視覺中國。
文字 |電車通行證。1月1日，何曉鵬宣布XNGP已覆蓋全國243個城市，2月2日，鴻蒙智行宣布文捷車型智慧型駕駛系統公升級，高階智慧型駕駛覆蓋全國99%路段，可從大城市到小村莊使用。
春節期間，我體驗了小鵬G6的智慧型駕駛功能，可用的路段幾乎不需要接管，車道標線和紅綠燈都能被正確識別。 智慧型駕駛可以大大改善出行體驗，其增長速度比我們想象的要快得多。
高速公路條件簡單，文捷、小鵬等車企已經實現了基本覆蓋，車企接下來競爭的重點將是城區輔助駕駛試點。 車企如何準備應對接下來的競爭，業內傳聞不絕。
平衡智慧型駕駛的水平和成本是車企和自動駕駛企業需要謹慎對待的問題，比如小鵬汽車，出於成本考慮，計畫在未來繼續減少雷射雷達。 然而，現階段，高階智慧型駕駛仍難以離開雷射雷達。
去年12月26日發布的M9搭載業界首款量產192線雷射雷達，識別距離可達250公尺，成像能力184萬點秒，垂直解像度01°，雷達掃瞄頻率為20Hz，與市面上主流的96線156線雷射雷達相比，可以說是遙遙領先。
不過，在華為192線雷射雷達正式發布後不久，北醒光子就正式宣布其256線雷射雷達投產，在CES2024發布會上，雷射雷達巨頭禾賽科技推出了一款512線雷射雷達——AT512，探測距離可達300公尺，最大射程400公尺， 成像能力為 1288每秒 80,000 點。
雷射雷達波束越多，捕獲物體的細節越豐富，建模輪廓越完整，點雲圖就會越清晰，並且具有更高的冗餘度和抗干擾能力，可以提高智慧型駕駛的安全性。 但是線束太高，隨之而來的是成本和功耗的上公升，恐怕只有M9這樣50萬元左右的豪車才能使用192線及以上線束的雷射雷達。 考慮到車載雷射雷達的功耗一般在50W以內，對電池壽命的影響不會明顯。
在量硬體方面，中國企業經驗豐富，按照這種發展速度，相信在幾年內，將有幾千束雷射雷達可用。
智佳對晶元也有一定的要求，國內地平線公司將於4月發布Journey 6晶元，算力高達560TOPS，英偉達發布的THOR晶元算力已達到2000TOPS。 但是，與雷達等其他硬體的引數改進相比，提高算力並不難。
雷射雷達+高算力晶元無疑可以提高智慧型駕駛的安全性，但高昂的成本並不是每個車企都願意接受的。 當然，就連特斯拉也需要基於高算力晶元，國內一些企業選擇了更極端的路線，用低算力晶元+攝像頭+少量雷達，就能實現L2+級自動駕駛。
商湯科技與哪吒汽車聯合推出的智慧型駕駛解決方案，僅需16TOPS算力晶元和5R11V（5公釐波雷達和11個攝像頭）感測器，即可實現高速和城市路段的領航輔助駕駛。
大疆汽車推出的方案，至少只需要32TOPS算力晶元，搭配7個9攝像頭，無需任何雷達即可實現區域記憶體驅動。 如果想實現L2+級的先導輔助駕駛，可以將晶元公升級到80TOPS，這套硬體的成本還不如雷射雷達。
汽車智慧型駕駛硬體呈現出兩大方向，高階車型追求硬體效能提公升，成本是次要考慮因素，雷射雷達線束數量和晶元算力是主要競爭點。 中低端車型追求硬體潛力和低成本的極致擠壓，以造福購車預算較低的消費者，這必然對軟體演算法提出了更高的要求。
自 2023 年下半年以來，許多車企紛紛宣布將 AI 模型和生成式 AI 轉移到汽車上，以便將汽車與智慧型助手和生產力聯絡起來。 例如，比亞迪的玄機架構分為雲端AI和車側AI兩部分，車側AI模型不需要上傳資料，具有更好的保密性，可以在沒有網路的情況下執行使用者發出的指令。
與AI大模型和生成式AI相比，大模型在智慧型駕駛領域的前景是肉眼可見的。 場景離散化，劃分為數十萬個小場景，並與實際駕駛環境相匹配，系統可以根據類似場景進行智慧型駕駛推演和判斷。
自動駕駛公司和車企都在嘗試在車側部署智慧型駕駛模型，但即使將數千億引數的智慧型駕駛模型縮減到數百億引數，由於車載晶元的算力，臨時響應速度也不如雲端大模型快。 堆疊晶元可以解決算力問題，取而代之的是成本問題。
大模型的主要優勢之一是可以降低智慧型駕駛生態建設的成本。 截至2023年11月，國內公路長度已達535萬公里，且還在不斷變化，所有高精度測繪的成本難以想象。 目前，雖然我們已經擺脫了對高精度地圖的依賴，但我們仍然需要輕量級地圖或高精度地圖。
華為打破了這一傳統，不是一次開放乙個城市，而是直接覆蓋全國。 華為的做法與陌之行的做法類似智慧型駕駛模型收集足夠的資料並使其離散化，成為道路拓撲推理的基礎，可以與普通導航地圖相結合，實現駕駛輔助駕駛。
車企正在擺脫對高精度地圖的依賴，但仍需要輕量級地圖，導致領航輔助駕駛的覆蓋速度不足。 此外，國內高速公路一直在變化，有些地區可能需要反覆繪製，小城鎮等落後地區可能等不到2030年車企的測繪團隊。
通過大型模型、離散場景、道路推理，可以實現領航輔助駕駛甚至自動駕駛，這需要更高的算力和資料量，整體成本更低。 以華為為先例，我們或許能看到其他車企採用同樣的解決方案，在2024年實現全國智慧型駕駛。
近年來，我們可以看到相關部門正在有序推進自動駕駛的商業化應用。
2024年2月8日，全國首個智慧型汽車智慧型駕駛效能資料開放平台在蘇州亮相。 該平台由Chek打造，其目的是解決智慧型汽車資訊不對稱的問題，文捷、小鵬、蔚來等多家車企已加入平台，並將通過平台披露智慧型駕駛接管次數、避障能力等資料。
平台的建立，一方面可以反映車企的短板，為車企指明技術優化的方向，另一方面可以作為消費者購車時的參考。
軟硬體的不斷研發和公升級，以及成本的不斷降低，讓15萬元以內的車型看到了普及高階智慧型駕駛的曙光。 我們可以在高階車和低價車的平台上看到資料，如果高階車型的收購頻率高於低價車，恐怕會對車企的口碑產生一定的影響。 但是，目前智慧型駕駛硬體的成本很高，我們不可能在短時間內看到太多的結果，也很難進行比較。
高速NOA相對成熟，今年有可能實現全覆蓋，而城市NOA是今年車企競爭的焦點。 更高波束雷射雷達和更高算力智慧型駕駛晶元的應用可以增強汽車的智慧型駕駛能力。 極氪001小改款已經曝光或將成為首款正式搭載英偉達雷神的車型，北星光子256線雷射雷達已經投產，相信首款搭載該產品的汽車離市場已經不遠了。
大模型的加入可以大大提高智慧型駕駛訓練的效率，加速智慧型駕駛演算法的完善，讓智慧型駕駛系統的駕駛邏輯更像老司機。
何小鵬曾表示，2024年是自動駕駛的元年。 從車企、自動駕駛企業、**連鎖企業的行動來看，這第一年的火藥味特別充足。