智能驾驶技术演进路径 - 行业技术路线从基于规则的模块化方案，演进至端到端方案，并进一步向VLA和世界模型发展 [2] - 基于规则的模块化方案采用感知、预测、规划、控制串联工作，时延长、信息损耗大，导致车辆博弈能力受限 [2] - 特斯拉于2023年8月推出端到端FSD V12测试版，国内华为、小鹏、蔚来、理想及Momenta等供应商相继跟进 [2] - 端到端方案通过投喂人类驾驶数据让系统学习驾驶，但存在无法主动学习和修正的短板，难以应对所有极端情况 [4] - 理想汽车在端到端基础上加入VLM，但开源模型能力有限，仅能辅助识别红灯读秒等简单场景 [5] - 小鹏和理想认为模仿学习无法突破L3，需转向VLA或世界模型，使系统能主动理解物理世界并执行驾驶动作 [5][7] - 小鹏第二代VLA取消语言转译环节，将多模态物理信号直接输出为控制信号，提升效率并支持自监督学习 [8] - 华为选择WAWE架构，蔚来推崇世界模型，均省略语言环节，通过多模态信息直接控制车辆 [8][10] - 博世指出VLA落地存在多模态特征对齐难、训练数据提取难、大模型幻觉及芯片带宽不足四大挑战 [10] 车企技术路线与战略布局 - 理想汽车发布VLA技术方案，将视觉转为语言再执行动作，并将研发资源向VLA倾斜，重组自动驾驶部门为11个二级部门 [7][15] - 小鹏汽车放弃传统VLA，全力开发第二代VLA，其算力达2250TOPS，由三颗自研图灵AI芯片支持 [8][11][12] - 蔚来自研芯片并强化世界模型，加入强化学习以处理长时序数据，推动人工智能技术变革 [11] - 华为坚持WAWE架构，避免VLA路线的"取巧"问题，通过多模态信息直接控制车辆 [8] - 文远知行与博世合作推出一段式端到端方案WePilot AiDrive，具备强兼容性和快速迭代能力，应用于奇瑞星途车型 [19][21] - 供应商方案因平台兼容性和成本效率优势，可能逐步取代部分车企自研，成为行业竞争主导力量 [18][21] 组织架构调整与资源投入 - 小鹏汽车在2024年10月调整自动驾驶负责人，由刘先明接替李力耘，标志技术路线从功能实现转向基础模型转型 [14] - 理想汽车于2024年9月重组自动驾驶部门，取消封闭研发模式，推动团队向AI组织演进 [15] - 蔚来在一年内进行三次自动驾驶部门调整，多名负责人离职，以聚焦世界模型2.0开发 [15] - 技术路线切换引发多轮组织变动，如小鹏将技术开发部分拆为AI端到端、AI能效和AI应用三个部门 [17] - 小鹏建设3万卡智算集群，训练费用投入20亿元，理想搭建13 EFLOPS云端算力，资金效率成为自研关键挑战 [21] 行业竞争格局变化 - 自研浪潮后，车企如长城、奇瑞、广汽转向与元戎启行、文远知行、Momenta等供应商合作 [18] - 供应商方案具备更优兼容性和迭代速度，可能缩小与自研车企的数据差距，重塑行业竞争格局 [18][21] - 当前技术仍属L2框架，但VLA和世界模型被视为通向L4的关键路径，小鹏认为第二代VLA可为具身智能铺路 [22]