随着太阳每日东升西落，资本市场的潮汐也在不断变化。智驾行业，这个对资源、资金和人才有着巨大需求的领域，在经历了一系列波澜壮阔的融资、快速扩张、量产挑战、裁员潮以及IPO之后，终于在2024年步入了一个更为理性的发展阶段。
曾几何时，智驾领域群雄并起，数十家乃至上百家公司在不同板块和场景中活跃。然而，时过境迁，如今市场上仍具备可持续发展能力，能在新一轮智驾竞争中持续投入的公司，已屈指可数，不足十家。
许多曾经的学术前沿和资本市场的弄潮儿，在量产的洗礼下，亲身投入到这一原本陌生的领域，实现了前装上车。从学术到实践，他们不仅跨越了技术的鸿沟，更经历了从理想到现实的蜕变。
在AI与大模型驱动的智驾时代，我们似乎比以往任何时候都更接近实现“自动驾驶”的梦想。然而，新一代智驾技术所需的资金、工程能力和数据规模，也决定了这是一场只有顶尖玩家才能参与的游戏。
从L4到L2+，曾被视为技术的“降维”。2012年深度学习引发的AI革命，让自动驾驶领域也迎来了爆发。许多公司，如小马智行、元戎启行、文远知行和Momenta等，最初都选择了L4级自动驾驶作为目标。然而，随着时间的推移，Robotaxi固定运营的策略在数据获取上遇到了瓶颈，叠加资本市场的低潮，许多企业不得不转向高阶辅助驾驶的量产。
然而，从L4到高阶辅助驾驶的转型，并非想象中那般简单。L4级自动驾驶在限定场景下或许可以如鱼得水，但量产业务面对的却是开放场景，对鲁棒性的要求极高。元戎启行的CEO周光曾表示，L4级自动驾驶在万次测试中允许有一次失误已经算是优秀，但量产的标准却是每百万次只允许一次失误。这种转变，对许多团队来说，无疑是一次巨大的挑战。
工程化能力的不足，可以通过招聘和时间来弥补，但团队的战略意志和组织架构的调整，却是一场颠覆性的改革。许多公司在转型过程中，都遇到了旧团队体系与新技术路线不兼容的问题，导致人才流失、内斗等风险。
尽管如此，仍有一些公司成功地从L4级自动驾驶转型为高阶辅助驾驶的方案商，元戎启行便是其中的佼佼者。周光一直认为，只做L4级自动驾驶相当于闭门造车，永远也到达不了自动驾驶的终局。因此，从商业和技术终局来看，先做高阶辅助驾驶都是当下最优的选择。
进入2024年，智驾已经成为车企传播的重中之重。在广州车展上，长城汽车甚至只展出了一款车——20多台全新魏牌蓝山智驾版，以此展示其智能化的决心。新车发布会上，如果没有智驾的更新，不仅少了一个卖点，更可能被视为技术没有进展的表现。
短短两年内，智驾技术栈已经更迭了三代：从依赖高精地图，到无需高精地图，再到如今的端到端大模型智驾。这对主机厂和智驾方案商来说，都是一次从技术决策、技术能力、组织架构到战略资源和量产能力的全方位挑战。
在智驾领域，头部公司的技术进展迅速，而腰部及以下的团队则面临着巨大的压力。许多国际Tier 1正在跟进有图城市NOA的量产，而自主品牌的自研团队则刚刚实现了自研高速NOA的量产。然而，智驾头部公司如华为、元戎启行和Momenta，已经全面切换到了端到端大模型的架构。
周光认为，做智驾需要“Tech Vision”（技术预判）。前融合、车端推理引擎以及最新的“视觉-语言-动作VLA模型”，都是元戎启行在行业内率先提出的。这种预判能力，源于元戎启行作为一支原生AI团队的深厚底蕴。
据悉，元戎启行的智驾方案已经随魏牌蓝山改款上车。为了证明其无图能力，元戎启行甚至用板车拖着试验车，让客户指定地点进行随机路测，效果良好，从而赢得了第一个项目。
到2024年下半年，除了新势力车企如蔚小理之外，绝大多数主机厂都选择了与华为、元戎启行或Momenta中的至少一家展开合作。这标志着智驾格局正趋于收敛，主机厂与方案商的共创成为大部分车企建立智驾能力的必经之路。
在智驾技术快速迭代的当下，有两个趋势正在成为共识：大模型成为智能车越来越重要的开发方式；端到端智驾提升速度飞快，且远远未达到上限。理想和小鹏都公布了其智驾基于端到端版本在接管指标和体验上的显著提升。
端到端智驾使AI的底色更加浓重，“算力、数据、算法”的重要性前所未有。华为、理想和小鹏等公司的云端训练算力规模将达到10 EFlops级别。然而，与大模型相比，端到端模型的训练算力需求并不大，因为它只需要驾驶行为中可能涉及的路标、路况等相关信息。
在充裕的云端算力基础上，如何挖掘高价值的数据来训练一个“全知全能”的智驾世界模型；以及在有限车端算力基础上，如何保障单一端到端模型的下限并极致压榨其上限，是目前全行业都在共同求解的议题。
元戎启行在C1轮融资披露的同时，周光强调下一代方案将量产“视觉-语言-动作模型（VLA模型）”。这一模型被一些行业人士视为端到端方案的下一代版本。
智驾的上半场是资本的狂欢，如今，一些创业公司已经成长为茁壮的树苗。当市场格局和商业模式逐渐清晰，下半场将是这些树苗如何长成参天大树的争夺战。数据是决定智驾模型上限的核心资源，而算力资源则成为稀缺的供给。
除了互联网行业之外，汽车行业对算力有着最强烈的渴求。背靠BAT等互联网大厂的公司，如华为、元戎启行和Momenta，在算力资源上更具优势。同时，模型架构也决定了方案的上限，端到端的战役也是顶尖AI人才的争夺战。
华为车BU副总裁江利旗曾表示，华为认为未来的智驾市场份额会高度集中。Momenta CEO曹旭东也认为，智驾最后在全球可能只剩下三、四家公司，中国可能就只有两、三家公司。随着头部智驾公司量产车数的10倍级提升，能够留在牌桌上的方案商们站位已经越发明确，而通往自动驾驶的方向也更加清晰。
