今天小编分享的财经经验：网红大佬的面子，高阶智驾的里子，欢迎阅读。
文 | 光锥智能，作者｜刘俊宏
李想、李斌绑定 " 车圈新顶流 " 雷军互相抬轿子，红衣大叔周鸿祎高情商点评各家汽车新品 ......
为了流量，今年车企大佬们比任何时候都努力 " 营业 "。
但相比网红大佬们的营业，一场围绕智能化的暗战早就在车展之前展开。
" 有路就能用，去哪儿都能开。"
4 月 25 日，2024 北京车展的第一天，长城汽车首发魏牌蓝山智驾版，继续争夺 " 高阶智驾 " 话语权。
在此之前，蔚来汽车 4 月 30 日开始推送全網域领航辅助 NOP+ 城区功能，当天晚上 19:30 ，蔚来汽车创始人李斌还自测直播，在北京城区晚高峰时期，用全網域领航辅助驾驶近两个小时，实现了仅 1.5 次的接管。
" 华为智驾超出我的想象，这两天坐问界 M9 在（北京）四环，上主路下辅路，基本上走完了。" 车圈新晋网红周鸿祎在对比过豪华品牌库里南后，对国产智驾赞不绝口。
华为智能汽车解决方案 BU CEO 靳玉志预测道，"2024，将会是智能驾驶大规模商用的元年。"
" 高阶智驾 " 正在加速搭载到每一辆智能汽车。
以 2024 年为分水岭，车企或许不再分传统还是新势力，只有跟上智能化浪潮的，和跟不上的。
2024，高阶智驾成标配
" 汽车智能化的拐点已经到来。"
在华为智能汽车解决方案新品牌乾崑发布会上，靳玉志兴奋地表示，" 其中，智能化已经成为用户购车的关键因素。以问界为例，超过百分之七十的用户选择高阶智驾的版本 "。
既然智驾来到了普及化的阶段，就不能只是高端车的配置。
在车展前一天的高阶智驾能力芯片（征程 6）发布会中，面对在中国汽车销量占比达到 50% 的主力车型，地平线 CEO 余凯称，"10 万～20 万价格段的消费者，也想要高速 NOA 和城市智驾 "。
在华为和地平线等技术服务商助攻下，本次车展上我们看到，长城、长安、比亚迪、上汽、广汽、一汽、北汽等几乎全部的自主品牌巨头们，都将加紧落地高阶智驾，几乎所有的智能汽车都默认（或即将）配备高阶智驾功能。
似乎 2024 年还不能落地高阶智驾的汽车，已经成了上个时代的 " 老古董 "。
车企们如此重视高阶智驾落地的缘由，一方面是高阶智驾（主要是指城市 NOA 功能）更能凸显汽车智能化的价值。比如在销量上，华为智选车和小鹏的智驾版选购占比高于非智驾版本。
另一边，在消费者体验层面，高阶智驾由于覆盖日常驾驶更广泛的城市场景，消费者能够轻易地从车企的演示直播、" 智驾小视频 " 和实际试驾感受等方式，确认一台汽车的智能化程度。如果智能汽车的高阶智驾表现不佳，将容易被消费者 " 打上 " 不够智能的标签。
事实上，智能汽车形成如今 " 以智驾评价智能 " 的趋势，早已被整个汽车行业的玩家们所预见。不过，在共同追逐智驾能力的过程中，只有华为、小鹏、比亚迪、长城、吉利等几个少数玩家占得先机。其他玩家们想要在 2024 年追逐高阶智驾落地，还是需要智驾供应商 " 拉一把 "。
也正是在车企们迫切落地高阶智驾的需求下，北京车展上的智驾供应商们也一扫几年前 " 智驾寒冬 " 的阴霾，开始大谈定点和落地。
在高阶智驾普及的大趋势下，新一轮的内卷也在展开。
其中，华为和商汤等都正在对标特斯拉，卷智驾 " 端到端 " 的技术领先。
在华为车 BU 刚发布的智能汽车解决方案品牌（乾崑）上，将上一代 ADS 2.0 的 BEV+GOD（类似占用网络）的方案，更新到了 ADS 3.0 的 GOD/PDP 网络方案。
相比旧方案，华为在 ADS 3.0 上的更新主要在两方面。
其一是将原本分别用于 " 看世界 " 的 BEV 和理解障碍物的 GOD，两个大模型合并成了一个能够理解真实驾驶场景的大模型（ADS 3.0 的 GOD）。大模型 " 合二为一 " 后，华为智驾能够更节省算力占用。
其二是在 PDP 网络上，华为将原本 " 布满各种细致规则 " 的决策模块，更新成了端到端的规控，让智驾根据 " 老司机 " 真实的驾驶案例，直接输出到汽车控制模块，从而实现，智驾在面对复杂场景的操作更考虑整体性，乘坐体验也变得更加丝滑。
虽说本次华为的智驾方案，仍未实现完全端到端（感知直接输出控制）的一体化。但华为感知和决策的拆分方案，能够在智驾出错时第一时间定位问题，从而实现高效迭代。
在华为车 BU 展台的隔壁，商汤不仅从去年仅做智舱拓展到了智驾，也认为智驾方案还是应该完全端到端 " 一步到位 "。
" 感知和决策两个模块分别搭建一个大模型框架，更容易实现落地。但‘两段式’端到端方案的感知和决策，两个模型之间传输的信息是人为定义的显性信息，数据传递仍然会有过滤和丢失。"
得益于在大模型领網域的优势，商汤在展出的端到端自动驾驶大模型—— UniAD 上，将感知、决策、规划等模块都整合到了全栈 Transformer 端到端的模型中。让智驾系统在 " 所见即所得 " 中，直接输出控制结果，从而减少人力在智驾模型运行中的干预。
并且，在智驾大模型的后续迭代中，通过持续 " 投喂数据 "，还能增加因人工写代码的效率，进而在大模型的泛化、" 涌现 " 的特征下，让智驾系统快速实现 " 全国都能开 "。
商汤的端到端智驾方案
相比华为和商汤提供的偏軟體的高阶智驾方案，地平线和黑芝麻从 " 软硬體全包 " 的角度给车企们提供了不同的落地思路。正如极越汽车 CFO 刘吉宁在车展期间所言，" 汽车下半场拼的是智能化，具体到 2024 年智能化是高阶智驾，一定是开箱即用的 "。
在展台上，与周边车企展位的喧闹不同，地平线展示了足足 3 展柜已经处于量产阶段的智驾控制器，主打一个 " 低调的奢华 "。
征程 6 系列与各大汽车品牌和 Tier1 合作的控制器展柜
由于地平线与车企的合作方式是基于硬體（主要是芯片和網域控制器）为载体的軟體算法适配。地平线在车展期间发布的征程 6 系列智驾芯片上，根据车企需要落地的智驾能力，按照算力从 10+TOPS 到 560TOPS 抽成了不同的等级。
其中，在面向高阶智驾（主要指城市 NOA）的需求中，地平线在征程 6P 上配备了超过两块英伟达 Orin-X 的算力，为车企在高阶智驾的落地和迭代环节中，留出了相当 " 富裕 " 的空间。
并且，地平线在本次发布的全场景智能驾驶解决方案 SuperDrive 中，也构建了完整的动态、静态、OCC（占用网络）感知架构，为车企提供了芯片 + 算法的 " 打包 " 方案。
此外，为了 " 照顾 " 车企不同的 " 动手能力 "，地平线也与博世、立讯等汽车 Tier1 们合作打造完整的智驾硬體解决方案，让车企能够实现 " 开箱即用 "。
最终，地平线建成了中国智驾厂商 " 最广的朋友圈 "，目前已累计收获超过 230 辆的合作定点车型，而且从曲线能看到，2022 年起智驾落地开始加速，走出了一个陡峭的加速曲线。
地平线高阶智驾方案发布会，光锥智能拍摄
另一边，相比地平线 " 智驾一站式 " 的解决方案，黑芝麻正在思考着落地高阶智驾和单芯片平台实现舱驾一体的可能性。
此次车展上，地平线带来了武当系列 C1200 的两款量产芯片。其中，C1236 主要针对单芯片高阶智驾方案，可实现单芯片支持 NOA 行泊一体。而在另一款产品 C1296 上，黑芝麻在智驾芯片平台上额外装上了 MPU（微处理器）模块。
如此操作，虽使 C1296 无法在智驾功能上达到高阶水平，但车企可以通过一块芯片同时实现 " 轻 " 智驾和座舱的功能，从而降低汽车线束用量，达到汽车降本和增加续航的目的。
面向未来，黑芝麻认为芯片层面合并 " 汽车大腦 "，是未来汽车智能化的最终路线，" 市场需求推动应用下探，就会推动技术端用更少的成本，更低的资源，更小的开销去达到应用的成熟 "，黑芝麻智能产品副总裁丁丁在车展上如此说道。
智能汽车在智驾层面的推进，还有从 L4 切入智驾的自动驾驶公司的一份力量。
光锥智能在文远知行展台看到，在展出的无人驾驶的车辆中间，还有两款奇瑞星途的智能汽车。据工作人员介绍，现场的奇瑞星途星纪元 ES、ET 量产车，搭载的是文远知行与博世合作的高阶驾驶方案。
高阶智驾的落地潮，让曾经因 L4 迟迟不能落地的智驾公司，也感受到了大规模商业化的 " 温暖 "。
文远知行展出的奇瑞星途星际元 ES、ET 量产车
从北京车展整体的情况来看，虽然智驾供应商们对技术的追求方向不尽相同，但在 2024 年加急落地高阶智驾的规划，已经非常一致。
并且，按照各家供应商在本次展会给出的方案成本来算，落地高阶智驾在 10 万～20 万车型的价格占比仅为 3%～5% 区间。
这也意味着，在高阶智驾的技术成熟和智能化的价格内卷下，绝大部分智能汽车都有机会在 2024 年落地高阶智驾。
在预期汽车即将完成出行层面的智能化改造之后，消费者也开始愈发重视车上生活的智能化体验了。
大模型 " 上车 "，座舱智能的互動更智能
大模型落地智能座舱的趋势，全世界的车企们早已达成共识。
在海外，2024 年 CES 上，大众、奔驰、宝马纷纷利用大模型打造座舱个人助理。在国内，是理想的 Mind GPT、蔚来的 NOMI GPT，火山引擎的座舱大模型和腾讯智慧出行的汽车行业大模型等。
大模型 " 纷纷上车 " 的原因，商汤科技首席科学家王晓刚认为，" 大模型 ' 上车 ' 后能将座舱各单点 AI 功能组合起来，自动调用座舱软硬體资源，多模态大模型能够实现人与车的多感官互動，显著提升互動顺畅性、自然性 "。
在本次的北京车展上，汽车智能座舱的供应商们给出了一些大模型 " 上车 " 的最新思考。
其中，商汤在智能座舱中以类似苹果 Vision Pro 的眼神和手势互動方式，给出了一个大模型落地座舱 " 最科幻 " 的答案。
商汤眼神互動的能力，来源于此前在车内落地 DMS（驾驶员监测系统，能识别疲劳驾驶）的积累。在对识别精度的提升下，商汤实现了对驾驶员注视的中控屏，或者后排用户看后排螢幕的精准视线互動。
" 看哪指哪 " 的互動方式非常理想，让驾驶员无需伸手触摸车机螢幕，就能在驾驶过程中操控车机，提高了驾驶的安全性。不过，具体操作的精准度，光锥智能后续会体验评测后再分享给大家。
另一边，在 3D 手势互動上，商汤在大量真人数据的基础上，为手势识别也设计了一个端到端的识别网络，用户可以 " 隔空 " 实现此前需要触摸的车机操作。这样，后排用户也可以比较轻松地操控前面的螢幕，控制音乐播放、切换地图等。
从新互動技术中，我们可以看到，汽车为 AI 的落地打造了一个更立体的操作空间，互動性从 PC、手机那里汲取了不少精华，还在实用性上拉开了差异化。
除了互動之外，座舱大模型的落地，也是今年大模型上车的一大亮点。
腾讯智慧出行今年依托混元大模型，更新了新的座舱大模型，可以做汽车 AI 说明书的智能问答，比如针对该车型的专业用车 / 养车问答，主动提供车况提醒、养护建议等；基于 App Agent 能力，仅需 1 周，即可学习并熟练使用 1000+ 个车载 应用，实现车载小程式 /APP 深度语音互動，帮用户完成各类车上服务操作，如自动订咖啡、订电影票、预约代客服务等操作。
华为车 BU 在乾崑智能汽车解决方案中，在盘古大模型的基础上，训练出来了自己的汽车行业大模型——千悟引擎，而在这个 AI 引擎的加持下，鸿蒙座舱在车机、音响、显示等环节再次迭代更新。
华为千悟引擎
车机层面，基于华为自研的鸿蒙系统，华为车机能在实现多设备畅联的同时，还支持原生搭载绝大多数常用 App。相比其他车企车机上 " 寥寥几个 "App，车机看啥都要连手机投屏，鸿蒙车机在应用生态上称得上 " 遥遥领先 "。
华为车机 APP 数量庞大，车型为阿维塔 12
在声音和显示功能上，华为也利用 AI 对视频进行了自适应处理，将视频声音自动切换成 3D 音效。用户能够伴随画面，真实听到来自画面四面八方的声音。此外，华为还利用 AI 对座舱空间进行 " 定向降噪 "，实现前排听歌、后排玩游戏互不打扰。
除了腾讯、华为和商汤之外，整车厂商们在本次车展上也在尝试智能座舱在互動和体验层面上的更多可能。
例如长城汽车在本次发布的 Coffee OS 3 智慧空间上，也深度应用了 AI 大模型。长城汽车的智能座舱也实现了与商汤手势控制类似的互動技术，用户可以通过捏合、拖动、攥拳等特定动作，完成播放、切换、选择等一系列的操作。此外，长城汽车还在哈弗系列车型上，配置了咖啡生活 App，汽车可以连接智能水杯、儿童座椅、车载冰箱等智能外设，实现温奶、泡茶、温度调控等功能。
另外，结合地理位置的推荐也是一个新亮点。智己汽车与火山引擎在大模型应用及算法领網域合作做了 City Drive， 能够根据用户的个性化喜好，实时筛选并推送特色美食、热门景点、文化地标等本地生活内容，让出行从 " 我要去 " 扩展到 " 带我去 "。
整体来看，汽车智能座舱和传统车机基于功能的互動模式，已经离得越来越远，无论是智能化程度还是功能、应用的丰富度上都已经远远跑在前面。
哪吒汽车创始人方运舟认为，" 大模型‘上车’，现在带来了从 0 到 1 的变化，未来会实现从 1 到 100 的更大变化，人会把驾驶交给车，在智能空间处理其他事 "。
可以预见，车企们会不断加大投入汽车智能，以求在每个阶段都能领先对手，全面智能化的 " 拉力赛 " 即将打响。
整车之外的智能化战事
眼见着，造一台智能汽车所需的 " 补给线 " 正在 " 拉 " 得越来越长。
车企为了维持长期智能化竞争力的成本开支，正在水涨船高。优秀者与后进者的差距，也在以肉眼可见的速度 " 膨胀 "。
" 甚至有种合资品牌的百年优势，在智能车时代一朝瓦解的感觉 "。一位资深汽车行业分析师对光锥智能感叹道，" 就算是曾经销量风光的造车新势力，这两年没加大智能化投入，在车展上便立马有些落寞 "。
一边是持续在降价潮中 " 血拼 "，一边又要维持智能化持续的开支。车企们即使知道这份钱不得不花，但也总会在市场上看一看，相比自建智算中心和每年开支大几十亿，更具性价比的方案。
于是，AI 大模型厂商（云厂商为主）的能力和底座，也是车企们集体关注的对象。
汽车智能和 AI 云的结合，随着高阶智驾的落地和不断迭代，出身车企的智驾负责人更懂得如何调动这种需求和焦虑。
英伟达全球副总裁吴新宙就说，" 进入 AI 定义汽车时代之后，汽车智驾的开发模式发生了变化，形成了云端 + 车端的开发闭环——智驾模型在拥有大算力的云端进行训练和验证，随后部署到车端，完成应用和数据收集回传，促进云端的模型训练 "。
比如上述提到的，华为智能汽车解决方案乾崑 3.0，每天学习 3000 万公里，模型每 5 天可以迭代一次。这个速度，真是卷到可怕。
除了智驾的训练，车企的研发、营销、办公等都需要大模型做数智化加速。
例如腾讯汽车行业大模型，在研发环节中，可以协助軟體工程师写代码；在营销环节，可以做智能客服、销售 AI 助手的辅助；甚至做好一个 AI 工程平台，车企直接拿来开发自己需要的 AI 应用。
归根结底，当前车企不断加大投入，是因为智能汽车距离 " 终极产品 " 还有着相当远的距离。或许在几年内，车企们都将身处于降价和智能化加码投入的内卷之中。但令人欣喜的是，中国汽车品牌们也将在不断追逐智能化技术的路上，构筑起令人无法逾越的壁垒。
