從華為和特斯拉之爭，看智能駕駛的未來

　 域名預(yù)訂/競價，好“米”不錯過

“一旦特斯拉完全解決自動駕駛問題并量產(chǎn)Optimus，任何空頭都將被消滅，即使是比爾-蓋茨也不例外。”7月2日，馬斯克再次在社交媒體X上畫下了這樣的“大餅”。

與此同時，特斯拉的股價在最近的三個交易日也迎來了24%的漲幅，超預(yù)期的交付量緩解了庫存和降價的壓力，為資本市場帶去了希望。而自從特斯拉2023年發(fā)布FSD最新版本以來，端到端大模型則成為了智能駕駛領(lǐng)域的希望。

2024年4月，馬斯克再度訪華推進FSD落地，隨后傳言與百度開展合作，開啟上海路測。中國的新能源車企們明顯感受到了來自特斯拉這條“鯰魚”的壓迫感，加速了與端到端大模型智能駕駛有關(guān)的發(fā)聲。

先是蔚小理”對智駕團隊作出調(diào)整，再是4月華為發(fā)布智駕“乾崑”3.0；6月中旬，何小鵬前往美國試駕特斯拉FSD。6月30日，華為乾崑智駕高階功能包再度降價6000元，進一步加劇了智能駕駛領(lǐng)域激烈的市場競爭態(tài)勢。

蔚小理、華為等國產(chǎn)造車勢力們的發(fā)力，意圖很明顯：中國車企們希望搶在FSD真正落地之前，率先占據(jù)中國的智能駕駛市場。在此番“合圍”中，華為發(fā)揮了怎樣的作用？各大廠商爭搶的端到端大模型能否解決智能駕駛的根本問題？中國智能駕駛的未來，又將駛向何處？

降價的背后，華為瞄準(zhǔn)的不止是特斯拉

從公告來看，華為智能駕駛系統(tǒng)HUAWEI ADS（乾崑智駕）的高階功能包原價為3.6萬元，今年下半年起調(diào)整為3萬元。這也是是自華為2024年4月發(fā)布乾崑智駕系統(tǒng)以來的首次降價行動。

然而，相比此前，華為對智能駕駛系統(tǒng)訂閱的優(yōu)惠幅度其實在逐步收窄：2023年底，華為智駕高階包的價格為2.6萬元；而在2023年12月31日之前，智駕高階包的限時活動價為1.8萬元。

“明降暗增”的操作背后，華為的底氣是產(chǎn)品銷量和智駕系統(tǒng)的占有率的增長。7月1日，賽力斯發(fā)布的產(chǎn)銷快報顯示：AITO問界全系6月交付突破4萬，達到4.2萬輛，創(chuàng)歷史新高。其中，問界新M5上市累計交付破1萬輛；問界新M7 6月交付18,493輛，上半年累計銷量突破11萬，居中國新勢力車型第一。

而前不久，華為智能汽車解決方案BU CEO靳玉志也表示，除了賽力斯以外，華為在智能駕駛方面的合作伙伴還包括長安、廣汽等老牌車企。預(yù)計2025年搭載乾崑智駕的合作車型會達30款以上，預(yù)計裝車量達200萬量級，在中國市場將與特斯拉處在同一量級。

除了在智能駕駛領(lǐng)域?qū)?biāo)特斯拉，華為還向BBA、保時捷等傳統(tǒng)豪華車企發(fā)起了沖擊。5月，問界M9銷量位居 50 萬元以上第一，超越了BBA等傳統(tǒng)豪華車，隨后6個月累計大定超10萬輛，引起了車圈的廣泛討論和傳播。

與之相對的，是傳統(tǒng)豪華品牌銷量的下滑。今年一季度，保時捷中國市場銷量為16340輛，同比暴跌24%。BBA陣營只有奧迪同比增長8.8%，寶馬和奔馳的銷量和價格均出現(xiàn)了不同程度的下滑，奔馳C200L、EQB 260等車型的價格出現(xiàn)了40%以上的降幅。

顯然，豪華品牌的品牌溢價、價格和銷量都守不住了。華為用自己在智能駕駛、智能座艙方面的技術(shù)進步，將在手機市場使用過的那一套“面對巨頭、打破巨頭、成為巨頭”的發(fā)展模式，復(fù)現(xiàn)到了汽車領(lǐng)域。

由此看來，在電動車的下半場，表面上是品牌、產(chǎn)品、流量之爭，背后則是新舊力量殘酷的更替。在白熱化的市場競爭里，既要提供性價比，又要卷智能，還要卷價值，智能駕駛成為了消費者在選擇新能源車是重要的考慮因素。

端到端大模型，能否解決智能駕駛的根本問題？

然而，盡管端到端大模型為新能源車“下半場”的競爭提供了一個方向，但是從目前來看，它還不足以稱作智能駕駛最終的解決方案，主要原因包括：

圖源：2024自動駕駛行業(yè)研究報告

1.技術(shù)突破年年有，只有模型還遠遠不夠

用蔚來智能駕駛研發(fā)副總裁任少卿的話來說，智能駕駛行業(yè)變化太快了，產(chǎn)品功能要有量級上的提升，才能趕得上行業(yè)變化的速度和大家的需求。因此，在需求的強力推動下，智能駕駛行業(yè)幾乎每年都會有一個新的技術(shù)突破：

2022年的熱詞是鳥瞰視圖，即模擬從正上方垂直向下觀看地球表面的效果，簡化車對周圍環(huán)境的感知和理解；

2023年的則是OCC開城，提供更精確的物體形狀信息，降低對激光雷達的依賴；

2024年的是端到端大模型，將原始數(shù)據(jù)交給模型處理，由模型直接輸出駕駛指令，解決信息帶寬問題。

但是，過快的技術(shù)進步，盲目的拔苗助長可能會適得其反。任少卿認(rèn)為，“你得有一些基本的能力之后，端到端大模型才有用，否則它是個毒藥。”也就是說，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。

2.在算力和數(shù)據(jù)儲備方面，仍然需要大量的投入

與GPT類似，端到端自動駕駛訓(xùn)練遵循的也是大算力+海量數(shù)據(jù)的暴力美學(xué)，需要大量的算力儲備和高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)積累。

目前來看，特斯拉的算力儲備將在2024年達到10萬PFLOPS，F(xiàn)SD行駛里程超10億英里，并且還在持續(xù)、快速的上漲。同時特斯拉自動駕駛部門前負(fù)責(zé)人Andrej Karpathy曾在采訪中表示，部門有3/4的精力用在采集、清洗、分類、標(biāo)注高質(zhì)量的數(shù)據(jù)上面，為FSD的迭代和優(yōu)化提供遠遠不斷的素材。

而在這一方面，國內(nèi)一眾廠商與特斯拉的差距較大，算力水平相對較低，并且還面臨著GPU采購的難題。

3.商業(yè)化進展緩慢，飛輪效應(yīng)尚未凸顯

除了在基礎(chǔ)設(shè)施與技術(shù)方面存在缺口，智能駕駛面臨的最重要問題是：如何更好地商業(yè)化？

事實情況是，在汽車行業(yè)日益激烈的“內(nèi)卷”競爭中，消費者在購車時面臨一種內(nèi)在的矛盾現(xiàn)象:盡管對汽車的“智能化”和自動駕駛功能的興趣與期望在上升，但他們的支付意愿和金額卻普遍呈現(xiàn)下降趨勢。

AI在一定程度上確實重新定義了汽車，但似乎并未為乘用車行業(yè)的商業(yè)模式帶來預(yù)期中的新增市場:訂閱服務(wù)模式尚未實現(xiàn)規(guī)模化普及，自動駕駛功能反而成為汽車制造商為了改善駕駛體驗和提升產(chǎn)品品質(zhì)而不得不承擔(dān)的“硬成本”

智能駕駛的未來，將駛向何處？

既然端到端的模型至今還存在著諸多問題，那么智能駕駛有沒有更好的選擇呢？

“車路云”或許是一種可能的方案，用道路端和硬件端的聯(lián)合，解決車輛自身環(huán)境感知和數(shù)據(jù)處理能力方面的不足。

6月4日，工信部推出的智能駕駛企業(yè)試點白名單，比亞迪、蔚來、長安、廣汽、上汽等車企獲得了L3級智能駕駛的準(zhǔn)入和上路試點。 這些由汽車生產(chǎn)企業(yè)和交通出行企業(yè)所組成的“聯(lián)合體”。一家負(fù)責(zé)生產(chǎn)，一家負(fù)責(zé)上路測試。并且本次名單中就提到了要加強智能駕駛、物聯(lián)網(wǎng)等基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè) ，即“車路云一體化”。

7月3日，在經(jīng)歷了近半年的充分醞釀后，首批“車路云一體化”試點城市名單終于出爐。從市場前景來看，2025年，預(yù)測行業(yè)產(chǎn)值將超過7000億元，2030年達到2.6萬億元的規(guī)模。

中國汽車工程學(xué)會數(shù)據(jù)顯示，截至到2024年5月底，全國共建設(shè)了17個示范區(qū)，7個車聯(lián)網(wǎng)先導(dǎo)區(qū)，16個雙智試點城市，開放測試道路3.2萬多公里，測試牌照超過7700張，測試?yán)锍坛^1.2億公里。

由此看來，高等級自動駕駛和“車路云一體化”，已經(jīng)從小范圍測試驗證轉(zhuǎn)入了技術(shù)快速演進，甚至是邁向規(guī)?；瘧?yīng)用的關(guān)鍵時期。“車路云”賽道的加速發(fā)展，意味著中國高等級智能駕駛的“元年”即將到來。

同濟大學(xué)汽車學(xué)院教授朱西產(chǎn)表示：車路云將主要用于解決目前智能駕駛方面的道路數(shù)據(jù)采集問題、危險路況、遮擋路面、極端天氣等特殊情況下駕駛問題。也有業(yè)內(nèi)人士表示，業(yè)內(nèi)人士表示，目前單車智能識別精準(zhǔn)度可能只有90%，還有10%的場景可以通過“車路云一體化”去解決。

從這個角度來看，車路云一體化是單車智能的補充，兩者會并行向前，為交通行業(yè)帶來新的變革與商機。當(dāng)下所倡導(dǎo)的“新質(zhì)生產(chǎn)力”，呼喚我們在科技創(chuàng)新的驅(qū)動下，深掘潛能，孕育新的增長點，而“車路云一體化”的戰(zhàn)略恰好是對這一號召的鮮活例證。

中國智駕的未來，將不會再是高高在上，而是深入到每一寸的路沿與地面，和萬千人們的日常一起，同頻共振。

來源：港股研究社

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