智駕進(jìn)程發(fā)力？小鵬、蔚來端到端模型上車

編者語：「智駕最前沿」微信公眾號后臺回復(fù)：C-0546，獲取本文參考文檔：小鵬、蔚來端到端模型上車，智駕拐點(diǎn)加速到來pdf下載方式。

近年來，全球汽車行業(yè)正處于從傳統(tǒng)燃油車向電動化、智能化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵時(shí)期，而智能駕駛技術(shù)的發(fā)展被視為這場變革的核心動力。作為自動駕駛的支撐技術(shù)之一，端到端大模型憑借其感知、規(guī)劃和控制的一體化能力，大幅提升了智能駕駛的效率和穩(wěn)定性。不同于傳統(tǒng)的模塊化自動駕駛系統(tǒng)，端到端大模型通過深度學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)了駕駛決策過程的高度集成，能夠在復(fù)雜的城市環(huán)境中自適應(yīng)調(diào)整駕駛策略。

端到端大模型的技術(shù)原理與傳統(tǒng)系統(tǒng)的對比

1.1端到端大模型的技術(shù)原理

端到端大模型的基礎(chǔ)是深度學(xué)習(xí)和人工智能，它通過統(tǒng)一的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)來實(shí)現(xiàn)從環(huán)境感知到車輛控制的自動化操作。該模型通過攝像頭、激光雷達(dá)、雷達(dá)等傳感器收集的原始數(shù)據(jù)，使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）進(jìn)行圖像識別與處理，再通過循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）對時(shí)間序列進(jìn)行處理，最終生成控制指令，從而完成感知、決策、控制的閉環(huán)操作。

傳統(tǒng)的自動駕駛系統(tǒng)將感知、規(guī)劃、決策和控制拆分為多個(gè)獨(dú)立模塊，每個(gè)模塊需要單獨(dú)進(jìn)行訓(xùn)練和優(yōu)化，這導(dǎo)致了系統(tǒng)的復(fù)雜性增加，且各模塊間的協(xié)作存在瓶頸。而端到端大模型則通過統(tǒng)一的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了各模塊之間的緊密結(jié)合，減少了復(fù)雜性并提升了系統(tǒng)的整體響應(yīng)速度。例如，在城市擁堵路段，端到端大模型能夠快速識別車輛、行人等信息，并基于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)選擇最優(yōu)路徑和速度，從而確保駕駛的平穩(wěn)與安全。

1.2端到端大模型的優(yōu)勢

端到端大模型的最大優(yōu)勢在于它能夠通過大量真實(shí)的駕駛數(shù)據(jù)不斷學(xué)習(xí)，進(jìn)而提升對復(fù)雜環(huán)境的適應(yīng)能力。它無需為每種場景單獨(dú)編寫規(guī)則，而是通過數(shù)據(jù)驅(qū)動不斷優(yōu)化算法。這使得端到端大模型在應(yīng)對未知或變化的路況時(shí)具有更高的靈活性和魯棒性。例如，在無車道標(biāo)記的城市道路上，端到端大模型可以通過對道路邊界的自動學(xué)習(xí)與識別，實(shí)現(xiàn)對車輛的精確控制。

此外，端到端大模型還通過減少感知、規(guī)劃、決策等多模塊之間的接口問題，降低了系統(tǒng)的調(diào)試與維護(hù)成本。對于車企而言，這意味著更短的研發(fā)周期和更低的運(yùn)營成本。以小鵬XNGP系統(tǒng)為例，通過端到端大模型的引入，小鵬成功實(shí)現(xiàn)了從城市到高速的全域智能駕駛，使得智能駕駛功能在更多復(fù)雜路況中具備了較高的穩(wěn)定性和可靠性。

小鵬的技術(shù)發(fā)展路徑：從NGP到XNGP

小鵬XNGP發(fā)展規(guī)劃

2.1高速NGP：小鵬的起步

小鵬汽車的智能駕駛技術(shù)首先體現(xiàn)在其高速NGP（Navigation Guided Pilot）系統(tǒng)中，該系統(tǒng)支持車輛在高速公路環(huán)境下的自動駕駛，包括自動變道、超車、車道保持等功能。通過高精地圖與傳感器融合，NGP系統(tǒng)為用戶提供了高度自動化的駕駛體驗(yàn)，并極大地降低了駕駛疲勞。

然而，高速NGP的應(yīng)用場景較為有限，僅能在高速公路這種相對規(guī)則的環(huán)境中使用。為進(jìn)一步提升用戶的智能駕駛體驗(yàn)，小鵬通過引入端到端大模型，開始向更復(fù)雜的城市場景擴(kuò)展。

2.2 XNGP：城市智駕的全面覆蓋

小鵬的XNGP（eXpand Navigation Guided Pilot）是基于端到端大模型的智能駕駛系統(tǒng)，該系統(tǒng)不僅實(shí)現(xiàn)了高速公路自動駕駛，還覆蓋了復(fù)雜的城市道路環(huán)境。在端到端大模型的支持下，XNGP能夠在沒有高精地圖支持的情況下，通過車輛傳感器和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理，完成對城市復(fù)雜路況的自動識別與決策。

根據(jù)小鵬的實(shí)車測試數(shù)據(jù)，XNGP系統(tǒng)已覆蓋全國2595個(gè)城市，累計(jì)測試行駛里程達(dá)到756萬公里。這些數(shù)據(jù)不僅證明了小鵬在智能駕駛領(lǐng)域的技術(shù)實(shí)力，也展示了端到端大模型的強(qiáng)大適應(yīng)能力。XNGP的另一個(gè)顯著特點(diǎn)是“全國都好用”，這一目標(biāo)意味著車輛在任何道路環(huán)境下都能通過實(shí)時(shí)學(xué)習(xí)與調(diào)整，實(shí)現(xiàn)安全穩(wěn)定的自動駕駛。無論是狹窄的城市小道、環(huán)島，還是沒有清晰標(biāo)線的道路，XNGP都能憑借端到端大模型的“腦補(bǔ)”能力，確保行駛的準(zhǔn)確性和安全性。

小鵬汽車AI智駕技術(shù)發(fā)布會

2.3“門到門”體驗(yàn)的實(shí)現(xiàn)

XNGP的另一項(xiàng)重要突破在于實(shí)現(xiàn)了真正的“門到門”智能駕駛體驗(yàn)，即車輛能夠從起點(diǎn)到終點(diǎn)的全程自動駕駛，包括園區(qū)、停車場、城市道路等多種場景的無縫銜接。該功能依托于端到端大模型的實(shí)時(shí)感知和動態(tài)決策能力，能夠在ETC收費(fèi)站、園區(qū)內(nèi)部道路等復(fù)雜環(huán)境中進(jìn)行精準(zhǔn)的路徑規(guī)劃和駕駛控制。

這種“門到門”體驗(yàn)不僅提升了用戶的出行便捷性，也展示了端到端大模型在多場景下的廣泛適用性。通過這一技術(shù)，小鵬成功將智能駕駛功能從單一場景應(yīng)用擴(kuò)展到了多場景全覆蓋，為行業(yè)提供了一個(gè)全新的發(fā)展方向。

蔚來的NIO World Model與智能駕駛的創(chuàng)新

3.1 NIO World Model的定義與技術(shù)架構(gòu)

蔚來在智能駕駛領(lǐng)域的探索與小鵬不同，其核心技術(shù)聚焦于NIO World Model（NWM），即世界模型。NWM通過生成式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能夠?qū)囕v周圍的環(huán)境進(jìn)行全面建模與預(yù)測。該系統(tǒng)不僅能夠感知當(dāng)前的道路信息，還能夠?qū)ξ磥淼膱鼍斑M(jìn)行預(yù)測，從而提高了自動駕駛系統(tǒng)的決策能力與安全性。

NWM的關(guān)鍵優(yōu)勢在于其對動態(tài)場景的預(yù)測能力。通過對環(huán)境信息的深度理解與推演，NWM能夠預(yù)測未來幾秒內(nèi)其他車輛、行人的行為，并提前調(diào)整行駛策略。例如，當(dāng)車輛接近交叉路口時(shí)，NWM可以預(yù)測對面車輛的可能轉(zhuǎn)向行為，從而提前選擇最佳的行駛路徑。

3.2 NOP+ 2.0的功能提升

蔚來的智能駕駛技術(shù)進(jìn)一步體現(xiàn)在其NOP+ 2.0系統(tǒng)中。該系統(tǒng)基于NWM的能力，顯著提升了車輛在復(fù)雜場景下的自動駕駛性能。NOP+ 2.0不僅能夠在高速公路上實(shí)現(xiàn)自動駕駛，還支持城市道路的點(diǎn)到點(diǎn)全域領(lǐng)航輔助。通過對動態(tài)環(huán)境的精確理解，NOP+ 2.0系統(tǒng)可以自主選擇最優(yōu)路徑，并在路況復(fù)雜的環(huán)境中自主調(diào)整車輛行駛速度和路線。

此外，NOP+ 2.0還增強(qiáng)了系統(tǒng)的智能安全輔助功能，通過對其他車輛的行為預(yù)測和預(yù)判，極大提高了行駛的安全性。NWM的這種深度學(xué)習(xí)和場景推演能力，賦予了蔚來智能駕駛系統(tǒng)強(qiáng)大的適應(yīng)性和可靠性，進(jìn)一步提升了用戶體驗(yàn)。

端到端大模型對行業(yè)發(fā)展的影響

4.1快速迭代與系統(tǒng)升級

端到端大模型的引入大大加快了智能駕駛系統(tǒng)的迭代速度。傳統(tǒng)的自動駕駛系統(tǒng)在進(jìn)行軟件更新和功能擴(kuò)展時(shí)，往往需要數(shù)月甚至數(shù)年的開發(fā)和調(diào)試周期，而端到端大模型通過數(shù)據(jù)驅(qū)動和自監(jiān)督學(xué)習(xí)，能夠?qū)崿F(xiàn)快速的模型優(yōu)化與升級。

以小鵬為例，其XNGP系統(tǒng)通過OTA（Over-the-Air）系統(tǒng)的快速更新，每兩周就能夠進(jìn)行一次功能體驗(yàn)升級。相較于傳統(tǒng)的自動駕駛系統(tǒng)，這一模式的高效性極大地提升了用戶體驗(yàn)，并使得車企能夠在市場競爭中保持技術(shù)領(lǐng)先。

4.2全球化布局與市場擴(kuò)展

隨著端到端大模型技術(shù)的成熟，智能駕駛系統(tǒng)的應(yīng)用不再局限于單一市場。小鵬和蔚來都已開始布局全球市場，計(jì)劃將其先進(jìn)的智能駕駛技術(shù)推廣至更多國家和地區(qū)。例如，小鵬計(jì)劃到2025年在全球30個(gè)國家實(shí)現(xiàn)XNGP的商業(yè)化落地，并根據(jù)不同市場的需求和法規(guī)進(jìn)行技術(shù)調(diào)整。

這一全球化擴(kuò)展戰(zhàn)略不僅有助于提升品牌的國際影響力，也推動了端到端大模型在全球范圍內(nèi)的廣泛應(yīng)用。通過在不同國家積累的數(shù)據(jù)，端到端大模型將不斷提升其泛化能力，進(jìn)一步推動智能駕駛的全球化進(jìn)程。

行業(yè)挑戰(zhàn)與未來機(jī)遇

5.1數(shù)據(jù)安全與隱私問題

隨著智能駕駛系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用，數(shù)據(jù)安全與隱私問題成為行業(yè)關(guān)注的焦點(diǎn)。端到端大模型需要依賴海量的駕駛數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練與優(yōu)化，這些數(shù)據(jù)涉及用戶的位置信息、駕駛習(xí)慣等敏感信息。如何在保障智能駕駛技術(shù)快速發(fā)展的同時(shí)，確保用戶數(shù)據(jù)的隱私與安全，是車企和監(jiān)管機(jī)構(gòu)面臨的重大挑戰(zhàn)。

5.2法規(guī)與政策的適應(yīng)性

全球各國對自動駕駛技術(shù)的法律法規(guī)仍處于不斷完善的階段，如何在不同市場滿足監(jiān)管要求，成為車企推廣智能駕駛技術(shù)的關(guān)鍵因素。例如，歐洲國家對數(shù)據(jù)隱私保護(hù)和安全性要求較高，這可能影響端到端大模型在該地區(qū)的推廣進(jìn)度。未來，車企需要在技術(shù)開發(fā)過程中與各國政府保持密切合作，確保智能駕駛技術(shù)的合規(guī)性與安全性。

結(jié)論

端到端大模型的出現(xiàn)為智能駕駛技術(shù)的發(fā)展帶來了革命性的變化。通過對小鵬和蔚來在這一領(lǐng)域的成功實(shí)踐進(jìn)行分析，可以看到端到端大模型不僅提升了自動駕駛系統(tǒng)的性能，還加速了智能駕駛的商業(yè)化進(jìn)程。未來，隨著數(shù)據(jù)積累和技術(shù)的不斷完善，端到端大模型將進(jìn)一步推動全球智能駕駛的普及，為出行方式帶來新的變革。

審核編輯 黃宇