近期小鹏汽车的AI Day发布后上，何小鹏宣布端到端大模型上车。
之前提过，目前国内商用的智能驾驶框架仍然是沿用感知、规划以及执行的方案，在这样的框架下，其可用性的拓展更依赖于主机厂的工程化能力，通过逐步优化来提升客户体验、通过不断增补规则来完善自动驾驶能够处理的情况。整体来看，类似体验的改善虽然是持续的，但改善速度和成本都越来越高，且无穷无尽的Conner Case几乎是无法解决的难题。
但端到端的模型就不一样了，其能力上限更接近于人类司机的应变能力，更有可能全面超越人类司机。虽然初始能力在某些方面或许还不如现有方案，但数据驱动的迭代方式以及更高的能力天花板都让业界对其寄予厚望。特斯拉就是其中的代表，fsd12版本的产品被认为是商用化的端到端自动驾驶模型中的领航者，而小鹏最新发布的端到端的自动驾驶模型，应该是国内首个商业化上车的端到端模型。
回到投资，不同的自动驾驶产品的实现方式，意味着企业不同的护城河构建方式。
粗略来讲，基于感知、规划和执行的自动驾驶产品初始投入门槛较低，且由于同行有相对成熟的方案和经验，在国内达成具有初步辅助驾驶能力的产品相对容易，但后续难点在于持续优化，如何从部分场景能用发展到大部分场景能用， 如何从大部分场景能用发展到大部分场景好用。随着模型优化难度的不断增加，研发的工作量会大幅提升，基于此的投入更像是体力活，这是由产品本身的框架特性决定的。
基于端到端模型的自动驾驶产品，起步阶段构筑的可用模型的门槛相对较高，初始的模型搭建、数据收集、仿真环境的搭建、模型的训练等所需财力和人力都比前一种方案投入大很多。然而，一旦端到端的模型调整完毕进入数据驱动的阶段，其边际能力的提升速度极快，边际成本也极低，迭代速度和用户体验的提升，很大程度上取决于优质数据的数量以及算力的大小，这两点都是具有显著的规模经济性。也就是说，端到端模型的自动驾驶很有可能形成强者更强的正循环，从而给优势企业构筑持久稳固的护城河。
小鹏的端到端模型上车可以说是开启了国内自动驾驶竞争的下半程，而再考虑国内企业的产品化能力十分优秀，其进程可能更快。相信不远的未来，国内自动驾驶企业会陆续推出自己的端到端模型进入战场。可见汽车已经是站在科技前沿的弄潮儿。
国内自动驾驶领域鹿死谁手仍存变数，值得持续跟踪。汽车智能化的竞争即将进入白热化的阶段，最终的王者也在诞生的路上。
$中泰开阳价值优选混合A(OTCFUND|007549)$
$中泰星宇价值成长混合A(OTCFUND|012001)$
$中泰兴诚价值一年持有混合A(OTCFUND|010728)$
（以上内容仅代表个人观点，不作为投资建议，请大家理性。涉及公司不代表投资建议，仅作为新闻案例使用。）
本文作者可以追加内容哦 !
