2025，智能驾驶开车动口不动手。
端到端（End-to-End）技术已经成为行业共识，下一步的发展方向是什么？虽然各家选择了不同的技术路线，但在功能体验上已经达成了一致。
在刚刚闭幕的中国电动汽车百人会论坛上，大疆旗下的卓驭提出了生成式智能驾驶的概念，强调通过语音交互来实现对车辆的控制，并分享了其在L4级别自动驾驶方面的规划和进展。
元戎启行周光透露了其VLA（Vision， Language， Action）方案的上车时间，并指出在特定条件下，激光雷达可能不再是必需品。这是一个富有争议的观点，引发了行业内关于传感器选择和技术路线的讨论。
长安汽车陶吉分享了其对整车智能范式的理解，强调未来的汽车可以像AI司机一样，通过对话来理解和执行驾驶指令。这种人车交互方式无疑更加自然和便捷。
更早之前，理想汽车在GTC大会上的分享中也透露，他们的新系统将支持车主与车辆进行对话，从而指挥AI司机，进一步提升用户体验。
今年的智能驾驶不再仅仅是机械地辅助驾驶员，而是能够根据用户的个性化需求，灵活地执行驾驶任务。这意味着驾驶员可以根据不同的情境和偏好，通过语音或手势来调整车辆的行驶方式，实现更智能、更人性化的驾驶体验。
汽车不再仅仅是单纯的交通工具，汽车机器人的概念从未像今天这样具体。随着人工智能技术的不断发展和应用，汽车正在逐渐演变为一个具备感知、思考和行动能力的智能体，能够更好地满足用户的出行需求。
阅读指引：
1、卓驭的生成式智驾与L4硬件方案
2、元戎VLA今年落地，周光：激光雷达不是必须的
3、陶吉：长安智驾，不止VLA
4、CTO吴会肖谈长城AI转型
5、博世劝退主机厂自研高速智驾，称“FSD断代领先”
卓驭的生成式智驾与L4硬件方案
这是大疆车载独立为卓驭后，首次公开亮相电动汽车百人会。这标志着大疆在智能驾驶领域的发展进入了一个新的阶段。
卓驭AI首席技术官陈晓智分享了大疆在L2+级别自动驾驶方面的最新进展，以及L3/L4级别自动驾驶的规划。这些信息对于了解大疆在智能驾驶领域的长期战略和技术路线具有重要的参考价值。
L2+方面，卓驭认为在端到端（End-to-End）技术出现后，仅仅从拟人维度来评价智能驾驶是不够的。这意味着智能驾驶的评判标准正在从简单地模仿人类驾驶行为，转向更注重安全性、效率和用户体验。
目前主流的端到端技术都是基于模仿学习实现的，通过大量数据来模仿人类驾驶行为，因此其性能往往只能达到人类驾驶员的平均水平和驾驶风格。这种方式的局限性在于，它难以超越人类驾驶员的水平，也无法满足用户的个性化需求。
卓驭认为，不同人的驾驶风格存在差异，因此智能驾驶的拟人化应该进一步细化，模拟驾驶员个体的驾驶偏好。这意味着智能驾驶系统需要具备学习和适应不同驾驶员风格的能力，从而提供更加个性化的驾驶体验。
卓驭将此称之为个性化驾驶，甚至可以自定义智能驾驶起步的快慢以及跟车距离的不同风格。这体现了卓驭对用户需求的高度关注，以及对智能驾驶技术不断创新的追求。
模型也会学习驾驶员的驾驶记录，将车主的驾驶风格融入到自己的驾驶风格中，整个过程都在车辆本地完成。这不仅可以保护用户的隐私，还可以提高智能驾驶系统的响应速度和稳定性。
此外，该系统还支持语音交互。例如，当车上有老人时，你可以让智能驾驶系统开慢一点；赶时间时，则可以开快一点，只需动动嘴就能完成。这种便捷的语音交互方式大大提升了用户体验。
据悉，下个月的上海车展就能体验到该系统，并且今年就将量产。那么，这一系列创新背后是如何实现的呢？
大疆结合世界模型，提出了生成式智能驾驶方案GenDrive。这种方案的核心在于，它并非基于直觉的一次性动作预测，而是具备强大的推理能力，可以针对当前场景预测未来的多种可能性，然后结合用户的驾驶意图来实现最佳的驾驶策略。
该系统同时支持端到端的提示推理，通过给模型输入提示词来影响模型的输出。这样，系统就能根据用户的指令，选择符合用户偏好的安全轨迹。这种方式使得智能驾驶系统更加灵活和可控。
此外，陈晓智还透露了卓驭的L3/L4级别自动驾驶硬件方案，该方案将采用激光雷达，并结合以前的三目惯导做成一体化，采用英伟达Thor芯片，算力最高可达1000TOPS。这种强大的硬件配置为实现更高级别的自动驾驶提供了保障。
陈晓智预告，L3和L4级别自动驾驶能力后续也会逐步落地。这表明卓驭在智能驾驶领域具有长远的规划和发展目标。
元戎VLA今年落地，周光：激光雷达不是必须的
周光认为，自动驾驶的发展与大模型技术的发展密切相关。他将智能驾驶系统的发展类比于LLM（Large Language Model）的发展，认为目前行业内的大多数系统都处于端到端1.0阶段，仍然存在许多预定义的规则，未能真正成为一个通才系统。这意味着目前的自动驾驶系统在应对复杂和未知的场景时仍然存在局限性。
通才系统是指在垂直领域能够胜任许多事情的系统，就像当年横空出世的ChatGPT，能够刷高考题，成绩媲美985大学生。这个比喻形象地说明了元戎对未来自动驾驶系统的期望，即能够具备更强的泛化能力和适应能力。
对于实现自动驾驶的通才系统，元戎有自己的主张：VLA（Vision， Language， Action）。VLA方案旨在用一个模型打通视觉、语言和动作，融合VLM（Vision Language Model）和端到端技术，是对端到端技术的进一步发展，并将于今年年中量产上车。这标志着元戎在自动驾驶领域的技术路线正在不断演进和完善。
那么，上车后能带来什么体验呢？
举个例子，它可以自己识别车道和指示，将文字信息呈现给车主，并同步执行动作。这种智能化的驾驶体验无疑将大大提升用户的便利性和舒适性。
值得关注的是，元戎的智能驾驶系统将同时支持纯视觉和激光雷达两种方案。这表明元戎在技术路线上保持了开放性和灵活性。
这又回到了老生常谈的路线之争。在周光看来，AI的发展其实是重构生物大脑的过程，而对于生物来说，激光并不是必需的。元戎现在认为，结合成本来看，增加一个激光雷达的增益非常低。这一观点挑战了行业内普遍存在的对激光雷达的依赖，引发了人们对自动驾驶传感器配置的重新思考。
“但为了最后0.1的提升，我觉得是有用的。” 这句话表明，虽然元戎认为激光雷达并非必需，但仍然认可其在提升自动驾驶系统性能方面的作用。
此外，元戎的算法今年还将适配多个芯片平台，今年会有超过10个量产项目，覆盖SUV、MPV和越野车等多款车型，下个月的上海车展将会提供试乘和试驾。这意味着元戎的自动驾驶技术正在加速落地，并将在更多车型上得到应用。
陶吉：长安智驾，不止VLA
陶吉首先回顾了去年行业的三大进展：充分说明了中国汽车工业正在发生深刻的变革，自主品牌正在崛起，新能源汽车正在加速普及，智能驾驶正在日益成熟。
自主品牌渗透率超过合资
新能源渗透率超过燃油车
L2级智能驾驶渗透率极大提高
作为长安汽车的首席智能驾驶技术官，陶吉接着把分享重点放在了智能驾驶。这表明长安汽车对智能驾驶技术的高度重视，并将其视为未来发展的重要战略方向。
陶吉回顾了自动驾驶历史的发展。从L0到L2+花费了数十年，而从L2到L2+(城区NOA)，L2+再到城区L3，不过花了4年时间。这意味着自动驾驶技术的发展正在加速，高级别自动驾驶的实现将指日可待。
陶吉表示，自动驾驶已经驶入了快车道，预计从L3到L4也不过4年时间，会很快到来。这一预测表明，长安汽车对自动驾驶技术的发展前景充满信心。
而主机厂在这场变革中具有优势，是数据的第一入口，这是主机厂做AI的天然优势，这里不仅是指驾驶行为，还包括座舱等等。主机厂可以利用这些数据来不断优化和完善智能驾驶系统。
陶吉认为，汽车是目前物理AI最大的应用载体，大模型通过与物理世界不断互动，才能变得更聪明，AI才能最终走向AGI（Artificial General Intelligence）。这一观点强调了汽车在人工智能发展中的重要作用，并预示着汽车将成为未来人工智能应用的重要平台。
在与物理世界的交互中，汽车将不断进化，汽车将具备生活空间、储能单元和机器人等多种属性。这意味着未来的汽车将不仅仅是一种交通工具，而是一个集出行、生活和娱乐于一体的智能空间。
汽车的大脑将像人，四肢又超人。这一比喻形象地说明了未来汽车的智能化程度将大大提高，其感知、思考和行动能力将超越人类。
不过目前来看，汽车的大脑和四肢两部分还比较割裂，座舱就是考虑舱内的问题，智驾也只考虑怎么开车。这意味着目前汽车的智能化仍然存在局限性，各个模块之间缺乏协同和整合。
如何将整车智能统一？
陶吉提出了整车智能，打造中央大脑。这意味着长安汽车正在努力打破各个模块之间的壁垒，实现整车各个功能的协同和整合。
目前正在落地的进展，就是长安的交互式智驾系统。驾驶者可以通过语音给智驾下命令，调控智能驾驶行为，从而实现更加便捷和个性化的驾驶体验。
比如你对座舱说“小安，我头有点晕”，智驾就会赶紧带你停到路边。这种人性化的功能充分体现了智能驾驶技术对用户需求的关注。
据陶吉透露，这套系统计划今年落地长安的高阶智驾车型。这意味着长安汽车在智能驾驶领域的技术正在加速落地。
听上去有点像前面提到的VLA。
陶吉也表示，目前行业内很多地方都热衷于讨论VLA的概念，但他提出的范式不仅限于视觉和语言，而是真正的多模态，横跨整车多域，因此更适合叫做AI EV，这将会是整车智能的未来形态。这表明长安汽车对整车智能的理解更加深刻和全面。
新技术范式对开发架构提出了新的要求，AI EV需要跨域融合，不能仅限于过去独立的APP开发。由于大模型上车，也要考虑带宽的影响，大模型瞬时产生多个token，如果传送不及时也是一大问题。这表明长安汽车在技术开发方面已经考虑到了未来的发展趋势和潜在挑战。
最后陶吉还展望了更大的生态，新时代的长安要打造海陆空立体出行，将在今年年底实现飞行汽车试飞，2028年下线人形机器人。这意味着长安汽车的战略目标不仅仅局限于汽车领域，而是要打造一个更加宏伟的未来出行生态。
CTO吴会肖谈长城AI转型
吴会肖的分享主要围绕长城汽车内部的AI变革。这表明长城汽车正在积极拥抱人工智能技术，并将其应用到企业内部的各个环节。
在分享中，吴会肖透露长城汽车搭建了行业首个RAG（Retrieval-Augmented Generation）知识架构平台，覆盖研发、生产、供应和销售等全环节，可以处理多模态数据。RAG 技术的引入能够显著提升模型处理信息和生成内容的能力，尤其是在知识密集型任务中，可以有效解决传统大模型知识更新慢、幻觉等问题。
这一平台解决了长城汽车内部的很多问题，例如，由于长城汽车拥有五大品牌和多款车型，RAG 平台能够提升产品的质量和细节把控，确保各个品牌和车型的产品质量。
然后是长城汽车的算法革新。吴会肖介绍说，去年是长城汽车的大模型落地元年，今年还会有更多应用。这意味着长城汽车在大模型技术的应用方面取得了显著进展，并计划在未来进一步扩大其应用范围。
但是，大模型种类繁多，如何才能更好地加以利用呢？
为此，长城汽车推出了大模型中枢平台，既能引用外部模型，也能更好地利用自家的算法。这一平台为长城汽车提供了一个统一的管理和使用大模型的平台，使其能够更好地适应不同的应用场景和需求。
第三点是系统革新，即长城汽车的智能体应用。
长城汽车打造的如影智能体是一个伴随式对话AI助手。目前如影智能体已在内部使用，该智能体以自研模型为基础，可以调用前面提到的RAG知识平台内部的知识，供长城汽车的开发人员使用。这一智能体可以为长城汽车的开发人员提供智能化的支持，从而提高开发效率和质量。
吴会肖在最后还介绍了长城汽车智能驾驶的最新进展，透露「车位到车位」功能即将落地，车辆可以自己识别闸机通过。这意味着长城汽车在智能驾驶领域的技术正在不断进步，并将在不久的将来为用户带来更加智能化的驾驶体验。
博世劝退主机厂自研高速智驾，称“FSD断代领先”
博世智能驾控中国区总裁吴永桥体验FSD后，深受震撼。他认为，国内智能驾驶的头部企业之间的差距并不大，但是特斯拉的FSD（Full Self-Driving）技术却“断代领先”于国内智能驾驶技术，至少领先1-2年。这表明特斯拉在智能驾驶领域拥有显著的技术优势。但这种说法也存在争议，需要结合实际体验和数据进行验证。
然后，吴永桥从供应商的角度分享了他对智能驾驶发展的预判。
博世首先提出了一个不常见的概念：中阶智驾。这表明博世对智能驾驶的市场进行了细分，并针对不同的市场推出了不同的产品和解决方案。
然后，他对中阶智驾进行了具体解释：功能上，中阶智驾包括高速领航和城市记忆领航辅助驾驶，底层算力为80-150TOPS。
吴永桥预判，3年之内，价格在8万到15万元之间的车型将会标配中级智驾。他认为，标配的功能可以交给供应链处理，主机厂将会逐步放弃自研中阶智驾。这一观点对主机厂的智能驾驶战略提出了新的思考，主机厂需要重新评估自研和外包的优劣。
吴永桥分析认为，首先，主机厂自研智驾的成本很高。例如，博世去年在智能驾驶方面的投入就达到了20亿元左右。其次，人力投入的性价比不高。主机厂如果自研智驾，需要投入一两千人的团队，但只能服务十来个车型。而供应商做智驾，同样的团队可以对接七八个客户，服务几十个车型。最后，主机厂全栈自研需要3年时间才能打通各个流程。
综合考虑，吴永桥认为，高阶智驾和L3等更高维度的自动驾驶适用于主机厂自研；标配的中阶智驾则应该交给供应商。他认为，
