重磅| 长城之后再获比亚迪青睐 元戎启行用端到端给行业上了一课

文摘   2024-05-27 12:11   四川  
近日,有媒体报道,元戎启行与比亚迪达成合作,负责比亚迪POC(Point of Concept,概念验证)端对端智能驾驶项目。一旦项目验证成功,意味着元戎启行有可能拿下国内新能源销量第一的定点合作。

         

 

更早之前,《晚点AUTO》报道,元戎启行已经拿下了长城汽车定点,传言称前不久长城汽车董事长魏建军在保定测试的城市领航方案就是由元戎启行提供算法支持。(目前双方都没有官宣)

         

 

         

 

   

消息人士透露,还有更多车企正在接触元戎启行,希望将端到端技术快速上车。

         

 

根据长城介绍,SEE一体化智驾大模型实现了感知决策一体化路径融合,从规则驱动转到数据驱动。和特斯拉的FSD V12端到端技术路线思路相同。

         

 

元戎启行在技术上带着创始人周光鲜明的激进主义风格,元戎启行曾经是炙手可热的L4明星公司,而周光又在今年百人会上公开抨击L4都是扯淡。

         

 

聚焦L4时,2021年年底,元戎启行发布了一套价格低至1万美元的前装量产L4级自动驾驶解决方案DeepRoute-Driver 2.0。而当时整个行业的自动驾驶解决方案普遍成本在几十万元。

         

 

转战L2以后,元戎启行则通过更激进的端到端方案看齐智驾王者特斯拉。而此时,大部分自动驾驶公司在端到端方案上都采取的是徐图缓进的策略。

         

 

元戎启行CEO周光曾在一次活动中表示,基于商业模型的选择,元戎更倾向于做难度更大的城市领航功能。恰逢端到端技术的发展,将会对对自动驾驶行业产生根本性重塑。

         

 

这与企业自身定位和资源有关,小公司在当下的市场格局中与大公司PK很难有胜算,对比华为这种大公司,元戎启行在资金储备和资源上都差了几个数量级,只能布局更前沿的技术,比大公司跑的更快一些,才有活下去的可能。   

         

 

当然,也有企业自身发展的因素存在,元戎启行转型L2始于2022年,相较而言,华为,Monenta,大疆早已在其中深耕多年。元戎如果选择从零追赶时间压力非常大,索性一步到位,采取更激进的端到端策略。

         

 

城市领航的难度和风险都更大,但是商业回报也足够丰富。周光认为,随着城市领航不断成熟,行业会慢慢摆脱价格战的困扰,进入高价值循环,城市领航的价格会有回升。大家更愿意为高价值的东西买单。

         

 

端到端落地的一个首要难题是兼顾车企当下的降本需求。地平线提出了自动驾驶算法、算力、数据的三角关系。其中,算力是最显性的要素。

         

 

元戎端到端方案通过200TOPS算力在车端实现推理能力。配合“7V+1L”的方案能够让整体成本控制在2000美元左右。

         

 

不挑芯片也是自动驾驶公司必备的一项基本技能。元戎还计划将该方案装入英伟达2000TOPS算力的DRIVE Thor计算平台。同时,地平线征程6也在寻求与元戎启行端到端方案的合作机会。

         

 

4月份的北京车展上,元戎正式对外展示其端到端智能驾驶量产方案——DeepRoute IO。

         

 

   

元戎之外,更多自动驾驶也在端到端技术上摩拳擦掌。小鹏汽车在今年520上也宣布智驾系统将进行端到端更新,给汽车赋予AI大脑。

         

 

地平线也基于自家征程6P带来了SuperDrive方案。官方介绍这套方案的优势在于可以依靠动态、静态、OCC占用网格三网合一的端到端感知架构,以及数据驱动的交互式博弈算法,做到在任何道路环境下兼顾场景通过率、通行效率和行为拟人。地平线给出了“拟人”和“交互博弈”的双重优势。

         

 

北京车展上,商汤绝影也带来了端到端自动驾驶解决方案UniAD(Unified Autonomous Driving)。核心逻辑是采用感知决策一体大模型。也就是所谓的端到端方案,但并没有透露量产时间和定点客户数量,更像是一个demo演示。

         

 

同样是北京车展上,轻舟智航也发布了轻舟乘风MAX智驾方案,这是一套基于地平线征程6打造的高阶智驾方案,采用端到端的技术架构设计。

         

 

按照计划,长城汽车将会在今年推送端到端城市领航功能,寄希望于跻身智驾第一梯队。

         

 

在特斯拉FSD入华悬而未决的大背景下,元戎启行或将成为首个在国内落地端到端的自动驾驶公司。端到端会带来自动驾驶公司新一轮的竞争与洗牌,企业之间也会重新排座次。   


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