随着智能驾驶技术的飞速发展，一场关于“车位到车位”功能的竞赛正在汽车行业激烈上演。这一概念的首次提出，要追溯到2024年4月，由华为引领，其核心在于采用端到端架构的ADS 3.0技术。在这一技术框架下，“车位到车位”功能不仅是对智能驾驶场景覆盖度的一次飞跃，更是对智驾功能连贯性、流畅性的全新挑战。
华为、理想与特斯拉，作为这场竞赛的先行者，分别在2024年的11月、12月，以及年底前，向用户推送了这一功能。它们的技术实现路径虽有不同，但都标志着智能驾驶技术向更高阶段迈进的决心。2025年初，更多参与者加入战局，小鹏、极氪、元戎启行等企业纷纷宣布将在年内推出“车位到车位”功能，小米汽车也已开始先锋版推送，市场竞争愈发激烈。
“车位到车位”功能，简而言之，就是从起始车位到目的车位，车辆能够全程进行智能驾驶。这一功能的实现，依赖于端到端智驾技术的突破。它不仅覆盖了高速、城市道路、停车场等多种场景，还能在各种场景间顺滑切换，实现全程无接管。华为、理想等企业的智驾系统，已能够自动通过高速ETC、停车场闸机等此前需要驾驶员操作的场景，大大提升了驾驶的便捷性和安全性。
然而，在端到端智驾技术的火爆背后，技术路线的分歧逐渐显现。目前，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。一段式端到端被视为终极目标，它去掉了决策、规控等功能的明确划分，多个流程融为一体，感知信号输入后直接进行决策信号输出。而两段式端到端则保留了感知、决策、规控两个流程。华为、理想、特斯拉分别采用了两段式、一段式和可能的一段式（特斯拉信息有限），展现了不同企业的技术选择和战略考量。
除了端到端技术本身的分歧，多模态大模型也成为了技术焦点。VLM（视觉-语言模型）、VLA（视觉-语言-动作模型）等概念与端到端一同站在了技术的聚光灯下。理想的VLM、基于此更进一步的VLA，以及地平线的World Model等，都是多模态大模型在智能驾驶领域的探索。
在这场技术变革中，智驾企业面临着前所未有的挑战和机遇。一方面，技术路线的选择将直接影响企业的生存和发展；另一方面，市场的反馈也将成为检验技术成效的关键。算法、算力和数据，成为了智驾企业竞争的核心要素。领先的算法需要足够多的技术人才进行研发，而算力的提升则依赖于财力和先天优势，数据的数量和质量则直接决定了系统的迭代速度和效果。
对于初创智驾公司而言，容错率极低，技术路线的抉择或许将决定生死。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严峻挑战，即便上市了，融资额也可能只能支撑一年左右。因此，如何在有限的时间内，储备足够的算法、算力和数据资源，成为了智驾企业脱颖而出的关键。
在这场智能驾驶技术的竞赛中，每一个细节都可能成为决定胜负的关键。算法的优化、算力的提升、数据的积累，以及技术路线的选择，都将共同塑造智能驾驶的未来。随着2025年的到来，智驾企业正站在历史的转折点上，它们的选择和努力，将决定谁能在这场技术变革中脱颖而出，成为智能驾驶领域的领航者。
