【摘要】隨著智駕飛速邁向端到端時代，行業逐漸積累了一個共識：研發范式勢必將從規則驅動轉變為數據驅動，端到端智駕模型對于高質量數據的需求必將呈指數級的增長。

這意味著對高質量駕駛數據的獲取、利用、降本難度提高。

基于此種需求，商湯絕影自2024下半年來備受關注，率先提出把基礎設施、底層工具直接部署到主機廠，“共享大算力+大模型”，此種模式已經得到多家主機廠認可。

單打獨斗逐漸難以在AGI時代脫穎而出，主機廠和AI公司正在以全新的方式進行深度戰略合作

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以下為正文：

01端到端成熟背后，AI基因智駕公司熱度猛漲

今年年初，城區無圖NOA還是智能駕駛領域的核心話題。

此后不久，端到端智駕技術為行業帶來了范式革新，逐漸取代模塊化的規則，成為智駕技術的進化方向。

從北京車展開始，智駕則飛速邁向端到端時代。

這一過程中，行業積累了一個共識：研發范式勢必要從規則驅動轉變為數據驅動，端到端智駕模型對于高質量數據的需求必將呈指數級的增長。

但問題在于：高質量駕駛數據如何獲取、怎樣利用、全套流程如何合理降本？

基于這個問題，從下半年開始，一眾AI能力突出的智駕公司成為業內關注的重點。

值得一提的是，今年11月27日，商湯絕影舉辦了AI DAY，率先打出用AI能力賦能汽車產業鏈的標簽，并首發AI汽車創新產品A New Member For U。

與此同時，商湯絕影近期多個智駕項目進展迅速，城區NOA和端到端都有，迭代很快，王曉剛每周要上車2-3次看迭代。

一個明顯的現象是：絕影正在迎來忙碌期，與廣汽、一汽、奇瑞大卓、東風等多家主機廠早有深度合作苗頭。

下半年各主機廠頻頻出手的邏輯在于，隨著智駕行業發展到以端到端為代表的高階智駕搶灘登陸階段，各家迫切需求一位同時具有扎實功底和量產速度的合作伙伴迅速賦能爆款車型。

基于此，此時盡快找到一家靠譜的駕駛數據合作伙伴并上車產品尤為重要。

02為什么是絕影？

據知情人士透露，相關車廠下半年頗為關注絕影，一個重要原因是看中了后者能夠輔助處理和充分發揮數據價值的能力，希望將這部分工作交由絕影完成。

這種觀念與此前頗為不同。傳統合作模式中，主機廠與智駕科技公司往往仍是主被動關系，前者虹吸技術、后者提供成果，但涉及到核心的數據、算力方面，開辟的通路并不大。

其中主要的原因是業內還沒有出現一家AI技術實力足夠讓主機廠放心把數據交出去的供應商。這樣產生的結果是各自為營、自研成風，寧愿耗費更多投入，也要達成最為保險的目標。

但無論是數據、算力的建設的高投入，還是高階智駕普及節點對項目節點的步步緊逼，都在促使著市場回歸到一個更有效率的、主機廠與AI公司深度戰略合作的局面。

這方面，商湯絕影作為先鋒廠商，在AI Day上提出了一個重要思路：把基礎設施、底層工具直接部署到主機廠，“共享大算力+大模型”。

須知，得益于背靠商湯，后者自2018年前后就開始每年投入數十億到SenseCore大裝置中，并已建設上海臨港超算中心。

同時，商湯在硬件基礎設施兼容性、智能標注技術能力、預訓練模型技術水平等多方面具有先發優勢，其產品能夠適配包括英偉達、高通、英特爾等在內的多個主流車載計算平臺，并兼容多種主流操作系統。

此時與絕影合作，也意味著車企合作伙伴將能共享行業領先的20000 P算力商湯大裝置，后者是車企短期內很難建設迭代的重要基礎設施。

與此同時，商湯絕影已經能夠同時覆蓋數據采集、處理、標注、模型訓練到測試驗證等完整的端到端全環節。這對整個高階智駕數據處理階段的效果穩定性帶來了重要保障。

此前與絕影官宣過合作的奇瑞大卓和東風，都有著迭代當前車型智駕能力的強烈需求，且這個過程必須要夠快、夠有性價比，從這個角度看，絕影是唯一一家能夠同時滿足算法能力和算力設施支持的廠商。

簡單來講，絕影在算力稀缺的智駕市場里，已經成了一種“資源”。

03高階智駕需求更多“基礎設施建設”

從技術上看，隨著智能智駕技術不斷邁向高階，勢必需要更優質、更豐富的數據資源來支撐其復雜的算法和模型，不僅要涵蓋各種道路條件、天氣變化和交通情況，還需要具有高度的準確性和多樣性。

然而，對于絕大多數主機廠或智駕公司而言，數據的收集、標注、存儲、分析和應用等各個環節都需要專業的技術和大量的資源投入，處理數據并最大限度的發揮數據效用都是難以在短期跨越的問題。

同時，傳統的數據處理方式已經難以滿足高階智駕的需求，新的數據處理技術和方法亟待開發，海量數據局的存儲管理也是當前存在的不可忽視的問題。

海外市場看，包括特斯拉在內的國際巨頭取得當前的傲人成績，也離不開強大的數據資源支撐。

特斯拉從算力芯片開始，完整構建超級計算機系統，以處理自動駕駛所需海量數據。2020年，其就開始研發并使用數據自動標注系統，能夠在12小時內自動標注一萬個駕駛旅程，可抵充500萬個小時的人工標注工作，極大提高了標注效率。

當前，我國的算力建設同樣正在加速推進，截至24年3月，10個國家數據中心集群算力總規模超過14萬標準機架，整體上架率為62.72%，新建數據中心PUE最低降至1.10，AI智能硬件也于暑期迎來新一輪密集上市潮。

在未來很長一個階段，預期智駕建設將更密集地需要與頂尖AI公司達成戰略合作。

當前業內的共識是：世界模型將是未來智駕數據生成的核心。各大頭部主機廠和Tier 1都在進行探索研發，但還沒有特別成熟的產品問世。而世界模型則是生成高質量仿真數據，推動端到端智能駕駛發展的關鍵。

商湯絕影本身具備AI基因，也已經深耕汽車行業多年，這對大模型落地十分重要。

值得一提的是，此前AI Day上，基于多模態大模型等AI能力，商湯絕影公布了首次產品化的，并且將在汽車行業落地的世界模型——「開悟」。

據悉，「開悟」可以在云端生成高質量、真實的視頻數據，通過車企實車采集的數據，和仿真生成的數據，形成雙輪驅動的數據閉環，從而讓智駕產品不斷迭代。

在其中，商湯絕影承擔了大部分的算力設施和數據成本，車企也能在不需要大量新建算力基礎設施，掌握自己車輛數據的基礎上，更新智駕產品。

對比行業平均水平，基于1張NV A100 GPU，「開悟」世界模型平均每天可以生成約20000個bundle，相當于500臺量產車的數據采集能力。

這種“共享大算力+大模型”的合作模式，對于提升數據利用效率、爭搶高階智駕普及節點至關重要。

在AI Day的演示中，「開悟」世界模型能夠理解真實世界的物理規則、交通規則，生成的視頻數據也更加逼真。晴朗天氣下，汽車、路燈都是有影子的，右轉車輛會主動讓行優先級更高的直行車輛。

除此之外，絕影AI云平臺還提供了一個功能豐富的仿真測試環境，能為AI模型在多樣化場景下的性能評估和測試提供支持。

巧婦難為無米之炊，商湯絕影的數據處理、算力建設、仿真測試等優勢，每一條都是當前主機廠最為需要的能力。

量產經驗方面，商湯絕影此前已與30多家國內外車企有過合作，產品覆蓋超100款車型，到今年年底，預計交付將超350萬輛智能汽車，與奧迪、大眾、本田、寶馬、小米、上汽智己、吉利等10余家海內外車廠建立車艙大模型的合作。

欲戴王冠、必承其重。承起各廠商龐大的需求量，同樣也十分考驗對項目的支持程度和團隊的調配能力。對商湯絕影而言，這仍然是一場硬仗。

04尾聲

單打獨斗難以在AGI時代脫穎而出，主機廠和AI公司必須以全新的方式進行深度戰略合作才有可能形成行業競爭力。

智能汽車領域，面向下一程智駕競爭，單一廠商勢必很難獨立完成整個智能汽車的研發和生產，產業鏈合作共進成為必然趨勢，各個廠商將愈發緊密地實現綁定。

隨著產業鏈合作的深入，各領域的職能將更加清晰。

車企作為智能汽車的集成商，也在飛速整合各方面的資源，協調各環節的合作，這為各家廠商打開市場提供了不少機遇。

產業鏈合作正在推動市場走入一個更依賴于共榮的局面。

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- XINLIU -

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