石頭自清潔掃拖機器人G10S評測：多年黑科技集大成之作 懶人終極福音
科技圈經常能看到一個詞叫“縫合怪”，用來形容那些把好多功能或者外觀結合在一起的產品，通常這樣的詞是貶義詞，但如果真的是產品縫合的好、縫合的實用的話，那它就成了中性詞，今
2024 年 3 月開始，特斯拉開始在北美地區大范圍推送 FSD v12，帶來了相當明顯的體驗升級，讓端到端成為行業追逐的熱點。
近日，小鵬汽車創始人何小鵬在美國加州體驗了 FSD（全自動駕駛）V12.3.6 版本后，對其進步表示感慨。他稱，全程體驗下來，FSD 的表現非常絲滑，絕大部分路況處理都讓人安心，幾乎接近人類司機的駕駛水平。
與此同時，國內公司也在迅速跟進這條技術棧。華為、小鵬、元戎啟行等企業紛紛規劃端到端的上車方案。
其中，華為智能汽車解決方案 BU CEO 靳玉志表示，華為 ADS（自動駕駛系統）的目標是超越特斯拉 FSD。他表示，接下來每次大版本更新都顯著提升了行業水平，即使是純視覺的方案要超越特斯拉 FSD，而帶激光雷達的方案更是要碾壓特斯拉。
近，華為宣布，阿維塔將首批搭載華為乾崑 ADS 3.0（高階智能駕駛），并宣布大降價。ADS 高階功能包一次性購買標準價格為 3.6 萬元，調整后價格為 3 萬元，相比原價降低了 6000 元。
那華為要如何在體驗上碾壓特斯拉 FSD 呢？在端到端成為行業共識的背景下，華為需要跨越哪些門檻才能繼續保持領先？更重要的是，在「遙遙領先」的背后，華為智駕大的風險是什么？
01、大力出奇跡
在此之前，首先要回顧下華為如何成為智能駕駛第一梯隊？
業內普遍認為有兩大原因：一是華為在智能駕駛的起步早，可以追溯到 2013 年。當時，華為成立了車聯網事業部，正式開始布局自動駕駛技術。而在此之前，2012年谷歌獲得了第一張自動駕駛牌照。與百度在同一時期開始進行路測相比，華為在時間上并沒有落后。
相比之下，目前一些備受矚目的自動駕駛公司，例如小馬智行、Momenta 等，都是成立于 2016 年。
另一種說法是得益于華為龐大的資源投入和團隊規模。
在很長一段時間里，在智能駕駛領域，團隊規模直接影響研發成熟度。尤其是處理大量的特殊情況（Corner Case），需要大量的程序員和測試工程師來開發和驗證。
問界產品搭載了華為智駕系統 | 圖片來源：問界
相比規模在 1000 人左右的主流車企和自動駕駛公司研發團隊，華為車 BU 的研發團隊總計達 7000 人。余承東曾表示，其中 70%至 80%（約 5000 人）專注于自動駕駛的研發。這使得華為擁有國內外規模大的自動駕駛研發團隊。
知乎博主「卿顏」表示，華為在研發和新技術上的投入力度和決心是業內少見的。華為在多個團隊同時推進自動駕駛技術的研發，并擁有大量的測試車，其中主要使用的是價格昂貴、易于改造的車型，顯示出其在硬件上的投入。
在軟件方面，華為曾是 Matlab（美國 MathWorks 公司出品的商業數學軟件，被稱為「工科生必備神器」）的大客戶，購買了非常完整的許可證，甚至包括一些暫時用不到的許可證。華為一年在 Matlab 上的花費可能超過多個大主機廠的總和。雖然目前由于禁令影響，情況有所變化，但華為在軟件上的投入同樣顯示了其在技術研發上的決心。
與此同時，自動駕駛技術長期以來采用分治法，將過程分成感知、預測、規劃、控制，然后再拆分為雷達、建模、車規標準、智能協同、高精地圖、軟硬件配合等多個組成部分。這種方法對習慣大兵團作戰的華為研發團隊來說再熟悉不過了。
華為在自動駕駛領域的研發過程，充分利用了其在大規模團隊協作和項目管理方面的經驗。分治法讓各個部門專注于各自的技術難題，同時確保整體項目的協調推進。
這幾種說法都有合理性，但不容忽視的是，華為有來自其他業務的技術儲備。華為并不是從零開始涉足自動駕駛。相比其他國內廠商，華為在電驅動等汽車技術上有著深厚的積累。
同時，自動駕駛對軟硬件能力的要求極高。從芯片制造、算法優化到系統建立和軟件適配，每一個環節都需要扎實的技術積累。
目前，華為的軟硬件一體化能力是支撐其快速發展的關鍵。與其他廠家通常購買各種器件芯片并結合自研算法不同，華為不僅開發底層操作系統，還擁有獨特的 AI 芯片、激光雷達、電機、電控系統和毫米波雷達等關鍵技術。簡單說，一輛智能電動車除了輪子、外殼和座椅，其他所有技術華為都能提供。
這種一體化優勢，使得華為在優化各類器件性能和數據處理方面，具備了極高的效率和靈活性。
02、能跨越到端到端時代嗎？
目前，業界普遍認為端到端開啟了新一輪的自動駕駛產業革命。華為的高級智能駕駛系統也經歷了三個階段：
ADS 1.0：于 2021 年推出，基于 Transformer 的 BEV 架構，依賴高精度地圖。
ADS 2.0：在 2023 年發布，減少了對高精度地圖的依賴，采用 RCR 算法進行車道實時識別和路徑規劃，大幅提升了系統在城市環境中的泛化速度和更新頻率。
ADS 3.0：2024 年發布，采用端到端大模型。與特斯拉宣稱的「大一統」模型不同，華為 ADS 3.0 感知部分使用 GOD（通用障礙物識別）大感知網絡，而決策規劃部分通過 PDP（預測-決策-規劃）網絡來實現。
雖然業內都在追逐端到端，但業界對它的定義存在著分歧和爭議。一些技術原教旨主義者認為，許多公司所宣傳的「端到端」并非真正意義上的端到端；而實用主義者則認為，只要技術基本符合原理并且產品性能得到提升，精確定義端到端的內涵并不是關鍵。
辰韜資本聯合多家單位發布了 2024 年度《端到端自動駕駛行業研究報告》，表示自動駕駛技術架構演進為四個關鍵階段：
感知「端到端」：感知模塊通過多傳感器融合技術實現了模塊級別的全面覆蓋，但決策規劃仍主要基于規則。
決策規劃模型化：決策規劃模塊從傳統的預測、決策、規劃功能分離，演變為集成到單一神經網絡中的模型。
模塊化端到端：感知模塊不再輸出人類理解的結果，而是特征向量；訓練時需通過梯度傳導同時進行，增強模塊之間的協同性。
One Model/ 單一模型端到端：不再區分感知、決策規劃等功能，整體流程由同一深度學習模型完成，從輸入信號到輸出軌跡一體化。
業內認為，華為和很多國內廠商的方案，大多處于「 決策規劃模型化 」 階段，距離模塊化端到端或 One Model 端到端自動駕駛量產落地還有距離。
未來，華為在邁向端到端自動駕駛新時代時，面臨著三大關鍵挑戰：
首先是數據需求的激增。特斯拉從超過 20 億英里（約合 32 億公里）的行駛數據中挖掘了數萬小時的視頻數據用于 FSD 訓練。一位自動駕駛工程師表示，他們在訓練端到端模型時，原本積累的路測數據只有 2%可以用。這顯示出端到端模型對數據量的龐大需求。
除了數據量，數據質量同樣至關重要。小馬智行的 CTO 樓天城曾表示，要訓練出高性能的端到端模型，數據質量的要求比一般性能模型高出幾個數量級。這是整個自動駕駛行業面臨的重大挑戰之一。
華為今年 4 月時候宣布，到 6 月訓練算力將達到 3.5 EFLOPS | 圖片來源：華為
第二、在端到端自動駕駛的發展過程中，訓練算力的需求越來越高，遠超以往任何階段。
部分業內人士認為，使用 100 張高算力 GPU（如 NVIDIA A100）就能開始端到端自動駕駛的初步訓練。然而，特斯拉等領先企業的實踐表明，要實現優異的端到端效果，所需的計算能力遠遠超出這個數量。
特斯拉此前預計 2024 年 2 月公司算力規模將進入全球前五，10 月算力將達到 100 E FLOPS（每秒浮點運算次數），相當于約 30 萬塊英偉達 A100 的算力總和。
相比于國內廠商，特斯拉的目標高得讓人驚訝。華為表示，2024 年 6 月智駕 ADS 訓練算力將達 3.5EFLOPS，蔚來、理想、小鵬的智駕算力中心算力分別是 1.4 EFLOPS、1.4 EFLOPS、0.6EFLOPS。
第三，端到端將帶來自動駕駛團隊的組織重塑。一般來說，企業的組織結構通常能夠促進組件層面的創新，因為產品研發通常由多個小組分別研究，只要產品的基本結構不變，這種方式就非常有效。然而，當需要進行結構性技術變革時，這種組織體系可能會阻礙創新，因為它限制了人員和團隊以全新方式進行交流和合作的能力。
隨著端到端技術的使用，之前的分治法和 KPI 分拆模式可能會限制性能的提升，產生意想不到的反效果。過于關注單一 KPI 的優秀表現，可能會犧牲其他指標的穩定性。
因此，許多企業正在調整策略，減少原有團隊規模，轉向 AI 大模型和數據基礎設施的開發。高質量的數據和頂尖的 AI 人才將成為關鍵資源。與此同時，以往的垂直組織體系，要轉向網格狀結構，同時擁有垂直和橫向團隊，以實現多目標優化而非單一目標的優化。
端到端神經網絡架構提升了數據及 AI 能力在整個產業鏈上的重要性，并帶來了企業所需能力和資源投入的深刻變化。這也意味著，智能駕駛的游戲規則重新改寫，能夠跟進這場競賽的玩家屈指可數，許多公司將因此掉隊。
華為在規則驅動時代確實有自己的資源和先發優勢，但跨越要端到端時代保持領先，轉彎的半徑要比友商大很多。
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