2024年，是注定被刻進(jìn)汽車(chē)行業(yè)發(fā)展史的一年。

這一年，從基礎(chǔ)輔助駕駛到高階智能駕駛，使得智能化逐漸成為車(chē)企針尖麥芒角逐的焦點(diǎn)。

這一年，武漢街頭的蘿卜快跑駛?cè)牍娧矍?，特斯拉的無(wú)人駕駛出租車(chē)Robotaxi揭開(kāi)神秘面紗，中美企業(yè)都在智駕賽道上一路狂奔。

地平線(xiàn)、黑芝麻智能、文遠(yuǎn)知行、小馬智行等頭部智駕企業(yè)扎堆IPO，“端到端”自動(dòng)駕駛算法落地，城市NOA、大模型、車(chē)路云、自學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)閉環(huán)等技術(shù)紛紛加碼，各智駕企業(yè)初步落定身位。但巨大的路線(xiàn)分歧也成為一道“分割線(xiàn)”，純視覺(jué)與激光雷達(dá)、端到端一段式與兩段式、單車(chē)智能與車(chē)路云等技術(shù)之爭(zhēng)，將智駕行業(yè)推向岔路口。

展望2025年，智駕行業(yè)雖終點(diǎn)未明，但“車(chē)速”確定。據(jù)IDC預(yù)測(cè)，2025年我國(guó)智能汽車(chē)出貨量將達(dá)約2500萬(wàn)輛，復(fù)合增長(zhǎng)率達(dá)16.1%。據(jù)中國(guó)信通院預(yù)計(jì)，到2025年中國(guó)智能駕駛汽車(chē)市場(chǎng)規(guī)模將接近萬(wàn)億。

隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和政策的持續(xù)推動(dòng)，智駕功能將逐漸從高端市場(chǎng)向中低端市場(chǎng)滲透，成為未來(lái)汽車(chē)市場(chǎng)的標(biāo)配。同時(shí)，車(chē)路云一體化啟動(dòng)大規(guī)模建設(shè)，又為智駕行業(yè)增添了新的變量。

“分化”成為主旋律

如果給2025年的智駕行業(yè)定義一個(gè)關(guān)鍵詞，那么“分化”最貼切不過(guò)。

智能駕駛的發(fā)展已歷經(jīng)多個(gè)階段，從早期的硬件堆砌，單純比拼單車(chē)感知硬件與智駕芯片算力，到人海戰(zhàn)術(shù)階段對(duì)開(kāi)城數(shù)量的競(jìng)爭(zhēng)，如今已邁入AI驅(qū)動(dòng)的高階智駕階段。據(jù)相關(guān)測(cè)算，2025年城市高階智能駕駛市場(chǎng)規(guī)模有望接近550億元。

2024年末，大部分主流車(chē)企已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了無(wú)（高精度）圖全國(guó)都能開(kāi)。而第一梯隊(duì)的玩家，從以規(guī)則為主的算法框架，向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為主的新架構(gòu)切換，也就是時(shí)下流行的“端到端”技術(shù)，這一技術(shù)標(biāo)志著車(chē)輛的智能化水平進(jìn)入到一個(gè)全新階段。

傳統(tǒng)的智能駕駛系統(tǒng)往往采用模塊化架構(gòu)，感知、預(yù)測(cè)、規(guī)劃三方分立為獨(dú)立模塊進(jìn)行處理。雖然模塊化架構(gòu)在技術(shù)上較為成熟，但方案中的感知模塊通常依賴(lài)于多傳感器融合技術(shù)，其缺點(diǎn)在于各模塊之間的數(shù)據(jù)傳遞和處理存在一定的延遲和信息損耗，可能導(dǎo)致反應(yīng)速度的問(wèn)題并影響整體性能。同時(shí)，較多的代碼和對(duì)地圖的需要也使其構(gòu)建成本存在劣勢(shì)。

端到端大模型的引入改變了這一局面，其將感知、預(yù)測(cè)、規(guī)劃三個(gè)獨(dú)立的模型合并，大規(guī)模數(shù)據(jù)訓(xùn)練使其能夠直接從傳感器數(shù)據(jù)中生成控制指令，避免了中間環(huán)節(jié)的延遲和誤差累積，通過(guò)“經(jīng)驗(yàn)”完成學(xué)習(xí)分析，并最終具備決策能力。

這一特質(zhì)使端到端系統(tǒng)具備應(yīng)對(duì)多變和復(fù)雜場(chǎng)景的能力，表現(xiàn)為車(chē)輛可以在沒(méi)有預(yù)先設(shè)定路線(xiàn)的情況下，根據(jù)實(shí)時(shí)感知到的環(huán)境進(jìn)行自主判斷和規(guī)劃行駛軌跡。同時(shí)也意味著當(dāng)該系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)，處理交通狀況是通過(guò)類(lèi)似“直覺(jué)”來(lái)進(jìn)行判斷，從而使車(chē)輛運(yùn)行更加擬人化，大幅提升駕駛體驗(yàn)的自然性和舒適性。

這輪技術(shù)升級(jí)，最直接的好處是讓智駕系統(tǒng)更大程度地享受到了Scaling Law數(shù)據(jù)擴(kuò)張帶來(lái)的紅利，讓智駕不再按場(chǎng)景分類(lèi)解題，而是按照“能力”批量解題。

從技術(shù)演進(jìn)來(lái)看，2024下半年端到端模型上車(chē)奠定基礎(chǔ)。在端到端實(shí)現(xiàn)后，競(jìng)爭(zhēng)焦點(diǎn)正從單純比拼城區(qū)NOA的開(kāi)城數(shù)量轉(zhuǎn)為比拼用戶(hù)體驗(yàn)，以此為核心的高階智駕正處于市場(chǎng)高速增長(zhǎng)前的關(guān)鍵拐點(diǎn)，成為車(chē)企拉開(kāi)差距、開(kāi)始分化的一道分水嶺。

但“用戶(hù)體驗(yàn)”是一個(gè)很籠統(tǒng)的詞，車(chē)企需要借助一個(gè)強(qiáng)有力的論據(jù)，讓用戶(hù)看到擊穿痛點(diǎn)的價(jià)值。為此，各大車(chē)企在“車(chē)位到車(chē)位”功能層面展開(kāi)競(jìng)爭(zhēng)，并將成為2025年智駕領(lǐng)域的重要發(fā)展節(jié)點(diǎn)。誰(shuí)能實(shí)現(xiàn)更高覆蓋率的全場(chǎng)景駕駛，誰(shuí)就會(huì)在下半程的體驗(yàn)之戰(zhàn)中占據(jù)上風(fēng)。

如果說(shuō)此前“全國(guó)都能開(kāi)”是從面上證明開(kāi)城規(guī)模廣，現(xiàn)在的“車(chē)位到車(chē)位”就是從點(diǎn)上明確使用價(jià)值高，把“從A點(diǎn)開(kāi)到B點(diǎn)”的底層邏輯映射到現(xiàn)實(shí)層面，可以看作車(chē)企對(duì)于“端到端”方法論的具體演繹。

所謂“車(chē)位到車(chē)位”智駕，就是上車(chē)即可開(kāi)啟智駕，車(chē)輛自主從車(chē)位開(kāi)出，自主進(jìn)出園區(qū)和識(shí)別閘機(jī)抬桿，再經(jīng)過(guò)無(wú)論是城市道路還是高速路，包括城市環(huán)島、掉頭等復(fù)雜場(chǎng)景，再進(jìn)入封閉的園區(qū)及小區(qū)，自動(dòng)將導(dǎo)航終點(diǎn)匹配園區(qū)及小區(qū)內(nèi)的行駛路線(xiàn)，無(wú)論是露天還是地庫(kù)等各種停車(chē)位，都能夠最終自主泊入車(chē)位。

“車(chē)位到車(chē)位”打通了停車(chē)場(chǎng)到公開(kāi)道路、公開(kāi)道路到園區(qū)、園區(qū)地面到地下車(chē)庫(kù)等多種場(chǎng)景，其中“過(guò)閘機(jī)”能力成為了表述關(guān)鍵詞。此前車(chē)企在闡述智駕能力時(shí)，往往把應(yīng)對(duì)多個(gè)極端場(chǎng)景作為重點(diǎn)論據(jù)，但極端場(chǎng)景多樣化無(wú)法窮盡。

而在“車(chē)位到車(chē)位”的語(yǔ)境下，則強(qiáng)調(diào)了智駕應(yīng)對(duì)復(fù)雜路況的連貫性與完整性。這種出色的泊車(chē)能力與車(chē)輛行駛之間沒(méi)有斷點(diǎn)。用戶(hù)坐進(jìn)車(chē)內(nèi)，就可以啟動(dòng)智駕，系統(tǒng)可以讓自動(dòng)駕駛與泊車(chē)無(wú)縫協(xié)作，到達(dá)下一個(gè)車(chē)位。

由此，跨過(guò)“車(chē)位到車(chē)位”這道大坎的玩家們，正在新的競(jìng)爭(zhēng)模式中開(kāi)啟競(jìng)速。目前，華為ADS于2024年8月在享界S9交付相關(guān)功能；理想汽車(chē)在2024年11月全量推送；小米汽車(chē)12月推送先鋒版；小鵬汽車(chē)也積極推進(jìn)測(cè)試與部署；極氪則預(yù)計(jì)明年一季度分批推送，二季度全量推送。

這一功能的實(shí)現(xiàn)標(biāo)志著智能駕駛從點(diǎn)到點(diǎn)的簡(jiǎn)單輔助邁向全場(chǎng)景無(wú)縫銜接的新階段，極大提升了日常駕駛的便利性，減少駕駛員在停車(chē)環(huán)節(jié)的操作負(fù)擔(dān)，是智能駕駛普及的關(guān)鍵一步。

這場(chǎng)高階智駕的比拼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。高階智駕要實(shí)現(xiàn)好用、愛(ài)用，需要關(guān)注兩個(gè)維度。一個(gè)是Scale up（性能提升），即把系統(tǒng)打磨到可以處理各種極端環(huán)境和復(fù)雜交通流；另一個(gè)是Scale out（場(chǎng)景泛化），即系統(tǒng)在全場(chǎng)景下在不同的時(shí)間、天氣、環(huán)境和不同的城市都可以有很好的表現(xiàn)。

從技術(shù)路徑看，無(wú)論世界模型也好，還是VLM（視覺(jué)-語(yǔ)言模型）也罷，最后來(lái)看都將殊途同歸，就是建立VLA流程（Vision-Language-Action，即視覺(jué)-語(yǔ)言-動(dòng)作），整體系統(tǒng)會(huì)更加接近于人的應(yīng)激反應(yīng)，（感知）看到什么，（規(guī)控）就能做出相應(yīng)的駕駛動(dòng)作。不少智駕行業(yè)人士都將VLA視為當(dāng)下“端到端”方案的2.0版本，認(rèn)為這是未來(lái)確定的技術(shù)路線(xiàn)，只是實(shí)現(xiàn)的時(shí)間快慢問(wèn)題。

VLA架構(gòu)下，端到端與多模態(tài)大模型的結(jié)合將會(huì)更徹底。但更具挑戰(zhàn)的是，當(dāng)端到端與VLM模型合二為一后，車(chē)端模型參數(shù)將變得更大，這既要有高效實(shí)時(shí)推理能力，同時(shí)還要有大模型認(rèn)識(shí)復(fù)雜世界并給出建議的能力，對(duì)車(chē)端芯片硬件有相當(dāng)高要求。如何將端到端與多模態(tài)大模型的數(shù)據(jù)與信息進(jìn)行深度交融，實(shí)現(xiàn)軟硬件的無(wú)縫融合與協(xié)同配合，將考驗(yàn)著每一個(gè)智駕團(tuán)隊(duì)的模型框架定義能力、模型的工程開(kāi)發(fā)能力以及模型快速迭代能力。

事實(shí)上，智駕競(jìng)爭(zhēng)到最后比拼的就是對(duì)AI資源的消耗能力。模型參數(shù)越大，對(duì)硬件算力、數(shù)據(jù)閉環(huán)的迭代能力要求越高。部署VLA模型，對(duì)芯片算力等級(jí)直接來(lái)到了NVIDA DRIVE Thor，算力高達(dá)1000+TOPS，這將進(jìn)一步拉大智駕各梯隊(duì)之間的差距。這也意味著，誰(shuí)掌握了更多算力和數(shù)據(jù)資源，誰(shuí)就將掌握這場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的主動(dòng)權(quán)。

技術(shù)路線(xiàn)的驟然升級(jí)與競(jìng)賽變奏，為還沒(méi)發(fā)力端到端的玩家設(shè)置了更高門(mén)檻，后發(fā)制人的機(jī)會(huì)更加稀少?？梢灶A(yù)料的是，隨著VLA、世界模型等新技術(shù)的陸續(xù)登場(chǎng)，以及對(duì)AI資源消耗的需求進(jìn)一步攀升，高階智駕的里程碑被全面刷新，智駕梯隊(duì)的席位競(jìng)逐將更加激烈。

關(guān)鍵變量也是最大增量

在車(chē)企競(jìng)相發(fā)展單車(chē)智能的同時(shí)，車(chē)路云一體化作為2024年交通智能化升級(jí)的一大新趨勢(shì)拉開(kāi)序幕。

此前，無(wú)論是終端車(chē)企還是智能駕駛領(lǐng)域的企業(yè)，對(duì)于高階自動(dòng)駕駛發(fā)展的關(guān)注點(diǎn)主要集中在汽車(chē)本身，例如堆積越來(lái)越多高質(zhì)量的系統(tǒng)配置、頻繁升級(jí)智能駕駛方案的技術(shù)、持續(xù)收集更多行車(chē)數(shù)據(jù)做模型訓(xùn)練等。

2024年7月，工信部、交通運(yùn)輸部等五部門(mén)聯(lián)合發(fā)布了關(guān)于公布智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)“車(chē)路云一體化”應(yīng)用試點(diǎn)城市名單的通知，首度確定了以北京、上海和重慶為首的20個(gè)城市（聯(lián)合體）為智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)“車(chē)路云一體化”應(yīng)用試點(diǎn)城市。

保守預(yù)計(jì)2026年之前，國(guó)內(nèi)車(chē)路云一體化的相關(guān)的產(chǎn)業(yè)規(guī)模有望達(dá)千億級(jí)以上，未來(lái)到2030年后，預(yù)計(jì)撬動(dòng)萬(wàn)億級(jí)市場(chǎng)。

不單是我國(guó)關(guān)注車(chē)路云一體化，美國(guó)和歐洲多國(guó)同樣意識(shí)到車(chē)路云一體化在未來(lái)智駕領(lǐng)域中的重要性。美國(guó)在發(fā)布的智能交通系統(tǒng)戰(zhàn)略中計(jì)劃全境75%的城市和高速公路，在2035年應(yīng)當(dāng)具備車(chē)路云一體化能力，歐洲則在《網(wǎng)聯(lián)、協(xié)作和自動(dòng)化出行路線(xiàn)圖》中，也強(qiáng)調(diào)了車(chē)路云一體化的核心作用。

什么樣的智能駕駛才是完美狀態(tài)？最佳狀態(tài)是車(chē)和路都達(dá)到了較高的智能化水平，能夠?qū)崿F(xiàn)無(wú)縫協(xié)同，但這只是理想狀態(tài)?，F(xiàn)實(shí)情況是，不是每一臺(tái)車(chē)都具備足夠高的智能化水平，也并不是每一臺(tái)車(chē)都可以實(shí)現(xiàn)智能化，規(guī)模龐大的存量非智能車(chē)仍是主體。

如果用L2+的車(chē)，配上高等級(jí)的路（比如C5級(jí)別），其實(shí)也能夠達(dá)到比較高的智能駕駛水平。所以，現(xiàn)在不能僅依靠單車(chē)的智能化，更多是要靠提升車(chē)路云的整體協(xié)同能力。

車(chē)路云一體化由于增添了路側(cè)和云端設(shè)施，加強(qiáng)了車(chē)輛與路側(cè)、其他車(chē)輛、云端之間的數(shù)據(jù)信息交互，使得云端能夠依托車(chē)輛的當(dāng)前情況，以及交通環(huán)境的動(dòng)態(tài)變化來(lái)做出最為合理的協(xié)同決策，推動(dòng)車(chē)輛從被動(dòng)的預(yù)警功能向主動(dòng)控制、提前規(guī)避潛在風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)變。

在未來(lái)，車(chē)路云一體化成熟度很大程度上取決于“智能新基建”的升級(jí)進(jìn)度。其中，路側(cè)基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)升級(jí)是2025年車(chē)路云發(fā)展和政策的聚焦點(diǎn)，路側(cè)數(shù)據(jù)在車(chē)端的應(yīng)用水平是衡量車(chē)路云一體化建設(shè)效果的關(guān)鍵一環(huán)。

高質(zhì)量數(shù)據(jù)是車(chē)路云一體化規(guī)?；瘧?yīng)用的前提和基礎(chǔ)，把有價(jià)值的數(shù)據(jù)提取出來(lái)給車(chē)企使用是最核心的環(huán)節(jié)。提升數(shù)據(jù)質(zhì)量的關(guān)鍵首先在于單節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)質(zhì)量需要足夠的高，保證數(shù)據(jù)質(zhì)量的核心并不只是硬件設(shè)備，而是系統(tǒng)和算法。車(chē)路云一體化不是單純的堆硬件、堆設(shè)備，而是需要一整套操作系統(tǒng)把攝像頭、激光雷達(dá)、通信計(jì)算的硬件進(jìn)行整合和驅(qū)動(dòng)，并且通過(guò)操作系統(tǒng)中的AI算法模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。

其次，要深入了解車(chē)企的實(shí)際需求，與車(chē)企真正打通。過(guò)去車(chē)路云一體化在建設(shè)的時(shí)候太過(guò)于關(guān)注硬件和各類(lèi)指標(biāo)，往往都是從技術(shù)人員的角度，用一系列技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)來(lái)衡量車(chē)路云的建設(shè)效果，卻忽略了車(chē)企到底需要什么、提供的數(shù)據(jù)如何給車(chē)輛使用等更為貼近應(yīng)用側(cè)的需求。

車(chē)路云網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，最終能否給車(chē)輛使用、能有多少用戶(hù)可以直接使用，這是車(chē)路云建設(shè)的核心標(biāo)準(zhǔn)。目前在車(chē)路云建設(shè)過(guò)程中，設(shè)備層的生態(tài)非常豐富已經(jīng)趨于成熟，但在系統(tǒng)層、算法層和應(yīng)用層，還有很大的缺失。這就導(dǎo)致數(shù)據(jù)在準(zhǔn)確性、實(shí)時(shí)性等方面無(wú)法滿(mǎn)足智能網(wǎng)聯(lián)車(chē)輛和自動(dòng)駕駛車(chē)輛的真正使用需求。

如果從數(shù)據(jù)應(yīng)用角度看，車(chē)路云“數(shù)據(jù)上車(chē)”可以分為五個(gè)階段：

第一，路側(cè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)階段，主要將“通感算”的硬件設(shè)備部署在路側(cè)；

第二，數(shù)據(jù)質(zhì)量達(dá)標(biāo)階段，針對(duì)單節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行達(dá)標(biāo)測(cè)試，可參考行業(yè)權(quán)威標(biāo)準(zhǔn)，比如信通院的“雙SL3”；

第三，數(shù)據(jù)上車(chē)初級(jí)應(yīng)用階段，通過(guò)車(chē)路云系統(tǒng)，將信號(hào)燈數(shù)據(jù)、路側(cè)識(shí)別到的事件類(lèi)數(shù)據(jù)賦能智能網(wǎng)聯(lián)車(chē)輛；

第四，數(shù)據(jù)上車(chē)高級(jí)應(yīng)用階段，通過(guò)車(chē)路云系統(tǒng)，將實(shí)時(shí)孿生數(shù)據(jù)賦能給智能網(wǎng)聯(lián)車(chē)輛和自動(dòng)駕駛車(chē)輛，真正實(shí)現(xiàn)協(xié)同感知、協(xié)同決策；

第五，量產(chǎn)車(chē)型大規(guī)模應(yīng)用階段，與車(chē)企進(jìn)行量產(chǎn)車(chē)合作，保證車(chē)輛大規(guī)模接入車(chē)路云網(wǎng)絡(luò)，并享受各類(lèi)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)服務(wù)。

車(chē)路云網(wǎng)絡(luò)讓車(chē)輛不再是孤立的智能體，而是融入到一個(gè)更大范圍的智能交通生態(tài)系統(tǒng)中。道路上布設(shè)的智能路側(cè)設(shè)施如AI數(shù)字道路基站、V2X通信設(shè)備能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)路況，為車(chē)輛提供超視距感知；云端則利用大數(shù)據(jù)和AI算法，對(duì)交通流量進(jìn)行優(yōu)化調(diào)度，實(shí)現(xiàn)更高效、安全的行車(chē)環(huán)境。

這套網(wǎng)絡(luò)還為車(chē)輛提供了強(qiáng)大的后盾支持，即便在惡劣天氣或復(fù)雜交通狀況下，路側(cè)設(shè)施也能提供比車(chē)載傳感器更穩(wěn)定、可靠的數(shù)據(jù)，并通過(guò)云平臺(tái)的實(shí)時(shí)分析輔助做出準(zhǔn)確判斷，這種穩(wěn)定性和可靠性對(duì)于自動(dòng)駕駛技術(shù)的落地實(shí)現(xiàn)至關(guān)重要。

此外，車(chē)路云網(wǎng)絡(luò)還將顯著提升交通系統(tǒng)的智能化和響應(yīng)效率。通過(guò)集成路側(cè)設(shè)施和云端數(shù)據(jù)，車(chē)輛可以獲得更廣泛的感知能力和更精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)分析，從而實(shí)現(xiàn)更高效的交通管理。例如，在交通事故發(fā)生時(shí)，車(chē)路云網(wǎng)絡(luò)可以迅速感知并分析事故情況，及時(shí)調(diào)整交通信號(hào)和車(chē)輛路徑，減少事故對(duì)交通流量的影響，從而有利于交通管理部門(mén)對(duì)城市交通的全局可控，提升交通整體運(yùn)行效率。

除了能夠提升車(chē)輛在道路上的智駕能力之外，車(chē)路云一體化還將有助于智駕算法的深度開(kāi)發(fā)。通過(guò)車(chē)路云網(wǎng)絡(luò)，可以提供更為龐大的數(shù)據(jù)量和豐富的數(shù)據(jù)類(lèi)型，對(duì)車(chē)端數(shù)據(jù)集形成強(qiáng)有力的補(bǔ)充，進(jìn)一步提升數(shù)據(jù)閉環(huán)能力，開(kāi)發(fā)更高質(zhì)量的自動(dòng)駕駛模型，從而實(shí)現(xiàn)更深層次的智駕場(chǎng)景挖掘、場(chǎng)景重建和生成。

新一年，中國(guó)智駕產(chǎn)業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)將不再局限于技術(shù)的比拼，更是生態(tài)系統(tǒng)與商業(yè)模式的博弈。智駕產(chǎn)業(yè)若想取得更大突破，仍需解決技術(shù)瓶頸、法規(guī)限制在內(nèi)的一系列難題。同時(shí)，如何將車(chē)路云一體化這個(gè)關(guān)鍵變量轉(zhuǎn)化為產(chǎn)業(yè)發(fā)展的最大增量，也值得每個(gè)參與者的深入思考。

在智能化下半場(chǎng)，智駕行業(yè)的故事將會(huì)更多、更精彩，它能走到哪一步，且讓我們拭目以待。