当马斯克的私人飞机从北京飞向华盛顿，去参加特朗普当选庆祝酒会的时候，就意味着中美两国端到端的战争已经正式开打。
早在9月5日，特斯拉就已经官宣：其高级驾驶辅助系统FSD（Full Self Driving）将于2025年第一季度在中国和欧洲推出，目前正在等待监管部门的批准。
FSD入华也被特斯拉的投资人寄予厚望，这是堪比Model 3入华一样令人振奋。
据马斯克去年8月时直播端到端FSD的说法，特斯拉FSD转到端到端方案之后，代码行数只有3000多行了。
在转向端到端方案之前，特斯拉FSD V11中的软件已经基本实现了近乎全面的神经网络形式化，因为当时的代码行数也只有30多万行。
也就是说，和分模块方案的V11相比，V12又消除了30多万行C++代码。
01
端到端是绝对的趋势，这毋庸置疑。
分模块的底层逻辑是规则，而规则是模拟世界。
规则其实是一种排除法思维，比如红灯要停，有人要停，遇见加塞的要让……通过一个个规则的建立，让车辆行驶在允许的范围内。
但是真实世界的交通环境是极度复杂的，总有规则顾及不到的地方，所以就得不停地加规则、改规则，这就导致代码越来越臃肿，码农越来越多，事故也越来越多，甚至规则冲突也越来越多。
端到端的底层逻辑是模拟懂规则的个体——我只需要模拟懂规则的人，比如老司机就够了。
通过海量的数据学习，不需要成为一个天道规则的气运之子，只需要成为一个人见人爱的老司机。
这就注定了，分模块和端到端的区别，一个堆码农的人力，一个是卷机器学习的算力。
特斯拉的端到端磨刀霍霍，新势力的端到端也没闲着。
今年5月，小鹏发布了能够量产上车的端到端大模型，将于今年第三季度实现智能驾驶「全国都能开，每条路都能开」。
理想CEO李想在2024重庆论坛上公开表示，今年第三季度，理想将向测试用户推送端到端+VLM（视觉语言模型）的智驾方案。
华为的动作则更加直接，4月华为发布智驾「乾崑」ADS 3.0。ADS 3.0强调「越开越好开」「行驶更类人」，正是新一代端到端智驾方案的典型特征。
6月30日，华为乾崑智驾高阶功能包再度降价6000元，进一步提升市场占有率的目的非常明显。
这是主流新势力的时间表，但是截胡的却是魏牌蓝山NOA。
——魏建军是4月15日在保定直播NOA，这应该是国内最早的端到端落地的车型，也是最早进行端到端直播的车型。
端到端是一条新的起跑线，谁转型得早，谁就能领先。魏牌蓝山NOA赢得端到端先发战的秘密，就是元戎启行。
以端到端的研发时间来看，元戎2023年3月就确定了端到端方向的研发，8月就完成了端到端模型的道路测试。从这点看，元戎是国内最早把端到端模型测试车跑在城市公开道路的方案商。
这也是魏建军说魏牌蓝山智驾第一的底气所在：第一个车企老总完成两场直播，第一个端到端装车量产。
端到端就类似于辟邪剑谱，大厂一方面在分模块上投入重金，砍掉可惜，另一方面分模块带来了庞大的码农数量，动辄几千人，而特斯拉的端到端团队据说只有300人。
大厂还没反应过来的时候，还在犹豫要不要自宫的时候，元戎已经把辟邪剑谱练完了。
在传感器方案上，全新蓝山智驾系统传感器配置采用了跟问界M7一样的1L3R11V12U方案：1颗128线束激光雷达、3颗毫米波雷达、11个高清摄像头和12个超声波雷达，一共27个。
2024款理想L8 Max和Ultra则有1颗128线束激光雷达、1颗毫米波雷达、11个高清摄像头和12个超声波雷达，一共25个，比蓝山少了两颗毫米波雷达。
不出意外，全新蓝山智驾传感器方案将会固化下来，这可以确保数据采集的一致性和高质量性。
02
当然，还得看训练。
新势力现在很流行仿真测试，最某绝对头部新势力车企智能驾驶负责人在接受媒体访谈时表示：和小鹏汽车测试了全国700多万公里的道路不同的是，他们依靠重建+生成的世界模型进行智能驾驶功能的测试。
现实永远比想象更复杂。所以，在海量的仿真测试之外，还必须经由丰富的实车测试验证功能的完备性。
目前，长城的智能驾驶团队正在全国各地展开密集的实车测试，在实车回传数据的基础上，在数据闭环或数据引擎的推动下，能够做到「发现一个问题，解决一类问题」。
在更好的训练范式出现之前，以规则代码或安全网络兜底是不可避免的中间阶段！
华为在它的分段式端到端网络中，加入了与其PDP预测决策规划网络并行的本能安全网络。
长城汽车采用规则代码的方式进行安全兜底，说实话，这种做法需要极大的勇气。
毕竟，在一些新势力车企的推波助澜之下，完全追随特斯拉，将决策模块完全神经网络化成了一种政治正确。
传感器方案第一阵营、端到端遥遥领先、训练数据质量最优、规则代码安全兜底，这四点构成了全新魏牌蓝山智驾第一底气。
当然，智驾没有终点，端到端的战争才刚刚开始，魏牌蓝山也只是暂时领先，毕竟车市崇尚的是后发效应，只有不断保持进化之心，才能一直领先，即便是元戎也不例外。
元戎启行创始人周光在专访中说：对于智能驾驶公司来说，量产最大的意义在于提供数据。对一般的端到端模型来说，1万辆车是个基准，有这个数量的车在路上跑，才能保证智驾模型不断向前进化。
如果要追求更进一步的性能，比如我们正在开发、预计明年推出的VLA模型，要达到比较好的训练效果至少得有10万辆车的数据。
这个量级的车靠资方来投资不现实，必须直接杀入量产车市场，直接面向大众消费者。
现在魏牌蓝山NOA一个月六千多台，明年努努力估计就能达成10万台的保有量。光一个全新魏牌蓝山就能让元戎的端到端更上层楼。
对了，必须多一嘴，元戎不是外人，毕竟人家长城是战略投资人。
