克日，特斯拉股价开启了一轮“凶猛反弹”。7月*周，特斯拉股价累计涨幅超27%，7月5日的收盘价为251.55美元，只花了一周的时间，特斯拉就抹平了上半年的所有跌幅。

对于特斯拉突如其来的“狂飙”，不少业内人士以为与其二季度的交付数据有关。今年二季度，特斯拉全球交付超44.4万辆电动车，环比增进14.7%，优于华尔街机构预期的43.8万辆。

不外，虽然特斯拉二季度的交付数据不错，但仍然比去年同期的46.6辆少了。以是，交付数目并不是推动特斯拉股价狂飙的*因素，在人工智能、储能营业方面的“新故事”，可能才是特斯拉的“市值光环”。

业内人士指出，投资机构最先意识到特斯拉可能是美股市场上最被低估的“AI投资标的”，有剖析团队估算，特斯拉全自动驾驶（FSD）营业估值或高达1万亿美元，跨越了特斯拉8000亿美元左右的市值。

今年4月，随着马斯克访华一同而来的，另有FSD即将入华的新闻，也是往后时最先，特斯拉的股价就最先连续修复，海内新能源车企的智能驾驶营业也迎来起劲调整，特斯拉这条“鲶鱼”，已经最先搅动海内的智驾市场了。

特斯拉引发“鲶鱼效应”，“端到端”一夜崛起

今年1月，特斯拉正式向通俗车主推送了最新版本的全自动驾驶FSD Beta V12，这一版本在2023年就已经宣布了内测版，并被业内人士称为是自动驾驶的“里程碑时刻”。

从手艺层面上来看，特斯拉FSD V12与当前车企通用的智驾方案，在实现路径上有着本质的区别。FSD V12接纳的是“端到端”手艺蹊径，只需输入原始数据就能直接输出最终效果的AI模子，可以通过考察和模拟人类驾驶行为来优化驾驶决议，反映速率更快。

而传统的智驾方案通常是将感知、决媾和控制分为自力的模块，每个模块专注于解决特定的问题，再依赖人工编程凭证差异场景提前界说规则，让智能驾驶基于规则来执行。

传统智驾方案的利益是模块化的处置简化了系统开发的难度，利于问题回溯与研发迭代；但瑕玷是基于人工设想的规则难以笼罩蹊径驾驶的边缘场景，难以应对都会蹊径上的突发情形，导致使用体验不如预期。

此外，为了应对这些异常少见，却又不能缺少的边缘场景，一家企业可能需要数千个工程师，将90%的精神破费于编写corner case的代码上，这也增添了智能驾驶迭代的成本和难度。

但据马斯克示意，FSD接纳“端到端”手艺之后，只需要用3000行代码就能替换原来的30万多万行代码。

因此，作为天下*“端到端”AI自动驾驶模子，FSD V12从降生之初就备受关注，稀奇是在新能源汽车竞争已经进入白热化阶段的当下，消费者已经逐渐对车企卷价钱、卷设置、卷营销等招数“脱敏”，新能源汽车行业也急需一个“新故事”来刺激消费者的购置欲，而特斯拉FSD就成为了搅动智驾行业的“鲶鱼”。

一直以来，特斯拉在自动驾驶手艺方面都以自力独行的姿势在生长。相较于海内大多数自动驾驶方案供应商们所选择的激光雷达蹊径，特斯拉从2015年最先自动驾驶研究时，就一直坚持纯视觉自驾方案FSD，马斯克甚至示意，“任何依赖激光雷达的人都注定要失败，昂贵的传感器是不需要的”。

最先的时刻，外界以为马斯克之以是坚持纯视觉蹊径，是由于激光雷达的成本太高，但事实上，随着手艺成熟和规模效应，激光雷达的价钱已从超10万美元降至数百美元。

以是，马斯克坚持纯视觉蹊径的另一缘故原由，则被以为是其对“*性原理”的信仰。马斯克以为既然人类是通过眼睛考察来驾驶汽车的，那么摄像头作为最靠近人类眼睛的传感器，其视觉能力也能够逾越雷达融合方案。

现在来看，外界对FSD V12的反馈普遍不错，小鹏汽车董事长何小鹏示意，FSD在硅谷和高速显示极好，可以到达很高的分数；英伟达CEO黄仁勋则赞美FSD是现在*进的系统。

因此，随着4月马斯克访华而传来的“FSD即将入华”新闻，也引起了新能源车圈的热门话题。不少车圈人士，比若何小鹏、余承东等均示意支持；但也有人以为，思量到中国较为庞大的路面情形和数据平安，FSD入华生怕另有不少“未知数”。

但在6月中旬，据财新报道，一名靠近上海市政策制订部门的人士称，上海自动驾驶树模区已向特斯拉发放了蹊径测试牌照，FSD可能正在测试。虽然特斯拉中国对此未有回应，但“FSD入华”显然已经成为海内车圈必须直面的竞争因素。

大模子加速“上车”，车企开展军备竞赛

在去年特斯拉宣布了*“端到端”自动驾驶模子FSD V12之后，多家新能源车企也最先对旗下的智能驾驶营业举行调整，并纷纷宣布了端到端模子的“上车”设计。

小鹏汽车是海内*宣布量产上车的端到端模子的整车企业，预计在2024年第三季度实现天下局限内的无障碍驾驶。去年，小鹏汽车智驾认真人吴新宙去职后，现在由曾任阿里巴巴达摩院的自动驾驶实验室运营认真人袁婷婷，担任小鹏自动驾驶产物高级总监。

蔚来则单独设立了一个大模子部，专门认真端到端的模子研发。据蔚来自动驾驶副总裁任少卿示意，蔚来已经在结构端到端，预计今年将实现上车量产。

理想虽然在5月对智驾团队的规模举行了缩减，但依然保留了算法研发团队，主要认真无图都会NOA以及端到端智驾的研发。在克日举行的智驾宣布会中，理想宣布了基于端到端模子、VLM视觉语言模子和天下模子的全新自动驾驶手艺架构，并在7月内向用户推送 “天下都能开”的无图NOA。

华为则在今年4月宣布了ADS 3.0端到端架构，并示意将于8月随着享界S9正式上市。据辰韬资源宣布的《2024端到端自动驾驶行业研究讲述》显示，端到端方案上车量产时间预计会泛起在2025年。

蜜雪冰城比打工人更需要1块钱的冰杯

长城汽车则在3月宣布将引入元戎启行作为第二家智能驾驶供应商，元戎将为长城提供端到端的智能驾驶方案，今年设计落地三款车。

车企扎堆“端到端”背后，一方面是它们对智能驾驶应用落地的迫切追求，近年，车圈的同质化竞争趋势已经越来越显著，以是智能驾驶成为各家的必争之地。

但即即是新势力中将智能驾驶做到前线的小鹏，也只是完成了NGP笼罩243座都会的目的，随着“FSD入华”，车企提升智驾能力也将变得加倍迫切，谁能更高效、更低成内陆支持都会NOA，谁就能争先一步与友商拉开差距。

另一方面，在智驾升级的压力之下，各大车企也通过大量实践、试错，逐渐熟悉到“端对端”是提升智能能力的“有用解法”，在自动驾驶领域，端到端大模子将能带来加倍突出的算法能力跃升。

但端到端对自动驾驶来说，可能是“有用解法”，但却纷歧定是“*解法”。马斯克曾发文示意，特斯拉今年将在综合训练和推理人工智能方面（主要用于汽车）投入约100亿美元，任何公司若是不能到达这一水平的支出，且不能高效地举行支出，就无法竞争。

这实在也展现了端到端模子背后的三大棘手问题：高质量数据、算力和算法。首先，自动驾驶系统需要大量的高质量训练数据，但网络、标注和维护这些数据也成为了一项挑战。

好比马斯克就曾在自传中提到，特斯拉全球200万台车天天可网络1600亿帧的驾驶视频，但绝大多数视频都是无用的。毫末智行数据智能科学家贺翔曾示意，数据占端到端自动驾驶开发成本的80%。

另外，要未来自于差其余传感器、装备和环境的数据用于自动驾驶的训练和应用，就需要举行准确的数据对齐，这不仅需要先进的算法和手艺支持，还需要对这个领域有深入明白。

最后，算力问题也是攻克端到端方案的必由之路，就连马斯克都曾埋怨FSD的*限制因素是算力，若是以上述其提到的百亿元作为“算力门槛”，即便不思量海内主机厂和智驾厂商能否购置到足够多的高算力GPU，光研发用度就已经拦下了不少车企。

以是，端到端模子看似是智能驾驶的“*解”，但却是“简约不简朴”。而且，当前业内对“端对端”的看法也还没有一个清晰的界说。

据辰韬资源研报显示，自动驾驶架构的演进可以分为四个阶段，划分是感知端到端；决议设计模子化；模块化端到端；单一模子端到端。

最后阶段的“端到端”将不再有感知、决议设计等功效的明确划分，而是真正像人脑一样思索。但现在大部门车企的端到端模子仍停留在*、第二阶段，但无论处于哪一阶段，厂商都喜欢往自己身上贴上“端到端”标签，这也是“端到端”被以为难免掺杂水分的缘故原由。

“车路云”重磅登场，智能驾驶的另一起径

以是，在成本、手艺、数据量等限制之下，那些未曾提前结构智能驾驶的车企，想要从零最先构建端到端模子，也险些是“不能能的义务”。

但据中信证券研报展望，到2026年，高速NOA/都会NOA的自动驾驶渗透率预计将到达20%，端到端模子的生长将催化各级别自动驾驶功效渗透率大幅提升。这是否意味着，落伍的车企将再无追赶的可能？

有趣的是，此前一位耐久关注特斯拉的博主发文示意，特斯拉把此前删除的30万行代码又悄悄地放了回去。虽然这一新闻并没有获得特斯拉的证实，也不能就此说明特斯拉是否又重新回到规则算法手艺蹊径，但至少可以给行业一个启发，走向终点的不会只有一条捷径。

小马智行副总裁李衡宇曾示意，完全自动驾驶不太可能是单一的方式，一定是夹杂的，什么方式能到达完全自动驾驶的平安性是人驾驶的10倍，我们就用什么样的方式。现在来看，将规则算法和端到端大模子等手艺和方案举行融合，可能也是解决方式之一。

除此之外，在去年被相关部门提出的“车路云一体化”看法，不仅是最近的热门政策，也成为了促成自动驾驶的另外一条手艺蹊径。

业内人士以为，FSD的生长始终受制于端到端模子的进化成效和车端盘算能力。而且，平安长尾问题始终是制约高级别自动驾驶落地的主要因素之一，纵然解决了90%的问题，但剩余的10%却需要投入百倍的精神才气攻克。因此，车路云一体化作为平安系数更高的另一条路被放到前台，其要害是人、车、路、云，对应的是交通介入者、车载终端、路侧设施和云盘算的融合与联动。

但“车路云一体化”与“端到端模子”之间，并不是同维竞争的关系，若是说单车智能是“点”，车路协同则是“面”，不管用什么方式，能提升智能水平就是好方式，而“点面连系”也成为了更适合海内路况的另一个可能。

现在，华为已经宣布将在下半年推出车路云新产物，再加上背靠华为云的华为ADS，这也成为了尚未“上车”智能驾驶车企的另一种选择，光2024年，就约有10多款车将搭载华为ADS。

固然，无论是特斯拉将代码悄悄补上后的“规则算法 端到端”融合智驾方案，照样以“蔚小理”为代表的自研智驾方案；或者是以华为为代表的智驾赋能平台，甚至未来也许会泛起“车路云”与智能驾驶的更深度融合，只能说“条条大路通罗马”，端对端模子虽然热门，却并纷歧定适合所有车企。

有智驾从业者指出，从通俗架构切换到端到端手艺的成本异常高，链路也异常长，今年年底估量只有10%的功效切换到端到端。

这也是智能驾驶手艺迭代历程中必须履历的问题，思量到我们离完全自动驾驶另有不少距离，在此之前，若是车企或智驾厂商押注单一手艺蹊径，都可能带来一定的风险。车圈虽然盛行流量大战，但终归只有适合自己的，才是*的。