文章核心观点 - 自动驾驶行业在2024年迎来了以特斯拉FSD V12为代表的重大技术范式转变，即端到端自动驾驶的实现，这标志着行业从长期的痛苦探索中看到了清晰的曙光 [5][6][7] - 新范式统一了L2与L4的技术方法论，将推动城市L2功能在低成本车型上快速普及，并为L4/Robotaxi的商业化落地开辟了可行的路径 [22][23][24] - 行业在未来3-5年将进入基于现有深度学习范式的极致优化和工程红利期，而非理论内核的重构，公司战略将聚焦于以统一范式打通L2至L4，并持续投入算力与数据规模的扩展 [19][20][32] 自动驾驶行业的过去与困境 - 在2023-2024年之前，自动驾驶行业面临巨大困难，技术路径不清晰，深度学习仅重构了感知部分，规控部分仍由规则主导，属于“革命革到一半”的状态 [10] - 行业面临智力与体力的双重压榨，需要在规定时间内解决所有稠密场景下的极端案例，过程极度痛苦且系统不收敛 [2][3] - 规控技术理论不成熟，每尝试一轮改进都可能耗费数亿元且可能无果，对资金和精神都是巨大考验 [12] 技术分水岭：FSD V12与新范式 - 2024年特斯拉FSD V12的发布是行业重大分水岭，它证明了端到端数据驱动范式的可行性，其意义堪比原子时代首次发现核裂变 [7][9] - 新范式意味着用统一的深度学习模型重构从感知到规控的整个自动驾驶系统，解决了此前“革命革一半”的问题 [10] - 新方法论使得系统具备强大的自动泛化能力，在绝大多数城市的测试中天然没有问题，极大简化了开发部署过程 [26] 新范式下的行业影响与展望 - 城市L2功能将迎来巨大发展红利期，搭载车型价格将从20万元级别降至10万元级别，并变得“好用类人”，就像自动挡的普及一样 [24] - L2与L4的技术方法论实现统一，当前方法论再经过2-3年发展，有望将平均接管间隔里程提升至5万-10万公里水平 [24] - 新范式以极低的边际成本实现跨区域部署，使得攻克一个复杂城市即意味着可能攻克全国所有复杂城市，为Robotaxi的商业化（本质是与人类司机比成本）奠定了坚实基础 [27] - 开发模式从过去“拼凑多棵小树”的碎片化功能集成，转变为“培育一棵主干大树”的统一模型进化，模型会自主涌现出新的能力 [28][31] 未来战略与研发方向 - 行业在未来3-5年将进入现有技术范式的演进和优化阶段，而非基础理论的重构 [19][20] - 在自动驾驶领域，Scaling Law（规模定律）才刚刚开始，芯片算力与模型容量远未触及天花板，公司计划每一代芯片和产品都实现10倍算力与10倍模型容量的提升 [32] - 公司将重点投入L4研发，但采用与L2统一的开发范式、传感器配置和运行设计域，目标在未来2-3年内让高阶智能驾驶系统体验有巨大飞跃，并最终让用户在无感的情况下以同样价格获得具备L4能力的车辆 [32][35] - 必须持续强化工程能力和组织能力，构建能够快速导入新技术并解决随之爆发问题的“集团军”作战体系，以应对高研发风险（单轮实验成本可能高达10亿元） [32][34]