智能駕駛，車圈下一個“兵家必爭”之地。

去年，特斯拉發布全新智駕方案FSD，再次引發了整個行業的“神仙打架”。

理想汽車，總是被困在“冰箱、彩電、大沙發”的刻板印象中，盡管銷量沒輸過，但論前沿科技，似乎總是差點存在感。

如今，智駕已經卷到了“端到端”的全新階段，理想卻突然半路殺出，想要憑借“端到端+VLM”彎道超車，狠狠補課。

接棒挑戰特斯拉的車企，憑什么輪到理想了？

什么黑科技，

能讓“智障駕駛”一夜變成老司機？

智能駕駛，可謂是車圈最分裂的研發方向。

“各門各派”一直在卷，不僅理念不同、方法不同，甚至還互相不服，經常明爭暗斗。

但不管怎么卷，所有智駕的目的都是一個：如何讓智駕變得真正智能起來。

而特斯拉FSD代表的“端到端”技術，就是這個能夠統一各大門派的新“武林秘籍”。

用“端到端”讓智駕長出“腦子”，共需要幾步？

想弄明白這個問題，就得搞清楚過去智駕們普遍采用的“規則式智駕”模式，這也是智駕經常被吐槽為“智障駕駛”的原因。

規則式智駕由感知、決策和執行三大模塊組成，每一環的操作，車輛都會依據編碼嚴格執行，簡單來說就是只會“按規矩辦事”。

比如車輛識別到前方有別的車，就會自動減速，但至于是車還是羊，只要工程師沒有錄入相關代碼，車輛就會分不清楚。

這就導致了不少事故發生，比如今年8月，一位車主正在試車時，開啟自動駕駛的車輛就徑直沖撞向路邊的羊群中，導致11只羊被撞死。

而所謂“端到端”，摒棄了過去智駕系統中的種種規則，由一個大模型來統一處理信息、做出決策、調動車輛。

簡單來說，就是給車請一個“AI司機”。

工程師不用為智駕系統預設各種情況，只要給它一個開車的場景，它就會自動學習如何開車，如何識別路邊的環境，如果人類司機能分清楚車和羊，那“端到端”肯定也能分清楚。

比如，智駕系統學習了一個司機如何在校門口走走停停、躲避行人找到停車位的視頻，它就會明白什么樣的情況該避讓，什么樣的情況該加速。

能“學習”，是端到端區別于過去智駕的最大優勢。

只要給這套系統足夠多的樣本和數據，它就能完全模仿出司機的行為，讓“智障駕駛”一夜變成老司機。

在理想發布的雨天演示視頻中，一輛理想在人眼都看不清的滂沱大雨中，準確識別出漆黑路邊的水坑和障礙物完成繞行，讓不少老司機都連連驚嘆。

但不少人也有疑問，既然特斯拉的FSD是端到端智駕的先行者，那國內智駕豈不是毫無機會？

其實，正是因為“端到端”的特性，也才讓特斯拉的美國司機，開不明白中國路。

“端到端”的訓練模式十分簡單，給它投喂足夠多的老司機開車視頻，它們就會自動學習。

雖然特斯拉的FSD能在美國的城市間穿梭自如，但到了早高峰的北京東三環，沒有經過足夠訓練的它照樣會傻眼。

這樣一來，國內車企就有了先天優勢。

在訓練自家的端到端智駕時，理想投喂了25億公里的行駛數據，預計到年底，這一數據將會超過30億公里。

理想的“老司機”，正在越來越老練。

而為了讓老司機長個中文腦袋，理想還給自家的端到端搭配了“最強眼睛”，也就是VLM視覺語言大模型系統。

行駛途中肯定不會一帆風順，老司機可以通過閱讀不同的中文標語來進行決策，智駕系統同樣也需要一定的閱讀能力。

比如，國內很多城市都有潮汐車道設置，每個車道的運行時間都不盡相同，而VLM不僅可以讀取變化的標志，也能做出像真正司機一樣的決策。

當車企進入到“端到端+VLM”AI大模型時代時，只有最懂中國司機的車企，才能做好中國本地的智能駕駛。

用智駕“換道超車”，

不止靠炫技

卷了這么多年智駕，卻被理想“換道超車”了。

很多車圈人，都對理想的“突然爆發”感到意外，原因很簡單，主打“家用、實用主義”的理想來說，智駕一直都是其短板。

而這次憑借“端到端+VLM”迅速補上過去少上的課，甚至還能完成超車，很多人都覺得，一向穩扎穩打的理想是否過于激進了？

不過對于理想來說，激進決策的底氣其實來源于兩點：

1、智駕“老司機”：解決問題，從不炫技

不難發現，即便在智駕方面，理想仍然延續了一貫的實用主義。

智駕多先進、多智能，始終不能脫離“好用”二字。

在理想發布的測試視頻中，幾乎每一個場景都是會讓司機們上頭的關鍵場景。

早晚高峰堵車，可能是都市司機最頭疼的時段，不光得時刻注意周圍車輛的變化，而且還得時刻緊繃神經，以防車流發生變化，好在擁堵的縫隙中和周圍車“搶”個身位。

理想智駕的測試環境，就完美重現了這一場景。

由于堵車場景非常復雜，所以過去的智駕很難能像真正的老司機一樣做出“博弈”，而理想智駕因為收集了大量的老司機數據，能夠很準確地知道啥時候該“擠”，啥時候可以“讓一讓”。

此外，過去智駕甚至老司機都頭疼的U型路口、情況多變的學校后門，都是理想智駕主要攻克的場景。

在駕駛途中，一般的端到端可以解決95%的駕駛場景，而能處理好剩下5%的情況，才真正能體現智駕的真正水平。

2、表面拼技術，背地拼血條

智駕并不是一個可以“拔苗助長”的方向，資金投入、芯片投入等都只是車企卷智能駕駛的基本需求。

而智能駕駛的“靈魂”，其實是來源于自家車主帶來的數據。

好在理想最不缺的就是數據。作為新勢力常年的“銷冠”，理想剛在今年10月18日完成100萬輛銷量的成就。

根據理想內部的說法，能夠符合理想要求的“老司機”，其實并不算多，理想按照駕駛安全情況、駕駛風格等，對自家的80萬名司機進行了篩選，僅有3%的司機符合理想的需求。

盡管理想篩選司機的條件比較苛刻，但這24000名司機提供的數據量，也是理想遠超同行的寶貴經驗。

此外，研發只是智駕燒錢的開端。

理想智能駕駛研發副總裁郎咸朋就在接受采訪時坦言：“如果你一年拿不出10億美金訓練系統，可能會在將來的自動駕駛競爭中被淘汰。”

死磕智駕，并不是理想尋求增長的手段，反過來說，理想的銷量反而成就了他們用智駕“換道超車”的底氣。

再“黑”的科技拼到頭，還是人與血條之間的對決。

“老實人”理想，

為何總能打出逆襲？

2024年的車圈，比往常都要熱鬧。

有的車企卷流量，有的車企卷話題，關于車圈的新聞湊夠年初爆到年末，沒有消停的跡象。

而在2023年風光無二的理想，似乎和這份熱鬧關系不大。

年初，理想的激進之作：純電MPV理想MEGA陷入了史無前例的輿論風波，最終李想本人不得不出面承認失誤。

除了產品方面的不得志，理想同樣也得面對來自同行的壓力。

過去，理想一手用“冰箱、彩電、大沙發”重新定義了家用SUV，而這也成了同行們“摸著理想過河”的標準公式。

現在的市場上，不僅有“理想平替”，還有“純電理想”和“轎車版理想”，理想過去擅長的新“三大件”似乎已經不再是優勢，反而成了行業都在做的通用模板。

沒有流量聚焦，沒有整活天賦，很多人都有疑問：“老實人”理想，是否已經失去了核心競爭力？

就在大家認為理想要慢慢失去特色，走下神壇的時候，理想卻在10月份交出了一份讓所有同行眼紅的答卷：總銷量突破100萬輛。

在眾人眼中慢慢被“參透”的理想，還能頂住壓力完成這一成就，還得歸功于理想的底層實力：洞悉用戶需求的能力。

當所有新能源車企都在瞄準特斯拉發力時，理想卻選擇了一條就在很多人眼皮子底下，卻很少有人涉足的家用車領域。

不少人認為，理想無非就是把“冰箱、彩電、大沙發”塞到車里，就能把車賣這么好，其實沒什么“真本事”。

但其實，比起誰都能模仿的新“三大件”，理想在核心需求上的執著，才是真正的競爭力。

就拿所有車企最底線的安全需求來說，理想其實早就走在了行業前列。

在理想和央視合作發布的短片《談新》中，提到過有一位理想車主，在高速行駛過程中差點和彎道后的施工車輛相撞，而就在當時車輛啟動了AES（自動緊急制動），幫車主和家人逃過一劫。

如今的理想AES系統，能夠在車輛在高速上行駛的時候進行啟動，在極端環境保護車輛行駛安全。

理想智能駕駛研發副總裁郎咸朋也說過，如今市面上能做到類似功能的企業，只有華為和理想兩家。

而在智駕的訓練方面，理想同樣也把環境復雜的學校接送環境作為了主要攻克場景，就是為了滿足廣大“奶爸”們的駕駛需求。

結語：

中國新能源產業，已經擁有了沖擊世界頂尖的能力。

身處高位同樣意味著迷茫，畢竟沒有前人可以追趕，接下來的方向只能自己挖掘。

正如智駕領域的“多面開花”一樣，所有車企都在朝著自己篤定的方向前進，在最終結果水落石出前，沒人能知道對錯。

理想選擇“和用戶站在一起”，雖然是最為穩妥的路線，但即便是理想，也不能保證對用戶需求的100%正確洞察，今年年初的一系列坎坷，也為理想敲響了警鐘。

在不斷嘗試中鍛煉出鑒別“偽需求”的能力，比任何黑科技都要強大。