如何评价车企端到端能力？

为何聚焦智能驾驶端到端大模型的前沿动态？

在追求高阶智能驾驶功能的征途上，端到端大模型无疑是一条核心路径。这种模型通过神经网络直接映射输入到输出，极大地简化了计算流程，降低了对人工特征工程的依赖，并有效挖掘了数据间的内在关联，显著提升了运算效率。随着高质量行为轨迹数据的不断累积，智能驾驶端到端大模型正逐步成为实现高阶智能驾驶的强有力候选方案。特别是自2023年起，模块化的端到端规划模式迅猛发展，预示着智能驾驶技术迈向新阶段的加速步伐。

如何评估车企在智能驾驶端到端大模型领域的实力？

借鉴大模型领域的通用评价标准，智能驾驶端到端大模型同样展现出“涌现效应”。在评估各车企的模型能力时，我们主要聚焦于三大关键参数：车端轨迹数据的丰富程度、训练数据的处理能力以及软件研发的综合实力。

车端轨迹数据规模：这体现在拥有集中式域架构及强大车载计算能力的车型的销售量与行驶里程上，它们共同构成了模型训练不可或缺的宝贵资源。

训练数据能力：涵盖智算中心的算力强弱、云端训练平台的效率以及数据存储的容量，其中，算力是决定训练速度的关键，而云架构的优化则进一步提升了算力调度效率，数据存储能力则直接决定了可处理的车端轨迹数据量。

软件开发能力：鉴于各家车企的源代码并不公开，难以直接比较，我们转而通过研发费用投入作为间接衡量软件开发投入与实力的一个维度，同时结合车端轨迹数据规模和训练数据能力进行综合评估。

当前车企智能驾驶端到端大模型的进展概览：

从整车与训练两大维度审视，我们可以清晰地看到各车企的进展状况。

车端： 重点在于架构设计与车型市场表现。特斯拉与新势力品牌在E/E架构上占据领先地位，而自主品牌则紧随其后加速布局。域控制器式架构的车型销量与行驶里程的累积成为数据积累的重要来源，理想汽车在此方面表现突出，华为、小鹏等品牌亦在快速追赶，未来自主品牌有望在这一领域实现更快的增速。

训练端： 聚焦于算力布局与云计算能力。特斯拉以其强大的算力优势继续领跑，而华为则在算力建设上加速追赶。国内车企积极与互联网巨头合作，共同推动算力资源的快速部署。同时，华为云、阿里云、腾讯云、百度智能云等云计算服务商也在加速整合市场资源，提升市场份额。

当前格局分析：

特斯拉凭借其在算力和数据规模上的双重优势，持续巩固其在智能驾驶领域的领先地位。国内品牌中，华为与理想因较高的研发支出和庞大的数据规模而展现出强劲的追赶势头。相比之下，蔚来与小鹏可能因数据量等方面的限制而面临迭代效率的挑战。至于其他自主品牌，由于集中式E/E架构车型的普及程度较低，短期内数据积累量不足且算力建设尚处于起步阶段，因此追赶步伐可能相对缓慢。