智驾端到端，车路云一体，作为当前产业里最热的两大赛道，近段时间以来吸引了众多目光。端到端无人驾驶是不是技术演化终局？下一步进化的关键又在哪里？车路云如何克服标准难题和商业化困境？

  为了探讨这样一些问题，10月25日，由苏州工业园区经济发展委员会指导，21 世纪经济报道、同济汽车创业者联盟、中国汽车工程学会汽车智能交通分会主办，21世纪经济报道上海中心、南方财经（苏州）研究中心承办，苏州工业园区智能网联产业促进会协办，浦发银行苏州分行作为特别支持单位的“智驾升维洞察新局” 产业论坛，在苏州工业园区隆重举办。

  苏州工业园区汽车及零部件产业基础雄厚，产业链齐备。在智能网联汽车产业，园区基本形成了整车、零部件、配套汽车电子、智能网联解决方案等领域的产业布局，集聚了30余个细分产业，有100余家重点企业。

  论坛伊始，南方财经全媒体集团编委、首席产品官王芳艳在致辞中表示，21世纪经济报道高度关注并支持汽车产业的高水平质量的发展，一直以来都致力于通过论坛讨论、课题研究、舆论宣传等种种方式，深入参与到行业的建设中，为中国经济的高水平发展建言献策，比如不久前就针对智能线控底盘举办了行业沙龙活动（见无人驾驶最后一块拼图：智能线控底盘角力），探索EMB产品的技术演进、产业化及行业标准问题，此次也是作为专注智能汽车产业系列论坛的又一行业盛会。

  同济大学汽车学院院长协理、中国汽车工程学会汽车智能交通分会委员冷搏表示，随着“车路云一体化”试点申报与首批城市名单公布，智能网联汽车“车路云一体化”发展路径开始成为重要的解决方案，城市NOA技术正快速落地，慢慢的变多的车企自研芯片、自建模型，加速算法与软件迭代，为端到端大模型上车做到全方位技术上的支持与研发准备。

  苏州分行副行长秦少杰，则从银行作为金融服务机构方面出发，表示始终牢牢把握科学技术进步的大方向，落实国家战略，服务实体经济，以扶持科技型企业为己任。希望打造的科技金融理财产品体系可以与产业链深度合作交流，一同推动智能驾驶技术的创新和发展，建立智能驾驶创新生态体系。

  在主旨演讲环节，哪吒汽车首席架构师许昕回顾了哪吒汽车的发展历史，表示在技术探索中，哪吒汽车采取的是差异化研发模式，即自研加合作。

  “对于无人驾驶，高端的使用者真实的体验这部分，核心部分包括感知、定位建图、规控、数据闭环、仿真能力都是全栈的。偏中低端的车型，包括海外的车型，可能会走供应商的模式，因为海外的车型需要满足欧盟或者当地国家的法规，芯片、软件研发等成本比较高，采取一些中低端很成熟的供应商的东西可能会快一点。”许昕表示。

  许昕介绍，哪吒汽车的智能驾驶从不同的成本、算力分为NETAPilot2.5、3.0、4.0，NetaPilot2.5更多是低成本车型，使用成熟供应商的部分多一些；3.0开始，算力部分就能支撑一些自研模块做一些重体验的场景，但仍然混合了供应商的方案；4.0是目前算力比较高的，之前有用过华为的ADC平台，现在进化到英伟达的Orin-X平台。NETAPilot4.0从头到脚都是全栈自研的，从操作系统到中间件，到数据闭环、基础设施、核心算法、产品定义、集成测试、合规资质方面，全部都是哪吒汽车独立完成。

  对于现在行业火热的端到端无人驾驶，许昕透露，“（哪吒汽车）目前在做的是二段式端到端，为什么做这个事情？一段式在工程上迭代很难一点，数据生成也很难，但是从工程来讲，先不争论二段式是不是终局，但是从工程上是很友好的，可以马上去探索它到底有什么用。”

  零一汽车智能驾驶合伙人王泮渠，则从新能源重卡的商用车赛道分享了对量产高阶智驾的思考。“在智能驾驶有基于端到端的无人驾驶软硬件的开发，我们最终的目标是实现全球领先的运输机器人公司。”

  当前的智驾行业分L2和L4两大赛道，L2和辅助驾驶有关，L4与全无人驾驶匹配。在王泮渠看来，“从辅助驾驶看，目前毫无疑问在整个行业的头部玩家带动下已经实现量产。比如最新的统计看，全国实现L2的智能网联乘用车销量大概每年1000万辆左右，智能化的渗透率达到了50%，后续不管全国还是全世界都会有持续的上升期。”

  王泮渠表示，“与此相对应的全，L4以上的赛道目前属于小规模商业化的状态，比如说美国的Waymo运行车的数量600台，国内萝卜快跑不到1000台，这是乘用车领域。商用车领域易控智驾是在矿区的无人驾驶，车队数量也是差不多的，和L2行业上千万台比起来有非常大的差距。”

  王泮渠坦言，当前L4无人驾驶算法或者框架不太具备通用性以及跨越性。主要因为目前所有主流L4公司的框架都是分模块化的，而且每个模块的优化目标不一致，导致整个会有系统“1+12”这样的问题。此外，模块越多集成带来的工程难度、研发成本也非常大，加之泛化性带来边际成本，最后导致大规模产品落地的困难。

  王泮渠表示，“我们大家都认为基于端到端以及大语言模型思路，可能是解决这样一些问题的道路。”在他看来，端到端有很多种技术路线，主要解决的是框架、成本问题，而大语言模型则主要解决最关键的泛化性问题。

  在王泮渠看来，对于无人驾驶这个长尾场景的行业来说，如果利用大语言模型的常识，有可能解决现在见到各种各样的稀奇古怪的Corner Case，再加上数据驱动，能为无人驾驶线%的Corner Case，或者能为整个无人驾驶的算法达到很高的性能，提供很好的基础。

  许昕认为，在用户实际用车过程中经常会有高交互强博弈的场景，目前如果要用规则的方法解决的话，情况、场景无法穷举，归纳到算法上则是长尾场景和Corner Case问题。“端到端，尤其是加上VLM，有一个常识推理的内容，大家会认为能够比较好地解决这些场景，对用户来讲，直观体现就是接管率更少、急刹数更少、能开的场景更多，可能车在高交通流的情况下表现得更像人了。”

  而对于商用车驾驶员来说，王泮渠认为“从整体的运营效率或者从安全性来说，因为商用车一般体积比较大，或者拉的货比较重，大家天生比较‘惧怕’，因为在路上跑的是运输大宗商品或危险品的车辆。我们大家都认为端到端比如说通用大模型，或者是智驾方案也好，能显著地提升运输安全和效率，不会出现大车乱窜、急刹等，很危险的场景，因为我们在训练的时候会选择比较好的数据训练它。”

  中信科智联汽车事业部技术副总裁吴体龙则认为，乘用车端到端算法技术路线一定是在城市NOA、NOP功能里做支撑的。“对于产品和使用者真实的体验，我认为端到端的软硬件的研发成本是要直达用户的。端到端本身不论是对于对接客户的主机厂，还是对于更多的产业从业人员来说，主要是把技术研发的产品定义、规格需求、研发过程中的数据闭环、基础设施建设，这一整一个流程里能实现边际成本的工作做好，由此用户对于成本的体验才能有更好的提升。”

  而在端到端无人驾驶系统实际落地时还需要面对算力和成本的挑战，这也成为业内玩家热烈讨论的议题。

  王泮渠认为，“无人驾驶端到端或者大语言模型的思路，不是一个基座模型或者大家说仿真，更多是一个专家模型，所以从算力需求上不会像训练基座模型这样消耗那么高的算力。乘用车本身的场景会更为复杂，我认为千卡到万卡的算力是必需的。对于商用车来说相对简单一些，千卡级别是是合理的的估计。”

  许昕则表示，“端到端要不要把VLM大模型加进来是很大的变量。另外从工程实践落地来讲，如果把大模型集成进端到端方案，是不是每个团队都要训练一个大模型，这也有很大的疑问。而且，目前在开源社区里也会有非常好的基座模型，是不是通过基座的模型做蒸馏或者微调，这样算力使用卡的数量实际上能够更好的降低很多。”

  吴体龙认为，“相对早期模块化的算法方案，感知和规控本身比较大的变化还是规控侧，这更多是基于Transformer架构计算去演进的，这种架构对于算力本身的需求没有带来特别大的变化，但是对于计算的特点发生了变化，早期是CPU部署会更好，现在更多是基于AI算力做，因此对AI算力的要求会更大一点。对于Transformer和AI BEV特征抽取的结构来说，在计算范式上或者算子的计算特点上，两者并不一样，对于AI算力来说要求更高一点，但是不代表对于算力要求更大。”

  此外，对于端到端无人驾驶的传感器使用问题，不少参加会议的专家表示这更多是一个成本问题。因为实际上，总是有性能边界的，比如说遇到雨雪雾、进入隧道以后突然的反光，纯视觉可能不太好处理，激光雷达则可能有遇到电磁波、毫米波的屏蔽。因此最终的部署可能取决于性能、成本、商业策略等多种因素的综合考虑。

  博世高阶智驾基础设施研发总监黄罗毅就举例，“前段时间有同事去买车，4S店的销售跟他讲你看这车一看就是好车，因为有，结果他买了。买回来跟我们炫耀说我这个车一定是好车，为什么，因为贵。”

  随着“车路云一体化”的申报与首批城市名单公布，智能网联汽车“车路云一体化”发展路径开始成为各地共识，也成为下一阶段推动智能网联汽车规模化产业化应用的关键。

  苏州网联建设运营部副总经理袁飞表示，公司在车路云一体化领域，主要是承担了苏州市工业园区智能网联的建设和运营工作，“对于车路云一体化，接下来要做深化，主要是更多以车端的需求为牵引，满足车的需要，而不单纯是路、云、车分离开去建设，同时不止针对汽车或驾驶，而是向着交通和整个智慧城市去升华。”

  四维图新华东总经理霍敬宇表示，“我们理解车路云是希望把单车智能和云端智能结合在一起，可以去更好地解决单车智能可能没办法满足复杂危险场景的痛点，比如说道路上的复杂路口、大型弯道、上下匝道，会通过地图数据和云端的算法做沟通。还有面对行人的鬼探头、极端天气的情况，如何去解决这些危险因素。另外，单车智能整体硬件成本降低的情况下，能够结合路端的设备和算力，来提升智能驾驶的等级，比如说可以从L3到L4。从公司角度来说，面向车路云一体化，我们打造了‘1+2+4+N’的整体方案来全方位满足这一需求。”

  银基科技副总裁项链认为，“车路云是智慧交通的迭代升级，让我们的生活和出行可以变得更有效、更安全。在过程中对于驾驶员或者乘客有一个更好的个性化服务。在这里面银基科技立志于做数字钥匙，在车路云协同的时候，我们公司考虑怎么先解决人与车的连接，再解决车与车的连接、车与路的连接，再把这些和云端的连接共同串联起来，打通很多的场景。”

  星云互联首席产品官王吟松表示，“公司主要的业务领域是C-V2X相关软件、硬件产品，主要是实现车车之间和车路之间的直联通信。车路云一体化一定是三块作为融合的协作系统，从技术点讲，这一次提出的车路云一体化，区别传统的智能交通系统，还是在基于V2X来提供实时可靠的车路、车车之间直连能力，它会成为这一轮区别传统系统的显著特征，也是我们公司在做的业务。”

  华设设计集团智慧产业事业部总经理刘建楼介绍，借助于长期对基础设施的理解，华设集团结合车路云的概念要做的事情是通过纵向改善交通，让通行效率有更大的提升。“以南京为例，每天在路上跑的机动车大概有360万辆，目前对于所有的网约车，从2013年开始，有综合的管理平台在有关部门长期进行协调和管理，做了不少工作，实际上也是为车路云做了一些前期的铺垫。”

  浦发总行科技金融部朱瀛从金融机构视角认为，对于整个产业的发展，除了支持和呼吁外，作为金融机构来说还要关心盈利模式。“很多专家谈到，我们很多的技术研发核心的作用是提高整个路网运行的效率、通行的效率包括便捷性，但是这个便捷性，站在金融机构的角度，最后一定还是要有成本的降低，否则经济效应出不来，从现金流的角度来说是运转不下去的。所以我们未来对产业的支持还是要有一个相对来说还是比较清晰的盈利模式，后续的投入才会更大。”