和往常一樣，主打「AI基因」的小鵬汽車，還是沒有在巴黎車展上細講技術邏輯。但何小鵬強調的那個「不明覺厲」的名詞——AI鷹眼視覺方案，還是成功刷了屏。

率先搭載該方案的小鵬P7+，一下子成為了何小鵬口中的「全球首款AI汽車」

在8月的MONA發布會上，何小鵬曾簡單介紹過AI鷹眼純視覺方案。而在那場發布會的第二天，百度智能駕駛首席研發架構師王亮，也詳細介紹了極越的端到端純視覺方案。這兩場發布會都繞不開「純視覺」和「AI汽車」這兩個關鍵詞。

如今，多家定位相同的車企不可避免地要進行交鋒，在這場「AI汽車大戰」中，作為吃瓜群眾，我們發現了三個沉浸在一片沸騰信息中的「真相」。

真相一：

不是誰「第一」，就算勝出

汽車行業的研發緊迫感，是由軟件價值卷起來的。如今的智能車研發速度，幾乎需要與AI行業同步。

最明顯的案例就是大模型應用之后，人們發現了汽車結合AI的潛力所在，一時間，業內紛紛搶著實現「大模型上車」和「端到端」。

到了今年，大家干脆將產品直接定義為「AI汽車」。其中，典型的轉型系統包括小鵬今年5月推送的AI天璣，p7+搭載的AI鷹眼視覺方案、蔚來7月發布的「SkyOS·天樞」，NWM（蔚來世界模型）等等。

這些由數據驅動的方案為汽車帶來了無限可能，但是直到現在，許多愿景也只停留在「可能」。

前路美好，從不妨礙道路曲折。指出由于參數、訓練不足等原因，許多功能尚待完善，上車時間較為緩慢。

實際上，「AI汽車」的概念在前兩年開始就已不新鮮：2023 年 10 月，極越就已提出「全球首臺 AI 汽車機器人」的概念。但是概念終究不能只是概念，與其看「誰是第一個」，不如看「誰能高效迭代」。

從極越的迭代進程來看，從今年1月的 V1.3 大版本升級，到8月推送全新V2.0版本，每個月都會進行重要更新升級。且每一次升級，都涵蓋了數百項功能，涉及智能駕駛、智能座艙、智能互聯、三電等各個領域。

眾所周知，AI汽車的快速迭代能力源于便捷、的反饋數據閉環。而對于極越用戶來說，如果想反饋問題，只需要說：「SIMO，我要吐槽?！筍IMO就可以將用戶描述的場景或者問題進行篩選分類，提交反饋。這讓極越得以快速收集大量數據，直通研發人員。

到了現在的V2.0版本，極越不僅將PPA升級為ASD，同時發布原生AI大模型智能座艙，SIMO 2.0能做到「唇動識別上車」，共計實現了106項新增功能和能力進化，AI張力拉滿。

其實，如果非要論哪家車企「第一個」強調了AI的重要性，當屬特斯拉；但現在特斯拉正在被瘋狂內卷的中國選手快速追趕，在賽道上難分高下。講真，如果用特斯拉的FSD來中國的復雜路況跑一跑，還未必能比極越的ASD好使。

真相二：

不是會交互，就算AI

「大模型上車」這件事已不再新鮮，從去年開始，各家車企都將大模型搬進了智能座艙。這些交互功能是人們體驗AI功能最多元、最直接的區域，因此大家都想方設法利用AI在交互功能上玩出花樣。

近日發布的小鵬P7+車型，應用了AI天璣5.4.0版本系統，該系統能夠進行主動的思考推理?；诖耍珹I小P具備更高級別的理解能力，為用戶提供「管家式服務」。

7月，蔚來發布了NOMI GPT架構，并全面引入Agent多智能體框架，基于大語言模型重構NOMI的認知和復雜任務處理能力，包括學會使用不同的軟件工具、進行復雜的規劃和編排、建立記憶等等。

根據蔚來9月上線的Banyan 3.0.0來看，NOMI的能力的確有了質的提升。但由于數據尚待完善，所以一些功能還是「敬請期待」的狀態。

不過，大模型和大模型之間也有差距，這主要要看算力和參數量。

而在車端芯片上，極越是第一家應用8295芯片的玩家。雖然到了現在8295也不算新鮮事了，可實際上很多競品也還在用8155芯片。

在模型參數量上，曾有專家表示，單靠一家車企的數據肯定是不完備的。在這點上，極越也是能用上百度的資源，充分利用其海量語音參數。

另一方面，雖然多數車輛的語音助手雖然能做的任務更多了，但依然比較生硬、冰冷。在此背景下，極越從推出01開始，就在語音交互上幾乎要高出一個Level。如今再體驗SIMO2.0就會發現，其語調更加擬人，甚至還會有自然停頓和呼吸聲；而且從車外對話的效果水準來看，基本上還很少有競品企及。

而且，SIMO能做到所有指令免喚醒詞，這很考驗語言模型能力——不僅要實時待命，還要在長時間的語音識別里大幅降低失誤率。不然，這種功能可能會反而影響體驗。

對語音大模型來說，最重要的是準確度、泛化性，前者決定用戶是否會用，后者決定使用頻率。如果都不高，那只能作為一個擺設功能。

在今年8月，中汽智測對多款車型的智能座艙大模型進行了測試，結果只有小米SU7和極越01通過了測試。這也能說明現在的智艙仍普遍存在「雖然有，卻不好用」的現象，更別說展現AI能力了。

真相三：

不是開了城，就算好智駕

從去年到今年，多家車企大張旗鼓地喊「開城」，雖然目前還沒到約定的期限，但現在這一呼聲逐漸弱了下來。這是因為才過了區區幾個月，AI的發展和「端到端」就改變了一切。

也在5月發布端到端規劃的小鵬汽車，表示要以新的輕地圖方案已可實現「全國都好開」，甚至要在2025年實現L4級自動駕駛體驗，并于2026年實現部分低速場景可以「人不在駕駛位開車」。

這種規劃，聽起來比「開城」口號還要激進。

不過，小鵬在 P7+ 這樣的戰略車型上應用新的純視覺方案，也算是其宏大目標中的重要一步。因為這一步，意味著小鵬或許開始全面向純視覺路線切換。

而且，從當下市場中搭載純視覺方案的中高端車型來看，「去激光雷達」已經不再是成本主導的選擇，而是AI能力的選項。

“純視覺感知的端到端智駕方案，代表了自動駕駛的未來?！?月，在發布了自動駕駛大模型DriveAGI后，商湯絕影總裁王曉剛這樣說道。這句話，已經逐漸成為業界共識，因為利用「人腦思維」的純視覺技術，是驗證AI能力最直接的方式。

這一點，特斯拉無疑是最早意識到的，極越則是在國內最早意識到的。

當業界還為路線分歧爭論不休時，極越已經量產了純視覺方案——從一開始，極越01就已確定將搭載量產純視覺城市領航方案，并在去年10月交付時得以實現。

今年3月，純視覺OCC以及VTA網絡（Vision Takes All），彼時，其大底座基礎模型已經有了「端到端內味」，因為它的核心能力包括：目標檢測、實時建圖、持續跟蹤障礙物，以及對場景的閱讀理解能力。

8月，極越PPA智駕全面升級為ASD，它基于L4級自動駕駛大模型Apollo ADFM全新打造，也同樣可以月月進化。由此看來，如果說小鵬是想從L2進階到L4，那么極越就是從L4降維至L2-L3，但是后者明顯實現了更快的量產和迭代速度。

夏一平表示，純視覺的方案迭代速度更快——系統可將多個小模型合并成大模型，并將多余的參數釋放給視覺模型。但是更關鍵的一點是：「百度在智能化上已累計投入了1500億元，極越則是將其這么多年積累的智能化能力給產品化了。」

以最關鍵的「數據」舉例，百度AI超過170億參數的視覺大模型、BEV+OCC精標訓練數據過億(幀)，高標準的自動化標注產線實現日均產能過百萬（幀）……

今年，第二屆中國智駕大賽比以往更受關注——華為、小鵬與極越等智駕頭部公司都參與了賽事。其中唯一采用純視覺方案的極越，更是連續在北京、杭州、上海和廣州四個城市賽場奪冠，可謂為純視覺智駕結結實實地做了一次宣傳。

同樣在8月，華為也推出了純視覺智駕方案——華為 ADS 基礎款。該方案搭載在問界新 M7 Pro 上。雖然該方案在部分決策上還需要駕駛員介入輔助控制，但到底是智駕三大車企「華小極」終于在純視覺路線上又靠近了一些。

「現在華為、小鵬應該都在往純視覺的方向轉。如果想做到全國都能開，又想做好泛化，又想做端到端，那么純視覺是現在最好的選擇。我相信越來越多的品牌會加入純視覺的陣營?！瓜囊黄浇毡硎?。

大模型、端到端、純視覺，AI管家......這些都是 AI 車企們鮮明的特征。大家蜂擁內卷智艙、智駕，甚至全域系統，就像李斌說的，「一個成功的智能電動汽車公司，一定是一家成功的AI公司」，而且小鵬也早已將自身定位為「AI汽車公司」。

至于極越，更是從剛成立起，就提出要「集百度 AI 之大成」，是一家以 AI 為立身之本的車企。由此可見，相比于其他「AI車企」，百度的資源共享倒像是一條「捷徑」，超起車來也更便捷。

但更重要的是，技術歸根結底是要為人服務的，誰能將方法論盡快量產上車，誰能把 AI 在車端的應用更加泛化、準確，安全，實用，誰才能勝出AI大戰。

按照目前的發展態勢，「華小極」等車企在 AI 汽車這個命題上必有一戰，尤其是在智駕的爭奪上，戰事將愈發的激烈。