對話極越高管：沒有500億做不好智駕，幾十億做的智駕都是馬路殺手

　　【太平洋汽車 行業頻道】8月28日，主題為“進化·AI重塑智駕”的極越端到端AI智駕發布上，極越汽車正式發布了全新V2.0版本軟件。V2.0版本軟件帶來堪稱極越車型推出以來最重磅的更新，覆蓋了端到端大模型智駕、大模型智艙、智能車聯等十幾個主要模塊共計947項新增功能和優化升級。

　　發布會上，極越CEO夏一平表示：“這是L4自動駕駛技術首次賦能家用車！是全球首個支持全無人駕駛應用的自動駕駛大模型——百度ADFM與極越的深度融合。百度在AI和自動駕駛領域超過十年的不斷研發，超過1500億的持續投入，是極越持續領先的關鍵助力。沒有500億做不好智駕，只花幾十億做出的智駕都是‘馬路殺手’。”

集度CEO、極越CEO 夏一平

極越智能化產品線負責人 潘云鵬

百度智能駕駛事業群組首席研發架構師、IDG技術委員會主席 王亮

　　發布會后，極越CEO夏一平、智能化產品線負責人潘云鵬以及百度智能駕駛事業群組首席研發架構師王亮接受了專訪。針對端到端的智駕技術進行了深入的探討。下面對本次專訪中透露的關鍵信息點進行整理。

　　大家知道，目前在智能駕駛領域，端到端大模型技術一直是一個熱門話題。目前端到端技術有兩種學派，一種是完全端到端，也稱為“一段式”，另一種是分層式端到端，感知的端到端+決策規劃的端到端，稱為“兩段式”。極越汽車在發布會上明確表示了，最新的ASD純視覺高階智駕采用的就是兩段式的端到端技術。

　　端到端技術的核心優勢在于能夠直接將輸入數據映射到輸出結果，減少了中間處理步驟，理論上可以提高系統的響應速度和準確性。然而，這種技術也面臨著數據量巨大、模型復雜度高等挑戰。

　　為什么這么說呢？首先一段式的黑盒系統對于使用體驗缺乏控制力，很難控制這個系統輸出的內容。其次黑盒系統缺乏透明度，很難調試系統在決策時的邏輯，最終會導致一個結果：“上限很驚喜，但下限也很無語”所以，極越選擇的兩段式模型，實際上是在一段式模型的基礎上，增加了中間處理步驟，以提高系統的可控性和穩定性。

　　王亮在專訪中提到，端到端模型的選擇應基于實際需求，一段式模型的可控性尚待驗證，但端到端技術有望提升智駕體驗。特斯拉正在探索一段式模型，而極越則選擇了第二階段的兩段式模型，以期在保證用戶體驗的同時，逐步提升技術上限。

　　那極越的端到端技術有哪些優勢？潘云鵬在專訪中強調了數據、算力和算法模型在端到端技術中的重要性。順帶說明一下的是，這里說的數據是指搭載智駕技術上路的車，當然還包括數據的質量。而算力就很好理解了，即云計算中心端有多大的規模。算法模型，說的就是前面提到的一段式或兩段式端到端。

　　極越通過與百度的合作，已經建立了大規模的云計算中心（現在到了5. 5Eflops算力的規模），并采用了先進的算法模型，以支持其端到端技術。高質量的數據和強大的算力是智能駕駛技術發展的基石，而優秀的算法模型則是實現高效、準確決策的關鍵。

　　潘云鵬還表示，可以通過這三個指標去判斷各家公司端到端技術落地的能力。極越有可能會做到市面上最好，也是通過這三個因素來做判斷的。

　　王亮指出，端到端技術承載了許多期待，市場上存在兩種極端的聲音：一種是過于樂觀，認為端到端技術能迅速帶來巨大的性能提升；另一種則過于悲觀，認為端到端技術沒有實際價值。他認為這兩種預期都不太現實，端到端技術更像是一場持久戰，需要逐步發掘其優勢。

　　夏一平也表達了類似的觀點，他認為端到端技術目前還處于“黑盒子”階段，存在安全隱患，因此不應該急于求成，而應該采取逐步演進的策略。

　　夏一平提到，極越的技術發展策略是逐步迭代，而非一步到位。他們從集成L4級自動駕駛能力開始，逐步通過視覺大模型的迭代，來優化和提升智能駕駛體驗。這種策略有助于在保證安全的前提下，逐步提高技術的成熟度和用戶體驗。

　　他還提到，他們在迭代過程中也遇到了技術回退的情況，但這都是通過嚴格的測試和優化來克服的。極越在技術演進中始終將安全和體驗放在首位，這也是他們選擇逐步切換到兩段式的端到端技術的原因。

　　所以，他們能認識到端到端技術的巨大潛力，但也清楚地看到了其當前的局限性和挑戰。通過逐步迭代和嚴格的測試，極越正在努力實現技術的安全落地和用戶體驗的持續提升。這種策略不僅有助于保護用戶的利益，也有助于推動整個智能駕駛行業的健康發展。

　　在智能駕駛技術的發展過程中，智能、規模和安全往往難以兼得，形成了所謂的“不可能三角”。王亮在專訪中提到，根據不同的應用場景，公司可能會在這三個要素之間做出不同的選擇，以實現最佳的平衡。

　　安全性是智能駕駛技術發展的首要前提。極越在設計智能駕駛系統時，始終將安全性放在首位，通過嚴格的測試和驗證，確保系統的可靠性和穩定性。同時，極越也在積極探索如何通過技術創新，提高智能駕駛的智能化水平和規模效應。

　　關于智駕的投入，百度在AI和自動駕駛領域超過十年的不斷研發，超過1500億的持續投入，是極越持續領先的關鍵助力。夏一平甚至在發布會上直言不諱：“沒有500億做不好智駕，只花幾十億做出的智駕都是‘馬路殺手’。”

　　激光雷達方案看似比純視覺增加了額外的車端傳感器成本，實際上純視覺+端到端大模型更加考驗車企背后的綜合技術實力和巨大投入。在端到端大模型的架構下，智駕最終拼的其實是算力儲備和優質數據。

　　夏一平在專訪中提到，百度在智駕技術上的投入是巨大的，預計明年智駕行業將出現分水嶺式的競爭。以特斯拉為例，剛建成一個算力中心花了280億人民幣，這些還不算日常運營的成本，一年的電費就是10億人民幣。

　　百度深耕數十年，投入了超過1500億的資金，在算法、算力和數據上具備了強大的先發優勢。依托百度AI超過170億參數的視覺大模型、高標準的自動化標注產線實現日均產能過百萬（幀）、BEV+OCC精標訓練數據過億(幀)的高質量標注數據，大幅提升數據處理效率和精度。

　　而在算力方面，百度擁有云端算力超5.5 EFlops——中國智駕云算力第一梯隊。百度和極越已基于超5.5 EFLOPS高算力訓練集群，實現模型高效訓練、每周快速迭代。

　　眾所周知，智能駕駛芯片是實現高級自動駕駛功能的核心硬件。此前像蔚來、小鵬等企業，有宣布或發布自研智駕芯片的規劃。那對于極越來講是如何考慮的？未來端到端的技術方案轉變，對于芯片的性能需求是否有改變？目前搭載的方案和芯片是不是已達成最佳選擇？

　　王亮和潘云鵬討論了智駕芯片的選擇，認為極越目前搭載的雙英偉達Orin-X芯片足以支撐未來五年的自動駕駛功能。隨著智能駕駛技術的不斷進步，對芯片的性能要求也在不斷提高。極越表示，他們也會研究其他芯片平臺，以保持技術領先。

　　夏一平表示，今年下半年甚至是明年上半年，汽車智駕功能將成為他們重要的購買決策，現在很多人都是可以不用智能駕駛，但是不能沒有智駕，但是到下一個階段可能是必須要有智駕。畢竟隨著智駕的技術快速迭代，體驗也越來越好，用戶得到更多的正向反饋，也將有更多的用戶去使用智駕。

　　在消費端也有直接的反饋，官方在做一個智駕的活動，即推薦三個車主就可以領一個免費的PPA，很受用戶的歡迎。甚至在夏一平直播間里提需求，如何獲得免費的智駕包。

　　潘云鵬也提到智駕的市場接受度提高的原因，是因為智駕的成熟度變高了，現在ASD的里程滲透率到了80%左右，有20%的路是自己開，80%是智駕在開。

　　而且他表示，高階智駕的普及速度會遠高于之前的ACC，因為產品到了成熟階段，用戶用了之后，真正解決了他們的問題，這樣就會一傳十、十傳百，再加上行業的推動，普及率也會隨之快速增長。