第一個問題：端到端究竟是什么？

自動駕駛歷經了三個時代：

1.0 時代由規則與軟件驅動；2.0 時代由數據和 AI 驅動；3.0 時代則是從分模塊方案發展至端到端。

應當感謝特斯拉，因其引領的端到端技術路線徹底顛覆了本土自動駕駛市場原有的競爭格局。

端到端方案具備兩大特性，其一為全面神經網絡化，其二是運用一張大網對自動駕駛的感知、決策以及執行進行建模。

 

依據特斯拉 FSD V12 當下的版本說明，與分模塊方案的 V11 相較，V12 刪減了 30 多萬行 C++代碼。

這表明，在轉向端到端方案以前，特斯拉 FSD V11 中的軟件近乎實現了全面的神經網絡形式化，畢竟當時的代碼行數也僅有 30 多萬行，與上億 行相比差了兩個數量級呢！

少的代碼，被重構為神經網絡了。

曾經需要依靠大量人力、由碼農們編寫代碼來實現的自動駕駛軟件，如今已轉變為依靠堆算力、通過投喂數據即可訓練而成的自動駕駛模型。

當軟件編碼轉向神經網絡之后，原有的軟件代碼資產就從昔日的“小甜甜”淪為了今日的“牛夫人”。

倘若將自動駕駛比作分揀快遞，分模塊就如同人力時代，只需找到足夠多的碼農，并做好分工就能提升快遞分揀效率。

端到端則屬于機器分揀時代，只要不停電，一臺機器便能抵得上數百個甚至數千個碼農的工作效率。

在分模塊時代，小鵬是最為典型的新勢力，構建起了算法的護城河。

然而進入端到端時代，所有新勢力的優勢皆蕩然無存，老牌車企與新勢力處于同一起跑線。

第二個問題：長城的端到端是否遙遙領先？

今年乃是本土車企端到端技術上車的元年。

4 月，華為發布乾崑 3.0，官宣首發搭載于享界 S9 之上。

5 月，小鵬汽車宣稱端到端模型將于第三季度正式上車。

7 月，理想汽車正式推出分段式端到端方案。

看清楚，上述幾家新勢力基本還處于計劃階段之時。

4 月，魏建軍在保定就開啟了直播測試藍山 NOA。

這臺車基于端到端方案的一體化智駕大模型 SEE。

 

從時間節點來看，長城汽車是最早落地端到端的車企，這應當是毫無疑問的吧？

7 月，新勢力友商開始落地端到端，李想還在構思那條朋友圈的時候，魏建軍又進行了一次直播，7 月在號稱智駕“地獄級考驗”的重慶。

好好瀏覽 B 站的這兩次直播，您就能覺察出，短短兩個來月的時間，能夠看出長城的智能駕駛系統表現有了顯著的進步。

魏建軍所言的“長城智駕第一”，難道不是有理有據嗎？

 

早在 2019 年，長城汽車便成立了致力于自動駕駛算法研發的毫末智行。

那一年，蔚小理還在使用 Mobileye 的黑盒方案，是不是感覺頗為魔幻？

魏建軍不是被信息繭房的人，很多網友才是被新勢力信息繭房的人！