大家有没有发现，以前新势力喜欢吹嘘智能驾驶，现在老牌车企却一个比一个积极。
不久前，有消息称比亚迪正在疯狂加大对智能驾驶的投入。它整合了一波智能驾驶部门，投入所有的人力和资金，就是为了明年推出全系车型的智能驾驶版本。就连起价6.98万的海鸥也将推出。想上去。
与此同时，背靠东风的岚图也在大规模招募智能驾驶团队，准备大战一场。他们相当贴心，专门为吉悦员工开辟了绿色通道，待遇优厚，无缝过渡。
奇瑞还刚刚发布了自己的猎鹰智能驾驶系统，该系统首先搭载在新上市的星纪元ET上。广汽、长城等各大厂商今年在智能驾驶方面也表现得十分活跃，给人一种传统车企集体发力的感觉。
然后有人说，像你们这样的传统车企现在推出智能驾驶有点晚了。 。 。毕竟隔壁华子的智能汽车3.0版本已经在大街上随处可见了。
不过颈哥认为，传统车企引入智能驾驶还不算太晚，而且这个时间其实还不错。
为什么这么说？
首先我要说明一下，大家看到的传统汽车厂商最近动作很多。这并不意味着他们才刚刚开始研究智能驾驶。事实上，每家公司在这一领域已经投入多年。
比如迪子，他们从2021年开始积累智能驾驶人才，然后在2023年上半年将智能驾驶升级为核心战略之一。到今年6月，王传福表示，比亚迪已投入近5000人智能驾驶研发团队。
我们普通消费者之所以感觉不到，一是这些车企以前更喜欢自行探索，一直处于预研阶段；其次，这些品牌原来卖的型号基本都在30万元以下，比如早年就死掉的激光雷达。价格昂贵，所以没有办法强迫。
但现在，智能驾驶已经逐渐从高端汽车走向民用汽车，甚至一些10万元以上的汽车都标配了智能驾驶。究其原因，其实与近年来智能驾驶的技术变革有关。
早些年，各种智能驾驶路线，比如纯视觉和激光雷达的融合，每天都吵得沸沸扬扬。另外，是先做L4然后向下降维，还是从L2开始慢慢向上。这两条路线也都有各自的信徒。
技术路线不同，导致车企明明是一起做智能驾驶测试，但有的人提早交卷，有的人一个字也没写。快车公司早已走出了高速NOA，进而进入了城市NOA。慢速的还没有吃完高速 NOA 的馅饼。
尤其是在NOA开放阶段，有和没有、能用和不能用的区别。所以当时新势力拿出高端智能汽车的时候，大家都觉得新奇、牛逼。
但后来，随着技术的发展，智能驾驶的技术路线逐渐清晰。
比如，特斯拉最先使用的BEV感知和AI领域流行的炸鸡模型（最后一个字母T）问世后，逐渐成为智能驾驶的主流解决方案。
这两件事一起可以让汽车对周围环境进行实时的三维感知。以前需要高精度地图的辅助，后来才可以实现“无地图”。
技术成熟的好处是后来者可以很快赶上。最典型的就是吉利的姬氪。
极氪最开始是基于购买供应商的解决方案，但迭代速度慢且难以使用。后来，他们决定自己进行研究。 21年底，他们聘请了华为大佬陈其来担任智能驾驶负责人。经过大量的招募，很快就取得了成果。
先是在007上推出了自主研发的智能汽车，然后一年磨三把剑，还在全新001上更新了NZP。
现在，智能驾驶已经进入了一个新的技术领域——端到端解决方案。这个新事物，让大家又回到了起跑线上。
今年大家一定都听说过这个词。特斯拉一开始率先使用，后来国内车企纷纷效仿。
用一句话来说，它代表了从传感器输入到控制输出的单个神经网络模型。我们知道，过去的自动驾驶系统有感知、预测、规划和控制等几个模块。这些模块充满了规则和算法，例如红灯停止和绿灯继续。这些模块各司其职，整个流程就像一条流水线。
端到端就是用神经网络模型代替这些规则算法，用真实的数据来训练这个大模型，让机器的表现更加“像人”。
理论上，端到端的上限会更高。比如说，前面的车停着，路面是一条实线，前面的车肯定不敢动。然而，端到端可能已经从人类数据中学会了适应。 ，按下线绕一圈。
但车企从头到尾研究了一遍之后发现，这东西不只是改善而已。
因为端到端神经网络是一个黑匣子，里面有很多东西无法解释。这并不意味着输入的数据越多，机器性能就越好。也会发生这样的情况，当你想优化一个功能时，另一个功能就会退化。
马斯克此前解释了FSD V12.4.2延迟发布的原因。他们发现，在输入大量需要人工接管的复杂场景数据后，机器在简单场景下的行驶流畅度实际上出现了倒退。
类似的情况也出现在理想等车企身上。事实上，没有什么特殊的方法可以做到这一点。你只能不断地喂数据，让机器一遍又一遍地学习，然后才知道它忘记了什么。
所以当你到了end-to-end阶段的时候，你会发现领先玩家的进度开始变慢，感觉像是一个瓶颈期。与之前的开城阶段不同，每隔三到五次就可以发布一波更新。
毕竟大家对于这个东西都是陌生的。早一步和晚一步并没有多大区别。传统汽车公司现在有机会迎头赶上。
至少在消费者层面，目前市面上智能汽车的差距还没有天上一台、地上一台那么大。
颈哥结合我的实际体验，华为智能驾驶处于第一梯队，但也不是没有问题。
之前试驾ADS 3.0的时候，晚上下着雨，路上有水和倒影。当经过一个没有车道的路口时，汽车突然看不到前面的路，开始左转。为了不进入隔壁对面的车道，我们只能接管。
那么极氪、小米、知几等车企的智能驾驶车型功能类似，性能也不错，但在某些方面也存在小问题。很难看出哪家公司有明显的版本领先。
当然，并不是说在端到端的时候，大家都会平等地端着智能驾驶碗里的水，与NOA之间就不存在技术差距。
归根结底，端到端的竞争是数据和算力的竞争。数据质量越好、计算能力越高，模型优化的速度就越快。
至少在算力方面，特斯拉还是相当领先的。特斯拉此前透露，今年10月算力将达到100（有的数据为87.5）。
什么概念？其算力比华为、理想、小鹏等国内知名企业的算力总和还多。
这些是基础知识。只有打下坚实的基础，某个车企积累了足够的数据，才有可能在未来达到某个阶段。量变将带来质变，又一波技术爆发将迎来。
或许到那时，智能驾驶的马太效应就会出现，这个行业就会像互联网一样，胜者通吃。
但现在没人能说那个节点什么时候会来，或者是否会来。
至少目前来说，当大家都“卡”在端到端阶段的时候，车企推出自己的智能汽车应该能吃到一顿热饭了。
对于消费者来说，让更多人购买智能汽车绝对是一件好事。笛子降低了有轨电车的价格，以后看能不能降低智能车的门槛。
唯一感到不爽的恐怕就是那些还没有入局的车企了。之前已经慢了一点，但如果我不抓紧时间按时出来，以后我可能真的会成为被吃掉的人。
作词：白日梦
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