今年春節，余承東和絕大多數車主一樣，準備自駕返程也全程使用智駕功能，可以說，2025年的春運，關鍵字已經不是堵車、搶充電樁或者續航焦慮了，畢竟，過去的一年，動力電池基本已經實現了包括優化電解液配方，正負極材料，成組形態在內的新技術，加碼高倍率充電能力后，10分鐘充200km變成了常態，插混發動機和增程器，也卷了將近一年的熱效率，上千公里的綜合續航和5升內的饋電油耗，也不是稀奇的事了，所以，今年的關鍵詞，就是端到端在春運的實測效果，問題來了，全程開智駕返鄉，你一共接管了幾次？到了明年春節，還用自己開車嗎？

　　之所以說春節是車企端到端效果的一次大考，說白了，是因為春運期間車主自駕的距離長短不一，高快城區路況復雜，平時碰不到的corner case大概率都會集中遇到，再進一步講，就是考驗不同端到端技術方案的實際接管表現了，就目前整個智駕領域來說，還是多傳感器融合方案的效果更好一些。

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　　所謂的多傳感器融合，其實就是帶激光雷達的端到端，前面我們也從技術角度分析過，激光雷達在構造上就和毫米波雷達不同，其更像是一組把數據處理芯片、激光探測發射器、接收器全部集成在一塊的高精度傳感系統，所以復雜的結構特性就決定了其職能，即通過掃圖識別障礙物從而構建3D環境數據，比肉眼或傳統異目攝像頭架構“看”得更仔細，這也是大多主機廠認為激光雷達方案是兜底智駕安全的重要一環。

　　當然了，選擇純視覺端到端路線，重頭戲也是在升級感知硬件體系上，比如去年小鵬提出的Lofic攝像頭架構，強化了光環境的數據采集能力，至于沒選擇純視覺方案的小米汽車，其提出的可變焦BEV技術，本質上也是基于攝像頭，對探測性能的精化，所以，從感知硬件層面上看，激光雷達能發射的線束越多，就越能獲取到更準確的數據，所對應的，是給端到端模型整個數據分析上的提升。

　　重點再來聊軟件層面，事實上，基于目前兩種智駕方案來看，以transformer為主干網絡的BEV感知架構，已經是推進端到端技術的基礎，這也是行業內的技術共識了，自注意力機制的優勢，就在于能將大量的視頻或圖像信號轉成規模級的數據信號，而端到端的本質，就是在感知和規控之間不再需要人工書寫規則，數據量的提升，賦予了端到端模型生成式的分析和學習能力，所以，是否能給出類人的駕駛邏輯，是和數據投喂量直接相關的，再延展一句，市場基盤越大，理論上就越容易迭代整個模型的推理能力，所以，我們可以期待一下，比亞迪在今年的端到端效果。

　　拿目前比較主流的兩類端到端技術來說，華為的GOD大網架構和理想的E2E+VLM，其實基本上已經是今年非常接近類似L3效果的方案了，具體來說的話，是整套系統的接管率實現了大幅降低，華為ADS 3.2和兩年前的ADS2.0相比，百公里接管次數差不多從4-6次降到了1-2次，理想也是如此，甚至從官方給出的數據來看，接管效果更激進一些。

　　從軟件的底層邏輯來看，華為的方案屬于分段式端到端，但和理想一樣都有兩套系統打底，華為GOD在并入BEV之后，感知拿到數據后GOD網會直接給出執行邏輯，PDP網絡更多的是在進行深度分析學習后，給出偏激進的執行方案，理想所謂的“快系統”就是E2E，給出的執行策略是之前的訓練學習后的結果，“慢系統”是視覺語言模型VLM，主線任務是學習復雜場景，另外云端世界模型則是整套架構的兜底機制，通過數據還原黑盒子并嘗試理解和學習，所以在某種程度上講，這兩套方案，都能看出來有類似one model形態的技術趨勢，所以，不用再結合特定場景的記憶模式，也能實現自由車位到自由車位的效果，打通不限停車場且自主跨層漫游找空車位，大概率今年內就能實現。

　　話說回來，除了還沒來中國的FSD，和已經成絕版的極越，還有離不開車端高性能芯片的小鵬，卓馭的7V+32T低算力平臺，現在也實現了高快NOA和城區NOA，低價車也具備了高階智駕能力，但要說達到類似L3全程不碰方向盤和更極限的接管次數，這套方案更多提升的是短途智駕通勤體驗，當然了，我們也不排除corner case積累量足夠后，其模型也有類似視覺語言動作模型VLA的迭代能力，不出意外，2025年可能還是技術儲備期，最后拿出效果，最快也是在明年。

　　春節前的CES，差不多已經拔高了未來2-3年自動駕駛的能力下限，英偉達單顆Thor的750TOPS，是現在主流端到端方案用的Orin-X近3倍，若按照接著以2顆為智駕方案，1500TOPS的車端算力，基本上不會再出現復雜場景算不過而導致降級接管的情況，而且，從明年開始，包括蔚來、華為、小鵬、理想、比亞迪等多家國產企業，會集中量產自研高算力智駕芯片，所以就整個硬件體系里來講，明年超過今年的端到端效果，已是必然所在，這是不是就意味著，不論L3順利商業化與否，激光雷達和純視覺方案，是不是都有機會來一次大迭代？

　　答案是肯定的，而且，前者大概率還會因激光雷達技術的演變，讓整個端到端體系變得更加激進，華為的192線，現在就已經做到了自由車位到自由車位的全程智駕，禾賽的128線基本上也有類似的效果，速騰聚創在今年還把超過1000線束的激光雷達，成本控制在千元級，甚至還坐了更小的集成化，所以，有高算力車端智駕芯片打底，激光雷達不用高性能，端到端的自適應生成迭代能力也會有更進一步的表現。

　　不出意外，小米在引入VLM之后，大概率會是繼華為ADS 3.2和理想之后，最快趕上千公里零接管的端到端技術，本質也是需要高算力芯片提高模型的推理能力，可以給出的判斷是，這三家端到端技術架構，接下來都會圍繞視覺語言動作模型VLA展開做文章，不同之處，可能會在執行細節呈現的體驗維度上，偏激進的會更果斷，偏保守的也會演變成更接近人類駕駛員的駕駛習慣，所以，不用等L3量產落地，最快在明年春節的時候，全程用智駕回家不碰方向盤，實現起來基本不會是問題了，想象一下，當越來越多的高階智駕車出現，春運高峰還會像之前那樣，在高速上動輒堵上數小時嗎？