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【摘要】中國自動駕駛行業(yè)的端到端技術競賽，隨2024年初馬斯克訪華開始愈演愈烈。

但截至2025年，這場革命仍未誕生統(tǒng)一標準，Momenta、卓馭、鑒智、元戎、絕影五家分化出了不同的階段式差異。

技術路線分化背后，也是數據主權、算力效率與商業(yè)模式的博弈。

這場未竟之戰(zhàn)，充滿了技術理想與量產現實的碰撞，也決定了中國自動駕駛從跟隨到重構全球規(guī)則的關鍵轉折。

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以下為正文：

2024年初，FSD V12悄然間在北美開始加速落地。緊接著的4月28日，特斯拉創(chuàng)始人兼CEO埃隆·馬斯克閃電訪華，爭取獲得數據方面的相關批準。這一事件在當時被稱為特斯拉FSD入華的“鯰魚效應”。

加之智駕技術本身趨向躍遷節(jié)點，自此，端到端的故事開始流傳于國內各大智駕公司。

去年一整年，國內但凡講高階智駕的車企與供應商，幾乎都在沖刺“端到端”。

然而，與過去迅速變化的智駕熱點不同，當時間行進至2025年3月，這場高階智駕的狂歡卻仍未形成統(tǒng)一的標準答案。

當媒體追問“何為真正的端到端”時，不同的受訪公司可以從“感知規(guī)劃一體化”講到“全棧自研大模型”，答案差異頗大。從這個角度看，盡管端到端已從技術概念蛻變?yōu)樯虡I(yè)利器，但其技術內核似乎仍處于諸子百家時代。

與此同時，國內廠商的動作也不盡相同。商湯絕影以5.4萬塊GPU開講世界模型，利用仿真數據加持；Momenta在量產車數據飛輪基礎上，開始沖刺一段式端到端；卓馭早早就開始用兩段式端到端布局平民路線，利用硬件優(yōu)勢在去年底就推出了32TOPS和100TOPS算力的端到端智駕方案；元戎在今年不斷宣發(fā)VLA端到端計劃；鑒智則是從數據閉環(huán)和基礎設施破局，與車企深度共建，尋求彎道超車的機會。

至此，一場熟悉的，關于技術路線、商業(yè)模式乃至生存哲學的未竟之戰(zhàn)，又一次在數據與算力的硝煙中悄然升級。

01端到端路線分類

端到端架構爆火之前，智能駕駛系統(tǒng)大致由感知、決策、規(guī)控三個核心板塊組成，大致可以按下圖理解，不同板塊分別承擔智能駕駛的典型任務。

而端到端自動駕駛的核心定義則是：將傳統(tǒng)模塊化架構中割裂的感知、決策、規(guī)控等環(huán)節(jié)融合為單一模型，實現從傳感器輸入到車輛控制指令輸出的全流程自動化。

從這個原始的定義看，最初所說的端到端，實際上是“一段式端到端”，通俗來講就是全流程貫通，傳感器信號直接映射為控制信號，中間不保留任何人工定義的功能模塊。

這種路線顯然相對較為激進，但效果被寄予厚望。按照絕影智能汽車事業(yè)群總裁王曉剛此前的說法，“一段式方案很難，但一旦模型學出來能力會很強，這才是我們追求的自動駕駛里面的ChatGPT時刻”。

特斯拉的路線便是純視覺一段式端到端大模型。

但從上述定義看，一段式端到端的重要基礎便是數據資源，這也是去年流傳FSD入華時馬斯克率先訪華的重要任務。

實際上，即使在當前這一節(jié)點，對于不少車企和供應商而言，即使能夠將感知和規(guī)控合成一段式大模型，但受制于車型銷量不夠多、數據不夠大，也無法形成有效覆蓋、足夠有底氣的落地應用。

有了一段式，兩段式的概念便隨之而來。從定義看，“兩段式端到端”的架構稍微復雜一些，仍然保留了“感知”和“決策+規(guī)控”兩個流程，這也是業(yè)內流傳的漸進式方案。

按照一位智駕產品經理的看法，就目前階段而言，模塊化的兩段式端到端方案，即規(guī)控部分使用基于規(guī)則化和基于神經網絡的規(guī)控算法并行，既可以使智駕更加擬人化，提高系統(tǒng)性能上限，又可以有相對的安全兜底，守住系統(tǒng)下限，是當前階段智駕系統(tǒng)最優(yōu)的解決方案之一。

除此之外的第三類思路是端到端架構與多模態(tài)大模型的結合。

所謂多模態(tài)大模型，指的是在多種數據模態(tài)（如文本、圖像、聲音等）上進行訓練的人工智能模型。業(yè)內較火的VLM（視覺-語言模型），以及基于此更進一步的VLA（視覺-語言-動作模型），都屬于多模態(tài)大模型。

基于此，也衍生出了VLA端到端、VLM端到端的思路，旨在通過統(tǒng)一的語言空間表征實現從傳感器輸入到規(guī)劃任務輸出的完整自動化流程。

VLA目前尚不成熟，處于預研階段，整體完成度比較好的是Waymo EMMA，除Waymo外，Wayve也宣稱其在構建以端到端AI為核心的AV2.0智駕系統(tǒng)。

02五大廠商路線對比

僅就方案商而言，國內沖刺高階智駕的幾家大多都在第一時間組建了端到端團隊，部分甚至很早就建立了預研團隊。

其中，商湯絕影屬于一段式端到端路線（不考慮量產），Momenta從去年下半年也開始沖刺一段式，卓馭屬于兩段式/模塊化端到端路線，元戎則屬于VLA端到端路線（不考慮量產）。

一段式端到端方面，絕影的技術路線源于2022年商湯及聯合實驗室提出的行業(yè)首個感知決策一體化的自動駕駛通用模型UniAD，后者榮獲CVPR 2023最佳論文。

具體而言，UniAD將感知、決策、規(guī)劃等模塊都整合到一個全棧Transformer端到端模型，實現感知決策一體化的端到端智能駕駛。2024年北京車展，商湯絕影展出了這一方案的階段性成果。

近期，商湯絕影又發(fā)布了行業(yè)首個與世界模型協同交互的端到端自動駕駛技術路線R-UniAD，通俗來講是把強化學習引入到端到端自動駕駛訓練中，并加入了與世界模型的協同交互，用仿真數據做強化。

當然，跨越式端到端的難點有目共睹，業(yè)內不選擇這個更激進的方案，不僅因為資源瓶頸，也因為對技術路線的平滑度存在顧慮。

對于絕影選擇一段式端到端，業(yè)內的評價也并不一致。

業(yè)內人士分析，一段式端到端對技術的研發(fā)能力要求非常高，絕影本身繼承了商湯曾經的學術化氣質，技術研發(fā)的底子厚，更像一個半學術組織，所以才有了這樣的決策。現在判斷路線正確與否還為時過早，關鍵還是要看技術的量產落地如何。

與絕影不同，鑒智的破局路線是尋求與車企的深度共建。后者是業(yè)內少有的破開車企與方案商零和博弈的心態(tài)，“車企與算法公司的協同，不僅是技術升級的需求，更是構建數據閉環(huán)、降低基礎設施投入的必然選擇。”

舉例而言，鑒智機器人率先與嵐圖汽車展開深度合作，雙方以量產項目為基石，共享數據與工具鏈，共同推進高速NOA規(guī)?；涞?，同時加速推進端到端城區(qū)NOA量產。

算法能力自研，數據和嵐圖共建，并打造基礎設施和工具鏈，實現端到端。這一模式不僅助力車企在智駕標配戰(zhàn)役中占據先機，更通過數據反哺加速技術迭代，為后續(xù)降本普惠奠定基礎。據悉，鑒智的端到端全場景城區(qū)智駕方案，已經與嵐圖共同打造中。

從運營邏輯上看，這個實現路徑也是中小型算法供應商最好的破局路線。

業(yè)內余下的幾家中，市占率和上車數據較多的Momenta，從去年開始就主張端到端用一個大模型來貫通智駕的感知、預測決策、控制環(huán)節(jié)，從過往工程師手寫規(guī)則告訴車輛如何行駛，到使用AI大模型、海量數據、云端大算力，讓智駕具備自我進化能力。

按照曹旭東受訪的口徑，Momenta在2023年初量產兩段式端到端，2024年進化到一段式端到端方案。

據此前宣發(fā)消息，上汽智己、東風日產都與Momenta聯合開發(fā)了一段式端到端高階智駕系統(tǒng)。

兩段式/模塊化端到端方面，卓馭選擇也相對較為保守。

與一眾從創(chuàng)立之初就高調宣布遠大目標的智駕公司相比，卓馭科技反而一直在扎根中算力路線，一直在追求低算力實現高階功能。

舉例而言，行業(yè)主流“端到端”智駕方案大多基于英偉達Orin-X芯片平臺，至少需要254TOPS算力，像用于仰望品牌的比亞迪天神之眼A，算力達到508TOPS，長安汽車也表示未來高階智駕汽車將全系標配500TOPS以上的算力。

但2024年底卓馭推出的32TOPS和100TOPS算力端到端智駕方案中，前一方案硬件配置為7個攝像頭+TDA4 VH芯片，搭載在寶駿、奇瑞iCAR等車型上，可實現高速巡航和城區(qū)記憶領航，今年上半年將實現端到端城市領航；100TOPS版本使用了高通Ride 8650芯片，可支持城區(qū)無圖NOA，已在一汽紅旗的E007、E009等車型上量產落地。二者都是在用中算力做端到端。

這種折中也讓端到端更加“可解釋”，能獲取相應的感知和預測結果。

從戰(zhàn)略風格上看，卓馭似乎一直不在乎誰更能代表“純血”端到端，而一心趴在了能如何解決端到端上車問題上，這似乎更符合當下車企對性價比的狂熱追尋。

VLA端到端方面，元戎啟行CEO周光在公司C輪融資之后便透露，本輪融資，元戎啟行將主要用途放在夯實國內量產項目，拓展海外業(yè)務，同時為元戎啟行探索Robotaxi商業(yè)化運營和布局VLA等前沿技術提供資金支撐。

按照智駕網此前的報道，周光的想法更加獨特，在他看來，現在所有的一段式、兩段式方案都是端到端1.0(版本)，甚至都不能稱之為端到端，而元戎則已經投入了更多的精力在下一站的VLA模型，這才是端到端2.0（版本）。