“量產(chǎn)項(xiàng)目與融資都還不明朗，很難長(zhǎng)期投入端到端。”這是很多科技公司的困境。

“隨著技術(shù)成熟普及，我現(xiàn)在認(rèn)為它（自動(dòng)駕駛技術(shù)）已不再是靈魂。”

10月28日，廣汽集團(tuán)總經(jīng)理馮興亞為多年之爭(zhēng)的“車企靈魂論”給出了自己的看法，而背景則是，廣汽傳祺華為的深度合作。

從2017年廣汽集團(tuán)與華為簽署合作協(xié)議以來，經(jīng)歷7年才迎來了成果落地，這背后或許也是出于靈魂論調(diào)的考慮，但如今不再考慮這么多，也側(cè)面說明，自動(dòng)駕駛技術(shù)的外采依然存在。

同時(shí)，這樣的看法背后也證明，L2級(jí)別的自動(dòng)駕駛技術(shù)目前已經(jīng)十分成熟，供應(yīng)商能夠在保證主機(jī)廠的需求下，提供不輸于自研的方案，不需要主機(jī)廠從零做起浪費(fèi)資源在已經(jīng)成熟的技術(shù)上。

但是，這也將市場(chǎng)壓力從主機(jī)廠傳向了更上游的供應(yīng)商，特別是需要方案供應(yīng)商能夠以最快的時(shí)間向車企交付，并保證一定頻率的OTA升級(jí)。

尤其是隨著端到端技術(shù)的走熱，供應(yīng)商要做的功課變得更多了。

打贏“端到端”，核心靠算力？

從大模型火了之后，對(duì)于大模型的熱情快速的從文生文，文生圖等交互式的擴(kuò)展到了輔助駕駛領(lǐng)域，甚至在一些企業(yè)的宣傳中認(rèn)定，端到端的大模型將會(huì)是實(shí)現(xiàn)L4級(jí)甚至更高級(jí)自動(dòng)駕駛的唯一路徑。

對(duì)于這一點(diǎn)，在車企的宣傳中當(dāng)然是盡力展現(xiàn)自家好的一方面，但對(duì)于技術(shù)公司，或者說Tier 1，態(tài)度則是更為謹(jǐn)慎。

“在我們沒有看準(zhǔn)的時(shí)候，不會(huì)冒進(jìn)，一旦看準(zhǔn)要上的時(shí)候，會(huì)投入可能十倍于別人的資源去推動(dòng)核心技術(shù)突破，然后將沉淀下的經(jīng)驗(yàn)成果開放地賦能給合作伙伴。”地平線副總裁兼軟件平臺(tái)產(chǎn)品線總裁余軼南表示。

目前，業(yè)內(nèi)更多的認(rèn)知是“端到端”將實(shí)現(xiàn)L2+輔助駕駛技術(shù)的更快普及，樂觀一些的認(rèn)為有利于推動(dòng)L3自動(dòng)駕駛的落地，至于L4級(jí)，還需要更多的論證。

可以確定的是，目前主流的智駕方案基本都是走高精地圖過渡到無圖方案，從兩段式過渡到一段式，當(dāng)然有不少公司選擇直接跳到無圖一段式的方案，但必然都是有相關(guān)經(jīng)驗(yàn)積累的。

在這背后是傳統(tǒng)規(guī)控算法的落敗，大模型確實(shí)改變了整個(gè)高階智駕的研發(fā)方向。

這對(duì)于新興的科技公司來說是一件好事，也意味著即使沒有傳統(tǒng)智駕相關(guān)的技術(shù)也可以來做智駕，對(duì)于曾經(jīng)主研規(guī)控算法的技術(shù)公司來說，投資的受益降低。

可以說，大模型在一定范圍內(nèi)縮小了初創(chuàng)公司和老牌科技公司的研發(fā)差距，但這也只是在很小的一點(diǎn)點(diǎn)范圍內(nèi)。“過去，很多供應(yīng)商認(rèn)為自己與華為在兩個(gè)不同的競(jìng)爭(zhēng)賽道，實(shí)際上，今年開始，這樣的錯(cuò)覺正在被糾正。”業(yè)內(nèi)人士坦言。

“對(duì)于目前的火熱的‘端到端大模型’技術(shù)來說，各家公司比拼的其實(shí)更多是財(cái)力資本。”一位國(guó)內(nèi)頭部供應(yīng)商的員工向BC如是描述。

從整個(gè)環(huán)節(jié)來看，數(shù)據(jù)-算法-算力三個(gè)重要要素中，大模型算法是相對(duì)容易實(shí)現(xiàn)的，特別是在國(guó)內(nèi)市場(chǎng)，隨著AI的火熱，有許多開源的算法可以使用，同時(shí)每年新增的相關(guān)專業(yè)的畢業(yè)生也提供了足夠的基層工程師。

據(jù)智聯(lián)招聘發(fā)布的人工智能行業(yè)最新數(shù)據(jù)顯示，截至2024年，在中國(guó)已有500余所高校開設(shè)了人工智能專業(yè)，大批年輕人涌入這條跑道。

除了人才之外，任何一家從事自動(dòng)駕駛研發(fā)的企業(yè)都必須在過去數(shù)年積累足夠訓(xùn)練算法的數(shù)據(jù)，同時(shí)與車企合作也能獲得足夠的數(shù)據(jù)來支持模型訓(xùn)練。

對(duì)于智能駕駛公司來說，量產(chǎn)最大的意義在于提供數(shù)據(jù)。對(duì)一般的端到端模型來說，1萬輛車是個(gè)基準(zhǔn)，有這個(gè)數(shù)量的車在路上跑，才能保證智駕模型不斷向前進(jìn)化。

拋棄規(guī)則，擁抱數(shù)據(jù)，迅速成為業(yè)界共識(shí)。但是，對(duì)于至今仍然賺錢艱難的智駕公司而言，不與車企合作，沒有規(guī)模化，訓(xùn)練數(shù)據(jù)很難靠自身采集得到。

剩下最重要的就是算力的支撐。從特斯拉的算力中心，到華為自研的算力平臺(tái)，可以發(fā)現(xiàn)，端到端大模型更拼的是算力，迭代的越快，模型的成熟度越高，就越有可能性實(shí)現(xiàn)突破。

算力的稀缺和昂貴，已經(jīng)成為制約 AI 發(fā)展的核心因素，囤算力成為各家行業(yè)公司的基本操作。“讓一個(gè)算力充沛的人工智能公司來做智駕，或許有不一樣的效果。”某智駕工程師表示。

目前行業(yè)普遍認(rèn)為，國(guó)內(nèi)車企與特斯拉的研發(fā)進(jìn)度差大概在1.5~2年。“當(dāng)數(shù)據(jù)達(dá)到特斯拉級(jí)別的百萬量級(jí)以上，通過對(duì)模型的強(qiáng)化訓(xùn)練，智駕可學(xué)習(xí)視頻流，就能直接告訴司機(jī)駕駛的方向，像當(dāng)下流行的ChatGPT一樣。”

這點(diǎn)其實(shí)已經(jīng)被國(guó)內(nèi)眾多科技公司所證實(shí)了，從年初僅有的OpenAI旗下的ChatGPT一類大語言模型，到目前國(guó)內(nèi)已經(jīng)有數(shù)十家公司推出了功能類似的大語言模型，而且多數(shù)還是免費(fèi)使用的。

在年初時(shí)，我們?cè)谟懻摰氖菄?guó)內(nèi)為何沒有這樣的大模型，短短幾個(gè)月后，討論的是誰家的大模型更強(qiáng)，ChatGPT甚至變成一個(gè)基準(zhǔn)，用來衡量新的大模型的能力。

這其中有一家公司非常值得關(guān)注。

作為以抖音為主要名片之一的字節(jié)跳動(dòng)怎么看都和人工智能、大模型這樣的技術(shù)產(chǎn)生不了太大的關(guān)聯(lián)，但在5月份，字節(jié)跳動(dòng)就推出了豆包大模型，不止可以實(shí)現(xiàn)文本處理和文生圖功能，更是一下打入到汽車供應(yīng)鏈體系，與多家車企達(dá)成了合作。

除了字節(jié)跳動(dòng)外，商湯科技也是快速?gòu)拇笳Z言模型擴(kuò)展到汽車供應(yīng)鏈中，成為了多家車企的合作商，并且已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了幾款車型的上市。

商湯科技認(rèn)為，傳統(tǒng)自動(dòng)駕駛公司的生存空間，將會(huì)越來越小。

燒錢，燒人，燒技術(shù)

在端到端牌桌上的，以商湯科技、Momenta為代表的供應(yīng)商，正在成為一股新的技術(shù)力量。

這些科技公司能夠快速打入汽車供應(yīng)鏈，背后的邏輯很簡(jiǎn)單，就是燒錢。大語言模型如此，智駕模型也是如此，在足夠多的資源支持下，能力的增長(zhǎng)就是快人一步。

根據(jù)估算OpenAI每年的硬件運(yùn)營(yíng)成本就高達(dá)85億美元，這背后包含了購(gòu)買英偉達(dá)的算力卡，服務(wù)器維護(hù)，人工開支等一系列費(fèi)用，而國(guó)內(nèi)廠商想要追上，唯一能做的就是更瘋狂的燒錢。

例如在年初時(shí)一套8張H100組成的服務(wù)器售價(jià)在300萬元左右，能提供536 TFLOPS的算力，在汽車行業(yè)內(nèi)普遍認(rèn)為1EFLOPS是智駕訓(xùn)練基礎(chǔ)算力門檻，也就意味著需要1.5萬張H100顯卡，成本大約在50億元，而這還是在貨源充足的情況下。

隨著美國(guó)對(duì)出口的繼續(xù)嚴(yán)管，像H100這樣的上一代顯卡都已經(jīng)無法正常買到，多數(shù)企業(yè)還是采購(gòu)的更舊的A100顯卡，雖然采購(gòu)成本會(huì)降低不少，但運(yùn)營(yíng)成本卻會(huì)增長(zhǎng)。

以國(guó)內(nèi)幾家公布數(shù)據(jù)的科技公司來看，華為目前擁有7.5EFLOPS的算力，商湯科技擁有12 EFLOPS的算力，小鵬汽車擁有2.51 EFLOPS的算力。

作為對(duì)比，特斯拉在美國(guó)已經(jīng)建成了超過100EFLOPS的算力中心，這也是為何業(yè)內(nèi)普遍認(rèn)為特斯拉FSD智駕能力較強(qiáng)的一個(gè)原因。

除開算力成本，人工成本也是不容小覷的，像華為之所以能做到行業(yè)中領(lǐng)先，是因?yàn)槠渥詣?dòng)駕駛研發(fā)團(tuán)隊(duì)的人數(shù)有超7000人，甚至比蔚小理三家從事自動(dòng)駕駛研發(fā)的人數(shù)加起來還要多。此外，還有人表示，7000人只是海面之上10%，還有海面之下的90%。

而且，面對(duì)相關(guān)的核心人員，車企開的薪資也是不菲。

就在今年初，“自動(dòng)駕駛普通工程師年薪開價(jià)50萬”的新聞在網(wǎng)絡(luò)上引發(fā)熱議。普通工程師如此，更不用說目前國(guó)內(nèi)極為稀缺的核心算法工程師了。在某招聘軟件上，蔚來等頭部車企的自動(dòng)駕駛算法工程師的月薪高達(dá)7萬元，而小鵬在招聘端到端相關(guān)的高級(jí)工程師甚至開到了年薪百萬的水平。

根據(jù)業(yè)內(nèi)人士透露，組建一個(gè)成規(guī)模的自動(dòng)駕駛研發(fā)團(tuán)隊(duì)，需要的資金大致要1億元。

所以說，目前端到端技術(shù)的比拼，在更多方面其實(shí)比拼的不再是技術(shù)本身，而是更基礎(chǔ)的資金和投入，燒錢確實(shí)能燒出一個(gè)不錯(cuò)的結(jié)果，前提是有足夠的資金。

高階智駕研發(fā)的成本太高，智駕技術(shù)戰(zhàn)在某種程度上是一場(chǎng)長(zhǎng)線的“資金消耗戰(zhàn)”。這對(duì)多數(shù)初創(chuàng)企業(yè)來說，是相當(dāng)大的難題。

在這樣的行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)中我們就經(jīng)�？吹�，智駕科技公司突然資金周轉(zhuǎn)困難或倒閉的新聞。“量產(chǎn)項(xiàng)目與融資都還不明朗，很難長(zhǎng)期投入端到端。”這是很多科技公司在智駕鏈路上的困境。

例如媒體在今年8月報(bào)道，智能駕駛方案商禾多科技與廣汽集團(tuán)推進(jìn)的重組方案遭遇變數(shù)，禾多的資金鏈除緊張之外，已經(jīng)解散數(shù)據(jù)、研發(fā)等大部分核心部門并暫停研發(fā)活動(dòng)。

但在過往融資方面，這家企業(yè)既獲得了IDG、紅杉中國(guó)等知名風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)青睞，也得到四維圖新、廣汽集團(tuán)等汽車產(chǎn)業(yè)鏈公司的支持，累計(jì)融資金額超過10億元人民幣。

所以，對(duì)于即使成規(guī)模的科技公司來說，資金壓力依然嚴(yán)重，從目前幾家已經(jīng)上市或者準(zhǔn)備上市的公司披露的財(cái)報(bào)來看，沒有一家公司處于盈利，均處于虧損狀態(tài)。

與此同時(shí)，隨著端到端方案的陸續(xù)落地，頭部供應(yīng)商搶單的概率在上升，對(duì)于二線供應(yīng)商來說，壓力陡增。“甚至可能被頭部科技公司和車企壓死。”業(yè)內(nèi)普遍認(rèn)為，高階玩家對(duì)二線供應(yīng)商的降維打擊正在加速，大魚吃小魚。

“既要、又要、還要”

與車企不同，研發(fā)智駕的供應(yīng)商并沒有固定的買家，如何在眾多自研車企中開拓市場(chǎng)，就成為擺在供應(yīng)商面前的難題。

在L2輔助駕駛技術(shù)的時(shí)代，供應(yīng)商需要做的很簡(jiǎn)單，研發(fā)出一套成熟的方案賣給車企就好，而車企需要比較的一般都是成本，供應(yīng)商更多需要做的是如何提供低成本且可靠的方案就行。

來到高階智駕，在技術(shù)還在不斷迭代時(shí)，更多的需要考慮供應(yīng)商能否對(duì)方案保持更新，以保證產(chǎn)品在較長(zhǎng)一段時(shí)間的競(jìng)爭(zhēng)力�？梢哉f端到端，讓智駕競(jìng)爭(zhēng)變得困難了不少。

“如果論及如何實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛，目前除了端到端，我想不到其它的技術(shù)。”在地平線看來，這場(chǎng)高階智駕是一個(gè)長(zhǎng)跑，特別像體育界的鐵人三項(xiàng)，要想贏得競(jìng)賽，需要三個(gè)核心要素：技術(shù)、工程和產(chǎn)品，“產(chǎn)品思維要以人為出發(fā)點(diǎn)，要關(guān)注用戶對(duì)產(chǎn)品的體驗(yàn)和感受。”

在這樣的市場(chǎng)需求帶動(dòng)下，供應(yīng)商不只要做好技術(shù)，甚至需要走向臺(tái)前面對(duì)消費(fèi)者，例如現(xiàn)在越來越多考慮智駕的消費(fèi)者會(huì)十分關(guān)注智駕的軟硬件，這就需要供應(yīng)商配合車企做宣傳，甚至需要供應(yīng)商自己在消費(fèi)市場(chǎng)中闖出名聲。

例如百度就利用“蘿卜快跑”讓大多數(shù)路人知曉了什么是無人駕駛。

2017年，Apollo平臺(tái)的橫空出世，標(biāo)志著百度無人駕駛進(jìn)入技術(shù)深耕階段，此后幾年間，百度不斷推進(jìn)Apollo平臺(tái)迭代升級(jí)。特別是在疫情期間，蘿卜快跑的無接觸配送服務(wù)大放異彩，進(jìn)一步驗(yàn)證了無人駕駛技術(shù)的社會(huì)價(jià)值與商業(yè)潛力。

進(jìn)入2021年，百度蘿卜快跑正式亮相，而隨著近年來訂單量的快速增長(zhǎng)，百度無人駕駛業(yè)務(wù)在全國(guó)范圍內(nèi)迅速擴(kuò)張，武漢、上海、北京等多地相繼開展商業(yè)化示范運(yùn)營(yíng)。至2023年，蘿卜快跑累計(jì)訂單量已超五百萬單，武漢地區(qū)全無人駕駛訂單占比高達(dá)45%，無人駕駛出行服務(wù)已覆蓋全國(guó)11個(gè)城市。

另一方面，與車企合作也變成了一種更多元的方式，車企在智駕采購(gòu)中需要保證自己不會(huì)被一家公司捆綁住，要能夠?qū)崿F(xiàn)關(guān)鍵環(huán)節(jié)的可替換，這就讓曾經(jīng)的軟硬件整套方案打包銷售的模式轉(zhuǎn)變?yōu)�，多個(gè)采購(gòu)合同。

比如說，長(zhǎng)城背后最核心的智駕供應(yīng)商是2019年內(nèi)部孵化的毫末智行，毫末智行經(jīng)過多年發(fā)展已經(jīng)成為行業(yè)中排名靠前的智駕技術(shù)、自動(dòng)駕駛技術(shù)供應(yīng)商。

但長(zhǎng)城并不滿足于毫末智行的賦能，2024年4月將另一家行業(yè)內(nèi)知名度較高的智駕技術(shù)供應(yīng)商元戎啟行引入到供應(yīng)鏈中，主要為長(zhǎng)城提供“端到端”的智駕技術(shù)方案，預(yù)計(jì)2024年會(huì)有三款相關(guān)產(chǎn)品落地。

這就需要供應(yīng)商能面對(duì)不同的主機(jī)廠需求提供各種定制化的服務(wù)，甚至聯(lián)合開發(fā)在一定程度上也變得更為可行。

當(dāng)然，足夠強(qiáng)勢(shì)的供應(yīng)商依然可以做到，只打包銷售，不做拆分供應(yīng)。

但是，這樣的供應(yīng)商畢竟是少數(shù)，更多的還是需要和車企形成一種良性的互動(dòng)，特別是在目前，算力零散的分布在車企、供應(yīng)商等多個(gè)地方，合作似乎是一種不錯(cuò)的解決方案，讓不同階段的成果運(yùn)行在不同的算力中心上，能節(jié)省不少的研發(fā)時(shí)間和成本。

從汽車百年的發(fā)展史來看，自研方案和供應(yīng)商方案從來不是對(duì)立的，更多的時(shí)間里還是兩者長(zhǎng)期共存的發(fā)展，沒有任何一方可以做大一家獨(dú)大。

并且，我們需要清晰地看到，并不是所有的車企都選擇了全面自研，不少車企的端到端團(tuán)隊(duì)才剛剛成立，供應(yīng)商在智駕領(lǐng)域還是有著自己市場(chǎng)，和過去的一百多年相同的是提供成本和功能平衡的產(chǎn)品才是關(guān)鍵。

供應(yīng)商依然能夠扮演著重要的地位。

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       原文標(biāo)題 : 技術(shù)分野，端到端掀翻了誰，消耗了誰？