今天小编分享的科技经验：蔚来计划明年 1 月推送“端到端”大模型架构，智驾功能暂时追平对手，欢迎阅读。
文 | 汽车像素，作者 | 曹琳，编辑 | 冒诗阳
01 冲刺端到端架构
蔚小理中，蔚来是唯一没有推送端到端大模型架构智驾方案的一家，不出意外，这个局面会在下个月改变。
我们独家获悉，蔚来计划 2025 年 1 月推送 Banyan 3.1.0 版本的智能系统。这个版本的系统中，蔚来将首次推送用于智能驾驶的端到端大模型架构。
今年 8 月底，蔚来推送了 Banyan 3.0.0 版本的智能系统，着重对智能座舱、智能底盘做了更新，融入了 AI 技术，这是目前 Banyan 系统的最新版本。
蔚来在售的 8 款车型都是基于 NT2.0 平台开发，本月起，蔚来将逐步推出 ET9 等几款基于 NT3.0 平台的新车。Banyan 系统适配 NT2.0 以上的车，NT1.0 平台旧车暂时无法更新，用的还是 Aspen 系统。这意味着蔚来 2022 年之前的车，很可能无法第一时间用到新版的智能方案。
蔚来端到端大模型的研发过程并不一帆风顺。一位接近蔚来的负责人告诉我们，直到今年 11 月，Banyan 3.1.0 在不久前，刚刚于公司内部经过了一轮 " 大评审 "。在这之前，蔚来的模型团队已经多次延期。
" 大评审 " 的结果同样不完全顺利，暴露出的一些问题，至今还在进行原因排查。不过，有接近蔚来的负责人告诉我们，现在团队正在加急处理问题，按计划在明年 1 月可以完成推送。
不过，我们了解到，蔚来的 " 车位到车位 " 功能，可能不会随 Banyan 3.1.0 一起推送。车位到车位是指从 A 点到 B 点，无缝衔接的智能驾驶功能。目前国内车企中，只有理想推送了这一功能。
一位接近蔚来的负责人透露，今年 11 月初前后，蔚来内部接近做完 " 点到点 " 功能的 Demo 版本，还有一些问题没有处理好。蔚来本希望先将 " 点到点 " 推送到门店，用于用户试驾，这也没有实现，功能集中在个别路段。
比其它同行，蔚来 " 点到点 " 的开发的确略复杂。蔚来是主流新造车中唯一走换电模式的一家，除了传统的车位到车位功能，蔚来还要基于同一套技术，做出新版本的城市领航换电，实现车在城区内的自主换电。
02 大模型疑虑
第一梯队中，蔚来已在多个智驾功能的时间节点上落后于同行。
今年 9 月，华为陆续开始了 ADS 3.0 的推送。10 月 24 日，小鹏汽车推送天玑 5.4.0，其中智驾系统 XNGP 全面进入了端到端架构。同样在 10 月底，理想汽车全量推送了 " 端到端 +VLM" 的方案。一个月后的 11 月底，理想又宣布 OTA 6.5 版本车机系统，新增了车位到车位智能驾驶功能，这使得理想成为首个实现这一功能的车企，领先于华为、小鹏。
从声势上，蔚来落后于同行。但有业内人士告诉我们，差距并没有外界理解的那么大。严格意义上，端到端指的是从传感器数据输入，到控制指令的输出之间，不应该再有其它环节。要做到这一点，大模型是业界认可的实现路径。
国内车企现在实现的端到端、大模型，还只是初期阶段。一位智驾从业者告诉我们，车企发布的端到端方案，实际都由两个甚至更多小模型组成。比如华为、小鹏的方案，在感知、规控环节，各做一个小模型，严格来说，这依然是分段式的智驾方案。
与小鹏、华为等国内车企一样，蔚来将于明年初发布的端到端大模型架构，不是严格意义上的一段式大模型。今年 7 月底，蔚来在例行的 2024 创新科技日中，披露了世界模型 NWM（NIO World Model）。一位智驾行业的负责人告诉我们，蔚来的世界模型，可以理解为参数量较大的规控模型。
▍蔚来 NWM" 世界模型 "
今年各家车企抢发端到端、大模型架构，很大一部分原因是为了营销。但在未来几年，情况将发生变化。
一位传统车企的智驾负责人此前告诉我们，从收获来衡量，狭义的端到端、大模型，很适合汽车厂商去发力的技术路线，" 因为可以实现自我迭代、越级更新 "，大模型做的好的企业，会在智驾的水平上和同行拉开非常明显的差距，" 差距会不断扩大 "。
但真正做起来，主机厂的风险也很大。上述负责人告诉我们，大模型的质量，会特别依赖体系内研发负责人和人工智能专家的水平，科学家是端到端、大模型研发的灵魂人物。符合这种要求的人才，是车企所不具备的，甚至在大部分车企，这种人才与公司的文化、基因不匹配。
风险和收益之间的考量，带来了选择的不同。
今年 11 月底，36 氪披露，理想内部将端到端部门独立，并任命了负责人。几乎同一时间，多家媒体披露，华为车 BU 新设立了一个技术开发部门，这一新部门吸纳了两位通过华为 " 天才少年 " 计划招聘的研发人才，计划明年量产一段是的端到端大模型。
端到端、大模型的开发上，蔚来持保守态度。有智驾业内人士告诉我们，蔚来到今年 3 月，还在进行一段式端到端的可行性研究。
目前，蔚来内部的模型团队是由感知团队改组而来。
