從高精地圖到VLA，一場技術路線的競速

近日，理想汽車輔助駕駛“端到端”模型負責人夏中譜即將離職，離職后去未明，相關知情人士稱夏中譜已經退出理想最新的輔助駕駛方案 VLA項目組，并表示夏中譜的離開或與理想輔助駕駛路線變更有關。

2023年，夏中譜入職理想汽車負責“端到端”，彼時的理想正全力推進“端到端”輔助駕駛方案，在加入理想之前，夏中譜曾經在百度Apollo任職，工作重心是輔助駕駛系統規劃控制環節與AI神經網絡的融合，這正是實現“端到端”輔助駕駛方案的關鍵技術之一。

去年11月，理想對輔助駕駛團隊進行架構調整后，夏中譜成了理想“端到端”輔助駕駛負責人，負責“端到端”模型算法和落地，直接向輔助駕駛負責人郎咸朋匯報。

夏中譜從“端到端”輔助駕駛負責人到離職，不過短短一年光景，可見輔助駕駛技術路線的變革之快。

高精地圖，從“上帝視角”到眾矢之的

高精地圖，簡而言之就是精度更高、數據維度更廣的電子地圖，它能精確到厘米級維度，囊括道路信息及其周邊交通相關的靜態信息等，高精地圖能協同車載感知系統實現車輛的避讓、超車等輔助駕駛功能。

當時間指針撥回到2022年前，高精地圖正值黃金年代，彼時，車輛感知系統能力有限，高精地圖因能為車輛感知系統提供超視距范圍的高精度地圖信息成為行業“香餑餑”。

根據IDC數據顯示，2020年中國高精度地圖市場總量達到4.74億元，增速達70％，百度、四維圖新、易圖通、高德和HERE位列市場份額前五位；2021 年中國高精度地圖市場規模為 6.46 億元，同比增長 36.3%，百度、四維圖新、高德地圖位列份額前三。

當時，汽車輔助駕駛行業一方面不得不依賴高精地圖，一方面對高精地圖帶來的高昂成本苦不堪言。相關報告顯示，車企和圖商合作的模式是在下訂單時就需要支付一筆高達幾千萬元的訂單費用，另外，搭載車輛還需要支付許可費，大約為單車一年100元。當時走在輔助駕駛前頭的主要是“蔚小理”等國產新勢力，這筆費用于它們而言是一筆不小的開支。

為了節省成本，小鵬、上汽等車企開始下海高精地圖，2021年6月，小鵬汽車通過收購江蘇智途科技獲得其導航電子地圖制作甲級測繪資質。上汽則先后投資了武漢光庭和Momenta，吉利也有布局易圖通和億咖通兩家公司，可見當時車企對高精地圖的重視程度。

但在2022年自然資源部的換證復審公示中，智途科技和Momenta均沒有通過復審。同年9月，小鵬推出城市版NOA功能，在廣州進行試點，并在隨后10月份小鵬1024科技日上正式推出Xnet感知架構，并明確表示新一代輔助駕駛方案XNGP將擺脫對高精地圖的依賴。

接著便是華為，2023年4月，華為推出擺脫高精地圖依賴的華為ADS2.0，余承東曾不止一次在公開場合稱“高精地圖更新太慢，費時費力”。隨后，理想于2023年6月開啟城市NOA內測，并針對用戶用車場景推出通勤NOA功能。

在這期間，車企接二連三開啟城市NOA，輔助駕駛行業“開城”概念由此而來。不只是車企，自動駕駛公司的技術方向也發生變化，小馬智行正式發布僅通過導航地圖實現高階輔助駕駛能力的量產輔助駕駛方案小馬識途。元戎啟行發布不依賴高精地圖的DeepRoute-Driver 3.0量產輔助駕駛方案，聲稱要擺脫高清地圖依賴。

自2022年開始，汽車輔助駕駛行業技術路線開始趨向于“重感知，輕高精地圖”，并在2023年成為行業共識。很顯然，拐點就出現在車企們從高速NOA向城區NOA轉變的過程當中，相對于高速而言，城區用車頻率更高，而且城區道路的復雜性和高速道路更不在一個級別，各家競相角逐“開城”賽道上，高精地圖價格高、更新慢的局限性就更是展現無遺了，難以滿足車企們“大踏步”的競爭。

曾經，高精地圖有諸多美譽——“拐杖”、“千里眼”、“上帝視角”等，而現如今，高精地圖的名字卻已鮮少出現在輔助駕駛行業。從2020年到2023年不過短短3年，高精地圖已然成為眾矢之的。

從圖商角度而言，不僅要面對市場和業務量的急劇縮減，還要接受來自心理上的落差。一位某圖商內部人士表示地圖仍然是高階輔助駕駛的必要，所謂的去高清地圖實際上還是在車端傳感器能力強的基礎上進行實時建圖，另外，對車端感知的初始訓練必然離不開高精地圖。

更有甚者表示無論是過去依賴高精地圖，還是現在拋棄，最大的問題都是車端感知能力不足，高精地圖對自動駕駛具有可用性和必要性，車企和輔助駕駛供應商現在不用，是沒有使用的能力。

有相關分析人士也表示，國內車企和輔助駕駛供應商都沒有將高精地圖100%排除在技術方案中，反而是能用圖就用，這是當下企業對高精地圖的真實態度。

端到端:技術高地還是營銷噱頭？

2024年，“端到端”成為輔助駕駛行業的年度熱詞，這一年甚至被行業認為是輔助駕駛領域的新紀元。端到端打破了傳統的輔助駕駛系統中感知、決策、控制等模塊間的界限，而是將這三者融入到統一的神經網絡當中，通過神經網絡直接輸出駕駛指令，而非依賴人工規則，其優勢在于能通過海量真實路況數據訓練模型，從而模仿人類駕駛行為，面對復雜駕駛場景具備更強的泛化能力。

自特斯拉2023年8月發布FSD V12以來，國內廠商迅速跟上，鴻蒙智行、小鵬、理想、商湯絕影等頭部車企和輔助駕駛供應商紛紛投入端到端研發，并在后續的近半年時間陸續對外披露上車量產規劃。

2024年4月，華為推出采用端到端架構的華為乾崑ADS 3.0，ADS 3.0去掉了BEV網絡，通過GOD大網實現了從“識別障礙物”到“場景理解”的跨越，不僅能識別白名單目標和異形障礙物，還能感知道路結構和場景理解。

小鵬汽車方面，在隨后的5月20日小鵬汽車AI DAY上宣布面向用戶全量推送AI天機系統，并發布國內首個量產上車的端到端大模型:神經網絡XNet+規控大模型XPlanner+大語言模型XBrain。

視覺感知神經網絡XNet能使輔助駕駛系統如同裸眼，感知范圍提升2倍，基于神經網絡的規劃大模型XPlanner則像人類的小腦，通過海量數據訓練，使得輔助駕駛能不斷趨向擬人化，AI大語言模型XBrain則能使輔助駕駛系統具備理解學習能力，復雜場景的泛化處理能力得到提升。

理想迅速跟上，2024年7月啟動“端到端+VLM”千人內測，并在隨后的10月向L系列AD Max車型及理想MEGA全量推送 “端到端+VLM”輔助駕駛方案，這是理想首創的雙系統輔助駕駛方案，快系統處理常見場景，慢系統處理復雜場景，更具穩定性、高效性。理想的端到端不同于傳統的分段式，而是采用One Model一體化端到端，VLM視覺語言模型則是部署在車端芯片的大模型，能進行邏輯思考和決策，應對復雜駕駛場景。

2024年10月28日，智己在品牌輔助駕駛技術日上發布了和Momenta聯合打造的一段式端到端大模型，將“直覺”這個詞一弄到輔助駕駛，稱IMAD將通過模擬人類的直覺與思考，從容應對復雜的城區路況。

除開走在前頭的小鵬、理想、華為之外，后起的小米也沒落下步子，已于今年2月份陸續全量推送端到端全場景輔助駕駛，該輔助駕駛方案支持在已完成路線學習的停車場實現車位到車位的全場景輔助駕駛。零跑則在2026款C10搭載了稱為“首發15萬級‘激光雷達+端到端’的輔助駕駛方案。

自主品牌這邊，比亞迪在今年2月開啟“全民智駕”戰略后也在大快步向實現自研端到端城區輔助駕駛量產的方向邁進，預計在年內實現端到端城區輔助駕駛量產上車。奇瑞汽車在則在3月發布了“獵鷹智駕”，奇瑞汽車CTO高新華稱:“獵鷹智駕依托端到端大模型與多傳感器融合技術實現全域場景的精準感知與毫秒級決策”。

此外，商湯絕影在去年北京車展上亮相了UniAD端到端實車部署并在當年的11月發布u了AD Ultra端到端量產方案，商湯絕影和東風聯合開發的端到端自動駕駛系統預計將在今年年底量產落地。百度也在去年5月發布了Apollo ADFM，能支持L4級無人駕駛，包括多模感知大模型、多源規劃大模型，和漸進式實現自動駕駛端到端大模型。

顯然，無論是主機廠還是供應端，或早或晚都在朝著端到端的方向前進。

端到端方案雖然能實現更加流暢、更智能的輔助駕駛，但它天然也存在局限性，例如成本高、技術門檻高和可解釋性差等。據業界人士稱，端到端模型處理的數據量是過去的10倍以上，因此對芯片的算力要求也更高。端到端模型決策過程并不透明，故障時難以定位具體問題，也正是因此，部分企業用低算力芯片實現最基礎的端到端功能，也稱之為“端到端”，相比于真正的技術進展而言，部分企業的“端到端”角逐似乎更像是掙一個能拿來撐場面的營銷噱頭。

當然，技術進展從來都不是一蹴而就，正如李想所說:“只有做好規則算法，才能知道如何做端到端，只有把端到端做到極致水平，才有機會去做VLA，這個過程沒有捷徑?！爆F如今，各家也正在這樣的道路上往下走，只不過有快有慢。

VLA:輔助駕駛的“類人革命”

2023年7月，谷歌DeepMind推出了全球首個控制機器人的VLA模型，如今這一技術路線被擴散至輔助駕駛領域。

基于“端到端+VLM”的輔助駕駛雖可以借助視覺語言模型輔助，但依舊解決不了端到端模型在處理復雜問題時存在的局限性，VLM只能解析2D圖像，為“端到端”輔助駕駛方案提供輔助，而VLA則像人類的眼睛，能通過3D和2D視覺的組合看到物理世界，而且還具備腦系統，語言、思維能力，簡單來說就是更像人開車的思維行動邏輯:看見障礙，理解障礙，并做出執行避障。

VLA模型突破過往端到端可解釋性差的局限性，可以通過語言模型輸出決策理由，實現思考、決策路徑的可視化。

相對應的，對相關配套也提出了更高的要求，算力需求上升了一個層級，有業內人士稱，目前量產的輔助駕駛系統普遍采用2顆英偉達OrinX芯片，算力為508TOPS，已經很難支撐VLA模型的部署。

因此，走在VLA頭部的理想、元戎啟行、吉利等均采用英偉達Thor芯片以保證算力需求，小鵬世界基座模型則采用自研的“圖靈”芯片。

1月，元戎啟行在第17屆日本國際汽車工業技術展上發布VLA模型，并宣布已和頭部車企達成量產合作，共同推出搭載VLA模型的輔助駕駛汽車，該車配備英偉達Thor芯片。元戎啟行CEO周光透露，該模型主打防御性駕駛，擁有四大核心功能，分別是空間語義理解、異形障礙物識別、文字類引導牌理解、語音控車，這些功能將隨VLA模型的量產逐步釋放。

目前元戎啟行已完成VLA模型的真實道路測試，并計劃在今年推出首款搭載該模型的車型，并且今年將有5款以上搭載元戎啟行VLA模型的AI汽車陸續推向市場，未來，元戎啟行VLA模型將不局限在英偉達Thor芯片上，將適配更多芯片平臺。

3月18日，理想在NVIDIA GTC 2025上發布了下一代自動駕駛架構MindVLA，理想汽車自動駕駛技術研發負責人賈鵬如此介紹MindVLA:”MindVLA是機器人大模型，它成功整合了空間智能、語言智能和行為智能。MindVLA將把汽車從單純的運輸工具轉變為貼心的專職司機，它能聽得懂、看得見、找得到。我們希望MindVLA能為汽車賦予類似人類的認知和適應能力，將其轉變為能夠思考的智能體?！?/p>

李想在理想AI Talk表示，MindVLA是理想通往 L4 路上最重要的一步，目前輔助駕駛正處于黎明前的黑夜?！癕indVLA 能為自動駕駛賦予類似人類的駕駛能力，就像 iPhone 4 重新定義了手機，MindVLA 也將重新定義自動駕駛?！崩钕肴绱硕xMindVLA。

在隨后的4月，小鵬在香港舉辦AI技術分享會，正式披露其正在研發的720億參數自動駕駛大模型——小鵬世界基座模型，小鵬汽車自動駕駛負責人李力耘介紹，該基座模型以大語言模型為骨干網絡，通過海量優質駕駛數據訓練而成，具備視覺理解、鏈式推理和動作生成三大核心能力，能通過強化學習不斷自我進化，并表示“有望發展出媲美甚至超越人類的自動駕駛技能”。

據悉，小鵬世界基座模型的參數規模是主流VLA模型的約35倍，另外，小鵬自研的AI輔助駕駛芯片“圖靈”將于今年二季度正式量產上市，首發搭載小鵬全新車型，據相關人士消息，該芯片是小鵬汽車于2020年投入人力研發，并在去年8月流片成功。

何小鵬曾表示小鵬的目標是成為物理世界大模型的第一名，推動汽車、機器人、飛行汽車領域的巨大變化。小鵬世界基座模型和”圖靈“芯片未來還將應用于AI機器人和飛行汽車上。

小米近些日子關于輔助駕駛也有些許變動，前一汽南京研究院CTO陳光已經加入小米擔任輔助駕駛感知負責人，繼續推進”端到端“功能落地，直接向輔助駕駛負責人葉航軍匯報。據相關人士了解，在技術預研方面，小米也在進行VLA模型預研，由雷軍親自招募的英國自動駕駛公司Wayve原主任科學家陳龍負責，并表示“現在進度可能和李想差不多”。

此外，吉利、奇瑞等車企也在積極研發、布局VLA大模型，從行業趨勢來看，今年VLA的火熱程度不亞于去年的“端到端”，尤其是在工信部收緊輔助駕駛宣傳、功能界限后，車企想要在輔助駕駛這條賽道上形成個性化的競爭優勢就只能不斷卷技術，往L3沖刺，而正如李想所言“VLA是現階段能力最強的架構”。

結語:

每次新技術的迭代都會吸引一大批的跟隨者競相角逐，在各家的敘述里，VLA大模型具備“類人駕”，甚至“超越人駕”的能力，但在用戶端體驗到底如何，只能等各家量產上車之后才會有答案，是跟上了技術還是“口嗨”？潮水退去后，才知道誰在裸泳。