2024年智能驾驶行业融资气象回暖，多家企业迎来融资致使上市。同期，本年亦然“端到端”智能驾驶本事大领域执行的一年，头部新动力车企和智能驾驶本事供应商皆开动论述各自的“端到端”故事。

行为最早一批落地端到端的智能驾驶本事供应商，元帅启行（正文中简称“元帅”）在11月5日书记完成了1亿好意思元的C1轮融资，成为本年单笔融资金额最高的智能驾驶公司。在融资音尘发布后，《第一财经》采访到元帅启行CEO周光，瞻望了在资金面和本事面皆发生要紧变化的布景下，智能驾驶行业改日几年面对的环节机遇和挑战。

【Y】= 第一财经

【Z】= 元帅启行CEO周光

【Y】以往智能驾驶公司的融资主要来自于风投和产业基金，但元帅最近两笔融资皆来自车企。车企为什么越来越欢娱砸钱给智能驾驶供应商，他们看中的是什么？

【Z】中枢是AI，车企越来越多地意志到AI对其居品的遑急性。然则AI的才智不是从零开动很容易征战的，像特斯拉这么领有特等浩繁AI才智的车企至极少，大大皆车企在这方面也莫得太强的本事蓄积，这时间礼聘AI才智突出的第三方供应商等于很当然的礼聘。

车企选供应商最主要照旧看性能，尤其怕智能驾驶算法“舞弊”——依赖高精舆图，只可在特定区域内进展出细致性能，换个地方就不行。为了惩处这个挂牵，咱们的作念法叫“板车试乘”，等于由车企指定地点，让拖车把搭载了咱们智驾有经营的样车投递，车一下拖车，未经任何调试，就能智驾启程，车企不错璷黫指定拜托地点。这么他们就会驯顺这个智驾有经营如实比较靠谱，不错用到量产车上。

【Y】早期智能驾驶公司对量产车敬爱不大，专注于收尾全无东说念主驾驶。不外元帅很早就把要点放到量产上来，这背后的逻辑是什么？

【Z】早期的智能驾驶本事皆是基于端正的，典型的例子是Waymo，在一个很有限的区域内，把舆图作念得至极细致，端正成就得至极复杂，以期能作念到智能驾驶。这种有经营继承的车经常皆需要过程颠倒改装，不可平直使用量产车型完成，况且很显明无法执行到通盘说念路，因为高精舆图的更新需要漫长的周期。总之等于本钱很高，生意上不可行，是以咱们很早就决策不作念这个地点，而把重点放到不依赖高精舆图、可量产的方进取。

关于智能驾驶公司来说，量产最大的敬爱在于提供数据。对一般的端到端模子来说，1万辆车是个基准，有这个数目的车在路上跑，才能保证智驾模子箝制上前进化。要是要追求更进一步的性能，比如咱们正在开发、量度来岁推出的VLA模子，要达到比较好的老师后果至少得有10万辆车的数据。这个量级的车靠资方来投资不履行，必须平直杀入量产车市集，平直面向大家消耗者。特斯拉等于最佳的例子，量产车和智驾功能相互促进，造成良性轮回。况且很显明，这个量产不仅限于国内市集，还应该探究外洋市集。咱们和欧洲、日本、韩国的车企皆在谈结合。

【Y】“端到端”这个话题本年很热，元帅奈何领路这个意见？端到端提供了什么样的上风，又面对什么样的挑战？

【Z】“端到端”模子不错领路为一个神经网罗，这少量和大言语模子有点访佛，两者的上风也比较访佛，等于解脱了对端正的过度依赖，大致面对此前莫得资历过的多样复杂场景。不同之处在于，他们输入输出的数据类型很不通常。“端到端”模子有点访佛“蓝领AI”，它平直跟物理寰球打交说念，也平直提醒车在物理寰球里行动；与此同期，GPT访佛“白领AI”，它的中枢功能皆不错在办公室电脑上完成，不需要与物理寰球交互。

由于这种功能上的区别，使得两者对算力的条目差距很大。GPT要提高性能必须尽可能地掌抓源远流长被分娩出来的多样资讯，而端到端的智驾模子却不需要知说念那么多，它只需门径悟路和路上可能产生的多样物理后果就不错，其算力需求要比GPT低一个数目级。

因此“端到端”这个赛说念的挑战不是堆算力，而是拼算法，看谁调试模子提高性能的要道更有用、更高效。咫尺的端到端我称之为“AI 1.0”，不错说是智能驾驶的“GPT 2时刻”，它仅仅新一轮智能驾驶本事竞赛的开头。接下来最大的挑战是怎么快速把端到端的才智提高到访佛于GPT 4的阶段。

【Y】元帅在2023年头就开动布局“端到端”，是国内最早一批建议并收尾这一本事的公司。元帅的“端到端”有经营和市集上其他访佛居品比较有何特点？

【Z】咱们在“AI 1.0”时间属于最早入局的，和特斯拉基本同步。咱们咫尺依然开动研发“AI 2.0”的居品，也等于VLA（Vision Language Action，视觉言语动作模子）有经营。

在此之前，常见的端到端模子经常是和视觉言语模子和洽结合的，端到端模子访佛于一个外行司机，而视觉言语模子则不错视为一位栽培员，当外行司机开得不好时出言指点。这种作念法详情比外行司机我方开进展好，但局限也很显明，有些情况等栽培发出指示的时间依然来不足，也有的时间提醒了也没用，外行照旧开不好。

比较之下VLA但愿平直把外行司机老师成栽培员，让这个栽培员我方开。这么就大致得当更多路况，进展也会更好。咫尺头部的端到端模子一般能收尾城市路况几十公里零经受，使用VLA的话有但愿作念到100公里零经受。

【Y】在“端到端”大领域落地的同期，Robotaxi本年也频频干预大家视线。本事变革对Robotaxi的生意景色会产生哪些影响？

【Z】Robotaxi的中枢不是本事，而是算账，等于算车辆由AI来开是不是比东说念主类司机开经济上更合算。昔时Robotaxi需要在量产车上加装多样传感器，通盘本钱至极不菲，况且被限制在特定老师路段运营，其智驾才智很难搬动到更普遍的区域，从账上来算详情不合算，是以咫尺作念Robotaxi的企业依然比之前少了好多。

“端到端”给Robotaxi带来很大的更变，环节在于它有可能大幅度地裁汰本钱。现存“端到端”大模子基本皆是搭载在量产车上平直能用的，不需要后装传感器，也不限特定路段使用。况且关于智能驾驶公司来说，不需要像昔时那样，为Robotaxi和量产车上的L2级别赞成驾驶功能永诀开发算法，只需要基于肃清套算法来转机基本参数就行，研发本钱也会裁汰。

不外要把Robotaxi的本钱降到比东说念主类司机还低，可能还需要几年。这内部一方面触及到算力的本钱，算力的硬件和能耗本钱，同期，还必须在限定本钱的情况下提高端到端算法本身的性能，比如至少要作念到1000公里零经受。

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