「『端到端』并非靈丹妙藥?！?/span>

乍看之下，蔚來 AI 平臺(tái)負(fù)責(zé)人、資深研發(fā)總監(jiān)白宇利這一觀點(diǎn)，容易讓外界產(chǎn)生蔚來動(dòng)搖對(duì)端到端路線的誤會(huì)。

實(shí)際上，這是蔚來方案的重申。蔚來計(jì)劃是把規(guī)劃和控制的代碼模型化之后，再做更具整合性的「端到端」大模式。

目前，小鵬、理想、蔚來的「端到端」大模式路線，都是類似「散裝」——「打散了重裝」——「端到端」大模式。

6 月 8 日，在 2024 中國汽車重慶論壇上，理想汽車董事長兼 CEO 李想發(fā)表了關(guān)于自動(dòng)駕駛技術(shù)路線的新思考：

「端到端+VLM（視覺語言模型）+生成式的驗(yàn)證系統(tǒng)，會(huì)是未來整個(gè)物理世界機(jī)器人最重要技術(shù)架構(gòu)和技術(shù)體系?！?/span>

李想認(rèn)為不能依賴端到端解決 corner case，而是要提升能力。用視覺語言模型即 VLM，讓車面對(duì)路口、紅綠燈等能夠及時(shí)作出反應(yīng)。

作為「國內(nèi)首個(gè)端到端上車」的車企，5 月 20 日，小鵬汽車宣布上車的端到端大模型由三部分組成，分別是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) XNet（側(cè)重于感知和語義），規(guī)控大模型 XPlanner 和大語言模型 XBrain（側(cè)重于整個(gè)大場景的認(rèn)知）。

小鵬、理想、蔚來的策略，有別于特斯拉提出的借助完全依賴神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理的「端到端」大模型，解決 corner case——神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只是一個(gè)環(huán)節(jié)。

說起來，國內(nèi)智駕行業(yè)論壇聊起來都沒人知道，特斯拉到底是怎么做到的。

「沒有任何人敢說端到端都是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?！乖凇付说蕉恕拱l(fā)布會(huì)后，何小鵬接受媒體采訪時(shí)表示，「它是在一個(gè)體系里面完成的，就像剎車在哪里，它一定是有規(guī)則體系的。我們在規(guī)則體系里面有一個(gè)優(yōu)勢，能夠把剎車控制器的算法沙盒做好?！?/span>

英偉達(dá)汽車事業(yè)部副總裁吳新宙認(rèn)為，端到端正是智駕三部曲的最終曲。

面對(duì)終局之戰(zhàn)，今年 2 月，特斯拉端到端大模式啟動(dòng)商業(yè)化孩子會(huì)，前后幾家新勢力代表的車企立下「端到端」上線時(shí)間表。

2024 年過去了一半，今年能否成為端到端上車「元年」？

從國內(nèi)的小鵬率先上車端到端大模式，回溯到「古典主義」端到端大模式的特斯拉，要攻下端到端堡壘，國內(nèi)車企應(yīng)該怎么走？繪制一張從學(xué)界到業(yè)界完整端到端大模型的圖譜，或許能夠讓人們找到車企在其中的位置。

01、小鵬之后，下一個(gè)「端到端」智駕規(guī)?；慨a(chǎn)是誰？

2023 年 8 月，特斯拉 FSD V12 版本問世，成為首家成功量產(chǎn)「端到端」架構(gòu)的車企。

今年 2 月，特斯拉將基于端到端架構(gòu)的 FSD V12 版本向部分普通用戶推送，啟動(dòng)商業(yè)化落地。

FSD V12 的流暢性、令人驚艷的體驗(yàn)感，初露鋒芒。

2024 年 5 月，小鵬宣布「端到端」架構(gòu)上車。

整體來說，以車企為代表，「端到端」有三大派：整車廠、自動(dòng)駕駛企業(yè)、學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)。學(xué)界和工業(yè)界一些切入「端到端」大模式甚至早于特斯拉。

車企方面，蔚來、理想、小鵬、小米、極越、智己、廣汽、長城、極氪等，成為國內(nèi)第一批公開行動(dòng)或表態(tài)者。

近期，蔚來單獨(dú)設(shè)立了一個(gè)大模型部，專門負(fù)責(zé)端到端的模型研發(fā)，由原感知部門和規(guī)控部門下的模型部合并而來。

調(diào)整后，蔚來智駕的核心業(yè)務(wù)，分為「云」（大模型部）和「車」（部署架構(gòu)與方案部）兩塊，取消原來按照功能（感知、地圖、數(shù)據(jù)、規(guī)控等）模塊劃分的方式。

「云」負(fù)責(zé)創(chuàng)造出更好的基礎(chǔ)模型，去支持未來「車」端的迭代。

「云」，意味著迅速打破算力瓶頸的可能。

目前，蔚來打通了邊緣計(jì)算的能力，車云算力聯(lián)合調(diào)度，在蔚來整體端云上的算力，有 287.1 EOPS，相當(dāng)于 100 個(gè)分布式的千卡訓(xùn)練集群，「這基本和特斯拉的 10 萬片 H100 的算力規(guī)模差不多?！?/span>

蔚來采取的是漸進(jìn)式「端到端」大模型技術(shù)路線。

蔚來智能駕駛研發(fā)副總裁任少卿認(rèn)為，做端到端大模型的前提是智駕各功能模塊都已經(jīng)完成模型化，且足夠性能與效率的工程體系支撐，「大家沒辦法模型化，很多時(shí)候是因?yàn)槟愕墓こ腆w系支撐不了這件事」。

比如，需要有快速訓(xùn)練一個(gè)模型再快速驗(yàn)證的能力，「你這個(gè)事兒才玩的下去」「你得有一些基本的能力之后，（端到端大模型）這玩意才有用，否則它是個(gè)毒藥?！?/span>

2023 年年底，理想在「算法研發(fā)」團(tuán)隊(duì)下也為端到端模型單獨(dú)成立了一個(gè)團(tuán)隊(duì)。

算法研發(fā)除了要負(fù)責(zé)端到端模型的研發(fā)，也要負(fù)責(zé)三季度無圖城市 NOA 的量產(chǎn)。

目前，理想正在做端到端架構(gòu)的封閉開發(fā)：端到端+VLM（視覺語言模型）+生成式的驗(yàn)證系統(tǒng)。

「最早在今年年底，最晚在明年上半年，真正有監(jiān)督的 L3 自動(dòng)駕駛就可以批量向用戶交付了，而不是做實(shí)驗(yàn)?！苟?，「L4 級(jí)別無監(jiān)督的自動(dòng)駕駛在三年內(nèi)一定能夠?qū)崿F(xiàn)?！估钕氡硎?。

此前，理想汽車與清華大學(xué)交叉信息研究院一直在進(jìn)行聯(lián)合研究。

今年 2 月，雙方團(tuán)隊(duì)聯(lián)合發(fā)布了論文《DriveVLM: The Convergence of Autonomous Driving and Large Vision-Language Models》。

小鵬的端到端大模型，據(jù)說未來能實(shí)現(xiàn) 2 天一次迭代，未來 18 個(gè)月智駕能力提升 30 倍。

有別于外界以前覺得端到端 AI 大模型就是一個(gè)大的網(wǎng)絡(luò)，小鵬汽車智能駕駛技術(shù)負(fù)責(zé)人李力耘表示：

「我們對(duì) AI 的認(rèn)知也提出了 XBrain、XNet、XPlanner，既有聯(lián)系又有分工，能夠非常好地提升 AI 智駕能力上限?！?/span>

這是小鵬真正去量產(chǎn)端到端大模型的一個(gè)重要原因。

除了「蔚小理」，還有幾家態(tài)度比較明確。

• 去年 12 月 28 日，雷軍在小米汽車發(fā)布會(huì)上宣布：「小米汽車首次運(yùn)用自研的『端到端』感知決策大模型」，并稱這是全球首次應(yīng)用于量產(chǎn)車。圖森未來的前 CTO 王乃巖加入小米智駕團(tuán)隊(duì)，王乃巖曾指出，從業(yè)者不能被特斯拉「帶偏」，陷入到狹義的端到端理解中。
• 極越 CEO 夏一平表示，「下一步研發(fā)重點(diǎn)將是端到端大模型」。
• 智己汽車聯(lián)席 CEO 劉濤稱，「目前智己汽車也正在全力推動(dòng)『端到端』架構(gòu)落地，創(chuàng)造『更像人』的智能駕駛體驗(yàn)」。目前，智己正和 Momenta 合作，推動(dòng)端到端智駕大模型量產(chǎn)落地。
• 廣汽研究院也表示正在探索「端到端」自動(dòng)駕駛方案，「并取得初步成效」。
• 長城（毫末智行）在去年 4 月發(fā)布自動(dòng)駕駛生成式大模型「雪湖·海若」時(shí)表示，將對(duì)自動(dòng)駕駛認(rèn)知決策模型進(jìn)行持續(xù)優(yōu)化，最終實(shí)現(xiàn)「端到端」自動(dòng)駕駛。現(xiàn)階段主要用于解決自動(dòng)駕駛的認(rèn)知決策問題。

一些車企采取了比較謹(jǐn)慎的態(tài)度，比如極氪。極氪內(nèi)部認(rèn)為「在數(shù)據(jù)量不充分、安全性難以保證的當(dāng)下，更多將『端到端』技術(shù)路線作為預(yù)研項(xiàng)目」。

整體來說，大部分車企和極氪類似，認(rèn)可「端到端」的發(fā)展趨勢，行業(yè)轉(zhuǎn)向『端到端』架構(gòu)的方向非常明確。

二是智駕供應(yīng)商，已經(jīng)有多家發(fā)出比較堅(jiān)定的技術(shù)轉(zhuǎn)向的聲音，并有方案正在推出。目前，包括華為、Momenta、元戎啟行、商湯絕影等國內(nèi)頭部企業(yè)已經(jīng)公開端到端自動(dòng)駕駛方案在 2024-2025 年上車的規(guī)劃。

三是學(xué)術(shù)界方面，以上海人工智能實(shí)驗(yàn)室，跨界合作的華中科技大學(xué)（與地平線合作）和南洋理工大學(xué)（和英偉達(dá)合作）以及劍橋大學(xué)工程系團(tuán)隊(duì)創(chuàng)辦的 Wayve 等為代表，推出多篇優(yōu)秀論文。

• 上海人工智能實(shí)驗(yàn)室的自動(dòng)駕駛?cè)珬？煽亍付说蕉恕狗桨?UniAD 相關(guān)研究，獲得人工智能頂會(huì) CVPR（國際計(jì)算機(jī)視覺與模式識(shí)別會(huì)議） 2023 年最佳論文，是「端到端」架構(gòu)最受關(guān)注的項(xiàng)目之一。
• 今年 2 月，華中科技大學(xué)、地平線共同發(fā)布了《VADv2: End-to-End Vectorized Autonomous Driving via Probabilistic Planning》，提出 VAD v2「端到端」自動(dòng)駕駛模型，一個(gè)基于概率規(guī)劃的「端到端」駕駛模型。

此外，南洋理工大學(xué)和英偉達(dá)也合作提出了一個(gè)新框架。

實(shí)際上，早在幾年前英偉達(dá)已經(jīng)在使用「端到端」深度學(xué)習(xí)，并開發(fā)出了無人駕駛的 Demo 系統(tǒng)。

署名作者 Gongjin Lan、Qi Hao 近期發(fā)布論文《End-To-End Planning of Autonomous Driving in Industry and Academia: 2022-2023》梳理2022 年-2023 年工業(yè)界和學(xué)術(shù)界中的自動(dòng)駕駛「端到端」規(guī)劃（左側(cè)欄為各公司及研究機(jī)構(gòu)項(xiàng)目）

「端到端」的出現(xiàn)是相關(guān)技術(shù)長期積累的結(jié)果，但仍處于上車的初級(jí)階段。

應(yīng)對(duì)長尾問題（corner case）的能力更強(qiáng)，不少車企或許都能實(shí)現(xiàn)，但是在這背后容易忽視的是「端到端」大模型系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)所要付出的成本。

02、大模型之后，「端到端」走向高端&低端？

「端和端」架構(gòu)正在分出不同的發(fā)展脈絡(luò)。

在特斯拉 FSD V12 中，靠神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型完成的落地效果已經(jīng)收到不少追捧聲音。

由于不再需要用于設(shè)置規(guī)則的具體指令，特斯拉工程師刪除了 30 萬行定義駕駛規(guī)則的 C++代碼。

曾備受關(guān)注的上海人工智能實(shí)驗(yàn)室的自動(dòng)駕駛?cè)珬？煽亍付说蕉恕狗桨?UniAD 的提出者李弘揚(yáng)，在 2021 年注意到自動(dòng)駕駛系統(tǒng)開源項(xiàng)目 Openpilot，一個(gè)「端到端」的系統(tǒng)設(shè)計(jì)。

相比特斯拉，他驚嘆于 Openpilot 低成本實(shí)現(xiàn)的良好效果，并感慨：原來自動(dòng)駕駛可以做得如此簡單。

這是他開啟 UniAD 研究的一個(gè)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。

同樣是「端到端」，如果說特斯拉的「端到端」是高「端」，那么李弘揚(yáng)相關(guān)的這種低成本「端到端」可謂之低「端」。

這個(gè)對(duì)比或有不恰當(dāng)之處，但是仍然極具闡釋力：

在高「端」到低「端」之間，「端到端」架構(gòu)可以分出來具備不同特征、實(shí)現(xiàn)效果存在差異的多個(gè)技術(shù)流派。

在自動(dòng)駕駛行業(yè)，對(duì)「端到端」自動(dòng)駕駛作評(píng)估有兩類辦法：

一是閉環(huán)評(píng)估和開環(huán)評(píng)估——這是每個(gè)端到端架構(gòu)未來都要面對(duì)的專門測試。

閉環(huán)評(píng)估可以接受到反饋信號(hào)從而形成反饋閉環(huán)；開環(huán)評(píng)估則是分模塊進(jìn)行，并和真實(shí)數(shù)據(jù)作對(duì)比。比如，UniAD 在開環(huán)評(píng)估中得到驗(yàn)證，但是尚未在閉環(huán)評(píng)估中得到驗(yàn)證。

那么，哪家的「端到端」效果最好？如何用一個(gè)簡單指標(biāo)來衡量端到端大模型的有效性？

何小鵬說，對(duì)于端到端大模型的硬指標(biāo)，最終看接管率。今天高速如果沒有續(xù)航的問題，可以做到 1000 公里接管一次。

在城區(qū)，今天所有的城市輔助駕駛，我認(rèn)為安全接管可能是百公里或者一兩百公里。但體驗(yàn)接管是十公里以內(nèi)。

如果在城區(qū)開 100 公里、300 公里、500 公里接管一次，體驗(yàn)完全不一樣。

可以對(duì)比的是，特斯拉應(yīng)用端到端神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的 FSD V12 的平均接管歷程從此前的 166 英里（約 267 公里）提升到了 333 英里（約 537 公里）。

「端到端」的實(shí)現(xiàn)，與 BEV+Transformer 模型關(guān)系十分密切。

車輛在感知模塊產(chǎn)生 BEV（Bird『s-eye-view），即鳥瞰圖視角，始于 2014 年的一篇論文（《「Automatic Parking Based on a Bird』s Eye View Vision System》）。

Transformer 模型則是 2017 年時(shí) Google 提出的。

2020 年前后，Transformer 模型被引入到智駕領(lǐng)域，特斯拉率先將 BEV 與 Transformer 結(jié)合在一起。

在 2021 年底至 2022 年間，BEV 與 Transformer 實(shí)現(xiàn)深度融合，通過 Attention 機(jī)制，感知模塊和預(yù)測模塊可以通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做到「端到端」的優(yōu)化。

在感知、預(yù)測、規(guī)劃、決策的分模塊的算法中，主要用于感知模塊的 BEV+Transformer 范式可以有效提升了感知精確度，能夠?qū)⒏兄K和預(yù)測模塊在統(tǒng)一的 3D 空間中實(shí)施，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)直接完成「端到端」優(yōu)化。

這直接促進(jìn)了智駕的進(jìn)一步 AI 化。

從感知、預(yù)測，深入至完全的「端到端」自動(dòng)駕駛框架，最終可以用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型全部替換此前的規(guī)則代碼——這就是特斯拉古典式的「端到端」大模式。

BEV+Transformer 模型規(guī)模化落地，也是今天「端到端」有可能迅速成為現(xiàn)實(shí)的一大原因。

但是，對(duì)「端到端」懷疑的聲音一直存在。

早在 2016 年，Momenta 創(chuàng)始人曹旭東在回復(fù)「無人駕駛『端到端』的學(xué)習(xí)（end-to-end learning）是否靠譜？」時(shí)指出：

「對(duì)于無人駕駛，『端到端』不適合開發(fā)實(shí)用無人駕駛系統(tǒng)，可以做 Demo，然而大規(guī)模商用卻非常困難」。

當(dāng)時(shí)曹旭東否定「端到端」的原因有三點(diǎn)：

• 一是「不聰明」?！付说蕉恕箷?huì)產(chǎn)生「大量冗余數(shù)據(jù)和計(jì)算」。與之對(duì)比，如果把整個(gè)無人駕駛拆解成感知、地圖、決策三部分，分別獨(dú)立學(xué)習(xí)再融合，可以大大降低需要的數(shù)據(jù)和計(jì)算。
• 二是「不靈活」。在作一些系統(tǒng)調(diào)整后，收集數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)的過程，往往需要推倒重來。
• 三是「難理解」。相比模塊化，「對(duì)于整體『端到端』學(xué)習(xí)，一旦出現(xiàn)問題，因?yàn)闊o法對(duì)癥下藥」，即「黑箱」難題。

時(shí)隔多年，這些問題今天也或多或少仍然存在。

不過，當(dāng)時(shí)他也坦誠，「我并不是完全否定『端到端』學(xué)習(xí)，而是無人駕駛『端到端』學(xué)習(xí)目前存在以上問題，或許在將來可以得到解決?！?/span>

時(shí)至今日，曹旭東對(duì)「端到端」的態(tài)度完全轉(zhuǎn)變，Momenta 成為最看好「端到端」落地的積極派中的一員。

這個(gè)案例，正是「端到端」近年在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域內(nèi)境遇變化的最好展現(xiàn)。

幾年過去了，自動(dòng)駕駛技術(shù)脈絡(luò)也從模塊化走到了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?！付说蕉恕沟拿媸溃瑫r(shí)候到了。

03、AI 引領(lǐng)革命，打贏「端到端」之戰(zhàn)核心靠算力？

刺激 2024 年 2 月至年中「端到端」這波話題走高，源于特斯拉 FSD 12.0 版本開啟推送，以及 Sora 的大火。

Sora 是基于「端到端」的 Transformer 來實(shí)現(xiàn)的。

而它生成視頻像素的能力，是解決「端到端」自動(dòng)駕駛問題的關(guān)鍵。

「端到端」自動(dòng)駕駛訓(xùn)練的核心是視頻生成。

因此，Sora 富有質(zhì)感的視頻，一定程度證明「端到端」路線的正確性。

特斯拉 CEO 馬斯克自信地對(duì)外稱：

「特斯拉擁有世界上最好的現(xiàn)實(shí)世界模擬和視頻生成能力」。

「特斯拉在大約一年前就能以精確的物理生成真實(shí)世界的視頻」。

與此同時(shí)，他也指出：

「我們的 FSD 訓(xùn)練算力不足，所以還沒有使用其他的視頻（所有的訓(xùn)練數(shù)據(jù)都來自汽車）進(jìn)行訓(xùn)練，但當(dāng)然是可行的。今年晚些時(shí)候，當(dāng)我們有空余算力時(shí)，就會(huì)進(jìn)行訓(xùn)練?！?/span>

實(shí)際上，算力難題一直存在。

2023 年 8 月，馬斯克指出，F(xiàn)SD AI 的實(shí)現(xiàn)進(jìn)程「眼下的限制因素在于訓(xùn)練的算力，而非工程師人力」。

算力的稀缺和昂貴，已經(jīng)成為制約 AI 發(fā)展的核心因素。

國內(nèi)發(fā)展「端到端」，首先要考慮提升算力的實(shí)力。

從大模型之戰(zhàn)開始，囤算力成為各家行業(yè)公司的基本操作。

2022 年 8 月，阿里云宣布正式啟動(dòng)張北超級(jí)智算中心，當(dāng)時(shí)號(hào)稱「全球最大的智算中心」：總建設(shè)規(guī)模為 12EFLOPS（每秒 1200 億億次浮點(diǎn)運(yùn)算）AI 算力，超過谷歌的 9EFLOPS 和特斯拉的 1.8EFLOPS。

同年 8 月 2 日，小鵬汽車宣布和阿里云合作在烏蘭察布建成當(dāng)時(shí)中國最大的自動(dòng)駕駛智算中心「扶搖」。

「扶搖」算力可達(dá) 600PFLOPS（每秒浮點(diǎn)運(yùn)算 60 億億次），將小鵬自動(dòng)駕駛核心模型的訓(xùn)練速度提升了近 170 倍。

以最新公布的車企與智駕供應(yīng)商的算力情況作對(duì)比：

• 特斯拉：截至 2023 年 8 月，算力達(dá)到 10 EFLOPS（預(yù)計(jì) 2024 年 10 月，Dojo 智算中心算力可達(dá) 100EFLOPS）。
• 理想：截止 6 月，訓(xùn)練平臺(tái)算力達(dá) 2.4EFLOPS。
• 長安：最新披露，1.42EFLOPS。
• 蔚來：2023 年 9 月，智算集群總算力規(guī)模為 1.4EFLOPS。
• 極越：2 月最新數(shù)據(jù)顯示，其算力在 1.8-2.2EFLOPS 范圍之內(nèi)。
• 吉利：2 月和阿里云成立「星睿智算中心」，計(jì)算能力達(dá)到 810PFLOPS。
• 長城：1 月毫末智行和火山引擎合作「雪湖·綠洲」智算中心，稱其算力達(dá) 670PFLOPS。
• 小鵬：最新披露，600PFLOPS。
• 華為：最新披露，3.5EFLOPS。
• 商湯絕影：12EFLOPS（2024 年底將達(dá)到 18EFLOPS。）——這也是國內(nèi)已知的用于自動(dòng)駕駛訓(xùn)練的最大算力。

在華為全聯(lián)接大會(huì) 2023 期間，華為發(fā)布昇騰 AI 計(jì)算集群 Atlas 900 SuperCluster，并表示：「中國一半大模型的算力都是由華為提供」。

即便如此，若特斯拉如期達(dá)到最新算力目標(biāo)，國內(nèi)智算中心的算力都將滯后。

從 10 EFLOPS，再到下一步計(jì)劃的 100EFlops，特斯拉正在以 5 到 10 倍的增速實(shí)現(xiàn)算力擴(kuò)張。

今年 2 月，特斯拉增加了 5 億美元投資在超算中心 Dojo，值得注意的是，特斯拉的人形機(jī)器人業(yè)務(wù) Optimus 也將通過 Dojo 訓(xùn)練。

當(dāng)特斯拉已經(jīng)在訓(xùn)練「端到端」大模型時(shí)，國內(nèi)車企及自動(dòng)駕駛企業(yè)才剛起步。

6 月 4 日，馬斯克發(fā)推特表示，特斯拉買了 10 萬片卡，在德州的工廠上擴(kuò)展了一個(gè)數(shù)據(jù)中心，放了 5 萬片卡進(jìn)去。

那么，在國內(nèi)要做端到端大模型，需要多少量級(jí)的「卡」（大算力 GPU）？

特斯拉的 DOJO 智算中心，預(yù)計(jì)到 2024 年 10 月，總算力將達(dá)到 100EFLOPs（10 萬 PFLOPS），相當(dāng)于約 30 萬塊英偉達(dá) A100 的算力總和。

以小鵬「扶搖」自動(dòng)駕駛智算中心為例，算力可達(dá) 600PFLOPS(以英偉達(dá) A100 GPU 的 FP32 算力推算，約等于 3 萬張 A100 GPU)。

100 張大算力 GPU 可以支持一次端到端模型的訓(xùn)練。大部分研發(fā)端到端自動(dòng)駕駛的公司目前的訓(xùn)練算力規(guī)模在千卡級(jí)別（100 張 A100）。

毫末智行表示，要實(shí)現(xiàn)全國都能開，2000-5000 張 GPU 已經(jīng)足夠。

整體來說，盡管和特斯拉存在較大差距，但是國內(nèi)車企到 2024 年底實(shí)現(xiàn)算力的倍數(shù)級(jí)增長，并非沒有可能，并且能夠接近 1~2 年前的特斯拉。

數(shù)據(jù)、算力、算法，人工智能發(fā)展的三件套，僅算力一項(xiàng)，就可能讓各大車企或自動(dòng)駕駛企業(yè)拉開距離。

國內(nèi)車企并不悲觀。

夏一平曾表示，「特斯拉雖然有一定領(lǐng)先，但極越在中國的落地能力一定更強(qiáng)」。

同樣是純視覺路線，極越已經(jīng)進(jìn)化至占用網(wǎng)絡(luò)階段，確實(shí)更了解中國更加復(fù)雜的路況等，從數(shù)據(jù)積累的環(huán)節(jié)已經(jīng)和特斯拉在走分岔路。

眼下，城市 NOA 的落地仍是眼下競爭的主戰(zhàn)場。城市 NOA 的刺激，「端到端」的落地，讓國內(nèi)車企及智駕供應(yīng)商拿出各自新方案，同臺(tái)競技，決出勝負(fù)為時(shí)不遠(yuǎn)。