视觉中国。
文本 |电车通行证。1月1日，何晓鹏宣布XNGP已覆盖全国243个城市，2月2日，鸿蒙智行宣布文捷车型智能驾驶系统升级，高端智能驾驶覆盖全国99%路段，可从大城市到小村庄使用。
春节期间，我体验了小鹏G6的智能驾驶功能，可用的路段几乎不需要接管，车道标线和红绿灯都能被正确识别。 智能驾驶可以大大改善出行体验，其增长速度比我们想象的要快得多。
高速公路条件简单，文捷、小鹏等车企已经实现了基本覆盖，车企接下来竞争的重点将是城区辅助驾驶试点。 车企如何准备应对接下来的竞争，业内传闻不绝。
平衡智能驾驶的水平和成本是车企和自动驾驶企业需要谨慎对待的问题，比如小鹏汽车，出于成本考虑，计划在未来继续减少激光雷达。 然而，现阶段，高端智能驾驶仍难以离开激光雷达。
去年12月26日发布的M9搭载业界首款量产192线激光雷达，识别距离可达250米，成像能力184万点秒，垂直分辨率01°，雷达扫描频率为20Hz，与市面上主流的96线156线激光雷达相比，可以说是遥遥领先。
不过，在华为192线激光雷达正式发布后不久，北醒光子就正式宣布其256线激光雷达投产，在CES2024发布会上，激光雷达巨头禾赛科技推出了一款512线激光雷达——AT512，探测距离可达300米，最大射程400米， 成像能力为 1288每秒 80,000 点。
激光雷达波束越多，捕获物体的细节越丰富，建模轮廓越完整，点云图就会越清晰，并且具有更高的冗余度和抗干扰能力，可以提高智能驾驶的安全性。 但是线束太高，随之而来的是成本和功耗的上升，恐怕只有M9这样50万元左右的豪车才能使用192线及以上线束的激光雷达。 考虑到车载激光雷达的功耗一般在50W以内，对电池寿命的影响不会明显。
在量硬件方面，中国企业经验丰富，按照这种发展速度，相信在几年内，将有几千束激光雷达可用。
智佳对芯片也有一定的要求，国内地平线公司将于4月发布Journey 6芯片，算力高达560TOPS，英伟达发布的THOR芯片算力已达到2000TOPS。 但是，与雷达等其他硬件的参数改进相比，提高算力并不难。
激光雷达+高算力芯片无疑可以提高智能驾驶的安全性，但高昂的成本并不是每个车企都愿意接受的。 当然，就连特斯拉也需要基于高算力芯片，国内一些企业选择了更极端的路线，用低算力芯片+摄像头+少量雷达，就能实现L2+级自动驾驶。
商汤科技与哪吒汽车联合推出的智能驾驶解决方案，仅需16TOPS算力芯片和5R11V（5毫米波雷达和11个摄像头）传感器，即可实现高速和城市路段的领航辅助驾驶。
大疆汽车推出的方案，至少只需要32TOPS算力芯片，搭配7个9摄像头，无需任何雷达即可实现区域内存驱动。 如果想实现L2+级的先导辅助驾驶，可以将芯片升级到80TOPS，这套硬件的成本还不如激光雷达。
汽车智能驾驶硬件呈现出两大方向，高端车型追求硬件性能提升，成本是次要考虑因素，激光雷达线束数量和芯片算力是主要竞争点。 中低端车型追求硬件潜力和低成本的极致挤压，以造福购车预算较低的消费者，这必然对软件算法提出了更高的要求。
自 2023 年下半年以来，许多车企纷纷宣布将 AI 模型和生成式 AI 转移到汽车上，以便将汽车与智能助手和生产力联系起来。 例如，比亚迪的玄机架构分为云端AI和车侧AI两部分，车侧AI模型不需要上传数据，具有更好的保密性，可以在没有网络的情况下执行用户发出的指令。
与AI大模型和生成式AI相比，大模型在智能驾驶领域的前景是肉眼可见的。 场景离散化，划分为数十万个小场景，并与实际驾驶环境相匹配，系统可以根据类似场景进行智能驾驶推演和判断。
自动驾驶公司和车企都在尝试在车侧部署智能驾驶模型，但即使将数千亿参数的智能驾驶模型缩减到数百亿参数，由于车载芯片的算力，临时响应速度也不如云端大模型快。 堆叠芯片可以解决算力问题，取而代之的是成本问题。
大模型的主要优势之一是可以降低智能驾驶生态建设的成本。 截至2023年11月，国内公路长度已达535万公里，且还在不断变化，所有高精度测绘的成本难以想象。 目前，虽然我们已经摆脱了对高精度地图的依赖，但我们仍然需要轻量级地图或高精度地图。
华为打破了这一传统，不是一次开放一个城市，而是直接覆盖全国。 华为的做法与陌之行的做法类似智能驾驶模型收集足够的数据并使其离散化，成为道路拓扑推理的基础，可以与普通导航地图相结合，实现驾驶辅助驾驶。
车企正在摆脱对高精度地图的依赖，但仍需要轻量级地图，导致领航辅助驾驶的覆盖速度不足。 此外，国内高速公路一直在变化，有些地区可能需要反复绘制，小城镇等落后地区可能等不到2030年车企的测绘团队。
通过大型模型、离散场景、道路推理，可以实现领航辅助驾驶甚至自动驾驶，这需要更高的算力和数据量，整体成本更低。 以华为为先例，我们或许能看到其他车企采用同样的解决方案，在2024年实现全国智能驾驶。
近年来，我们可以看到相关部门正在有序推进自动驾驶的商业化应用。
2024年2月8日，全国首个智能汽车智能驾驶性能数据开放平台在苏州亮相。 该平台由Chek打造，其目的是解决智能汽车信息不对称的问题，文捷、小鹏、蔚来等多家车企已加入平台，并将通过平台披露智能驾驶接管次数、避障能力等数据。
平台的建立，一方面可以反映车企的短板，为车企指明技术优化的方向，另一方面可以作为消费者购车时的参考。
软硬件的不断研发和升级，以及成本的不断降低，让15万元以内的车型看到了普及高端智能驾驶的曙光。 我们可以在高端车和低价车的平台上看到数据，如果高端车型的收购频率高于低价车，恐怕会对车企的口碑产生一定的影响。 但是，目前智能驾驶硬件的成本很高，我们不可能在短时间内看到太多的结果，也很难进行比较。
高速NOA相对成熟，今年有可能实现全覆盖，而城市NOA是今年车企竞争的焦点。 更高波束激光雷达和更高算力智能驾驶芯片的应用可以增强汽车的智能驾驶能力。 极氪001小改款已经曝光或将成为首款正式搭载英伟达雷神的车型，北星光子256线激光雷达已经投产，相信首款搭载该产品的汽车离市场已经不远了。
大模型的加入可以大大提高智能驾驶训练的效率，加速智能驾驶算法的完善，让智能驾驶系统的驾驶逻辑更像老司机。
何小鹏曾表示，2024年是自动驾驶的元年。 从车企、自动驾驶企业、**连锁企业的行动来看，这第一年的火药味特别充足。