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    哪吒宣布与商汤绝影全面深化战略合作

    陈大个同学
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    吴新宙博士晒出了英伟达之夜的合影，这基本聚齐了整个国内的头部智驾天团： 左三开始有理想汽车贾鹏、小鹏汽车李力耘、元戎启行周光、小米汽车叶航军、蔚来汽车任少卿、极氪汽车陈奇。后面的合影是小马楼教主和百度王亮。 新宙博士在后面补了一句“后面会以新的身份为大家服务好，在 AI2.0 时代继续提高自驾的体验天花板，迎接无人驾驶的到来​”，格外期待！

    飞机先生
    新闻

    毫末与高通将基于 8620 芯片就城市智驾产品开启合作

    陈大个同学
    动态

    无图化，走向「华元魔」时代。 今天还抽空参加了元戎的闭门沟通会。这也是我第一次和带有量产项目的科技公司真正谈「端到端」。 元戎实际做无图的时间非常早，没记错应该是 2022 年。那个时候还是高精地图的“鼎盛时代”，但彼时元戎并没有做快速扩张，而是两个方案一起走，无图和有图一起做验证，最后在算法融合时选择了无图的路线。 元戎选择无图并非被动选择。周光分享的一页ppt 可以看到元戎的技术演进，从最开始元戎业内较早的时候提出前融合，再到全向BEV，这时候基本能把路认出来了，逐步把地图砍掉。2023 年感知和规划还是独立的网络，才尝试把它们都打通，逐步走到如今的端到端。 现在元戎也逐步拿到几个定点项目。比如这次的魏老板的直播也据说是临时起意，并强调客、真实，最后我们也看到这次传播的效果也很好。这也是一个供应商和主机厂合作直播的一个经典案例。 和我最大理解的不同的是，大部分车企或者技术供应商走端到端是重构，必须舍弃掉过去的算法，而对于部分企业来说过去所有技术可能都是为了今天的端到端。 那端到端会带来哪些体验的不同？ 1｜会带来真正的无图化。 上一篇和大家分享了目前“图”的定位，有的本身有图商背书、有的收购产品线、有的走定制化图层等等。 但端到端是人脑思维，非结构化数据。传统高精地图实际是众多的 xy 点，是给rule base的技术框架看，而不是人脑看。端到端的思维更接近于人脑对环境的理解，比如“前方可以执行右转”。 所以过去我们提到的通过高精地图，或者“打补丁”的方式在端到端行不通。 2｜体验会有“人味儿”。 我们说智驾拟人化，过去更多的是阐述体验舒服，规控很细腻。但端到端强调的是，执行策略和环境理解能力会更像人。 比如连续变道，过去连续变道都有策略机制变一次停一次，端到端的变道会更类人，不会有机械式的动作。 还有比如利他性行为。当我们地库中遇到对向车辆同时对冲时，会触发系统倒车避让。还有比如我们在路口发现堵到后方车辆时，系统也会前进一两米做避让等。这些策略并不是规则写出来的，而是日常学出来的。 端到端学习的不是人驾的风格，而是对场景的理解，包括学习人驾的规则。让体验更类人。 3｜天花板会更高？ 人海战术堆叠的规则路径，实际很难走通。而且天花板很快见顶。 rule base会带来一个直接问题是，如果没有像hw的体量基本没有一家能做到。而端到端带来一个更大的机遇是解决问题的天花板能力会更高，而对人员依赖反而会大幅降低。 当然这也对训练一个模型的数据量有更高的要求，数据会是端到端也是下一场竞争的决胜点。 当然这也引发一个新的问题，如今拿到最多数据无非是主机厂，供应商需要拿到足够的定点才能拿到下一场入场券。 其二很多传统主机厂没有意识到端到端大模型的能力，它们要的还是一个能实现的功能，甚至基础的 NOA，所以接下来端到端也会加速甩开差距。在智驾的竞争中，技术晚半年差距已经很大了，而当大家的技术逐步成熟时，具有代差的产品用户是无法接受的，座舱也是，体验会巨差，这个我们在手机时代已经有看到。 4｜华元魔时代。 无图化的演进，华为、元戎以及Momenta都有着自己的技术路线。相信这也是百花齐放的时候，无图化有很多个历史意义，全国都可开、带来成本优化的人人都可用、进入 AI 2.0 时代。 而在车端，我们看到车是目前一个通用人工智能最理想的成长环境，机器人市场目前的量还没法和目前的车队数量相比，但是这是一个非常值得期待的趋势…并且智能汽车的自动驾驶，也只是我们人工智能时代含苞待放的开始…值得期待。

    飞机先生
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    飞机先生
    前天01:04

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    无图化，走向「华元魔」时代。

    今天还抽空参加了元戎的闭门沟通会。这也是我第一次和带有量产项目的科技公司真正谈「端到端」。

    元戎实际做无图的时间非常早，没记错应该是 2022 年。那个时候还是高精地图的“鼎盛时代”，但彼时元戎并没有做快速扩张，而是两个方案一起走，无图和有图一起做验证，最后在算法融合时选择了无图的路线。

    元戎选择无图并非被动选择。周光分享的一页ppt 可以看到元戎的技术演进，从最开始元戎业内较早的时候提出前融合，再到全向BEV，这时候基本能把路认出来了，逐步把地图砍掉。2023 年感知和规划还是独立的网络，才尝试把它们都打通，逐步走到如今的端到端。

    现在元戎也逐步拿到几个定点项目。比如这次的魏老板的直播也据说是临时起意，并强调客、真实，最后我们也看到这次传播的效果也很好。这也是一个供应商和主机厂合作直播的一个经典案例。

    和我最大理解的不同的是，大部分车企或者技术供应商走端到端是重构，必须舍弃掉过去的算法，而对于部分企业来说过去所有技术可能都是为了今天的端到端。

    那端到端会带来哪些体验的不同？

    1｜会带来真正的无图化。
    上一篇和大家分享了目前“图”的定位，有的本身有图商背书、有的收购产品线、有的走定制化图层等等。
    但端到端是人脑思维，非结构化数据。传统高精地图实际是众多的 xy 点，是给rule base的技术框架看，而不是人脑看。端到端的思维更接近于人脑对环境的理解，比如“前方可以执行右转”。
    所以过去我们提到的通过高精地图，或者“打补丁”的方式在端到端行不通。

    2｜体验会有“人味儿”。
    我们说智驾拟人化，过去更多的是阐述体验舒服，规控很细腻。但端到端强调的是，执行策略和环境理解能力会更像人。
    比如连续变道，过去连续变道都有策略机制变一次停一次，端到端的变道会更类人，不会有机械式的动作。
    还有比如利他性行为。当我们地库中遇到对向车辆同时对冲时，会触发系统倒车避让。还有比如我们在路口发现堵到后方车辆时，系统也会前进一两米做避让等。这些策略并不是规则写出来的，而是日常学出来的。
    端到端学习的不是人驾的风格，而是对场景的理解，包括学习人驾的规则。让体验更类人。

    3｜天花板会更高？
    人海战术堆叠的规则路径，实际很难走通。而且天花板很快见顶。
    rule base会带来一个直接问题是，如果没有像hw的体量基本没有一家能做到。而端到端带来一个更大的机遇是解决问题的天花板能力会更高，而对人员依赖反而会大幅降低。
    当然这也对训练一个模型的数据量有更高的要求，数据会是端到端也是下一场竞争的决胜点。

    当然这也引发一个新的问题，如今拿到最多数据无非是主机厂，供应商需要拿到足够的定点才能拿到下一场入场券。
    其二很多传统主机厂没有意识到端到端大模型的能力，它们要的还是一个能实现的功能，甚至基础的 NOA，所以接下来端到端也会加速甩开差距。在智驾的竞争中，技术晚半年差距已经很大了，而当大家的技术逐步成熟时，具有代差的产品用户是无法接受的，座舱也是，体验会巨差，这个我们在手机时代已经有看到。

    4｜华元魔时代。
    无图化的演进，华为、元戎以及Momenta都有着自己的技术路线。相信这也是百花齐放的时候，无图化有很多个历史意义，全国都可开、带来成本优化的人人都可用、进入 AI 2.0 时代。

    而在车端，我们看到车是目前一个通用人工智能最理想的成长环境，机器人市场目前的量还没法和目前的车队数量相比，但是这是一个非常值得期待的趋势…并且智能汽车的自动驾驶，也只是我们人工智能时代含苞待放的开始…值得期待。

    飞机先生
    3天前

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    这次地平线发布征程 6 平台其中的 4 款芯片：

    低阶方案：
    征程 J6B （10TOPS） 主动安全系：
    支持最新NCAP法规标准
    CPU 算力 20K+DMIPS
    支持驾驶监测、行车记录还有车端数据回传
    2024 年投片

    中阶方案：
    征程 J6E（80TOPS）高速NOA系：
    支持Transformer 有10倍提升
    支持被动散热（支持油车）
    CPU 算力 100DMIPS

    征程 J6M （128TOPS）普惠版5000元以内城区NOA系
    CPU算力137DMIPS
    支持激光雷达
    支持记忆行车等
    3 月回片
    征程J6E/M SiP 模组化后缩短开发周期。
    （E M系列拿到了上汽、大众、比亚迪、理想、广汽、深蓝、北汽、奇瑞、星途、岚图合作定点）

    高阶方案：
    征程J6P（560TOPS）旗舰版 10000 元以内
    CPU算力 410K DMIPS
    GPU算力 200G FLOPS
    MCU算力 10K DMIPS
    带宽 256bit LDPPDR5
    前视支持 18MP 像素

    与零束合作，2025年三季度首款车型交付

    +2

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