2024年是高水平智慧型駕駛元年。
這場從2024年年中開始興起的智慧型駕駛大賽，將在2024年底隨著頭部玩家的落地計畫達到高潮，最終在2024年隨著開放城市的數量，在產品力層面轉化為鋼鐵屏障，牢牢主宰消費者的心智和錢包。
自2024年無人車專案立項以來，中國步履蹣跚的自動駕駛產業化正邁向第十乙個年頭，如今終於走到了跨越鴻溝前的最後一步。
這樣的行業趨勢，最早出現在那些智慧型駕駛能力領先的企業的銷售資料中。
根據華為公布的資料，在新款M7的10萬份訂單中，多達60%的車主選擇了“智慧型駕駛版”，其中城市領航輔助駕駛功能的選配率高達75%。
對於小鵬G6這樣處於20萬級靈敏**帶的車型，多達70%的使用者也願意多花2萬元選擇智慧型駕駛能力更強的MAX版;
在搭載第一代Hpilot輔助駕駛產品的20餘款車型中，高速領航輔助駕駛使用者的月活躍率也接近90%。
因此，智慧型駕駛對於企業物理感的引領程度，就是從早年的燒錢機器，變成真正能打動消費者的核心賣點，在大戰猖獗的市場環境下，通過更高的溢價空間為車企實現正向造血。
類似的邏輯也適用於智慧型駕駛賽道上的所有玩家。
無論是堅持自主研發的車企、軟硬體方案提供商，還是雷射雷達等感測器廠商，2024年是僅存的視窗期，使用者感知最明顯的領航輔助駕駛功能將成為決定成敗的價值高地。
站在2024年年底，展望2024年，雖然一切都那麼混亂，但也有一些明顯的發展趨勢。
這些發展趨勢就像拆解象徵著高水平智慧型駕駛“勝利”的拼圖，賽道上的每乙個玩家都需要全力以赴地通關，一塊一塊地收集。
no.1 試點輔助駕駛加速城市開放，人才競爭進入新維度
“凱誠”領航輔助駕駛的數量正在成為衡量一家企業在智慧型駕駛方面是否領先的新目標。 當高階智慧型駕駛的技術架構徹底擺脫高精度地圖，具有先發優勢的企業正在逐步開闢新的行業分水嶺。
11月底，與小鵬XMART OS4一起4.0、小鵬汽車已在包括北京市區道路在內的25個城市開啟了輔助駕駛試點功能，預計到12月底這一數字將達到50個
華為和理想計畫更為激進，聲稱在今年年底前實現“國驅”高速+城市領航輔助駕駛功能
作為智慧型駕駛龍頭企業的代表，使用者輔助駕駛里程近日正式突破1億公里，並將在100個城市實施輔助駕駛試點。
沒有了“高精地圖”的拐杖，雖然開城速度在加快，但開城的複雜性卻沒有變得更容易，開城的質量還有待觀察。
某造車新勢力的感知演算法工程師告訴有軌電車，無地圖方案的難點在於，每個城市的道路複雜度實在是太大，很難達到與高精度地圖相同的司機接管率。
問題是如何概括。 目前，這是乙個......根據各種顯示輸出道路規則，例如車道標記和道路邊緣，這些顯示無法推廣到所有道路場景
哪怕只針對乙個城市，更何況是道路施工導致的變道問題，光是車道線不清晰、雨天反光的地面、不規則低矮的路緣、靈活的左轉，都能讓感知工程師頭皮發麻。 ”
面對與時間賽跑開啟城市，人才的爭奪成為下一場競爭的關鍵。 尤其是對於一些處於智慧型駕駛實力第二梯隊的車企來說，如何趕上先發企業的進步，唯有人才二字才值得相信。
理想負責人在今年第三季度財報溝通會上表示，公司計畫到明年年底將智慧型駕駛研發團隊擴大到2000人，到2024年擴大到2500人以上，這意味著理想將在不到兩年的時間裡將智慧型駕駛團隊擴大近三倍。
此時，華為的智慧型駕駛人才也被外界所關注。 華為在智慧型駕駛產品線的最大投資已超過5000人。
然而，隨著華為與長安汽車新合資公司的成立，以及對越來越多傳統車企的收購，華為這幾年積累的智慧型駕駛人才正在被整個行業共享。
no.2 政策出台，讓高水平智慧型駕駛不再裸奔
近三年來，中國智慧型駕駛的發展速度雖然表面上看似很快，但更像是在幕後一路裸奔
車型架構迭代的速度越來越快，車側OTA的頻率也越來越頻繁，但始終缺乏政策層面的認可。
乙個顯而易見的問題是，如果事故中發生事故，高階智慧型駕駛解決方案的消費者應該負責還是提供者？
如果大部分責任都落在了消費者的頭上，那麼市場難免會對高階智慧型駕駛的普及持謹慎態度，無論智慧型駕駛玩家的發展計畫多麼激進，也毫無用處;
如果說大部分責任都落在了智慧型駕駛解決方案提供商的頭上，那麼高層智慧型駕駛恐怕會永遠保持著最“保守”的底圖，進出坡道時不敢玩邊車，直線跟著車時離車太遠， 安全保住了，但通行效率不如讓消費者自己開車。
甚至，如果把責任分給智慧型駕駛方案的第一人，也確實會傷害到後者的研發積極性。
地平線創始人余凱在接受採訪時表示，如果自動駕駛出現意外，如果讓車廠承擔“打人”的責任，那麼這種“創新”就無法進行，所有車廠都保持沉默，不敢投入研發。
之所以在技術上無限接近領航輔助駕駛的L3級別，至今還不敢越雷池一步，是因為責任分工問題過於敏感，在功能體驗層面對領航輔助駕駛的上限已經封存。
不過，今年11月17日，四部門聯合發布了《關於開展智慧型網聯汽車通行和道路交通試點工作的通知》，正式對L3、L4自動駕駛汽車遭遇事故進行了明確規定。
《通知》明確，自動駕駛使用者對車輛在道路上可能造成的人身、財產損失具有相應的民事責任能力，主要通過保險進行賠償。
這意味著使用者和解決方案提供商都不是事故發生後第乙個被追究責任的人。
《通知》的出台，給了消費者乙個透徹的解釋，讓他們在使用高階智慧型駕駛時無後顧之憂;同時，也提高了華為、小鵬、陌陌智行等企業智慧型駕駛能力的上限，讓他們在2024年可以放下胳膊，毫無負擔地努力奮鬥。
no.3 中國智慧型駕駛最強“公敵”——特斯拉來了！
中國高階智慧型駕駛之所以能在過去三年裡獲得如此溫和的增長土壤，很大程度上是因為這條賽道上最強的競爭對手特斯拉，因為測繪資質問題，一直沒有與中國玩家正面交鋒。
我國對測繪資質有嚴格的限制，智慧型駕駛系統無論是否使用高精度地圖，實際上都屬於測繪範疇。
特斯拉全自動駕駛系統FSD的測試版自2024年開始推送給使用者，並一直開放到去年年底，並在三年的時間裡經歷了總共12次重大公升級和迭代。
從某種程度上來說，特斯拉是中國智慧型駕駛玩家的集體標桿，也是整個賽道的風向標。
特斯拉在2024年提出的“BEV+Transformer”感知技術棧，至今已被幾乎所有智慧型駕駛玩家模仿
特斯拉在2024年AI Day上提出的職業網格網路也成為中國企業做異形物體識別的首選，小鵬汽車的感知網路XNET20和華為的GOD網路也採用了類似的設計思路。
特斯拉還擁有世界上其他公司無法比擬的測試車隊，通過影子模式，理論上任何特斯拉的車主都在不斷為FSD訓練和公升級提供新資料。
這也是為什麼特斯拉能夠在短短三年內完成十多個大版本迭代，而國內企業目前卻是個位數。
這些能力在特斯拉FSD正式進入中國市場後，只要有相關政策支援，獲得測繪資質，就可以再次複製。
目前，為了在中國市場正式開放FSD，特斯拉在上海開設了本地化資料中心，確保資料不出國
在《通知》的支援下，特斯拉開始推動FSD在中國的實施，最新版的特斯拉使用者手冊增加了FSD測試版的介紹和使用規範。
面對特斯拉FSD進入中國市場後可能出現的競爭，中國智慧型駕駛玩家並沒有想象中的恐懼，而是躍躍欲試。
小鵬汽車前自動駕駛副總裁吳新洲在接受採訪時表示，“那麼PK，我一直想象著有乙個地方可以和特斯拉公平競爭。 ”
陌陌智行資料智慧型科學家何翔告訴電車園區，“我們有信心在中國市場與特斯拉正面交鋒。 ”
no.4 “Bev+Transformer”是標準答案
為了適應城區多條道路的感知需求，徹底擺脫高畫質地圖新鮮度問題的束縛，蔚來、小鵬、理想、華為、陌陌智行等企業在2024年全面重構了感知技術棧，統一在“BEV+Transformer”的技術框架下。
與傳統的“2D+CNN”技術架構相比，“BEV+Transformer”的感知結果更加準確，可以自動補上被遮擋區域的障礙物，輸出的感知資訊更容易被下游控制模組理解和使用。
需要指出的是，感知技術棧的重構並不意味著先發企業失去了領先優勢。 在繼續使用傳統技術架構的同時，中國企業長期以來一直在探索新的感知架構。
例如，陌陌智行在2024年就開始了Transformer在自動駕駛領域的研究和應用，幾乎與特斯拉同時，是國內第一家應用Transformer技術架構的自動駕駛公司。
在隨後的兩年裡，陌陌智行先後經歷了從Vision Transformer到Swin Transformer的轉變，最終確定了後者的視覺骨幹網。
何翔告訴有軌電車場，“Swin Transformer相對於前者的優勢在於它是乙個移動的視窗，可以對整個**的整體資訊產生非常好的感知效果。 ”
雖然華為在轉向“BEV+Transformer”方面比特斯拉稍晚，但華為在2024年特斯拉首次將占用的電網帶入公眾視野時，也開始了類似技術的研發。
在占用電網網路的研發方面，我們絕不落後於特斯拉，“華為ADS負責人對有軌電車停車場說。
統一的感知技術架構，也有利於幫助車企快速完成智慧型駕駛軟體的平台化。
過去，面對不同車型的智慧型駕駛需求，企業的普遍做法是採用不同的硬體架構，搭配不同的軟體架構，然後由不同的團隊負責研發。
這種做法的問題在於，研發團隊在智慧型駕駛的研發中無法形成合力，通常需要在開發新一代技術框架的同時，保持前一套技術體系的更新。
在感知技術架構統一後，如今中國企業的普遍做法是先將最新的感知架構應用在智慧型駕駛能力更強的MAX版上，率先完成“開城”要求的感知需求，然後逐步將新的軟體演算法遷移到硬體平台的Pro版。
小鵬汽車和李嘉誠都計畫在2024年實現軟體MAX版和Pro版的融合，力爭實現“一套軟體架構+乙個團隊開發”的技術凝聚力。
no.5 神經網路最終將取代人工規則，端到端不是夢想
近三年來，隨著智慧型駕駛能力的提公升，長尾問題層出不窮，俗稱拐角問題。
小鵬汽車董事長何小鵬在接受採訪時表示，高速領航輔助駕駛和停車場自動泊車只解決了智慧型駕駛可能遇到的5%的場景，而剩下的95%是收費站、減速帶、道路上除行人以外的各種動物，以及所有特殊情況。
當高層次智慧型駕駛向城市領航邁進時，基於人工規則的感知和調節演算法難以應對剩餘95%場景下的複雜問題，因此基於神經網路模型的感知架構和決策架構顯得尤為重要。
神經網路在智慧型駕駛領域的應用可分為雲端大模型和車端小模型。 雲大模型對智慧型駕駛產生的海量資料進行處理，為訓練新演算法和車側小模型提供資料資源
與人工編寫的規則相比，車側小模型可以處理越來越複雜的工況，同時，在車輛駕駛的舒適性上也能帶來很大的提公升。
首先，在雲模型上，陌陌智行今年4月發布的driveGPT就是其中的代表之一。
自半年多前發布以來，DriveGPT經歷了多輪公升級迭代。
目前，在資料處理方面，DriveGPT已經篩選出超過100億幀的網際網絡**資料集和480萬條包含人類駕駛行為的自動駕駛4D Clips資料。 龐大的資料系統正在成為DriveGPT持續進化的核心驅動力。
特別是在第9屆AI日上，陌陌智行分別在感知端和認知端引入了多模態大模型和大語言模型。
這不僅讓DriveGPT在感知端實現了**和文字資訊的對齊，這樣即使遇到沒有經過視覺演算法訓練的物件，也可以通過文字資訊判斷其真實語義，從而完成識別任務
在認知方面，driveGPT通過引入大語言模型，從人的視角掌握了自然界的認知和常識，不僅從更多維度為大模型提供了認知決策依據，也增加了認知模型在決策時的可解釋性。
在車側車型上，華為的通用感知識別GOD網路和道路拓撲推理RCR網路已與ADS2整合0公升級，正式上車;
小鵬汽車還在今年的1024科技日發布了感知網路XNET20 和監管網路 XParprАr。 其中，小鵬汽車是業內首家對決策演算法進行建模的公司，Xplanner也將擁有更多擬人化的博弈能力。
可以預見，過去智慧型駕駛技術系統中所有基於人為規則的演算法都將逐步建模，未來很可能最終會走向端到端的不斷演進。
目前，特斯拉已率先發布全球首款端到端自動駕駛車型FSD V12，從感知、決策到控制，都交給神經網路。
陌陌智行CEO顧偉豪也堅信，未來自動駕駛的技術架構將完全被模型所取代，只保留統一的雲模型和統一的車端模型。
自動駕駛將首先統一為雲端的感知模型和認知模型，然後將車側的各種小模型逐步統一為感知模型和認知模型，並逐步對控制模組進行建模......
最後，未來，車端和雲端將是端到端的自動駕駛模式，“谷偉浩對有軌電車說。
no.6 算力優勢不復存在，成本為王
2024年前後，不少企業將硬體算力的大小作為判斷智慧型駕駛能力是否領先的標準。
當時，更強的算力儲備確實讓企業在車上放了更多的軟體演算法，同時也做好了預埋算力的工作，以便將來更大規模的軟體更新。
然而，隨著高階智慧型駕駛的受眾逐漸從早期採用者躍公升為早期大眾，消費者對過高的算力水平帶來的功耗和成本極為敏感
此外，由於初戰的原因，高階智慧型駕駛的成本空間極為有限，如何在有限的算力水平和成本空間中平衡高階智慧型駕駛的體驗，成為智慧型駕駛企業需要思考的共同話題。
另一方面，智慧型駕駛公司的研發團隊也在盡最大努力優化演算法，力求用更少的算力實現更好的智慧型駕駛體驗。
乙個典型的例子是華為。 返回 ADS 1在0時代，華為針對ARCFOX Alpha S和AVATR 11新HI版的硬體平台為MDC810，總算力高達400TOS;
和 ADS 2在0時代，華為不僅減少了汽車前部側面的兩個雷射雷達，還在硬體平台上取代了總算力只有200TOPS的MDC610。 然而，正是這種算力水平，才能讓華為成為開啟城市領航輔助駕駛最激進的公司之一。
智傑S7產品總監劉迪青告訴有軌電車場，華為ADS 20 會使用算力較低的 MDC610，正是因為華為在智慧型駕駛演算法上做了足夠的優化，這個算力水平足以支援華為 ADS 20 在產品體驗中保持領先。
不僅是華為，今年第9屆AI日還發布了價效比更高的第二代Hpilot產品，可以支援硬體平台HP570進行全場景駕駛輔助駕駛，算力僅為100tops，在**上已經跌至8000元。
據電車場介紹，陌陌智行目前計畫在2024年上半年率先在WEY品牌藍山上正式量產具備城市領航輔助駕駛能力的HP550（原Hpilot 3.）0，基於高通驍龍Ride晶元，總算力為360tops）。
而當WEY品牌藍山在2024年下半年正式改款時，價效比更高的HP570將真正量產。
相比之下，主流智慧型駕駛廠商使用的NVIDIA ORIN-X，其單晶元**在400美元左右，這意味著僅SOC晶元的成本就接近6000元，僅佔整個智慧型駕駛硬體平台成本的40%左右。
除了頂級玩家之外，智基、騰勢等二線玩家也開始控制算力成本。
例如，智濟的無地圖領航輔助駕駛方案只需要一台ORIN-X，而騰勢的高速領航方案只需要一台ORIN-N，後者可以看作是前者的簡化版。
全文摘要：
2024年是高階智慧型駕駛元年，2024年是高階智慧型駕駛普及年。
智慧型駕駛發展到今天，經歷了資本普及後資本寒冬，再流行寒冬的反覆過程，最終站在2024年的尾巴上，敲響真正實現產業化的大門，並不容易。
本文以上提到的6大行業趨勢，既是對近三年高階智慧型駕駛快速發展的回顧和總結，也是對2024年市場競爭的分析與分析。
在以上6大行業發展趨勢的指引下，2024年跨越高階智慧型駕駛鴻溝的戰役，必將精彩紛呈，相當好看。