自动驾驭技能开展了这么多年，最大的改变是什么？

在写下这篇文章的前一天，两位轿车职业朋友来到爱范儿，和咱们坐下聊了聊。聊到的内容有许多，从产品推行到职业趣闻，而自动驾驭作为职业热议的一个分支，天然也成为了咱们评论的焦点之一。

回忆自动驾驭这些年来的开展，改变其实有不少，包括传感器的迭代、车端算力的提高、从高精地图过渡到占用网络等。但在这些改变中，最有目共睹的打破当属大模型的参加。

大模型，让自动驾驭技能的使用，变得触手可及。

10 月 23 日，抱负轿车全新一代双体系智能驾驭解决计划「端到端+VLM」正式开端全量推送，抱负轿车的智能驾驭，从此步入了 AI 大模型的年代。

像人相同考虑，像人相同驾驭，现在的抱负轿车，正在完成这一愿景。

十分困难搞懂了端到端，VLM 又是什么？

关于端到端究竟是什么？是从哪个「端」到哪个「端」？甭说一般顾客了，就连不少媒体从业者都没有搞清楚。

不少厂商都曾对此做出过解说，其间解说得最通俗易懂的，仍是抱负轿车：

一端，是传感器：摄像头、激光雷达等传感器，它们就像是人的眼睛，担任输入环境信息。此外还有特别规划的输入信息，如车辆的方位、位姿和导航等信息。

另一端，是行进轨道：接纳了来自传感器的信息后，体系会输出「动态障碍物」、「路途结构」、「占用网络 Occ」和「规划轨道」。前三个感知使命首要经过屏幕出现给用户，第四个「行进轨道」，便是咱们终究需求从传感器映射出来的东西。

▲抱负智驾端到端架构图。

不难发现，从传感器接纳信息，到体系输出行进轨道这个进程，和咱们自己开车十分相似——咱们的眼睛担任接纳信息，双手会天但是然地带动方向盘，把车辆带到正确的轨道上。

是的，依托端到端模型，抱负新一代智驾体系做到了像人相同驾驭。

一直以来，不管是主机厂仍是自动驾驭企业，都在不断宣扬自家的智驾体系有多么类人，多么像「老司机」。但是，一些「老司机」们习以为常的场景，在很长一段时间里，都是难以解决的职业难题。

最典型的便是环岛这一场景，由于场景杂乱、感知受限，因而在本年 7 月之前，还没有几家车企能够完成「老司机」般的进出环岛。

抱负智驾技能研制担任人贾鹏曾对爱范儿和董车会表明，关于感知和规控别离的分段式智驾计划来说，在环岛场景里，感知模型需求为规控模型做「各式各样的假定。」。

做个掉头，还得把掉头线拟合出来，不同的路口的掉头还不太相同，曲率都不太相同，所以你很难做到一套代码就能够把一切环岛掉头搞定，品种太多了。

一体式的端到端计划则不同，其具有更强的杂乱路途结构的了解才能，能够运用人类驾驭员数据练习出不同的环岛类型、不同出入口的进出轨道，自主挑选适宜的行进路途。

如此一来，原有的路途拓扑和人工界说的规矩，就再是有必要的了。

关于环岛这件事，贾鹏还共享过一个「好玩的故事」。

在咱们（的模型数据包括）大约 80 万 clips（视频片段）的时分，还过不了环岛，后来忽然有一天发现咱们（喂了）100 万 Clips（之后）它自己能过环岛，我觉得是 100 万（视频片段）里头刚好有一些环岛数据放在里边了。

「模型的确很厉害，」贾鹏弥补道，「你喂了什么数据他就能学会，这是模型的魅力地点。」。

抱负现在推出的全量版别依据 V4.8.6 模型，后者是在 400 万 clips 的根底上迭代的第 16 个版别。和以往比较，新模型关于超车场景和导航信息的了解才能得到提高，一起，障碍物的检测愈加精准，绕行的起伏也更为合理。

因而不只是环岛，像 U 型掉头、拥堵时的蠕行和博弈、十字路口等传统杂乱场景，现在的「端到端+VLM」智驾体系，都能够很好地自主处理，乃至还支撑 P 档激活——。

在路旁边泊车时，用户原地双击拨杆来激活智驾体系，不用再像曾经相同，有必要在车道内才干激活。

介绍完端到端模型的才能，接下来便是 VLM 模型。

VLM 模型是一种视觉言语模型，抱负是第一个将视觉言语模型成功布置在车端芯片的厂商，使自动驾驭具有了不知道场景的逻辑考虑才能。

也便是说，它能够像人相同考虑。

举个比方，能够生成行进轨道的端到端模型，彻底具有经过收费站的才能，但它在面临收费站时，并不是很清楚自己应该走哪条道，最终只能随意挑一条来走。

而 VLM 模型，则能够像人类相同了解物理国际的杂乱交通环境和中文语义，能够清楚地分辩 ETC 车道和人工车道，并辅佐端到端模型做出正确的决议计划。

相似的场景其实还有许多，如公交车道和潮汐车道的辨认、校园路段等路牌的辨认、主辅路的进出等。不只如此，在遇到施工场景、坑洼路面乃至是减速带时，VLM 模型也能很好地了解，进行提示和降速。

到现在，抱负轿车的 VLM 视觉言语模型现已具有了 22 亿的参数量，对物理国际的杂乱交通环境具有更拟人的了解才能。

此外，在 OTA 6.4 版别中，高速 NOA 功用也得到了优化，在高速 &城市快速路场景中，体系能够更早地辨认前方慢车，超车动作愈加高效安全。

总而言之，在端到端+VLM 双体系的协助下，现在面向用户的 OTA 6.4，其拟人化程度上到了一个新的台阶。

抱负的「快」与「慢」。

从技能架构来看，抱负轿车这两年阅历了三次比较大的调整。

从需求先验信息的 NPN 网络，再到依据 BEV 和占用网络的无图 NOA，再到现在的一体化端到端技能路途。

第一代 NPN 架构比较杂乱，包括了感知、定位、规划、导航、NPN 等模块，它们一起支撑起了抱负轿车其时 100 城的城市 NOA 推送。

第二代无图 NOA，抱负轿车引入了端到端大模型，模块数量大幅减缩，只剩下了感知和规划，不再需求等候先验信息的更新。

抱负的这一步，让车企的「卷」，不再局限于无聊的开城数量，真实完成了有导航就能开。

本年 5 月，抱负轿车招募了 1000 位用户，正式敞开了无图 NOA，也便是 AD Max 3.0 的公测。其时的用户反应，远远超出了抱负轿车的预期，短短两个月后，抱负轿车就为 24 万多位抱负 AD Max 用户推送了这次晋级。

只不过，这个时分的端到端，仍是一个分段式的端到端，第三代智驾计划，才是真实意义上的一体式端到端——从输入到输出，悉数由一个模型完成，中心没有任何规矩的参加。

在以往，不管是有图计划仍是无图计划，都依托工程师依据各式各样的路途场景去编写规矩，力求穷举一切路途情况和与之对应的计划，让智驾的规模尽可能地广。

一般来说，厂商会把场景大致分为三种：高速场景、城区场景和泊车场景。这几大场景又能够持续细分，规控工程师们则需求针对这些场景来编写代码。

但面临错综杂乱的实际国际，这样的做法明显不行实际。而一体式端到端，则能够学习人类开车的进程，接纳传感器信息后，直接输出行进轨道。

有没有发现，这个时分，提高智驾才能最重要的要素，从工程师变成了数据。而抱负，最不缺的便是数据。

10 月 14 日，抱负轿车迎来了第 100 万辆整车在江苏省常州基地下线，我国首个百万辆新势力车企就此诞生。依据抱负轿车发布的数据，在 30 万元以上的抱负车型中，AD Max 用户的份额，高达 70%——。

每过一个月，这些车都能给抱负供给十几亿公里的练习数据。

别的，抱负很早就意识到数据的重要意义，打造了关于数据的东西链等根底才能，比方抱负的后台数据库完成了一段话查找其时，写一句「雨天红灯中止线邻近打伞路过的行人」，就能找到相应的数据。

正是凭仗巨大的练习数据和完善的操控链，抱负智驾完成了在职业中的「后发先至」，用端到端和 VLM 组成了自己的「快」与「慢」。

在抱负看来，这套双体系智驾计划，相似于诺贝尔奖获得者丹尼尔·卡尼曼在《考虑，快与慢》中的快慢体系理论：

人的快体系依托直觉和天性，在 95% 的场景下坚持高功率；人的慢体系依托有意识的剖析和考虑，介绍 5% 场景的高上限。

其间，端到端是那个「快体系」，而 VLM 天然便是「慢体系」了。

郎咸朋以为，一个自动驾驭体系究竟是 L3 等级仍是 L4 等级，并不取决于端到端，VLM 模型才是真实能去应对不知道场景，提高才能上限的关键地点。

「抱负同学，我要去这儿」。

除了智能驾驭方面的晋级，OTA 6.4 在用户交互方面也引来了改造。

这儿相同分为「快」和「慢」两个部分。

作为「快体系」的端到端模型所对应的一般为文字弹窗，为驾驭员实时供给导航、交规、功率、博弈等履行逻辑和动作。

关于「慢体系」VLM 视觉言语模型，抱负则为它预备了全新的图文视窗。在特别场景下，将前方感知到的画面投射到页面内，合作案牍解说模型的考虑进程和成果。

在文字弹窗和图文视窗的合作下，不管体系履行何种车控动作，驾驭员都能提早知悉。关于那些初度体会智驾的顾客来说，这种直观的信息展现也有助于敏捷树立他们对智能驾驭体系的信任感。

不得不供认，抱负轿车对用户需求的了解的确十分精准。

在咱们关于未来的想象中，智驾和智舱总是绑定在一起的，在 OTA 6.4 版别中，抱负也为它的智能空间带来了不少晋级。

首先是新增的使命大师 2.0 全面接入了抱负同学和 Mind GPT 的才能，在大模型的加持下，使命大师的体现更为智能。

Mind GPT 加持下的抱负同学，不只能够在周末家庭短途旅行和回答日常小疑问这两个场景里发挥作用，结合新晋级的高德 AutoSDK 750 版别导航地图，抱负同学能够经过「触控+语音」的方法，让驾驭员敏捷进行目的地查找。

比方说，指着地图上的某个方位，让它帮你查找充电站任一品牌的充电桩，乃至还能够指定功率。

总归，全新的抱负同学彻底能够让你不用拿起手机，你能够用最天然直观的方法，轻松设置导航途径。

端到端担任驾驭，VLM 替你考虑，而你只需简略地指引方向。

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