很多人都说，新能源车的上半场是电动化，下半场是智能化。
而智能化里面，最重要的是自动驾驶，所以目前几乎所有的汽车，都在讲智能驾驶。
数据显示，2023年中国市场乘用车前装标配ADAS交付1238.1万辆，而NOA功能搭载量达94.5万辆，不过大部分集中在高速NOA，而城市NOA搭载量为23.8万辆。
但是在2024年，我们看到各大车企们，全面搞城市NOA了，华为、小鹏、小米、蔚来、理想们，都是在全国开城……
当然，作为智驾领域的最典型的代表选手特斯拉，不仅在方案上和国内车企不一样，甚至在算法上，也开始激进了。
我们知道，相比于国内采用激光雷达的方案，特斯拉采用的是纯视觉，即只使用摄像头来进行信息的获取，然后通过算法，实现自动驾驶。
而在算法上激进，那就是特斯拉将AI大模型引入自动驾驶，采用端到端技术，用3000行代码，替代了原来的30万多万行C++代码。
马斯克是怎么做到的？这里可能要多说几句了。
我们知道以前的自动驾驶，是通过传感器，采集信息，比如车在什么位置，周边是什么环境，然后算法再利用这些信息，根据系统中制定的规则，来控制车辆，接下来该怎么走，怎么操作方向盘、控制刹车，油门等。
这中间最重要的就是规则，这些规则是预设好在系统中的，比如变道、加速，超车、泊车等，都是工程师通过代码来实现的。
这些所有规则都考虑到，然后再整合成整个自动驾驶系统，因为规则多，步骤也复杂，所以需要几十万行代码，也就是特斯拉之前的算法，30多万行C++代码。
而采用端到端技术之后，就不一样了，不再需要在系统中预设这些规则了。
算法的本质是一个AI模式，摄像头获取的信息输入到神经网络，然后神经网络直接输出车辆控制指令如转向、加速、刹车等等。没有那些预设的规则，当然代码就精减了，从原来的30万行，变成了3000行。
但这中间，也有一个难点，那就是AI是要靠训练出来的，不是天生就会的，需要通过学习各种类型的驾驶视频，形成自己的AI能力。
按照特斯拉的说法，全球有450万台销量，有上千万个特斯拉车主的驾驶视频片段，并且目前特斯拉在全球还有接近200万辆的车队，每天提供视频供特斯拉训练AI模式。
再加上特斯拉有强大和超算中心，有算力，所以才能够实现端到端的自动驾驶，就像人自己开车一样，能自己决策，不需要预设这些规则。
目前在国内，暂时还没有车企搞端到端驾驶，小鹏的端到端据称要8月份上线，华为的ADS3.0据称也是采用端到端技术的，但会随着享界S9上线。
