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國內(nèi)外主流車型智能駕駛測試評價體驗
端到端自動駕駛逐漸成為行業(yè)共識，目前車企的自動駕駛基本已經(jīng)實現(xiàn)感知端到端，而能夠提供擬人化體驗的關(guān)鍵，在于預(yù)測與規(guī)控端的大模型化，在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步實現(xiàn)完全端到端自動駕駛。當(dāng)前領(lǐng)先車企正致力于將預(yù)測、規(guī)控層面大模型化，逐步走向端到端：
（1）華為：ADS 3.0 中將要采用的采用 PDP 網(wǎng)絡(luò)（預(yù)測決策規(guī)控網(wǎng)絡(luò)），實現(xiàn)了預(yù)決策和規(guī)劃一張網(wǎng)，使得決策和規(guī)劃更加類人化，行駛軌跡更接近人類駕駛，通行效率更高，復(fù)雜路口通過率超過 96%。
（2）小鵬：何小鵬在 520 AI DAY 發(fā)布會上提到，較為穩(wěn)定的傳統(tǒng)量產(chǎn)智駕系統(tǒng)，大約有 10 萬條左右各類人工定義的規(guī)則，而一個無限接近人類司機(jī)的自動駕駛系統(tǒng)，大概等效于 10 億條規(guī)則。小鵬端到端大模型由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) XNet+規(guī)控大模型XPlanner+大語言模型 XBrain 三部分組成。其中規(guī)劃大模型 XPlanner 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以比作智能駕駛的小腦。通過海量數(shù)據(jù)對規(guī)劃大模型 XPlanner 進(jìn)行訓(xùn)練，能讓智駕系統(tǒng)的駕駛策略向著擬人化進(jìn)化，規(guī)劃大模型 XPlanner 能夠讓小鵬汽車的智駕系統(tǒng)在真實道路體驗中減少 50%的前后頓挫、60%的違?？ㄋ酪约?nbsp;40%的安全接管?？梢钥吹?nbsp;XOS 5.2.0 OTA 后小鵬的功能覆蓋程度已經(jīng)有了明顯提升。
（3）理想：理想在 2024 智能駕駛夏季發(fā)布會上發(fā)布了端到端+VLM 雙系統(tǒng)智能駕駛模型，其中在系統(tǒng)1端到端模型主要用于快速響應(yīng)常規(guī)駕駛問題，當(dāng)前OTA 6.0使用的是第二代無圖模式，只有感知和規(guī)劃兩個模型，最大的變化是去掉了 NPN，不依賴于先驗信息，支撐著現(xiàn)階段理想無圖 NOA 全國都能開的實現(xiàn)。在未來，理想的系統(tǒng) 1 將轉(zhuǎn)向類似特斯拉 One Model 的端到端模型，輸入是傳感器、輸出是行駛軌跡，全部由一個模型實現(xiàn)，中間沒有任何規(guī)則，實現(xiàn)真正意義上的端到端。
除了以上三家車企，其他車企在端到端架構(gòu)也進(jìn)行積極布局，如蔚來在 6 月重組智駕團(tuán)隊，將感知和規(guī)控團(tuán)隊合并為大模型團(tuán)隊。在端到端架構(gòu)下，車企訓(xùn)練迭代有望加速，預(yù)測決策規(guī)劃或?qū)⒏鼮闇?zhǔn)確絲滑，類人的自動駕駛體驗指日可待。同時，我們可以看到，在最新推送的小鵬天璣 5.2.0 和理想無圖 NOA 公測版本，在端到端大模型上次之后，整體智駕的功能體驗和覆蓋度相較于我們測試時都得到了大幅的提升。因此，我們建議要保持對最新智駕能力的持續(xù)跟蹤。
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