摘要：
2024年5月20日，小鹏↘汽车在北京召开“AI DAY”发布会，宣布即日起开始向用户推送基于端到端大模型的智能驾驶和智能座舱系统，成为中国市场第一个正式向用户推送端到端大模型应用的... 在端到端技术应用于智能驾驶之前，智驾功能的基本模式■是分感知、规划、控制三个步骤实现智驾功能，每个步骤由人工编写代码制定规则，相当于程序员通过代码手∮把手教智驾系统开车。
而端到端技术理论上可以只用一步就实现智驾功能，从一端输入传感器获取的所有数据，包括视频、图片、雷达ㄨ数据等，另一端直接输出车辆控制指令，两端之间由学习人类驾驶形成的智驾大模型完成驾驶行为，相当于智驾系统通过学习人类驾驶自己♂学会开车。
端到端技术的应用给智能驾驶的能力带来◥了飞速提升，所有智驾竞争的头部参与者都在不同程度转向端到端技术路线。除了小鹏㊣ 汽车，小米汽车已推送端到端的智能泊车；蔚来表示将在主动安全领域应用端ぷ到端技术；理想在4月的英伟▆达GTC2024上阐述了端到端架构设想；华为将在6月上市的享界S9上首发端到端的ADS 3.0智驾系统；4月15日长城汽车董事长魏建军在直播〗中展示的城区NOA技术来自元戎启行的端到端智驾方案，端到端已经成为中国智驾市场高级玩家的门槛。
但全球公认最先进，也是目前测试规模最大，时间最长的端到端＠ 智驾系统——特斯拉FSD（Full Self-Driving 完全自动驾驶）尚未进入中国市场。4月28日马斯克访华之后，关于特斯拉FSD即将落■地中国的热度再起，但更多强调的是特斯拉需要中国卐市场，其实中国智驾市场同样需要特斯拉来提升竞争水平。
端到端智驾的优势与不足
端到端技术的最大优势是大幅减少代码量，提升系统运行效率，反应︻速度更快，处理信息更多，性能极限更高。特斯拉2023年11月开始测试FSD V12系统时，马斯克透露，V12的代码只□ 有3000多行，而上一个基于人工规则的版本代码超过30万行。小鹏汽车在“AI DAY”发布会上表示，之前的智驾系统代码量是10万级，而端到端智驾能够实现10亿行代Ψ 码才能达到的效果。
另外由数据驱动的端到端大模型，在训练数据充▂足，训练算力充沛的前提下，进化速度惊人。特斯拉从切换端到端技术路线至今，只用了一年多时间就达成了惊艳效果，从开始▲测试的V12版本到2024年5月20日推送的V12.4版本，平均每个月升级一个版本，每个版本都有显著提升。
小鹏汽车也宣称他们的端到端智驾大模型可以两天迭代一次，以月为单位更新，目标是用18个月时间将智驾能力提升30倍，2024年三季度实现全◥国每条路都能开，2025年在中国实现L4级别的自动驾驶体验，即几乎不用人工接管的全自动驾驶。
端到端智驾还有一个特征，因为▓是通过学习人类的驾驶行为自己学会开车，所以用起来特别像人开车，比如特斯拉FSD V12在美国开始测试后，测试者就反馈开起来特别像人，甚至出现过不按○地图导航路线行驶，抄近≡路抵达目的地的情况。
但端到端智驾系统也存在难以回避的缺陷。
首先是“黑盒”问题。基于人工规则的智驾系统出现问题的时候，可以明确找到问题发生在感知、规划、控制的哪个环节，甚至直接分析出是哪行代∮码出了问题，解决问题〗就是软件debug（去除漏洞）的过程，如果发现当前规则无法处理的新问题，就增加新的代码。
但端到端从一端输入数据，另一端直接输出结果，中¤间过程目前难以解释，存在“黑盒”现象，发生问题时很◢难找到具体原因，就像语言大模型偶尔会不明原因的胡言乱语。但性命攸关的智驾系统无法容忍“胡言乱语”，所以需要大量人工规则进行兜底安全保障，如果人工规则不完善，或太过复╳杂效率不高，端■到端的优势就会被削弱。
其次是端到端智驾系统的训练难度很大。马斯克表示特斯拉的FSD在输入超过100万个驾驶视频进行训练之后∩，才开始逐渐①成熟。到2024年初FSD表现出优异性能的时候，已♂经训练了超过1000万个视频，而且还都是经过筛选的老司机优秀驾驶范例。
小鹏也同样在训练上投入巨大，目前的智驾系统已经训练了相当于10亿公里的驾驶视频，每日新增9.78万公里♂训练视频∏，实车测试超640万公里，覆盖全国1972个县级以上行政区，2024年的训练算力投入超7亿元，还将新招4000人服务智驾开发团队。
端到端智驾的训练需▽要优质且庞大的训练数据，需要海量算力↘资源，需要巨大的人力资源和资金投入，这些都会造成端到端智驾的成本高昂，需要更大销量分摊才能产生经济↑效益。
考虑到市场体量和消费者对新技术的接∑纳程度，中国市场很可能成为最大的智驾市场，甚至很长一段时间内将是唯一的战场。
中国市场与特斯拉FSD互相需要
不论是发挥端到端智驾的优势，还是解△决端到端智驾的缺陷，都需要充分々、激烈、高水平㊣ 的市场竞争，这需要全球最高水平竞争者的共同参与。而当前的状况是公认技术水平最高的特斯拉FSD只局限在美国市场，中国的众多车企只◥局限在中国市场，这种情况亟待改●变。
进入2024年后，特斯拉FSD落地中国市场的合规障碍正在一项项扫除。
4月28马斯克访华，同一天，中国汽车工业协会与国家计算机网络应急技术处理协调中心联合公布了第一批符合汽车数々据安全四项标准的□车型名单，特斯拉的Model 3/Model Y是名单中仅有的外资车∞型。
2024年5月16日，中国（上海）自由贸易试验区临港新片区管理委员会根据2024年2月8日颁布实施的《中国（上海）自由贸易试验区临港新片区数据跨境流ㄨ动分类分级管理办法（试行）》（下称数据跨境☉管理办法），印发了第∮一批数据跨境场景化一般数据清单，其中包括智能网联汽车、生物制药和公募基金三个领域。
数据跨境管理办法规定，跨境◥数据分为核心数据、重要数据、一般数据三◣类，核心数据禁止跨境；重要数据可通过临※港新片区数据跨境服务中心申报数据出境安全评估；一般数据可向临港新片区管委会申请登记备案，并在满足管理要求下自由流动。
根据▓一般数据清单，智能网联汽车的人机交互和软件测试数据可以自由流动，但限于在工厂内部、实验室、封闭试验场所获取的数据，公开道路数据没有列入一般√数据清单。
对特斯拉FSD落地中国影响最大的公开道路测试数据，根据数Ψ 据跨境管理办法的分类标准，在其中的公民身份信息、车辆定位信息和周边道路环境等敏感数⌒ 据脱敏之后应归为重要数据进行管理，评估安全后有望实现跨境流动。
特斯拉FSD的数据跨境流动正在一步◥一个脚印地满足合规要求，市场对其2024年内落地中国市场持乐观态度。
如果特斯拉FSD成功落地中国，中国市场就是ζ全球智能驾驶毋庸置疑的应用前沿。最先进〖的技术、最丰富的数据、接纳度最高的消费者齐聚于此，诞生更好的智能驾驶产品就顺理成章，更好的产品将推动竞争迈≡向更高水平，高水平ζ 竞争下，炒作概念、混淆视听的产品将被快速清理出场。
对于中国企业来说，算力受限的情况短期内难以改变，但中国企业的数据优势和研发强度同』样不容忽视，强大的外部竞争者将迫使中国企业发挥差异化优势，寻找○算力受限前提下提升自身竞争力的方法。
特斯拉FSD落地中国除了营造更好的竞争环境，锤炼中国企业的竞争力，还将推动中国在数据合规、交通法规修订、保险条例调整【、人工规则安全兜底等底层规则上的进步。在底层规则制定上占得先机，就能在全球智驾游戏规则的制定上拥有更大话「语权。
特斯拉需要中国市场，中国市场同样需要特斯拉FSD落地，在迭代以天为※单位，性能翻倍以月为单位的进步速度下，中国智能驾驶市场早一天提升竞争水平，就能早一天建立领跑地位。
