高阶智驾，极越全面降维打击

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进入 2024 年，智能驾驶从未这么频繁地出现在我们的视野当中。

就在刚刚过去的 3 天，极越、小鹏以及华为背后所代表的鸿蒙智行，这三家在智驾方面积累多年的品牌纷纷都放出了各自的杀手锏，公布了最新产品和智驾方案，势要抢占智驾标签占领用户心智。

极越正式公布了全新 V2.0 版本軟體，覆盖了端到端大模型智驾等十几个主要模块，并将在极越 07 上首发搭载；小鹏 MONA 03 喊出了科技平权的口号，虽然将高阶智驾带到了 15 万级，但是要到 2025 年才交付；鸿蒙智行的智界 R7 也将搭载 HUAWEI ADS 3.0 高阶智能驾驶系统，应用端到端类人智驾。

如果说上半场关于电动化转型的争夺战已经告一段落，那么下半场智能化的角逐才算是真正地开启。经历过几年的市场教育后，高阶智驾也正成为主流消费者的刚需功能，用户对于智能驾驶的认知已经发生了很大的转变。

2023 年，我国 L2 级新乘用车渗透率达到 47.3%，2024 年 1-6 月这个数据已经突破了 50%。而对于更高阶的城区智能驾驶，也正在进入全面铺开的时代。

智驾大乱斗时代，各家都在宣传自家的智能驾驶，但是技术路线并不相同，曾经主要分为两大派系，以华为、小鹏为代表的采用激光雷达的解决方案，和以特斯拉、极越为代表的纯视觉方案。

作为国内最早采用纯视觉技术方案的极越，最新发布了全球唯二、中国唯一的纯视觉高阶智驾方案，堪称中国最强智驾，或许已经在智驾的角逐中领先一代。

激光雷达方案属于古典智驾

自动驾驶发展了数十年，关于技术路线的争论未停止过。最近几年的量产车当中，大部分具备高阶智驾能力的车型都采用了激光雷达的技术方案，只不过传感器的布置各有差别，有的位于车顶上方、有的位于前格栅，也有的在两侧轮眉处。无论激光雷达位置如何，技术路线均大同小异。

激光雷达之所以在一段时间内被奉为主流，原因在于这种传感器的分辨率更高、稳定性更好、三维数据也更可靠，在算法并没有当今这么先进的时候，采用 " 激光雷达 + 高精地图 + 规则算法 " 的方案，的确能够解决大部分场景下的感知和决策问题。

当绝大多数车企都选择激光雷达这条保守技术路线推进的时候，国际上只有特斯拉坚持着饱受争议的纯视觉技术方案，而国内也只有极越这一家汽车品牌奉行纯视觉方案。

直到端到端大模型技术出来以后，纯视觉技术方案的落地速度突然加快，标志性事件就是特斯拉 FSD 新版本的问世，让大家开始重新审核技术路线，极越的前瞻性也逐渐开始显现。

今年 3 月份的时候，特斯拉开始推送自家的高阶辅助驾驶 FSD v12 的軟體更新，新版本在算法层面得到了全新更新，从以往依赖人工规则和机器学习模型的方法，转向采用端到端的神经网络系统，FSD 经过不断迭代后已经具备极强的场景泛化能力，实测的表现也非常惊人。

在这两年的智驾宣传的话语体系当中，" 像老司机一样开车 " 是经常被大家所提及的特性，而端到端技术的最大特点恰恰就是类人的决策机制。对于人类司机而言，开车首要的是 " 看路 "，对于自动驾驶系统来说也是类似的道理，先理解物理世界，再进行道路规划。

我们不能否认激光雷达的优势和特性，但是激光雷达由于硬體结构的原因，它主要用来提供两种有用的信息，分别是对距离的感知和对于异形障碍物的检测。相较于视觉摄像头，它所带来的信息密度只有摄像头的 1% 左右。

而一旦应用端到端大模型，纯视觉的优势就会更加明显。因为视觉可以获取极为丰富的环境信息，机器可以像人类一样识别画面中的颜色、形状、空间关系信息，准确理解周围的世界。基于这些视觉信号的输入，就能完成对场景的理解和行为的规划，从而输出给车辆转换为驾驶行为。

当 AI 算法不足够强的时候，激光雷达 + 高精地图作为智驾的 2 个 " 拐杖 "，能够弥补算法。但是如今的 AI 大模型技术发展，已经倒逼很多车企开始布局纯视觉技术方案，以极越为代表的厂商，硬生生地在激光雷达阵营当中撕开了一道口子。

没有 500 亿做不好智驾

如果用技术的尺度划分，之前那些主要依赖于激光雷达 + 高精地图的算法可统称为古典智驾，而以 AI 大模型为主要驱动力的 " 纯视觉 + 端到端大模型 "，已经真正成为了智能驾驶下半场的主流选择。

但是极越也并非一开始就能预知未来，早期的原型车当中也不乏对于激光雷达的搭载。当时的极越其实面临着一道选择题，它可以在量产车上率先搭载激光雷达，保留一段时间之后再去掉它，或者从一开始就不采用激光雷达的技术方案。事实来看极越当时选择了后者，率先走纯视觉技术路线，极大拓展了智能驾驶的能力上限。

按照极越的官方说法，极越 01 是国内首款依靠 " 纯视觉 " 感知算法的量产智能汽车，到如今的第二款产品极越 07，已经更新为 V2.0 版本軟體，新版本中极越的 PPA 智驾功能也更新为百度最前沿的智驾技术产品 ASD，实现了纯视觉 + 端到端大模型的量产上车，足足领先行业一个代际。

很多人也许会好奇，极越不过是一个成立 3 年的汽车品牌，量产车发布至今也才 1 年时间，为何它能够提前预到技术的发展趋势，问世之初就能做到一鸣惊人？

这其实和背后的百度紧密相关，极越的技术并非从零开始，而是建立在巨人的肩膀上成长起来的。

百度作为全球领先的 AI 大模型公司，也是自动驾驶技术领军企业，在 AI 技术及自动驾驶领網域有 10 余年的积累，耗资超过 1500 亿，已形成海量的数据资产管理、超过 170 亿参数的视觉大模型、高标准的自动化标注产线、超过 5.5 EFLOPS 高算力训练集群，可以实现模型的高效训练和快速迭代。

Apollo 的 L4 级自动驾驶测试和运营的安全里程累计超过 1 亿公里，从未发生过重大伤亡事故，其自动驾驶出行平台 " 萝卜快跑 " 今年以来已经火热出圈，凭借着丝滑、流畅的无人驾驶技术，吸引大批用户争相体验，目前累计完成超 600 万次出行服务，自动驾驶规模化运营订单量全球第一。

作为和萝卜快跑 " 师出同门 " 的极越，利用 L4 级自动驾驶的大模型 Apollo ADFM 所打造的 ASD，兼顾了技术的安全性和泛化性，安全性数倍高于人类驾驶员，实现高速、城市复杂场景全網域覆盖，而从 L4 级自动驾驶到 L2+ 级的高阶智驾，技术上可谓是降维打击。

放眼全球，无论是科技公司还是车企，投入如此多资金和资源到智驾领網域的企业可谓是屈指可数，这是一项需要坚守长期主义才能玩转的游戏，未来的智能驾驶也大概率会成为巨头之间的角逐。也难怪夏一平在发布会上断言，没有 500 亿做不好智驾，只花几十亿做出的智驾都是 " 马路杀手 "。

因此在百度 AI 大模型技术生态的全面赋能下，极越能获得更开放、更深厚、更全面的 AI 技术能力，这是其他同级竞品品牌所不具备的优势，也让极越有了 " 先人一步 " 的底气。

4999 元普及高阶智驾

随着极越 PPA 智驾更新为 ASD（Apollo Self Driving）阿波罗高阶智能驾驶，在领航辅助、代客泊车、高阶车道保持以及主动安全等得到了全面进化，也标志着极越纯视觉高阶智驾步入端到端大模型时代，更重要的是极越想通过智能驾驶来实现 " 科技平权 "。

目前在硬體方面，无论是极越 07 还是极越 01 均采用了目前最主流的硬體架构，它基于双 NVIDIA DRIVE Orin X 智驾芯片，具有 508 TOPS 的 AI 算力，纯视觉感知架构拥有 11 个高清摄像头（其中 7 个 800 万像素，行业数量最多）、12 个超声波雷达、9 个毫米波雷达总计 32 个智驾传感器。

极越纯视觉高阶智驾的感知能力甚至超越主流激光雷达，3D 精度能达到厘米级，车身周边环境 360 度全覆盖，感知距离达 250m，并能识别 200m 内的矿泉水瓶，对运动障碍物速度的识别精度也控制在 0.1 米 / 秒误差范围内。除此之外，还能分辨绿植、临时施工的围栏、靠边停靠的故障车辆、预判行人运动轨迹等，通过端到端既能解决感知问题又能解决规划问题。