随着智能驾驶技术的迅猛发展，汽车行业正经历一场前所未有的变革。其中，“车位到车位”功能的推出，成为了这场变革中的重要里程碑。该功能由华为在2024年4月首次提出，通过采用端到端架构的ADS 3.0技术，实现了从起始车位到目的车位的全程智能驾驶。
华为并不是孤军奋战。理想汽车和特斯拉紧随其后，分别在2024年11月和12月向用户推送了“车位到车位”功能。这一功能的实现，标志着智能驾驶技术从城市道路的点对点辅助驾驶，迈向了全场景覆盖的新阶段。车辆不仅能够在城市道路、高速、乡间小路等场景中自如行驶，还能自动通过高速ETC、停车场闸机等以往需要驾驶员操作的环节，极大地提升了驾驶的连贯性和流畅度。
然而，在“车位到车位”功能竞相上车的同时，技术路线的分歧也逐渐显现。业内普遍将端到端智驾技术分为一段式端到端和两段式端到端。大部分企业目前仍处于两段式端到端的阶段，而一段式端到端被视为终极目标。尽管如此，仍有不少企业在积极探索并尝试向一段式端到端迈进，其中就包括华为。
除了技术路线的分歧，多模态大模型也成为了智能驾驶领域的新焦点。VLM（视觉-语言模型）和VLA（视觉-语言-动作模型）等概念的出现，为智能驾驶技术的发展提供了新的可能。这些模型能够在多种数据模态上进行训练，从而实现对复杂交通场景的更精准理解和应对。
在这场技术变革中，华为、理想、特斯拉等企业无疑走在了前列。然而，它们的技术方案却各不相同。华为采用的是两段式端到端架构，并在此基础上加入了本能安全网络以确保安全。理想则采用了“双系统”模式，结合端到端和VLM视觉语言大模型来处理不同复杂度的交通场景。而特斯拉虽然具体细节不详，但有信息显示其FSD Beta V12可能采用了一段式端到端方案。
技术的多元化发展带来了行业的混战。一方面，“一段式”与“两段式”的争论此起彼伏；另一方面，多模态大模型的选择也成为了一个新的焦点。VLA备受追捧，被视为端到端技术的下一代发展方向。然而，也有观点认为VLA的实现还需要时间，而VLM同样具有巨大的潜力。
在这场技术变革的浪潮中，智驾企业的命运也各不相同。一些企业凭借领先的技术和强大的实力，在市场中站稳了脚跟；而一些企业则因为技术路线选择不当或资金链断裂而陷入困境。四维图新CEO程鹏曾表示，从资金角度分析，2024年未上市的公司将面临巨大的生存压力，而即便上市了的智驾公司，也需要不断融资以支撑技术的发展。
对于智驾企业来说，要在激烈的市场竞争中脱颖而出，需要具备领先的算法、足够的算力和海量丰富的数据。算法方面，企业需要储备足够多的技术人才进行算法研发，以引领行业方向。算力方面，随着端到端逐渐走向大模型，训练算力和车端算力都需要得到提升。数据方面，端到端架构较为依赖数据驱动，因此企业需要不断采集高质量的数据来进行系统的迭代和优化。
然而，并不是所有企业都能够兼有算法、算力、数据。不同的企业需要根据自身的实际情况和技术能力，设计不同的智驾技术发展路线图。在这个过程中，“局部最优”并不意味着“整体最优”，企业需要综合考虑成本、技术能力和市场需求等因素，以实现“整体最优”的发展路径。
随着2025年的到来，智能驾驶技术正持续分化。在这场技术变革中，谁能够胜出，谁将被淘汰，将取决于企业在算法、算力、数据等方面的储备和布局。而无论结果如何，这场变革都将推动智能驾驶技术不断向前发展，为人类带来更加安全、便捷、智能的出行体验。
