和往常一样，主打「AI基因」的小鹏汽车，还是没有在巴黎车展上细讲技术逻辑。但何小鹏强调的那个「不明觉厉」的名词——AI鹰眼视觉方案，还是成功刷了屏。
率先搭载该方案的小鹏P7+，一下子成为了何小鹏口中的「全球首款AI汽车」
在8月的MONA发布会上，何小鹏曾简单介绍过AI鹰眼纯视觉方案。而在那场发布会的第二天，百度智能驾驶首席研发架构师王亮，也详细介绍了极越的端到端纯视觉方案。这两场发布会都绕不开「纯视觉」和「AI汽车」这两个关键词。
如今，多家定位相同的车企不可避免地要进行交锋，在这场「AI汽车大战」中，作为吃瓜群众，我们发现了三个沉浸在一片沸腾信息中的「真相」。
真相一：
不是谁「第一」，就算胜出
汽车行业的研发紧迫感，是由软件价值卷起来的。如今的智能车研发速度，几乎需要与AI行业同步。
最明显的案例就是大模型应用之后，人们发现了汽车结合AI的潜力所在，一时间，业内纷纷抢着实现「大模型上车」和「端到端」。
到了今年，大家干脆将产品直接定义为「AI汽车」。其中，典型的转型系统包括小鹏今年5月推送的AI天玑，p7+搭载的AI鹰眼视觉方案、蔚来7月发布的「SkyOS·天枢」，NWM（蔚来世界模型）等等。
这些由数据驱动的方案为汽车带来了无限可能，但是直到现在，许多愿景也只停留在「可能」。
前路美好，从不妨碍道路曲折。指出由于参数、训练不足等原因，许多功能尚待完善，上车时间较为缓慢。
实际上，「AI汽车」的概念在前两年开始就已不新鲜：2023 年 10 月，极越就已提出「全球首台 AI 汽车机器人」的概念。但是概念终究不能只是概念，与其看「谁是第一个」，不如看「谁能高效迭代」。
从极越的迭代进程来看，从今年1月的 V1.3 大版本升级，到8月推送全新V2.0版本，每个月都会进行重要更新升级。且每一次升级，都涵盖了数百项功能，涉及智能驾驶、智能座舱、智能互联、三电等各个领域。
众所周知，AI汽车的快速迭代能力源于便捷、的反馈数据闭环。而对于极越用户来说，如果想反馈问题，只需要说：「SIMO，我要吐槽。」SIMO就可以将用户描述的场景或者问题进行筛选分类，提交反馈。这让极越得以快速收集大量数据，直通研发人员。
到了现在的V2.0版本，极越不仅将PPA升级为ASD，同时发布原生AI大模型智能座舱，SIMO 2.0能做到「唇动识别上车」，共计实现了106项新增功能和能力进化，AI张力拉满。
其实，如果非要论哪家车企「第一个」强调了AI的重要性，当属特斯拉；但现在特斯拉正在被疯狂内卷的中国选手快速追赶，在赛道上难分高下。讲真，如果用特斯拉的FSD来中国的复杂路况跑一跑，还未必能比极越的ASD好使。
真相二：
不是会交互，就算AI
「大模型上车」这件事已不再新鲜，从去年开始，各家车企都将大模型搬进了智能座舱。这些交互功能是人们体验AI功能最多元、最直接的区域，因此大家都想方设法利用AI在交互功能上玩出花样。
近日发布的小鹏P7+车型，应用了AI天玑5.4.0版本系统，该系统能够进行主动的思考推理。基于此，AI小P具备更高级别的理解能力，为用户提供「管家式服务」。
7月，蔚来发布了NOMI GPT架构，并全面引入Agent多智能体框架，基于大语言模型重构NOMI的认知和复杂任务处理能力，包括学会使用不同的软件工具、进行复杂的规划和编排、建立记忆等等。
根据蔚来9月上线的Banyan 3.0.0来看，NOMI的能力的确有了质的提升。但由于数据尚待完善，所以一些功能还是「敬请期待」的状态。
不过，大模型和大模型之间也有差距，这主要要看算力和参数量。
而在车端芯片上，极越是第一家应用8295芯片的玩家。虽然到了现在8295也不算新鲜事了，可实际上很多竞品也还在用8155芯片。
在模型参数量上，曾有专家表示，单靠一家车企的数据肯定是不完备的。在这点上，极越也是能用上百度的资源，充分利用其海量语音参数。
另一方面，虽然多数车辆的语音助手虽然能做的任务更多了，但依然比较生硬、冰冷。在此背景下，极越从推出01开始，就在语音交互上几乎要高出一个Level。如今再体验SIMO2.0就会发现，其语调更加拟人，甚至还会有自然停顿和呼吸声；而且从车外对话的效果水准来看，基本上还很少有竞品企及。
而且，SIMO能做到所有指令免唤醒词，这很考验语言模型能力——不仅要实时待命，还要在长时间的语音识别里大幅降低失误率。不然，这种功能可能会反而影响体验。
（SIMO功能演示）
对语音大模型来说，最重要的是准确度、泛化性，前者决定用户是否会用，后者决定使用频率。如果都不高，那只能作为一个摆设功能。
在今年8月，中汽智测对多款车型的智能座舱大模型进行了测试，结果只有小米SU7和极越01通过了测试。这也能说明现在的智舱仍普遍存在「虽然有，却不好用」的现象，更别说展现AI能力了。
真相三：
不是开了城，就算好智驾
从去年到今年，多家车企大张旗鼓地喊「开城」，虽然目前还没到约定的期限，但现在这一呼声逐渐弱了下来。这是因为才过了区区几个月，AI的发展和「端到端」就改变了一切。
也在5月发布端到端规划的小鹏汽车，表示要以新的轻地图方案已可实现「全国都好开」，甚至要在2025年实现L4级自动驾驶体验，并于2026年实现部分低速场景可以「人不在驾驶位开车」。
这种规划，听起来比「开城」口号还要激进。
不过，小鹏在 P7+ 这样的战略车型上应用新的纯视觉方案，也算是其宏大目标中的重要一步。因为这一步，意味着小鹏或许开始全面向纯视觉路线切换。
而且，从当下市场中搭载纯视觉方案的中高端车型来看，「去激光雷达」已经不再是成本主导的选择，而是AI能力的选项。
“纯视觉感知的端到端智驾方案，代表了自动驾驶的未来。”7月，在发布了自动驾驶大模型DriveAGI后，商汤绝影总裁王晓刚这样说道。这句话，已经逐渐成为业界共识，因为利用「人脑思维」的纯视觉技术，是验证AI能力最直接的方式。
这一点，特斯拉无疑是最早意识到的，极越则是在国内最早意识到的。
当业界还为路线分歧争论不休时，极越已经量产了纯视觉方案——从一开始，极越01就已确定将搭载量产纯视觉城市领航方案，并在去年10月交付时得以实现。
今年3月，纯视觉OCC以及VTA网络（Vision Takes All），彼时，其大底座基础模型已经有了「端到端内味」，因为它的核心能力包括：目标检测、实时建图、持续跟踪障碍物，以及对场景的阅读理解能力。
8月，极越PPA智驾全面升级为ASD，它基于L4级自动驾驶大模型Apollo ADFM全新打造，也同样可以月月进化。由此看来，如果说小鹏是想从L2进阶到L4，那么极越就是从L4降维至L2-L3，但是后者明显实现了更快的量产和迭代速度。
夏一平表示，纯视觉的方案迭代速度更快——系统可将多个小模型合并成大模型，并将多余的参数释放给视觉模型。但是更关键的一点是：「百度在智能化上已累计投入了1500亿元，极越则是将其这么多年积累的智能化能力给产品化了。」
以最关键的「数据」举例，百度AI超过170亿参数的视觉大模型、BEV+OCC精标训练数据过亿(帧)，高标准的自动化标注产线实现日均产能过百万（帧）……
今年，第二届中国智驾大赛比以往更受关注——华为、小鹏与极越等智驾头部公司都参与了赛事。其中唯一采用纯视觉方案的极越，更是连续在北京、杭州、上海和广州四个城市赛场夺冠，可谓为纯视觉智驾结结实实地做了一次宣传。
同样在8月，华为也推出了纯视觉智驾方案——华为 ADS 基础款。该方案搭载在问界新 M7 Pro 上。虽然该方案在部分决策上还需要驾驶员介入辅助控制，但到底是智驾三大车企「华小极」终于在纯视觉路线上又靠近了一些。
「现在华为、小鹏应该都在往纯视觉的方向转。如果想做到全国都能开，又想做好泛化，又想做端到端，那么纯视觉是现在最好的选择。我相信越来越多的品牌会加入纯视觉的阵营。」夏一平近日表示。
大模型、端到端、纯视觉，AI管家......这些都是 AI 车企们鲜明的特征。大家蜂拥内卷智舱、智驾，甚至全域系统，就像李斌说的，「一个成功的智能电动汽车公司，一定是一家成功的AI公司」，而且小鹏也早已将自身定位为「AI汽车公司」。
至于极越，更是从刚成立起，就提出要「集百度 AI 之大成」，是一家以 AI 为立身之本的车企。由此可见，相比于其他「AI车企」，百度的资源共享倒像是一条「捷径」，超起车来也更便捷。
但更重要的是，技术归根结底是要为人服务的，谁能将方法论尽快量产上车，谁能把 AI 在车端的应用更加泛化、准确，安全，实用，谁才能胜出AI大战。
按照目前的发展态势，「华小极」等车企在 AI 汽车这个命题上必有一战，尤其是在智驾的争夺上，战事将愈发的激烈。
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