以下文章来源于雷峰网 ，作者王瑞昊 >>自动驾驶前沿信息获取 → 自动驾驶之心知识星球 本文只做学术分享，如有侵权，联系删文 "如果不往端到端转，你们就别干了。" 雷峰网 . 洞见智能未来，共与产业变迁 作者 | 王瑞昊 来源 | 雷峰网 点击下方 卡片 ，关注" 自动驾驶之心 "公众号 戳我-> 领取 自动驾驶近30个 方向 学习 路线 在2024年3月的春季战略会上，李想当着公司自动驾驶团队的面，毫不客气地扔下这一句话 。 他对当时智驾的表现极度不满，直言理想智驾已经到了必须"破 釜沉舟"的关口。 四个月后的2024年7月5日，理想汽车正式发布"端到端+VLM"系统。这不仅是一套技术的亮相，更是理想智驾发展道路上的分水岭。 在此之前，理想的智驾研发像是一场持久的追赶战，短短四年间先后迭代了五套技术方案，从有图到轻图，再到无图，每一步都在追赶却始终达不到行业头 部。 直到第六套方案"端到端+VLM"登场，才让理想终于从长期的追随中，第一次体会到真正的领先。 一位深度参与该项目的内部员工告诉雷峰网，轻图与无图方案只是让理想得以坐上自动驾驶的牌桌，而端到端方案，则让理想在这张牌桌上打出了自己的胜 局。 2024 ...

文章核心观点 - 理想汽车通过采用“端到端+VLM”技术方案，实现了在智能驾驶领域的弯道超车，从行业追随者转变为领先者 [4][5][48] - 公司CEO李想对AI的态度因亲身体验端到端技术而从怀疑转变为震惊，并最终决定公司全面投入AI [1][41][42] - 该技术方案的成功落地，在极短时间内（约100天）显著提升了产品竞争力，并直接转化为销量的强劲增长 [5][6][47][51] 技术方案演进与突破 - 理想汽车在四年内迭代了五套智驾方案，从有图、轻图到无图，始终处于追赶状态，直至第六套“端到端+VLM”方案实现真正领先 [3][4][73] - 新方案采用“一段式端到端”技术，将感知、规控等模块集成到一个网络中，实现全局最优，突破了传统模块化方法的局限 [57] - 2024年7月完成千人推送，10月实现城市场景全量推送，2025年1月拓展至高速和环路，成为国内唯一、全球第二家实现全场景端到端的车企 [46][47] 市场与销售表现 - 搭载端到端系统（AD Max）的车型交付占比从2024年2月的约20%大幅跃升至2024年底的超过70% [6][51] - 在30万元以上车型中，AD Max交付占比达75.4%，在40万元以上车型中，该比例高达84.6% [6] - 技术落地后，智能驾驶试驾占比迅速达到65%，到年底几乎成为用户进店体验的“标配” [5] 研发过程与资源投入 - 端到端项目从2024年4月启动研发到7月完成千人交付，仅用时约100天，且过程中未出现重大纰漏 [47][51] - 项目核心算法团队不足200人，总人数超400人，远少于竞争对手（通常超1000人），实现了以小博大的效果 [42][49] - 项目成功的关键因素包括团队高效协作、前瞻性技术应用以及长期构建的数据闭环系统 [56][57][62] 数据驱动的核心优势 - 公司自2018年起搭建数据闭环系统，所有车型软硬件标配，保证了数据采集的标准化和可比性，为算法训练奠定坚实基础 [71][72] - 截至2025年8月29日，理想用户辅助驾驶总里程达49亿公里，超过华为乾崑智驾同期的35亿公里 [72] - 对数据价值的深刻认知（数据是第一生产力）是公司智驾反超速度快、交付效果好的根本原因 [69][70][74] 领导层与战略转向 - 2023年，公司将愿景从“成为全球第一的智能电动车企业”变更为“成为全球领先的人工智能企业”，体现了战略重心的转移 [16] - 李想通过高频次AI周会快速提升自身AI认知，并能将复杂技术转化为通俗类比，深刻影响公司技术路线 [13][14][15] - 在2024年3月的春季战略会上，李想力排众议，决定放弃单纯追赶策略，转向端到端方案进行“升维竞争” [12][23]

报告公司投资评级 - 投资评级为买入，维持该评级 [6] 报告的核心观点 - 2025年4月14日小鹏汽车举办AI技术分享会，披露正在研发720亿参数的“小鹏世界基座模型”，将通过云端蒸馏小模型部署到车端，提升AI汽车智力上限，赋能AI机器人、飞行汽车等 [2][4] - 小鹏世界基座模型赋能，提升AI汽车智力上限，AI智驾进展领先；AI基础设施优势显著，算力集群、数据基础设施构建核心竞争优势，助力搭建“云端模型工厂” [2][8] - AI智能驾驶能力领先，随着渠道变革、营销体系加强，叠加新车周期，公司销量快速提升；2025年多款新车上市增强销量周期，规模提升、降本效果将体现，叠加软件盈利模式拓展和出海增长，未来盈利有较大弹性，给予“买入”评级 [8] 各部分总结 算法与算力加速迭代，“端到端”大模型时代来临 - 特斯拉引领，国内车企跟进，智驾进入端到端大模型时代，技术飞跃；端到端大模型上限高、下限不低，泛化能力强，能处理长尾场景 [9] - 2024年5月小鹏率先在国内首发量产端到端大模型，华为、理想等车企也有相关进展 [11][12] 大模型时代，算力与数据加速储备 - 算法向大模型迈进，车端算力逐步增配，小鹏、理想等车企有未来搭载高算力芯片或自研芯片的规划 [17] - 云端算力方面，特斯拉领先，华为、理想建设快，小鹏等车企追赶，国内车企深化与互联网厂商合作部署算力 [19] - 端到端智驾模型对数据需求增长，国内新势力加速储备训练数据，小鹏训练数据量领先且增长快 [20] 小鹏启动720亿参数自驾基模研发，AI智驾进展持续领先 - 数据、算法和算力加持，小鹏智驾将升级AI大脑，“世界基座模型”提升AI汽车智力上限，赋能多领域 [23] - 小鹏建成万卡智算集群，云端算力达10 EFLOPS，运行效率高，全链路迭代周期短 [25] - 小鹏世界基座模型参数规模大，具备多种能力，参数量是主流VLA模型35倍左右 [25][27] - AI基础设施优势显著，算力集群和数据基础设施构建核心优势，打造“云端模型工厂” [30] - 世界模型赋能基座模型性能优化，构建闭环反馈网络 [31] 三大阶段性成果：小鹏在物理世界AI领域快速进步 - 验证规模法则在自动驾驶领域持续生效，参数或训练数据量增加，模型能力增强 [36] - 在后装算力的车端成功实现基模控车 [41] - 启动72B参数基模训练，搭建强化学习模型训练框架，“规则时代”经验赋能AI [45][50]

公司战略调整 - 特斯拉暂停对更大的一体压铸车身研发，并搁置墨西哥下一代超级工厂的建设[12] - 公司延后原本的2.5万美元平价车计划，转而推出在Model Y基础上减配改进的两厢版小车[12] - 马斯克暂时搁置重塑制造方式的野心，转而更关注与制造不直接相关的智能驾驶系统[13] 4680电池项目现状 - 特斯拉为4680电池部门任命新负责人博纳·埃格尔斯顿，并暂停该部门裁员，但要求年底前实现自产4680电池成本低于向松下、LG新能源等供应商采购的同类电池[3] - 新目标相较2020年发布时希望电池成本降低一半的愿景已大幅缩水[4][8] - 截至今年3月，4680电池年产能仅够装配6万辆Cybertruck，且成本远高于预期，无法量产干法正极[8] - 即使年底达成降本目标，4680电池成本可能仍在0.8-1元人民币/Wh，是宁德时代、比亚迪电池（约0.4元人民币/Wh）的两倍，且安全性、循环寿命和充电速度弱于主流电池[10] 组织架构与人事变动 - 过去一个月裁员已导致超过1.4万人离职，预计6月底前美国地区将再裁员约6000人[3][7] - 公司裁撤美国车型设计团队超过50%人员，工程、工厂软件等部门也在持续裁员[6][11] - 核心管理层剧烈变动，去年底至今，除马斯克外三位核心管理者仅剩朱晓彤一人，CFO扎克·柯克霍恩和三电副总裁巴格里诺均已离职[16] - 朱晓彤职责范围缩小，重新担任特斯拉中国区负责人，其直系下属从25名减少至10名且均在亚洲，欧美销售业务由马斯克亲自接管[16] 财务与运营表现 - 公司一季度营收下滑，汽车销售毛利率跌至2017年以来最低点，销量同比下滑8.5%，为15个季度以来首次下滑[8] - 公司困境与欧美电动车增速放缓、中国市场竞争加剧有关，但核心原因是产品断代，仍依赖8年前发布的Model 3和6年前发布的Model Y[8][16] 新战略方向：自动驾驶 - 马斯克对FSD V12系统信心大增，称其99%为“端到端”系统，驾驶行为更接近人类[14] - 公司计划于今年8月8日发布无人出租车，并计划在自动驾驶业务上投入100亿美元[14][15]