答案是：第一。
成都车展期间，面对智见时代提出的上述问题，理想汽车智能驾驶研发副总裁郎贤鹏给出了明确的答案。他的原话是：“我们肯定希望达到第一的位置，我们都想争夺它。”首先，我们肯定会朝着第一的方向前进。”
这意味着，在理想汽车为智能驾驶设定的目标中，它必须超越所有国内玩家。
但这并不容易。毕竟在过去很长一段时间里，理想汽车在智能驾驶方面的技术进步和落地进度并不是特别先进。其中，城市导航辅助驾驶在全国落地的过程中，无论是实际技术落地的节奏还是用户认知的水平都已经形成了一定的排名格局。
现在，在端到端技术的支持下，理想汽车正试图打破这一格局——而它的武器不仅仅是端到端。
在智能驾驶的战场上，我们走了很多弯路
对于智能驾驶领域的任何玩家来说，端到端不可能一蹴而就，也不是凭空而来——特斯拉如此，华为、小鹏汽车亦如此。
因此，理想汽车也不例外。
事实上，从2023年4月正式宣布进入智能驾驶3.0时代开始，理想汽车在智能驾驶前一阶段已经进行了一年多的技术研发和商业落地，最终在2020年实现了基于无线的智能驾驶。 OTA 6.0版本。图NOA全国城市道路均可开通——端到端的初步基础已奠定。
这不是一个非常容易的过程。
2023年4月，上海车展期间，理想汽车发布“双能源战略”，宣布其智能驾驶进入3.0时代，该时代基于AD Max 3.0版本。智能驾驶的落地已经从高速NOA扩展到城市NOA。 。
从硬件角度来看，理想汽车的城市NOA适用于搭载双Orin-X芯片和激光雷达的AD Max车型。
本次发布会上，理想汽车还宣布，理想汽车AD Max 3.0的城市NOA功能将于第二季度开始内测用户，年底将覆盖国内100个城市。
当时，理想汽车在AD Max 3.0中提出的技术方案主要是将静态BEV网络、动态BEV网络和网络融合起来，并通过NeRF进行增强，然后总结成一个预测模型，用于决策和决策。规划。
这是典型的分段算法架构，并不落后，但难以有效支撑理想城市NOA的大规模落地。
于是，在2023年6月的理想家庭科技日上，理想汽车宣布为AD Max 3.0引入（NPN，神经先验网络），并通过大量学习人类驾驶员响应信号变化的行为来对其进行训练。真正的交叉点。 （TIN，交通灯意图模型）。
这两款车型的推出，让理想汽车初步具备了在特定城市实施城市NOA的能力，但难以一概而论，实际实施进度面临障碍。
在此期间，理想汽车在推出智能驾驶产品的节奏中引入了通勤NOA概念。这很难说是一个完全正确的决定——2023年8月，成都车展上，理想汽车谈到智能驾驶在100个城市推出的公告，从“城市NOA”调整为“通勤NOA”，这令外界惊讶，并引起业界争议。
幸运的是，2023年12月，经过一系列的密集投入和算法模型重构，理想汽车正式向用户推出了OTA 5.0版本。
据理想汽车官方介绍，升级到OTA 5.0版本后，全场景智能驾驶将覆盖全国所有高速公路和城市环路，以及110个城市的城市道路。到了这个阶段，理想汽车算是完成了。城市NOA架构的技术验证和初步实施。
需要说明的是，在OTA 5.0版本中，理想智能驾驶在底层算法架构上依然采用模块化设计，包括感知、定位、规划、导航、NPN等。这一代架构可支持100个城市的理想汽车全国各地都推出了城市NOA功能，但还不足以支持“全国可用”。
在这种情况下，泛化能力更强的无图NOA就成为理想汽车的下一个选择。
因此，在短时间内，理想汽车重新调整了AD Max 3.0下的算法架构，将整个模型缩减为感知和规划两个模块。同时，NPN 和对先验信息的需求也从架构中删除。依赖，最终实现了算法架构的升级，使得城市NOA的实现独立于高精度地图。
这就是“无图NOA”。
2024年7月15日，理想汽车面向普通用户推出OTA 6.0功能。最大的更新点是无地图NOA。它不依赖高精度地图等先验信息，没有城市限制，不限于城市、乡镇和村庄，全国范围内能通航的道路都可以开放NOA。
也就是说，通过无图NOA功能，理想汽车终于实现了可以全国行驶。
纵观理想汽车AD Max 3.0从首次发布到最终实现“全国可开”的过程，不难发现，在过去的一年多时间里，理想汽车在落地上确实走了一些弯路。的智能驾驶。但这一弯路实际上在一定程度上为理想汽车在技术开发和实施方面积累了很多经验和教训。
更重要的是，正是有了这些经验和教训，理想汽车抓住了智能驾驶领域“端到端”“变道超车”的难得机遇。
除了算法之外，算力和数据也是挑战
对于整个自动驾驶行业来说，“端到端”并不是一个新鲜名词。
从全球范围来看，特斯拉是第一个在自动驾驶算法架构上引入端到端解决方案的玩家；而马斯克本人则在2023年5月首次披露了FSD v12版本中端到端的存在，并于2023年8月进行了FSD V12内测版本的首次直播。
此后，国内多家自动驾驶玩家也参与到了端到端解决方案的争夺中，而这场竞争将在特斯拉FSD V12版本的步步推动下，在2024年逐渐进入白热化状态。
理想汽车无疑成为重要参与者之一。
2024年6月上旬，理想汽车CEO李想在重庆汽车论坛公开演讲中首次谈到理想汽车在端到端自动驾驶方面的重要突破。
他表示，理想汽车于2023年9月成立了自动驾驶研究团队；后来，在《思考，快与慢》一书的启发下，理想汽车找到了现有的基于端到端技术的方案。
从技术框架来看，理想汽车的端到端解决方案包含三个重要组成部分：
1. 端到端（E2E）模型本身，即系统1。
据官方介绍，它集成了感知、预测、决策、控制等多个模块。它采用One Model算法架构。只有一种型号。输入是传感器，输出是行驶轨迹。这个架构本身类似于特斯拉在其端到端解决方案中提到的“视频输入和输出”。
2.VLM（视觉语言模型），即系统2。
根据理想汽车官方的说法，其整体算法架构由统一的模型组成。输出信息包括对环境的理解、驾驶决策和驾驶轨迹，并传递给系统1来控制车辆——本质上，它扮演着角色，类似于人类的综合信息理解能力。
3.世界模型。
它主要部署在云端，目的是验证系统1和系统2的能力。其主要技术原理基于今年年初发布的Sora。
对于世界模型与系统1、系统2的关系，郎咸鹏表示：
根据理想汽车官方的说法，这个端到端解决方案的最大特点是可以通过模型进行数据驱动，因此不依赖于人类手写的规则——因此具有四大能力： 通用障碍物理解能力、超视距导航能力、道路结构理解能力、拟人化规划能力。
也就是说，与之前的解决方案相比，其自动驾驶能力的上限更高。
然而，新的端到端技术架构对整个自动驾驶技术体系的各个方面都提出了不同的要求。对于理想汽车来说，为了让这套端到端+VLM架构更好地运行，也做了很多准备。
例如，在数据方面，理想汽车告诉时代周刊，One Model解决方案的问题在于它的训练非常困难，需要非常高质量的训练数据。
事实上，理想汽车在端到端训练过程中进行了一定的数据筛选，主要是通过打分的方式筛选“老司机”的数据。在理想汽车的车主中，被贴上“老司机”标签的数据比例仅为3%。
在算力方面，这种端到端+VLM的架构主要涉及两个方面：一是车端算力，二是云算力。
在车内算力方面，理想汽车智能驾驶高级算法专家詹坤表示，现在Orin-X已经可以完美适应这种端到端+VLM解决方案的运行——但随着车内计算能力的增加，计算能力方面，一旦理想汽车进入雷神阶段，就会出现用更大量的数据训练的端到端的大模型，效果会进一步提升。
在云算力方面，由于模型训练对云算力的要求，理想汽车也花了不少功夫来提升自动驾驶训练的算力；成都车展期间，理想汽车表示其训练算力已达到5.39，预计到2024年底将达到8以上。
不过，据理想汽车智能驾驶研发副总裁郎贤鹏介绍，最终实现自动驾驶所需的训练算力将达到100量级，相当于每年超过10亿美元的投资。
值得强调的是，除了算法架构、数据、算力等问题外，理想汽车还存在端到端+VLM技术框架下的方案评估和测试等一系列问题。
据理想汽车9月14日发布的最新消息，新一代智能驾驶端到端+VLM万人体验团已正式上线，覆盖MEGA/L9/L8/L7/L6 AD Max车型。据官方说法，基于该架构的解决方案预计将在今年年底明年初推送给广大用户。
不仅如此，理想汽车的“端到端+VLM”还向万千用户推送了版本号6.2.0（E2E-VLM Beta 4），称这是行业首个“车位对车位”产品落地体验。
可见，理想汽车也加入了从“车位到车位”的新一轮智能驾驶竞争。
Ideal开发“端到端”业务逻辑
对于理想汽车来说，之所以在端到端上投入如此之大，本质上是为了争夺智能驾驶领域的第一把交椅。虽然这在技术发展和用户体验方面都有逻辑，但从本质上来说，这实际上仍然是一种业务逻辑。
原因很简单。智能驾驶对于用户的购车决策变得越来越重要。
事实上，从去年开始，华为、小鹏等玩家就不断推动自动驾驶落地到更多的用户群体、更广泛的用户场景；尤其是下半年，搭载华为ADS 2.0的新款M7逸飞的飙升，让整个行业看到了智能驾驶对于用户的价值。
即使到目前为止，华为在智能驾驶方面的优势依然为鸿蒙智行贡献了可观的销量。
今年，尤其是在端到端技术的支持下，智能驾驶对用户购车决策的影响日益明显。正是因为我们在去年第四季度就认识到了这一点，所以理想汽车才如此坚定地抓住智能驾驶领域新一轮的技术变革——也就是端到端——来赢得用户的认可。
理想汽车总裁马东辉公布的数据显示，自7月份NOA无图全面上线以来，用户对智能驾驶的接受度不断提升，城市NOA的日活跃度和行驶里程大幅增长，甚至数倍增长。 。同时，据郎咸鹏介绍，在全面推无影NOA之后，城市NOA的日活跃比例已经高于高速NOA。
这意味着用户对理想汽车智能驾驶的接受程度越来越高。
不仅如此，在理想汽车的门店销售中，其对智能驾驶的加速拥抱也带动了理想汽车智能驾驶车型在市场上的销量增长。
对此，马东辉在最新一季度的财报电话会议上表示：
另外，据智健时间独家获得的最新数据显示：在用户对理想L9的选择中，约80%的车主选择了AD Max版本。
值得注意的是，从9月10日开始，理想汽车L9试驾推出了新一代“端到端+VLM”智能驾驶零售中心体验——9月20日，理想汽车还宣布全系列车型将推出新一代“端到端+VLM”智能驾驶商店体验。
也就是说，端到端的解决方案已经成为理想汽车加大卖车力度的重要法宝。
事实上，通过拥抱智能驾驶，理想汽车正在构建“以智能驾驶推动销量增长，以销量增长推动智能驾驶发展”的商业逻辑。
对此，马东辉也公开表示：
也就是说，基于现有L系列产品在用户体验和市场反馈方面的良好表现以及理想汽车的正现金流，通过端到端+VLM支持的智能驾驶能力，发挥了理想汽车的良好作用，起到了销量增长的催化剂作用，持续带动整个理想汽车走向良性循环。
从这个角度来看，在理想汽车已经放弃2024年推出纯电动SUV的前提下，利用端到端带来的机会大举投资、大赚一笔，确实是明智的选择。在智能驾驶领域掀起波澜。
毕竟，短期内，有了端到端的支持，理想汽车将能够更好地卖车，以弥补智能驾驶的短板；从长远来看，一旦通过端到端实现智能驾驶能力的突破，理想汽车将足以在智能驾驶方面建立长期竞争力，其积极影响是巨大的。
更重要的是，李想的长期目标是到2030年理想汽车成为全球领先的人工智能公司。
因此，智能驾驶是理想汽车必须攻克的第一道坎。
从理想汽车长期的战略选择来看，其在新一轮智能驾驶领域的巨额投入和全力发力，实际上是为了在汽车智能这一核心领域与众多玩家展开竞争。
这不仅是新一轮技术的竞争，更是商业能力的竞争。这也是一场争夺用户心智的竞赛。
当然，这也意味着，以端到端、视觉大语言模型等技术到来为契机，理想汽车打破中国智能驾驶行业格局的新一轮战争正式打响。
