2025年比亚迪智能驾驶即将面世，你准备好迎接了吗？

未来已来，比亚迪智能驾驶引领智慧出行革命！

智慧科技

　　 大家有没有注意到，以前是新兴汽车品牌热衷于宣传智能驾驶技术，而现在传统车企却一个比一个更加积极。

　　 最近有消息称，比亚迪正在大力加强智能驾驶技术的研发，整合了多个智能驾驶部门，并提供了充足的人力和资金支持。这一切都是为了在明年将智能驾驶系统全面应用于旗下所有车型，甚至包括售价6.98万元起的海鸥系列。

　　 同时，背靠东风的岚图也在积极招募智能驾驶团队，计划大展拳脚。他们还特意为极越员工开通了快速入职通道，提供优厚待遇，实现无缝对接。

　　 奇瑞刚刚推出了自家的猎鹰智驾系统，并首次搭载在新推出的星纪元ET车型上。与此同时，广汽和长城等大型汽车制造商也在今年表现出对智能驾驶技术的浓厚兴趣，仿佛整个汽车行业都在加速向智能化转型。 这股趋势表明，传统汽车制造商正在积极拥抱新技术，试图在未来的市场竞争中占据有利地位。随着越来越多的品牌投入到智能驾驶的研发与应用中，我们有望看到更多创新技术和功能的涌现。这也意味着消费者将有更多机会体验到更加安全、便捷的出行方式。

　　 当前确实有人提出疑问，传统车企在这个时候才开始布局智能驾驶技术，是否已经有些迟了。毕竟，华为的智能驾驶系统3.0版本已经在市面上广泛使用，给人留下了深刻的印象。面对这样的质疑，传统车企需要加快步伐，不仅要迎头赶上，还要在技术创新和用户体验方面下功夫，以确保在未来竞争中占据有利地位。此外，他们还需要证明自己不仅能在传统汽车制造领域保持优势，也能在智能科技领域实现突破。只有这样，才能赢得消费者的信任和支持。

　　 不过脖子哥认为，传统车企现在推出智能驾驶技术并不算晚，而且此时进入市场其实是个不错的选择。为什么这样说呢？首先需要澄清一点，大家近期看到传统车企频繁动作，并不意味着他们刚刚开始涉足智能驾驶领域。实际上，这些企业在这一领域的布局都已经有好几年了。

　　 比如迪子那边，他们从 2021 年就开始积累智驾人员，然后在 23 年上半年，把智驾升级到核心战略之一。到了今年 6 月，王传福表示，比亚迪已经投入了接近五千人的智驾研发团队。

　　 之所以我们普通消费者目前还感觉不到这些变化，主要是因为这些汽车制造商过去更倾向于自行探索，很多技术仍处于预研阶段。此外，以往这些品牌的在售车型价格大多未超过30万元，而像激光雷达这样的高端技术成本高昂，使得它们难以普及。 这段内容反映了当前汽车行业技术发展的一个现状，即尽管某些先进技术已经存在，但其高成本限制了它们在大众市场的应用。这也表明，未来随着技术进步和成本降低，这些高端技术有望逐渐普及到更多车型上，从而改善消费者的驾驶体验。

　　 但现在，随着智能驾驶技术的不断进步，它已逐渐从高端车型普及到普通家用轿车，甚至一些售价仅十几万元的汽车也开始配备这一功能。这种现象的发生，主要归因于近年来智能驾驶技术的显著提升。

　　 早几年，智驾路线五花八门的，就比如纯视觉和激光雷达的融合派，天天吵来吵去。还有是先做 L4 再降维向下，还是先从 L2 起步，慢慢向上走，这两种路线也是各有信徒。

　　 不同的技术路径导致车企虽然都在参与智能驾驶这场考试，但有的企业已经早早交卷，有的却还尚未动笔。领先的车企早已实现了高速NOA功能，随后又迅速推进到城市NOA阶段，而落后的车企连高速NOA的蓝图都还未完全描绘完成。

　　 特别是在 NOA 开城阶段，那就是有和没有，能用和不能用的区别。所以那会儿，当新势力掏出了高阶智驾，大家都觉得新奇牛逼。

　　 但后来，随着技术发展，智驾的技术路线变得清晰。比如特斯拉先用的 BEV 感知，和 AI 界的当红炸子鸡 Transformer 模型（ 就是 ChatGPT 最后的字母 T ）出来后，就慢慢成为了智驾的主流方案。

　　 这两项技术结合后，可以使车辆实现对周围环境的实时三维感知。过去需要依赖高精度地图作为辅助手段，而现在则可以实现“无图”操作。

　　 技术成熟的好处就是后入场玩家可以快速赶上，最典型的就是背靠吉利的极氪。一开始，极氪是买供应商 MobileEye 的方案，迭代速度又慢又难用。

　　 随后他们决定自主研发，在21年底从华为引进了资深专家陈奇担任智驾负责人。经过一系列的人才招募和团队建设，他们迅速取得了成果。首先在007车型上推出了自主研发的智能驾驶系统，接着在一年内连续推出三项新技术，并在AllNew001车型上升级了NZP功能。

　　 而现在，智驾技术迎来了一个新的发展方向——端到端方案。这一新技术让所有参与者再度站在了同一起跑线上。

　　 端到端这个词大伙儿今年肯定都没少听，一开始特斯拉先用，后来国内车企齐刷刷跟上。一句话解释，它代表了从传感器输入到控制输出的单一神经网络模型。

　　 我们知道，在之前的自动驾驶系统中，确实存在感知、预测、规划和控制这四个主要模块。每个模块都充满了详细的规则算法，比如红灯停、绿灯行等。这些模块就像一条流水线，各自负责不同的任务，协同工作以确保车辆安全行驶。 这种模块化的设计使得自动驾驶系统的功能划分非常明确，每一步都有清晰的指令和逻辑。然而，这种方式也带来了一些挑战。例如，在复杂的交通环境中，规则可能无法完全覆盖所有情况，这就需要系统具备更强的适应性和学习能力。此外，随着技术的发展，如何让这些模块更加智能地相互协作，以更好地处理突发状况，也是未来研究的重要方向。总体而言，尽管目前的自动驾驶系统已经取得了显著的进步，但要实现真正的全面自动驾驶，还需要克服更多的技术和实际应用上的难题。

　　 端到端的方法是用神经网络模型取代传统的规则算法，通过真实数据进行训练，从而使机器的行为更加贴近人类。

　　 理论上，端到端的性能上限可能会更高。例如，在遇到前方车辆长时间静止且车道为实线的情况下，传统方法下的车辆通常无法继续行驶，但端到端的方法或许可以从人类驾驶数据中学习到变通策略，稍微压过车道线绕行过去。

　　 尽管汽车制造商们在研究端到端技术时发现，这项技术并非可以轻易提升。因为端到端的神经网络是一个黑盒子，内部机制难以解析。并不是输入的数据越多，机器的表现就一定会更好，反而有时你希望优化某个功能时，可能会导致另一个功能出现退步。

　　 马斯克之前解释过 FSD V12.4.2 推迟发布的原因，他们发现投喂了大量需要人工接管的复杂场景数据后，机器在简单场景的驾驶平顺性反而倒退了。

　　 类似的情况在理想等汽车厂商中也时有发生。其实对此也没有特别的解决办法，只能不断提供数据，让机器持续学习，把已经忘记的知识重新掌握。

　　 在进入端到端阶段之后，你会发现领先的企业进步速度逐渐减慢，仿佛遇到了瓶颈期，不像在开城阶段时那样，每隔一段时间就有显著的更新可以宣传。

　　 毕竟大家都是初次接触这个领域，早一点晚一点差别不大，传统车企现在加入也有机会迎头赶上。

　　 至少在消费者层面，目前市面上各家智能驾驶技术的差距，并没有那种天壤之别的程度。以我个人的实际体验来看，华为的智能驾驶系统处于第一梯队，但也存在一些不足之处。 从整体来看，各厂商在智能驾驶技术上的竞争日益激烈，华为凭借其强大的技术和研发实力，在市场中占据了一席之地。不过，尽管华为的智能驾驶系统在许多方面表现出色，例如在识别精度和响应速度上，但仍然面临一些挑战。例如，在复杂环境下的适应性和用户体验的优化方面，还有提升的空间。这表明，尽管华为已经取得了显著的进步，但在智能驾驶领域，各家公司之间的差距正在逐渐缩小，未来仍有很大的进步空间。

　　 之前我试驾ADS 3.0时，在一个下雨的夜晚，路面积水且反光严重。在经过一个没有车道线的十字路口时，车辆突然失去了对前方道路的识别，并开始向左偏转。为了避免驶入对面车道，我不得不立即接管车辆控制。

　　 然后像极氪、小米、智己等汽车品牌的智能驾驶功能大致相当，各自都有出色的表现，但也存在一些小瑕疵，难以判断哪家的技术明显更胜一筹。

　　 当然，也不能因为实现了端到端，就认为各家的智驾技术已经旗鼓相当，NOA领域依旧存在技术差异。

　　 说到底，端到端的竞争核心在于数据质量和算力的高低。数据质量越高，算力越强，模型的优化速度自然就越快。尤其是在算力方面，特斯拉目前仍然处于领先地位。 我的看法是，尽管特斯拉在算力上有明显优势，但其他公司也在不断追赶，特别是在数据收集和处理技术方面。未来，谁能更好地整合这些资源，谁就能在竞争中占据更有利的位置。数据质量和算力固然重要，但如何有效利用这些资源来推动技术创新才是关键。

　　 特斯拉之前透露的是今年 10 月，算力会达到 100 ExaFlops （也有数据是 87.5 ExaFlops ）。

　　 它一家储备的算力，超过了我们国内知名的华为、理想、小鹏等企业的总和，这确实令人震惊。在当前数字化转型的大潮中，这样的算力优势无疑将成为其核心竞争力。不过，值得注意的是，虽然算力是重要的基础，但如何有效地利用这些算力来创造价值，才是企业能否长久发展的关键。此外，面对如此巨大的技术差距，国内其他企业或许需要加快步伐，在研发和创新上加大投入，以缩小这一差距。

　　 这些是根基。根基稳固了，将来某一天，当某个汽车企业积累了足够的数据，量变引发质变，可能会再次迎来技术的飞跃。或许到那时，智能驾驶领域的马太效应会更加明显，这个行业就像互联网一样，最终形成赢家通吃的局面。

　　 尽管目前难以预测那个关键节点何时会出现，甚至它是否会出现也未可知。至少在当前阶段，各大车企在智能驾驶技术尚未完全成熟的情况下推出相关产品，仍能在市场上占据一席之地，并获得一定的市场份额。 这段话表达了我的看法，即虽然未来的发展存在不确定性，但目前智能驾驶技术仍然处于快速发展阶段，车企们能够凭借现有技术取得一定的市场成果。这也反映了当前汽车行业对智能驾驶技术寄予厚望，并且愿意投入资源进行研发和市场推广。

　　 对于消费者而言，越来越多的人加入智能驾驶领域无疑是一件好事。比如，迪斯已经通过降低电动车的价格让更多的消费者受益，接下来我们期待他能否进一步降低智能驾驶技术的门槛，让更多普通消费者也能享受到这项科技带来的便利。这样不仅能够推动整个汽车行业的发展，还能加速智能驾驶技术的普及，使更多人能够体验到更加安全、便捷的出行方式。

　　 唯一感到不安的，恐怕就是那些尚未参与竞争的车企。之前就已经落后了一步，现在如果不赶紧采取行动，未来恐怕真的会成为被吞并的对象。