【国内的智驾竞赛，1年换一个花样】2022年集体跟进BEV，去年则比拼OCC占用网格的上车速度，到了今年则是争相提出端到端。

这种演进转变，源于大家都选择紧跟着特斯拉的步伐。

用上端到端的FSD V12，确实擦亮了不少人的眼睛。

元戎启行CEO周光在体验后表示，之前我以为可能只有80分，但实际做到了90分。

开车更像人，这是大家普遍体验后对FSD V12的评价。

至于原来基于人工规则的30万行代码，这下仅剩2000多行，同样是FSD V12带来的主要变化。

写代码的需求量少了，这不可避免将造成智驾团队减员的情况。

此外，端到端带来的真实挑战亦不少。

李想指出，端到端的挑战主要来自于三个方面：

1、需要有真正会做端到端，包含端到端数据训练的人才；

2、需要真正高质量的数据；

3、需要有足够多的算力。

他强调，端到端对于算力的需求，跟以往比已经完全不同了。

马斯克就曾指出，每10000km的行驶数据，只有1km能训练模型，而且每训练一遍，都需要消耗大量算力。

用100万个视频case训练，这只是勉强够用，200万个则稍好一些。

用上300万个，就会让人感到wow的转变，而在1000万个以后，就让人难以置信了。

特斯拉FSD V12，是基于已经安装和投入使用约3.5万块英伟达H100芯片而来。

马斯克表示，到今年底该数字可能达到8.5万块。

这增加的5万块GPU，耗资或超108亿元人民币。

作为参照，去年蔚来的总研发投入是134亿元，小鹏的是52.8亿元，理想则是105.9亿元。

单是在买卡方面，特斯拉的投资已经冠绝群雄。

为了通往自动驾驶的境界，这端到端的钥匙真的贵得要命了。

值得注意的是，不久前何小鹏指出，目前小鹏拥有7000张训练卡。

同时，小鹏计划每年算力训练投入超7亿元。

但这跟特斯拉相比，只能说是小巫见大巫。

不过，何小鹏认为，有算力很难，但算力用起来更难。

今年小鹏的算力不紧张了，因为很多人买了算力用不起来。

他指出，小鹏对算力的使用是质的改变，这不是1%的变化，而是从70%提升到95%的突变。

有意思的是，此前余承东说到，目前华为有着3.5 EFLOPS的训练算力，超过了第2名和第3名友商的算力总和。

得益于此，他认为现在真正能够做到好用的智驾就只有2家——特斯拉和华为。

余承东还强调，等特斯拉FSD入华后，华为有信心干翻对手。

小鹏和华为，两者的智驾斗法仍在继续。

这不仅体现在言语上，双方还率先拿出了各自的端到端方案。

小鹏表示，其方案能够做到2天迭代一次，在未来18个月内对智驾能力提升30倍。

因此，何小鹏认为，高阶智驾的拐点将在18个月内到来。

面对小鹏和华为的互不相让，向来自居智驾头部的理想将给出怎样的表现，这点值得注意。

我们非常有信心地说，2024年理想的智能驾驶产品和研发能力，在国内绝对是数一数二的。

有了理想总裁马东辉这样的表态，我们大可对理想的表现予以更多期待。

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