“2025年将是非高阶智驾车淘汰的元年，无智驾功能的车将逐渐失去竞争力。”连日来，多家新能源汽车高管发声，将“智驾”的身价极速抬升至上百亿元。
一个值得关注的行业大背景是，随着洗牌加速，越来越多的新能源车企意识到智驾不只是影响消费者决策的一大卖点，更是决战“下半场”的关键。辰韬资本投资经理刘煜冬甚至做出了这样的判断：“端到端为L4级商业化开启了第二个成长曲线。”
堆算力、堆数据、加算法，当供应商争相开始“跑马圈地”，背后不仅有端到端战略规划的差异，也存在资本实力的差距。从特斯拉、华为、“蔚小理”等新能源车企不断重投超算中心，以及日渐扩大研发团队规模等动作来看，这场端到端的竞速赛才刚刚开始。
全栈自研要用钱来堆
“在汽车智能化的时代，我可以明确告诉大家，没有500亿元投入是无法做好智能驾驶的。因此，如果今天还有人认为只需花费几十亿元就能成功实现智能驾驶，我认为这样的产品很有可能变成马路上的杀手。”“关于500亿元，需要判断是一次性投资还是长期投资，就像今天提到的我们每年都会有10亿美元投资于智驾研发。如果连续投资10年，将超过500亿元。”“端到端会让整个链条变得更长，我们每年投入35亿元的AI费用，无论是算力的建设还是更重要的数据采集，都需要大量的沉淀和时间。”
这段时间，极越、理想、小鹏等新能源汽车品牌高管纷纷就自研智驾的成本问题有所回复，不由得将这个话题的“含金量”拉到了顶格。
从技术角度来看，端到端自动驾驶是数据驱动的模型。因此，训练数据越来越重要。端到端对数据的要求体现在数据量、数据标注、数据质量和数据分布等方面，除了海量高质量数据之外，还需要强大的算力来支撑模型的训练。
正如理想汽车智能驾驶研发副总裁郎咸朋所说，“做自动驾驶的研发，核心竞争力就是是否有更多更好的数据和与之配套的算力来训练模型。而算力和数据的获取，需要看花多少钱、投入多少资源去做。”
最早布局该技术路线的马斯克也曾多次表示：“FSD V12端到端模型迭代主要受到云端算力资源的掣肘”，并选择投入重金堆高算力：特斯拉计划在2024年年底前对DOJO超算中心投资超10亿美元，目标是总算力提升至10万PFLOPS，相当于约30万块英伟达A100的算力总和。
从国内的情况来看，以“蔚小理”为代表的造车新势力，连同吉利、长安等老牌造车企业，或选择自建，或与第三方合作筹备智算中心。例如，蔚来与腾讯合作建立了智算中心，虽然暂未公布其超算中心的具体实力，但李斌曾用“丧心病狂”一词来形容蔚来在算力方面的布局，并称未来一两年内还会是全球“天花板”；以华为、商汤绝影、毫末智行为代表的智驾供应商亦是不落下风。据悉，华为车BU云智算中心的乾崑ADS3.0，在算力方面已达到3500PFLOPS，训练数据量为日行3000万公里。
显然，推动端到端技术实现需要有投入大、成本高的算力支撑，但这不是所有车企都有能力和资源做到的。据悉，国内大部分研发端到端自动驾驶的公司，目前的训练算力规模在千卡级别。随着端到端逐渐走向大模型，训练算力更是捉襟见肘。
为实现2025年量产而努力
“参考前述追赶进度，国内自动驾驶公司的模块化端到端方案上车量产时间可能会在2025年。”关于端到端架构何时上车的问题，辰韬资本发布的《端到端自动驾驶行业研究报告》有所预测。
即使知道端到端自动驾驶必然要接受训练数据难题的考验，但作为当前车圈最火爆的技术概念，新能源汽车厂商加速“跑马圈地”的态度清晰可见。
自2024年开年以来，端到端技术应用于智驾领域的消息不断传出：华为于4月24日在智能汽车解决方案发布会上，官宣了以智能驾驶为核心的全新智能汽车解决方案品牌“乾崑”，并发布了采用端到端架构的ADS 3.0；6月，长城汽车董事长魏建军通过直播展示了长城汽车NOA在重庆的实际表现，背后是长城汽车最新一代智能驾驶系统，采用模块化端到端架构；在5月20日举行的“AI DAY”上，小鹏汽车宣布，即日起向用户推送基于端到端大模型的智能驾驶和智能座舱系统；理想汽车在2024中国汽车重庆论坛上透露，预计最早在今年年底、最晚在明年年初，理想汽车将推出通过超过1000万clips（视频片段）训练出的更完善的自动驾驶体系，为用户提供监督型L3级自动驾驶体验；7月，比亚迪旗下高端品牌腾势表示，已经完成了“无地图”的端对端解决方案研发，是实现智能驾驶的第一阶段；同月，蔚来在2024蔚来创新科技日上正式发布中国首个智能驾驶世界模型NWM——NIO World Model……
从“国内首个量产上车”“行业首个双系统量产方案”到“国内首个端到端一体化模型”“业内首个应用端到端技术的AEB”，对于相关新能源汽车产品被冠以这些头衔，我们或许无从下手验证真假，但可以看到的是相对应的车企在这些产品上已经给出巨额投资——新能源车企日渐庞大的研发团队规模。
就连后来居上的小米汽车，也借雷军之口展露过野心，“由小米自己研发智驾，每年成本超过20亿元，投入是巨高无比的，在国内很少有从头到尾全部自研的厂商。”据雷军介绍，小米汽车从一开始就明确了目标，所有的智能驾驶方案都由自己研发。目前，小米汽车智驾团队拥有超过1000名工程师。
以在8月份进行的第二季度财报电话会上，被曝出将成立专业的智能驾驶研究院的零跑汽车为例，2024年上半年，零跑在智能化上的研发费用同比增长了50%，“主要是因为加大了智能驾驶的投入。”零跑汽车董事长朱江明补充道，2024年全年，零跑的研发投入会维持50%的增速。而对比以往，2022-2023年，零跑两年的研发投入约33.3亿元，同期理想的研发投入则为173.66亿元。
谁能站稳第一梯队？
当端到端竞赛开启，最重要的一环，莫过于新能源车企舍得在技术研发上砸多少钱。
对于相关车企，资金来源可以分为外部和内部。外部的典型案例是在2024年5月靠端到端自动驾驶及自动驾驶大模型技术，拿下了超10亿美元融资的英国初创公司Wayve。
不过，对于国内的新能源车企而言，指望获得资本市场不知何时才到的垂青，倒不如期待以实现自我“造血”来押注技术突破。
从这个角度来看，国内车企可分为两派：一是像“蔚小理”这样的新能源车企；二是像比亚迪这样向新能源汽车转型的老牌造车企业。在最新发布的10家车企财报中，算上比亚迪，一共有9家车企的研发投入超过了净利润。其中，上汽集团的研发投入达到89.6亿元，而净利润为66.3亿元；吉利汽车实现了33.7亿元的净利润，研发投入却高达45.5亿元；长安、东风、广汽的研发投入也都高出净利润……这在一定程度上证明了老牌造车企业在技术研发方面的资金实力。
当然，造车新势力的表现也值得关注。理想汽车连续7个季度实现盈利。蔚来和小鹏则是继续亏损，但好的变化是，亏损都大幅收窄。这些都为造车新势力大笔花钱搞研发打下了基础：2024年上半年，蔚来研发投入达60.83亿元，占营收的比重为22%；小鹏汽车研发投入达28.17亿元，销售及行政开支达29.6亿元；理想汽车研发费用为60.76亿元，同比增长42%，研发费用增长了约18亿元。
“端到端量产前必须跨过这几道‘坎’：第一是车端算力的准备，第二是端到端算法的迭代，第三是云端数据规模，第四是算力规模，第五是验证方案。”用极佳科技工程副总裁毛继明的话来说，目前特斯拉以及国内的“蔚小理”、华为等头部主机厂和公司，在车端算力、云端数据规模和云端算力规模这三项上已经齐备了。今年年底到明年上半年，几家头部车企的端到端算法就能够达到规模化上车；明年下半年起，行业就会迎来端到端量产上车的井喷状态。
信达证券发布研报表示，智能驾驶算法层面逐渐收敛至端到端架构后，“数据+算力”将成为核心竞争要素，头部车企或供应商能掌握更多更优的“数据”，以及更强更快的“算力”，而优秀的智驾能力有望加强销量转化，最终强化车企的“马太效应”，令智驾强者愈强。那么谁将率先开启L4级商业化的第二个成长曲线呢？（文章来源：锌刻度）
