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在大模型、大算力、大数据的催化下，自动驾驶行业正在步入 “ChatGPT时刻”。与此同时，城市NOA不仅代表了辅助驾驶的最高水平，也开启了完全自动驾驶的新篇章，成为行业的共识。2023年是城市NOA走向商业化落地的元年。各大主机厂、科技企业及初创公司纷纷加入智能驾驶的突围之战，试图在这个领域占据优势和先机。
今年产品、技术、价格、产业链全线卷起，车市风云激变——汽车产业面临变革。电动汽车价格重组之际，智能驾驶崭露头角。工信部数据显示，2022年我国搭载辅助自动驾驶系统的智能网联乘用车新车销售达700万辆、同比增长45.6%，市场占比提升至34.9%。今年上半年，具备组合驾驶辅助功能的乘用车新车销量占比达到42.4%，较去年同期增加接近10个百分点，预计2025年乘用车L2级及以上智能驾驶渗透率将会达到70%。
01 智驾王者？小鹏的野心逐渐显露
1024如今已成为科技工作者的节日，在这一天小鹏更是作为新势力造车中最有科技范儿那一个举办了它们最新一届的品牌科技日，这次科技日上可谓是干货满满，并且带给我们更多的惊喜与期待。
科技日当晚，何小鹏更新了一个概念，原来行业说的是软件定义汽车，他认为，现在应该说是AI定义汽车。二者的区别是，软件定义汽车是把人的规则，变成了软件。AI定义汽车，是把机器的视角，变成了软件。何小鹏认为，小鹏是一家汽车公司，更是一家AI+制造的公司。的确，人工智能在逐渐改变着每一个行业内的企业，仿佛赋予了这些车厂和科技公司新的基因与血液。
在AIGC与大模型相互促进的当下，智能驾驶自然是各家发力的主战场，XNGP作为小鹏汽车最新一代智能辅助驾驶系统，继承并发展自XPILOT系统，这次更是给出未来在全国可以用的宏大野心，并可以实现全场景智能辅助驾驶的能力。小鹏XNGP的工程化方面，目前已覆盖全国73%的路网，开城速度是之前的20倍，而且成本能做到原来的1/10。感知能力上，相比之前的XNet 1.0，小鹏将要推出的XNet 2.0，会进行三网合一，也就是融合动态、静态和占据网络。据小鹏汽车自动驾驶高级总监李力耘介绍，新一代感知架构三网合一的好处有三：
-具备了更多的脑补能力，对遮挡、光照不清的问题进行处理；
-横纵向感知范围提升了200%，感知类型增加了11种；
-XNet 2.0的纯视觉占据网络，点云质量是行业最高精度的两倍。
另外小鹏还推出了XPlanner架构，可以实现基于神经网络的规划与控制，将具备分钟级的规划能力，它有几个特点：
-长时序：可以预判车主的预判；
-多对象：决策依据完整周边信息（动态交通 + 静态环境）更综合更拟人；
-强推理：像人一样懂得变通，可以走一步看一步。
XNet 2.0 + XPlanner以及更多技术，共同组成了小鹏面向全场景智驾的终极架构：XBrain。对标特斯拉的FSD。
技术的进步不能仅停留在嘴上，真正能实现商业化落地，让消费者切实可用才是王道，因此何小鹏再次明确，要兑现此前立下的年内XNGP开城50座的计划，它将在两个月内分批实现：
-今年11月底，开通至25个城市；
-12月底，开通50个城市。
与此同时，小鹏的首批20座无图城市NGP将开始公测，首批AI代驾也将同步开始公测。这次1024，我们能真切的感受到小鹏这家公司的野心，未来我们只需静观其一一兑现承诺，在这场激烈的竞逐当中，未来无论位次如何，总归有它的一席之地。
02 “遥遥领先”是戏谑还是真本事？华为的底气从何而来
“遥遥领先”最近成为了网络热词，源于华为余承东多次在发布会上形容自家的产品在业界已经遥遥领先，没有对手，华为有如此气魄其实并非没有道理，抛开有无对手不说，华为的技术内核是值得我们深挖和探究的。
2023年4月的华为智能汽车解决方案发布会上，华为智能汽车解决方案BU CEO余承东宣布首发高阶辅助驾驶ADS 2.0技术。问界M5智驾版是ADS 2.0首发车型，后续问界新 M7 也搭载了ADS 2.0高阶智能驾驶系统，实现不依赖于高精地图的高速、城区高阶智能驾驶。华为ADS 2.0是基于ADS 1.0 Transformer的BEV架构，进一步搭载GOD网络实现无图智能驾驶。
9月12日，问界新M7发布会上，余承东宣布：华为ADS 2.0的“无图”城市NCA，将在12月底实现：全国都能开。打破了原本年底45城的开城计划，实属不讲理的激进派。
不仅问界在智驾领域闹得风生水起，华为的另一个“孩子”也在近期有了新的进展，10月9日，阿维塔正式开启不依赖高精地图的无图智驾NCA，首批开放北京、上海、广州、重庆、深圳以及杭州6座城市，并按照6城-16城-全国范围内的进度交付，在今年年底实现高速-城区-泊车的智驾功能。
华为ADS 2.0能够快速实现无图智能驾驶NCA，主要还是依赖两个算法，「识物」的GOD 2.0网络和「识路」的RCR 2.0。华为ADS 2.0进一步升级GOD网络，道路拓扑推理网络进一步增强，有点类似于特斯拉的占用网络。另外GOD 2.0障碍物识别无上限，障碍物识别率达到99.9%;RCR2.0能识别更多路，感知面积达到约2.5个足球场，道路拓扑实时生成。
国内新能源汽车竞争日趋激烈，智能化成为关键因素，城市高阶辅助驾驶逐渐成为突破点，而华为在这场激烈的竞争中似乎正在甩开身位。
03 “极致性价比”，毫末在智驾纷争中找到了自己的节奏
如果说小鹏和华为分别是智驾领域主机厂和科技企业的领军和代表，那么毫末智行这家初创公司正在按部就班的找寻着自己的节奏。每年三次的HAOMO AI DAY似乎是它们独有的步调与频率，整个产品和技术也在很短的时间实现着阶梯式的上升和突破。
在激动人心的AI浪潮大时代，“毫末一直在全力以赴投入到AI自动驾驶的技术浪潮中，毫末坚持的渐进式路线与对技术投入的长期主义，让毫末模式成为中国自动驾驶发展的新范式。”毫末近期举办的第九届HAOMO AI DAY也重磅发布了三款“极致性价比”的辅助驾驶产品：HP170、HP370和HP570，全面满足高中低价位智驾车型量产需求，预计将在2023年和2024年先后上车。毫末智行董事长张凯表示：“毫末全新发布的第二代HPilot乘用车辅助驾驶三款产品，价格打下来的同时性能都打了上去，让中阶智驾便宜更好用，让高阶智驾好用更便宜。”这就是2023年，毫末给中国如此“卷”的智驾市场交出的答卷。”
随着ChatGPT的横空出世，它的影响力也在各行各业不断渗透。大模型如火如荼发展，带来应用端的百花齐放，在汽车、传媒、游戏等诸多行业大模型广泛赋能，人工智能迎来了“iPhone”时刻。
在汽车领域，由于驾驶环境纷繁复杂，罕见的长尾场景识别和处理成为制约自动驾驶发展的主要瓶颈。目前行业正致力于建立优秀的算法框架和完善的数据闭环体系及仿真体系，让模型成为见多识广的“老司机”。算法端逐步从基于规则走向基于神经网络，从模块化部署走向端到端感知决策一体化。在感知层，以特斯拉为首，“BEV+Transformer”范式已开始在自动驾驶领域得到广泛使用，这一范式可有效提升感知精确度，利于后续规划控制算法的实施，促进端到端自动驾驶框架的发展。
在特斯拉的引领下，2023年华为、小鹏和毫末等中国自动驾驶第一梯队成员都在大模型和自动驾驶方面有了进展。华为前段时间推出了盘古大模型3.0，这是华为自主开发的基于人工智能技术的核心产品之一，它在语言理解、逻辑推理等方面实现了重要突破，也在多个行业领域展现了广阔的应用潜力；小鹏汽车联合阿里云建立的智算中心「扶摇」投入使用，其算力高达600PFLOPS，使自动驾驶模型训练速度提升170倍。
在AI自动驾驶领域，毫末是大模型研发和应用的先行者。4月11日，毫末正式发布了业内首个自动驾驶生成式大模型DriveGPT，中文名雪湖·海若，成为大模型技术落地自动驾驶新范式。作为生成式大模型，DriveGPT的运行需要大量的数据作为基础。据毫末介绍， DriveGPT已经完成基于8700万公里驾驶数据的训练，参数规模达1200亿。截至目前，DriveGPT发布200天左右的时间里，共计筛选出超过100亿帧互联网图片数据集和480万段包含人驾行为的自动驾驶4D Clips数据。并且通用感知能力也有所提升，DriveGPT通过引入多模态大模型，实现文、图、视频多模态信息的整合，获得识别万物的能力；同时，通过与NeRF技术整合，DriveGPT实现更强的4D空间重建能力，获得对三维空间和时序的全面建模能力；最后是通用认知能力提升，借助大语言模型，DriveGPT将世界知识引入到了驾驶策略中。
毫末CEO顾维灏认为，未来的自动驾驶系统一定是跟人类驾驶员一样，不但具备对三维空间的精确感知测量能力，而且能够像人类一样理解万物之间的联系、事件发生的逻辑和背后的常识，并且能基于这些人类社会的经验来做出更好的驾驶策略，真正实现完全无人驾驶。
自动驾驶技术是未来汽车行业的一个重要发展方向。随着技术的持续进步，自动驾驶汽车将成为未来出行的主要方式。作为国内自动驾驶领域的佼佼者，小鹏、华为和毫末一直努力推动自动驾驶技术的进步。未来，我们有信心相信，这些企业将在自动驾驶领域继续发挥重要作用。
04 写在最后
智能驾驶是一个复杂且需长期探索的课题与技术革命，在发展的过程中，美国科技巨头如英伟达和特斯拉，无疑是从 0 到 1 的引领者；而中国造车新势力如小鹏、蔚来和理想，以及自动驾驶方案提供者如华为、毫末等却是在借鉴、追赶和探索中开辟了另一条更加广阔的自动驾驶实现之路。当然，目前来看，这条路还很长，一眼看不到尽头，还有可能越来越艰难，越来越费力——而且已经有人选择了离开。
但是，依旧还有很多人，在这条路上继续求索。例如，马斯克仍在寻求超越 Transformer的更优算法，英伟达也在探究中央计算架构和端对端的实现可能；而中国的新势力车企和自动驾驶公司们，也在实践落地中不断探索适应中国实际道路场景的创新技术路径和商业模式，并且有了不少突破和成就。
我们认为在自动驾驶领域通往失败的门是大的，路是宽的，去到那里企业很多；然而通往完全自动驾驶的成功之门是小的，路是窄的，坚持到最后的企业很少，未来十年格局究竟如何？我们拭目以待。
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