作為新人，如何在“瘋狂”的汽車智能駕駛市場獲得訂單，更激進的策略可能是方法之一。 。

不久前，長城負責人魏建軍開始了城市智能駕駛首秀。直播前不久，長城專門向媒體介紹了這個城市NOA方案，也就是SEE一體化智能駕駛模式。

據(jù)長城官方介紹，SEE集成智能駕駛模型完成了感知決策集成路徑的組合，從規(guī)則驅動向數(shù)據(jù)驅動轉變，并與特斯拉的FSD相結合。 端到端智駕的V12方案趨同。

但是有趣的是，這個智能駕駛計劃背后的英雄，并不是長城汽車旗下的毫末智行，更多的是另一家智能駕駛企業(yè):元戎啟動。

魏建軍首次進行城市智能駕駛體驗直播。

今年早些時候，元戎開始與長城合作的消息傳出，依靠激進的端到端技術， 。當時，根據(jù)《晚點》的消息，正是“元戎啟動端到端” DEMO 給長城留下深刻印象” 。

FSD在特斯拉 V12證明端到端的可行性后，國內頭部智能駕駛企業(yè)和汽車企業(yè)基本上宣布從端到端的技術架構演變，但目前還沒有真正落地的用戶。

長城汽車當然希望通過新技術落地，進入智駕頭部梯隊。

而啟動元戎，更需要通過“激進”的技術，讓產品落地上車，實現(xiàn)現(xiàn)金加血，才能留在牌桌上。。

事實上，自五年前元戎誕生以來，無論是1萬美元的前裝量產L4計劃；或者快速落地端到端技術；或者在2024年的100人會議上說“L4級是騙人的”。

更加極端，這也是元戎啟動，或許多跑道后來者的生存方式。 。

L4時代的“明星”之一

“以前我們是L4公司。2022年，我們決定不做L4。我們做了一張地圖，畫了一張圖片跑了。這是無稽之談。沒有商業(yè)模式。。"這是元戎CEO周光在2024中國電動汽車百人會論壇上發(fā)表的講話，相當背水一戰(zhàn)。

周光，元戎的首席執(zhí)行官

雖然周光似乎“拋棄L4”，但正如他所說，元戎成立于2019年時，想成為一家自動駕駛公司，一度受到金融市場的青睞。

根據(jù)企業(yè)查詢數(shù)據(jù)，自2019年以來，元戎啟動已獲得6筆融資。。

其中，2021年9月，元戎在獲得阿里巴巴領先的3億美元融資后，迅速以超過10億美元的估值，成為繼小馬智行、文遠知行、Momenta等公司之后的中國另一家自動駕駛獨角獸。

另一方面，改善了外部融資環(huán)境。

經(jīng)過2018年和2019年的資本寒冬，自動駕駛金融市場在2020年開始復蘇，并在2021年迎來新的投融資浪潮。

據(jù)賽博汽車不完全統(tǒng)計，在汽車智能化方向上，2021年一、二級市場投資總額達到1591.9億元，投資熱點主要集中在整車、自動駕駛解決方案、芯片、激光雷達等領域。

其中，2021年自動駕駛解決方案投融資達65起，總金額達424.1億元，L3級及以上占60%以上。。

另外一方面，元戎啟行本身也取得了業(yè)務進展，具有行業(yè)里程碑意義。

2021年年末，DeepRouteepRouteet發(fā)布了一套價格低至1萬美元的L4級自動駕駛解決方案。-Driver 2.0。

當時，行業(yè)L4級自動駕駛解決方案的一般成本在幾十甚至上百萬元之間。 。

以百度為例，百度一直追求商業(yè)化的性價比。它在年初提出了一個低成本L4輕量化解決方案，并與極狐一起發(fā)布了Apollol Moon，無人駕駛汽車的成本為48萬元，刨去車輛本身的成本，粗略計算，自動駕駛解決方案的價格仍然在10-20萬元之間。

元軍啟動稱，之所以能做到這么低，首先是元戎對算法技術的前瞻性思考和布局，其次是自主研發(fā)部分硬件帶來的成本控制。第三，它與產業(yè)鏈的成熟有關。。

采用5個固態(tài)激光雷達，8個攝像頭，以及自主研發(fā)的計算平臺，元戎啟動的L4自動駕駛方案。

L4自動駕駛采用全固態(tài)激光雷達方案，是世界上第一家。 。盡管固態(tài)激光雷達尺寸小，成本低，容易量產，但測量精度也相對較低，面臨著“長距離檢測”的重大挑戰(zhàn)。

直到當下，全固態(tài)激光雷達也不作為主激光雷達大規(guī)模生產而使用。可以看出，元戎啟動的選擇比較激進。

但從元戎啟動時的對外展示效果來看，整體表現(xiàn)不錯。配備元戎戰(zhàn)略的汽車在深圳CBD晚高峰上路一小時，全程零接手。

周光甚至直言不諱，2024年以后，L4自動駕駛車輛將大規(guī)模量產?！耙栽謫訛槔a品研發(fā)的第一階段已經(jīng)完成。下一階段，我們將與汽車制造商一起打磨大規(guī)模生產的汽車產品，為大規(guī)模生產做準備。2024年將進入大規(guī)模轉折點”。

L2轉型，緊跟最新技術方向

轉眼間，2024年來了，但是元戎開始了，卻“走了”，甚至說出了“L4是扯淡”的言論。

其背后，存在自動駕駛行業(yè)本身的問題，也存在經(jīng)濟環(huán)境的客觀因素。。

L4長尾場景解決不了，安全問題變成了惡魔；在商業(yè)方面，L4不能在地面上賺錢，只能在小范圍內進行實驗操作。最終的結果是，在經(jīng)濟下行的背景下，資本失去了信心。

2022年自動駕駛相關投資狀況

根據(jù)公開信息不完全統(tǒng)計，2022年，自動駕駛相關投資事件發(fā)生125起，累計披露金額約205億元，融資事件基本與去年持平，但累計融資金額遠低于2021年。

而且資本焦點的細分賽道也發(fā)生了變化，從過去的多點開花到量產。

特別是做高級乘用車智能駕駛計劃的玩家，在2022年進入資本關注的中心位置；計算芯片、傳感器和硬件集成玩家與量產自動駕駛密切相關，也占跑道投資事件近40%。 。

在大背景下，大量的自動駕駛公司進行業(yè)務轉型，或“降維”。

一部分是情景降維，從Robotaxi到干線物流、無人配送等比較簡單的賽道；另一部分是技術降維，將業(yè)務重點從L4轉移到L2。

2022年，元戎選擇了后者，開始了對L2的研究。

這個時候Momenta、在智駕領域，華為等已小有成效。 作為后來者，元戎的啟動必須最大限度地遵循最新的技術方向:一是無圖，二是端到端。 。

2023年3月，元戎推出了DeepRoutetepRoute，這是中國第一個不依賴高精度地圖，可以實現(xiàn)全球點到點功能的高級智能駕駛解決方案-Driver 3.0。

按照元戎啟動的描述，配備這一策略的智能駕駛汽車，在導航地圖的覆蓋范圍內，可以實現(xiàn)全球高級智能駕駛功能。

基于Driver 3.0技術框架，元戎同步推出D-PRO和D-兩款AIR智駕產品。

D-PRO是全球高級智能駕駛產品，在導航地圖的覆蓋范圍內，實現(xiàn)全球點到點的智能駕駛功能；D-AIR是一種高級輔助駕駛， ACC、LCC、ILC、APA、AEB 等待輔助駕駛功能。

硬件費用為前者 1.4 萬人民幣，后者為7000元 元人民幣 。

DeepRoute-Driver 在3.0發(fā)布的同時，元戎已經(jīng)開始研發(fā)端到端模型。 。

在今年的北京車展上，元戎推出了DeepRouteet平臺，該平臺將大規(guī)模生產 IO，以及第一個基于DeepRoute的模型。 選擇NVIDIA解決方案進行IO。 DRIVE 系統(tǒng)級芯片Orin，200 TOPS計算率，1顆固態(tài)激光雷達，11個攝像頭，為端到端方案。

根據(jù)元戎的啟動，基于這一方案，我們已經(jīng)與國內一家頭部車企進行了量產合作，2024年幾款合作車型將陸續(xù)推向消費市場。。

后發(fā)者的優(yōu)點，先行者的難題

為什么這么快落地端到端方案，一方面是公司的發(fā)展要求，當然不排除宣傳文字的需要；另一方面，也可能是因為后來者沒有太大的技術負擔。。

經(jīng)驗豐富的汽車公司、智駕公司的布局端到端，代表著技術路線的變化，對之前積累的拋棄。

畢竟，端到端并不意味著去除現(xiàn)有模塊之間的后處理，實現(xiàn)模塊之間的連續(xù)可導，需要構建一個新的、巧妙的網(wǎng)絡結構。因此，之前在架構中檢測到的參數(shù)無效，大量人工編寫的有效代碼被放棄。

換句話說，現(xiàn)在可以用來開城的技術成果將被放棄，沉默成本更高。

再次進入者，自然這樣的煩惱要少得多。

但是也不是沒有壓力。

與傳統(tǒng)的自動駕駛路線不同，端到端模型取代了以前用于感知、描述、預測和規(guī)劃的多個模塊，使自動駕駛直接在一端輸入圖像數(shù)據(jù)，實時控制一端導出，更貼近人類的真實駕駛。

可簡單理解為，傳統(tǒng)的自動駕駛是按照邏輯行駛的，而端到端則是模擬人類本身。。

傳統(tǒng)感知系統(tǒng)與端到端感知系統(tǒng)的對比

那么，如何讓自動駕駛“像人一樣”，就需要投入更多的駕駛數(shù)據(jù)來提高模型水平。訓練中使用的數(shù)據(jù)越多，計算率越強，模型性能越好。

也就是說，決定端到端模型性能上限的是數(shù)據(jù)和算率。 。

通俗地說，需要很多車在路上跑，需要很多芯片在云上計算。

前一種情況下，元戎啟動自然存在劣勢，目前其智駕商品尚未真正量產上車，檢測數(shù)量也不夠大。

后一種需要足夠的錢。

地平線副總裁兼軟件平臺產品線總裁余軼南對賽博汽車表示，端到端的初步計算門檻可能是1000英偉達A100，也就是19.5Pflops計算門檻。。

現(xiàn)在，一塊A100的價格大約是17萬元，在不考慮建設和運營費用、只“買卡”的情況下，基本的端到端起步就要花費1.7億元。

“一個獨立的(端到端)軟件算法無法構建堡壘。在計算率、算法和信息中，核心堡壘是計算率，因為計算率是稀缺的。數(shù)據(jù)也構成堡壘，但不是顯性堡壘。未來端到端肯定會對數(shù)據(jù)有指數(shù)需求?！庇噍W南說。

此外，大型訓練所需的分布式架構硬件架構、數(shù)據(jù)閉環(huán)、訓練方法將成為端到端落地的新技術壁壘。。

換言之，要真正落地端到端方案，技術、車輛數(shù)量、計算能力和資金缺一不可， 很明顯，這并不容易。

與此同時，它究竟能否100%安全，沒有人能給出準確的答案。

所以在現(xiàn)階段甚至未來很長一段時間內，端到端的落地速度都不會很快。 。

但是，從2019年進入自動駕駛，到2022年底轉為智能駕駛，元戎開始的每一次進入都不算太早，似乎一定要更加激進地投入，才能超越現(xiàn)有落地經(jīng)驗的“前輩”。

假設創(chuàng)業(yè)是一場“賭博”，元戎啟動在第一階段的自動駕駛跑道賭輸了，新的智能駕駛跑道能翻本嗎？

本文來自微信微信官方賬號“賽博汽車”（ID：Cyber-car），作者：黎瀾，36氪經(jīng)授權發(fā)布。

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