「烧钱」转为「变现」，谁即能加冕为王。

三、端到端的恒久主义，以及自动驾驶的" AI Agent "节点

二十年前，自动驾驶产业的二满三平如褪色场马拉松。到如今，五年的马上成长也不代表终末的冲刺。 

GPT 的横空出世，让东说念主工智能有了「实体」，让果然的天然言语处理有了「主见」，也让大模子成为可以应用于各行业的坐褥力器具。 

「端到端」，正在悄然成为市集关于自动驾驶新范式的新共鸣。 

往时的模块化部署，围绕感知、预测、接头和放弃四个主见发力。关于产业的不同产商而言，只需要在一个主见，致使一个子主见作念到最优，通过左券与接口与其他模块的本事决议链接就可以赢得熟习的玩忽落地的自动驾驶处分决议。这么的产业升级道路容易收场，也擢升了本事迭代的开发遵守。 

但短板也很昭彰，即模块化的局限性在自动驾驶初期莫得引起嗜好，尽管子任务伴跟着信息损失，得出的都是局部最优解从而导致累积舛误，这么的系统性问题无法在现存架构中得到处分。 

AI Agent 的变革是一个转换点。 

AI 商量者启动意志到数据量和算力的擢升玩忽引发系统的质变，大模子的力量超出预期。同期，在自动驾驶的产业变革中，模块的会通也构建了一些微型的「端到端」的任务，其推崇昭彰比纯模块化决议更优秀。举例用 BEV 纠合 Transformer 决议代替感知模块，引入了更多的数据但减少了工程量，相似赢得了更优异的推崇。 

「端到端」究竟有何魔力？ 

要收场 L4 级别的无东说念主驾驶，针对整个可能场景进行推理和处理是不推行的。但是要是将感知 - 预测 - 决策 - 放弃当作一个齐备模块，欺诈传感器获取原始数据，平直输出车辆驾驶动作，那么所谓的一步步推理便不是必须。在无数数据样本的前提下，通盘神经汇聚将又数据驱动，由算子关于各样情况进行推断，在没特等据损失的前提下也领有更好的泛化性。 

具象的看，过往几万行的代码，在大模子的加持下，只需要几百行却有更好的成果。 

这么的居品架构，得到了自动驾驶行业内的共鸣，也称为好多 AI 居品的模版。举例机器东说念主、东说念主机交互等行业目下都招供端到端的处理模式，这是当下最流行的本事主见。

构建这么一套自动驾驶处分决议，也让自动驾驶公司不再受请托步地所困。不论是 Robotaxi 或者是民用车的自动驾驶决议，在「端到端」的本事模子下，只须汇聚到宽裕的真实数据，就可以跑通通盘链路，收场在各式场景下的请托。

这亦然本年国内汽车厂商的中枢要领——小鹏在 2024 年发布了面向自动驾驶的端到端大模子—— XNet 感知神经汇聚，XPlanner 接头放弃大模子，XBrain 大预言模子。别离执掌感知、接头和决策三个方面，协同使命处理自动驾驶内的复杂场景。除了 小鹏，华为、商汤和元帅启行也别离交出了他们关于自动驾驶端到端处分决议的答卷。 

但是追念现行的端到端处分决议，都仍然躲藏着模块化的影子——小鹏的三方协同使命方式并莫得收场端到端一体化的初志，商汤的表面模子清寒真实数据的加持。这么的处分决议更接近于国内厂商关于端到端应用的表态，距离可以落地的处事仍有差距。

另一方面，端到端的最大痛点就是数据量。 

骨子上，端到端的大模子是通过数据和算力去和工程难度置换。要是是算力是可以用资金处分的，那么数据量却是需要实实在在积聚的。 构建一个面向各样自动驾驶场景的大模子，所需要的数据量过于宏大，要是积聚到宽裕量的数据，会成为自动驾驶厂商探索端到端的下一个命题。 

追念通盘自动驾驶产业的成长，交织口之后，熟习的贸易化变现模式还需要与恒久主义相纠合，展现自动驾驶处分决议的普适性，收场自动驾驶本事持续跳跃。 

2023 年，自动驾驶中上游的禾赛科技、黑芝麻智能接连上市。当今上市的嘱咐棒来到了产业中卑劣的地平线、小马智行和文远知行手上，标记着自动驾驶产业的又一个伏击转换点。

5 年之前，成本场的凫水儿，新势力与老牌厂商的角逐护士激扬。5 年之后，端到端蓬勃激烈，自动驾驶、座舱加速重构，护士仍在。 

总结往时，远望异日，这是一个独属于中国自动驾驶产业的广大产业故事。