划重点
01智驾行业正快速迭代，端到端技术成为新的技术范式，但谷歌DeepMind推出的VLA模型将端到端与多模态大模型结合得更彻底。
02VLA模型最早见于机器人行业，今年10月底，谷歌旗下自动驾驶公司Waymo推出了基于端到端的自动驾驶多模态模型EMMA。
03事实上，VLA模型可能是“端到端+VLM”技术框架的“终结者”，对智驾的演进意义重大。
04然而，VLA模型的上车难度不小，对技术和车端的芯片算力都有高强度要求，预计2026年才会出现支持VLA模型上车交付的芯片。
05由于此，后发制人的机会更加稀少，端到端技术变奏为车企带来了更高的挑战。
以上内容由大模型生成，仅供参考
文｜李安琪
编辑｜李勤
像海鲜市场一样，智能驾驶行业技术浪潮正在快速更迭。“端到端”刚成为新的技术范式，甚至大量公司还没来得及完成研发模式切换，端到端就进入了技术换代时期。
“端到端”的最新进化方向是，深度融入多模态大模型。过去两年，大模型已经展现出了读文、识图、拍电影的能力，但大模型开车恐怕还是头一遭。
近期，智驾行业出现了一个融合了视觉、语言和动作的多模态大模型范式VLA（Vision-Language-Action Model，即视觉-语言-动作模型），拥有更高的场景推理能力与泛化能力。不少智驾人士都将VLA视为当下“端到端”方案的2.0版本。
事实上，VLA模型最早见于机器人行业。2023年7月28日，谷歌 DeepMind推出了全球首个控制机器人的视觉语言动作（VLA）模型。
不过这个模型概念正快速扩散到智驾领域。今年10月底，谷歌旗下自动驾驶公司Waymo推出了一个基于端到端的自动驾驶多模态模型EMMA。有行业人士表示，这就是一个VLA模型架构，既有端到端智驾能力，还融合了多模态大模型。
过去，智能驾驶行业基于规则算法，进行了十数年探索。近两年，特斯拉引领的“端到端”智能驾驶，成为新的技术方向，不仅让智驾具备更拟人的表现，也能应对城市中海量的复杂交通场景。
配合“端到端”技术，行业玩家还会增加大语言模型等来提升智驾能力上限。端到端+VLM（视觉语言模型），就被理想等公司推崇。
但不同于VLM相对独立、低频地为端到端提供驾驶建议的模式，VLA架构下，端到端与多模态大模型的结合会更彻底。就连理想人士也向36氪汽车坦承，“可以把VLA看成是端到端+VLM的合体。”
VLA模型，很可能是“端到端+VLM”技术框架的“终结者”。
有行业人士表示，VLA模型对智驾的演进意义重大，让端到端理解世界的能力更强后，“长远来看，在L2辅助驾驶到L4自动驾驶的飞跃中，VLA可能会成为关键跳板”。
一些车企智驾玩家已经在暗自发力。此前，理想汽车曾在三季度财报电话会议上表示，内部已经启动了L4级别自动驾驶的预研，在当前的技术路线基础上，研发能力更强的车端VLA模型与云端世界模型相结合的强化学习体系。
智驾公司元戎启行在获得长城汽车的7亿元注资之后，也表示将进一步布局VLA模型。元戎启行称，公司将基于英伟达最新智驾芯片Thor进行VLA模型研发，模型预计于2025年推出。
但也存有共识，VLA模型的上车难度不小，对技术和车端的芯片算力都有高强度要求，“能够支持VLA模型上车交付的芯片，可能在2026年才会出现。”
端到端最新方向：融入多模态大模型
自2023年以来智驾行业掀起的BEV、端到端技术浪潮后，智驾正逐步将AI神经网络融入感知、规划、控制等环节。比起传统基于规则的方案，基于AI、数据驱动的“端到端”拥有更高能力天花板。
图源：元戎启行
但在“端到端”模型之外，车企们还辅以了大语言模、视觉语言模型等外挂，来提供更强大的环境理解能力。年中，理想就推出了端到端模型+VLM（视觉语言模型）的方案。VLM模型对复杂交通环境具有更强的理解能力，可以给端到端提供相关驾驶建议。
不过据36氪汽车了解，理想的端到端模型+VLM模型，是相对独立的两个模型。“理想VLM占用了一颗Ori芯片算力，目前主要对限速提醒等场景做出驾驶建议。”
而VLA模型，是将端到端、VLM两个模型合二为一。也就是说，多模态大模型不再作为端到端的外挂，而是成为端到端自生的一种能力。
谷歌Waymo近期发表的论文中，端到端自动驾驶多模态模型，不仅将摄像头的视频和图像作为感知输入，同时还能以谷歌地图“请在前方第二个匝道右转出匝道”这种指令作为输入，以及结合车辆历史状态，输出车辆未来轨迹。
有行业人士向36氪汽车表示，目前对于一些特殊的复杂场景，智驾仍然缺少学习数据样本。如果融入模态大模型，就能将大模型学习到的知识迁移给智驾系统，可以有效应对corner case（长尾场景）。
智驾公司元戎启行CEO周光也认为，VLA模型是端到端的2.0版本。他表示，遇到一些复杂的交通规则、潮汐车道、长时序推理等特殊场景时，智驾会比过往理解、应对得更好。
比如在推理时长上，传统rule-base（基于规则）方案下，智驾只能推理1秒钟路况信息然后做出决策控制；端到端1.0阶段系统能够推理出未来7秒路况，而VLA能对几十秒路况进行推理。
“目前基本上大家沿着这条线已经预研1年多了，不过明年想要量产还是有很大难度。”有行业人士表示。
端到端变奏，后发者的机会更少了
在进入规模推广之前，下一代端到端方案还面临很现实的挑战。
一方面，现阶段车端芯片硬件不足以支撑多模态大模型的部署落地。有行业人士向36氪汽车表示，将端到端与VLM模型二合一后，车端模型参数变得更大，既要有高效实时推理能力，同时还要有大模型认识复杂世界并给出建议的能力，对车端芯片硬件有相当高要求。
当下，高阶智驾的算力硬件基本为2颗英伟达OrinX芯片，算力在508Tops。有行业人士表示，现在车端的算力很难支撑VLA模型的部署。
而英伟达的最新一代车载AI芯片Thor有望改变这种局面，Thor的单片AI算力达1000Tops，并对AI、大模型等算力都有不错支持。
不过跟英伟达接触的人士向36氪汽车表示，明年英伟达Thor芯片大概会延期发布，上半年最先有望先推出的是700Tops算力版本。但一颗700Tops算力的芯片也可能支撑不了VLA模型，两片Thor的成本又高出不少。
英伟达的芯片量产时间与成本挑战，横亘在车企前面。为此，一些自研芯片的新势力也在紧追芯片进度。据36氪汽车了解，一家头部新势力的VLA模型预计2026年正式上车。“届时结合自研的大算力芯片，VLA的效果会更惊艳。”上述行业人士表示。
好在，VLA模型架构下，数据方面的挑战没有骤然提升。
有行业人士告诉36氪，在端到端基础上，VLA模型融入了视觉语言模型、动作模型。但多模态大模型的数据并不难获得，包括已经开源的大模型、互联网上已有的通用语言，都可能成为智驾多模态大模型的养料。
更具挑战的是，如何将端到端与多模态大模型的数据与信息作深度交融。这考验着头部智驾团队的模型框架定义能力、模型快速迭代能力。
这些都决定了VLA模型不会太快进入智驾的量产环节。
然而，技术路线的骤然升级与竞赛变奏，为还没发力端到端的玩家设置了更高门槛，后发制人的机会更加稀少。
