隨著自動(dòng)駕駛加速落地，全棧自研模式在高階智能駕駛技術(shù)領(lǐng)域逐漸成為共識(shí)，這種模式指的是整車廠從底層硬件、軟件算法到系統(tǒng)集成全面自主開(kāi)發(fā)，而非依賴于第三方供應(yīng)商或Tier 0.5模式（車企與供應(yīng)商合作開(kāi)發(fā)）。全棧自研模式的核心優(yōu)勢(shì)在于對(duì)技術(shù)的全面掌控和數(shù)據(jù)的深度挖掘，從而實(shí)現(xiàn)快速迭代、精準(zhǔn)優(yōu)化和更強(qiáng)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。這種模式也伴隨著高昂的研發(fā)成本、復(fù)雜的技術(shù)整合需求以及巨大的資源投入壓力，對(duì)整車廠的研發(fā)能力和協(xié)同效率提出了更高的要求。

全棧自研的優(yōu)勢(shì)

技術(shù)上的全面掌控是全棧自研模式的最大優(yōu)勢(shì)之一。在這一模式下，整車廠能夠?qū)�從底層芯片到上層算法的技術(shù)全流程進(jìn)行掌控，從而實(shí)現(xiàn)端到端的深度優(yōu)化。這種整合能力避免了傳統(tǒng)模塊化開(kāi)發(fā)中軟硬件分離導(dǎo)致的兼容性問(wèn)題。理想汽車通過(guò)全棧自研的4D One Model架構(gòu)，將視覺(jué)感知、決策規(guī)劃和控制融為一體，使得城市NOA功能不再依賴高精地圖，僅通過(guò)實(shí)時(shí)感知數(shù)據(jù)即可完成復(fù)雜路況下的自動(dòng)駕駛操作。這種高度的技術(shù)掌控力，不僅提升了系統(tǒng)的響應(yīng)速度和決策效率，還使得產(chǎn)品能夠更靈活地適配不同的駕駛場(chǎng)景。

全棧自研模式也使整車廠能夠構(gòu)建完整的數(shù)據(jù)閉環(huán)體系。數(shù)據(jù)是高階智能駕駛技術(shù)的核心驅(qū)動(dòng)力，而第三方模式往往因數(shù)據(jù)歸屬權(quán)分散，難以建立高效的數(shù)據(jù)循環(huán)。全棧自研通過(guò)自有車型收集大規(guī)模真實(shí)駕駛數(shù)據(jù)，并直接應(yīng)用于模型訓(xùn)練和迭代優(yōu)化。特斯拉依托其龐大的車隊(duì)網(wǎng)絡(luò)，已積累超過(guò)20億英里的真實(shí)駕駛數(shù)據(jù)，通過(guò)完全自主的數(shù)據(jù)閉環(huán)體系，大幅提升了端到端模型的性能和泛化能力。同樣，華為的ADS 3.0系統(tǒng)也借助自研的數(shù)據(jù)閉環(huán)實(shí)現(xiàn)了快速迭代，其平均5天更新一次模型的高效能力，使得智能駕駛功能在復(fù)雜場(chǎng)景中的表現(xiàn)持續(xù)提升。

全棧自研模式還帶來(lái)了算法和算力的深度協(xié)同優(yōu)化。傳統(tǒng)模式下，整車廠往往依賴于第三方供應(yīng)商的算法解決方案，而這些方案通常是為通用場(chǎng)景設(shè)計(jì)，難以針對(duì)具體車型或用戶需求進(jìn)行細(xì)粒度優(yōu)化。全棧自研模式通過(guò)自主開(kāi)發(fā)的算法與自有硬件進(jìn)行協(xié)同設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)了更高效的算力利用和性能輸出。小鵬汽車通過(guò)自研的XNGP系統(tǒng)，采用基于BEV+Transformer的端到端大模型架構(gòu)，將視覺(jué)感知、動(dòng)態(tài)規(guī)劃和決策控制無(wú)縫整合，同時(shí)結(jié)合其專用的域控制器，大幅降低了計(jì)算資源的冗余消耗，使城市NOA功能實(shí)現(xiàn)了全國(guó)范圍的高效開(kāi)通。

全棧自研的劣勢(shì)

盡管全棧自研模式的技術(shù)優(yōu)勢(shì)顯著，但其也面臨諸多技術(shù)挑戰(zhàn)和資源壓力。自研模式需要整車廠掌握從芯片設(shè)計(jì)到高階算法開(kāi)發(fā)的全鏈路技術(shù)，這對(duì)研發(fā)團(tuán)隊(duì)的規(guī)模和深度提出了極高要求。華為智能汽車解決方案BU目前擁有超過(guò)7000人的研發(fā)團(tuán)隊(duì)，并累計(jì)投入超過(guò)300億元人民幣用于智能駕駛的研發(fā)。這種巨大的資源投入對(duì)于研發(fā)能力有限的車企而言是難以承受的。

自研模式還需要高效的內(nèi)部協(xié)同，智能駕駛技術(shù)的開(kāi)發(fā)涉及傳感器、智能座艙、底盤控制等多個(gè)部門的密切合作，而整車廠內(nèi)部部門間的協(xié)同效率往往決定了技術(shù)整合的速度和產(chǎn)品落地的效果。

此外，自研模式的成功還依賴于算力的持續(xù)提升。端到端模型的訓(xùn)練需要大規(guī)模的云端算力支持，特斯拉超算中心的算力已達(dá)到100 EFLOPS，理想汽車也在2024年底將其云端算力提升至8 EFLOPS。這種大規(guī)模算力的部署和運(yùn)維需要巨額的資金投入，對(duì)于中小型車企而言是難以承受的。

總結(jié)

全棧自研模式在高階智能駕駛技術(shù)領(lǐng)域具備顯著的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，包括全面掌控、數(shù)據(jù)閉環(huán)以及算法與硬件的協(xié)同優(yōu)化，這使得全棧自研的整車廠能夠在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中占據(jù)技術(shù)領(lǐng)先地位。這一模式也對(duì)車企的技術(shù)積累、團(tuán)隊(duì)規(guī)模和資源配置提出了嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。未來(lái)，隨著智能駕駛技術(shù)的進(jìn)一步成熟和產(chǎn)業(yè)生態(tài)的優(yōu)化，能夠在全棧自研模式下持續(xù)突破技術(shù)瓶頸的整車廠，將有望在高階智能駕駛市場(chǎng)中贏得更多主動(dòng)權(quán)。

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