2024年智能驾驶行业融资情景回暖sm 调教，多家企业迎来融资以致上市。同期，本年亦然“端到端”智能驾驶本领大鸿沟实施的一年，头部新动力车企和智能驾驶本领供应商齐运转论说各自的“端到端”故事。

当作最早一批落地端到端的智能驾驶本领供应商，元帅启行（正文中简称“元帅”）在11月5日告示完成了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。在融资音信发布后，《第一财经》采访到元帅启行CEO周光，瞻望了在资金面和本领面齐发生要紧变化的布景下，智能驾驶行业未来几年濒临的要害机遇和挑战。

【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齐来自车企。车企为什么越来越景色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对其居品的迫切性。然则AI的智力不是从零运转很容易开拓的，像特斯拉这么领有终点庞大AI智力的车企相称少，大普遍车企在这方面也莫得太强的本领积聚，这时期遴荐AI智力卓绝的第三方供应商即是很当然的遴荐。

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，只可在特定区域内发达出细密性能，换个地点就不行。为了惩处这个畏缩，咱们的作念法叫“板车试乘”，即是由车企指定地点，让拖车把搭载了咱们智驾决议的样车投递，车一下拖车，未经任何调试，就能智驾启航，车企不错疏忽指定请托地点。这么他们就会确信这个智驾决议确乎比较靠谱，不错用到量产车上。

【Y】早期智能驾驶公司对量产车兴味不大，专注于达周密无东谈主驾驶。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】早期的智能驾驶本领齐是基于规则的，典型的例子是Waymo，在一个很有限的区域内，把舆图作念得相称细巧，规则竖立得相称复杂，以期能作念到智能驾驶。这种决议采用的车频频齐需要历程稀奇改装，不可径直使用量产车型完成，何况很显然无法实施到所有这个词谈路，因为高精舆图的更新需要漫长的周期。总之即是老本很高，贸易上不可行，是以咱们很早就决策不作念这个标的，而把重点放到不依赖高精舆图、可量产的方朝上。

关于智能驾驶公司来说，量产最大的钦慕在于提供数据。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，智力保证智驾模子抵制上前进化。淌若要追求更进一步的性能，比如咱们正在开拓、量度来岁推出的VLA模子，要达到比较好的老师恶果至少得有10万辆车的数据。这个量级的车靠资方来投资不试验，必须径直杀入量产车市集，径直面向巨匠消耗者。特斯拉即是最佳的例子，量产车和智驾功能彼此促进，酿成良性轮回。何况很显然，这个量产不仅限于国内市集，还应该筹商外洋市集。咱们和欧洲、日本、韩国的车企齐在谈合营。

【Y】“端到端”这个话题本年很热，元帅怎么意会这个办法？端到端提供了什么样的上风，又濒临什么样的挑战？

【Z】“端到端”模子不错意会为一个神经收罗，这少量和诳言语模子有点近似，两者的上风也比较近似，即是解脱了对规则的过度依赖，大略面对此前莫得经验过的多样复杂场景。不同之处在于，他们输入输出的数据类型很不雷同。“端到端”模子有点近似“蓝领AI”，它径直跟物理寰宇打交谈，也径直攀附车在物理寰宇里行动；与此同期，GPT近似“白领AI”，它的中枢功能齐不错在办公室电脑上完成，不需要与物理寰宇交互。

由于这种功能上的区别，使得两者对算力的条款差距很大。GPT要进步性能必须尽可能地掌持联翩而至被分娩出来的多样资讯，而端到端的智驾模子却不需要知谈那么多，它只需要意会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”这个赛谈的挑战不是堆算力，而是拼算法，看谁调试模子进步性能的措施更有用、更高效。现时的端到端我称之为“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领竞赛的开始。接下来最大的挑战是如何快速把端到端的智力进步到近似于GPT 4的阶段。

【Y】元帅在2023岁首就运转布局“端到端”，是国内最早一批建议并达成这一本领的公司。元帅的“端到端”决议和市集上其他近似居品比较有何特质？

【Z】咱们在“AI 1.0”时间属于最早入局的，和特斯拉基本同步。咱们当今照旧运转研发“AI 2.0”的居品，也即是VLA（Vision Language Action，视觉话语动作模子）决议。

在此之前，常见的端到端模子频频是和视觉话语模子息争合营的，端到端模子近似于一个外行司机，而视觉话语模子则不错视为一位涵养员，当外行司机开得不好时出言指点。这种作念法确定比外行司机我方开拓达好，但局限也很显然，有些情况等涵养发出请示的时期照旧来不足，也有的时期攀附了也没用，外行照旧开不好。

比较之下VLA但愿径直把外行司机老师成涵养员，让这个涵养员我方开。这么就大略相宜更多路况，发达也会更好。现时头部的端到端模子一般能达成城市路况几十公里零接收，使用VLA的话有但愿作念到100公里零接收。

【Y】在“端到端”大鸿沟落地的同期，Robotaxi本年也频频干预巨匠视线。本领变革对Robotaxi的贸易时势会产生哪些影响？

【Z】Robotaxi的中枢不是本领，而是算账，即是算车辆由AI来开是不是比东谈主类司机开经济上更合算。昔日Robotaxi需要在量产车上加装多样传感器，所有这个词这个词老本相称细致，何况被截止在特定造就路段运营，其智驾智力很难挪动到更弥远的区域，从账上来算确定不合算，是以当今作念Robotaxi的企业照旧比之前少了好多。

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“端到端”给Robotaxi带来很大的改变，要害在于它有可能大幅度地镌汰老本。现存“端到端”大模子基本齐是搭载在量产车上径直能用的，不需要后装传感器，也不限特定路段使用。何况关于智能驾驶公司来说，不需要像昔日那样，为Robotaxi和量产车上的L2级别补助驾驶功能分离开拓算法，只需要基于归并套算法来调动基本参数就行，研发老本也会镌汰。

不外要把Robotaxi的老本降到比东谈主类司机还低，可能还需要几年。这内部一方面触及到算力的老本，算力的硬件和能耗老本，同期，还必须在限制老本的情况下提高端到端算法本人的性能，比如至少要作念到1000公里零接收。

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