2023年之前，梅赛德斯-奔突下放的接济驾驶手艺，能作念到不啻自合乎巡航、车说念居中保持等老例功能；2023年之后，全新E级长轴距版用上了高速领航接济系统，买通这项功能奔突用了12个月；到了2024年11月初，无图L2++智驾系统问世，来岁4月份会跟着CLA纯电量产落地，而此次用了14个月。不出未必，差未几在半年后，奔突会是第一个用上端到端智驾的豪华品牌，亦然继小鹏、极越和华为之后，国内第四个选择录像头+多传感器视觉决策的智驾决策，咱们更感兴致的是，奔突用上端到端之后，效能究竟何如样？和现时比较主流的华为乾崑智驾ADS 3.0、守望和小米的E2E+VLM和小鹏AI鹰眼决策比起来，冒昧是什么水平？

招揽率比小米低，但适意性细节仍需优化？

奔突的无图L2++全场景高阶智能驾驶，底层逻辑是把BEV+transformer架构整合成了一个端到端AI大模子，主要变化是具备深度学习的功能，诚然了，由于端到端是把以往感知端、决策端和膨大端这三个孤独的黑盒子交融在了一说念，数据传输的速率详情也变得更快了，话句话说，端到端这套系统需要无数数据分析学习，从而束缚优化决策，表面上讲，便是跑的越多，系统就越接近东说念主类驾驶员的驾驶民俗和格调。

这套系统的中枢，是去掉了激光雷达，也不依赖高精舆图，走的是录像头+多传感器的手艺决策，那该何如贯通奔突的这套智驾系统呢？其实，端到端的念念路到当今基本仍是尽头明确了，所谓的多传感器（含激光雷达）照旧纯视觉手艺决策，仅仅车企在数据感知端的硬件聘任不同，不管是华为、守望、小鹏照旧小米，他们的自动驾驶功能下一步要完毕的阶段，便是作念到访佛特斯拉FSD的One Model阵势，也便是用一个模子完成通盘的感知、决策和膨大，是以说白了端到端便是用无数的实测数据，去教学大模子怎样安全驾驶。

那么，从BEV+transformer架构升级成端到端之后，奔突的这套L2++系统好用吗？从本年8月初国内初次开启路测，到当今仍是由去了差未几3个月，基本的城市NOA功能齐不错完毕，比如起步就能用，主辅路切换、收支环岛、U型调头、识别红绿灯、避让行东说念主和自行车、无保护转弯、旁车博弈等等，基本遮蔽了华为乾崑智驾ADS 3.0的智驾功能。

开启城市NOA之后，整套系统在城市说念路中的驾驶格调，并莫得刻意聘任保守或者激进，比如在窄路濒临同向行驶的非活泼车，或者临停占说念的活泼车，系统的计谋是进行合理避让，在安全距离内基本莫得充足的避让动作，险些是贴着拦阻物通过，而小米SU7前不久在OTA1.4.0之后，同向避让的逻辑层面就存在泊车恭候或者主动左迁问题，比拟之下奔突的这套系统彰着是要更激进一些，而在濒临错位路口，尤其是由于施工变成大地标线紊乱的情况下，系统的决策就会变得偏保守，以礼让当作优先计划，但基本的通行效能照旧有一定的保证。

值得一提的是，奔突此次的测试车全程险些莫得几次招揽的情况，之前雷军本东说念主在北京躬行测试小米SU7城市NOA时，快要50公里出现了4次招揽，而奔突这边独一出现的一次招揽，是因为社会车辆短暂加快加塞抢说念，出于安全计划驾驶员主动招揽禁绝，多打半圈标的遁藏了被剐蹭风险，这类相对的极限场景其实磨真金不怕火了两件事，一个是系统会不会和驾驶员抢标的盘，另一个是跳动安全距离系统是否会左迁，从执行情况来看，当东说念主工介入且招揽力度较大时，整套系统的控车力度彰着是有所收缩的，东说念主驾和智驾之间的过渡相对丝滑。

然则，这套系统要说细节上拟东说念主、适意，其实也并非全部工况齐能完毕，比如当识别到路口由绿灯转为黄灯醒目时，系统会概括前后车距、到路口的距离、加减慢的乘坐适意性等身分，优先聘任不闯黄灯的计谋，幸免因路口抢行变成的交通事故隐患，不外从执行场景来看，这里会出现一个特等的情况，会导致车辆并不是每次齐能讲理刹停，比如当绿灯行将适度，前车进犯制动，而系统按照设定，路口会概括跟车距离、信号灯提醒作出判断，是以在还未出现黄灯前车就制动的情况下，系统相同会大脚制动，此时彰着影响到驾乘适意性。

相同，在处理鬼探头的情况时，系统的膨大逻辑不是减慢绕行，而是以进犯制动为主，通过实测片断就不错明晰看到，制动下前悬弹簧行程被无数压缩，刹车点头情况彰着，如斯一来，关系奔突的这套端到端智驾效能，基本不错出一波论断了，招揽率比现阶段的小米更低，市区复杂路口通行效能有保证，然则在适意性细节仍有一些优化的空间，诚然了，这个问题惩办起来并不难，毕竟端到端的数据迭代速率仍是不错完毕周更级，是以对于这套智驾系统的适意性的发扬，咱们不错期待一下后续版块的发扬。

开脱高精舆图后，水平能排智驾第一梯队？

奔突用的这套端到端智驾系统，其实便是Momenta提供的手艺决策，然则研发调教齐是奔突我方团队完成的，从硬件水平来看，除了没灵验到激光雷达除外，芯片用到了英伟达orin Drive，单颗算力254TOPS，小米汽车和守望汽车用的亦然这款芯片，不外，在外部感知硬件的性能上，可能会产生些分别，比如，小鹏在AI鹰眼智驾搭载了Lofic录像头，不错识别大光比场景，小米则通过BEV变焦手艺，不错更好的掌捏探伤精度，不外聚合前边提到的合座效能来看，奔突的端到端智驾发扬，基本上齐能完毕华为乾崑智驾ADS 3.0的大多数功能，是以从某种进度上讲，这套系统的水平险些是在智驾第一梯队的。

现时比较主流的几个智驾代表性决策，是华为的乾崑智驾ADS 3.0、小米汽车和守望汽车的E2E+VLM，小鹏的XNGP在全面切换到AI纯视觉道路之后，还需要无数的数据试验，是以参考价值比较高的，照旧华为和守望选择的这两类手艺，那么，奔突端到端和他们比，有若干差距呢？

先来简便复盘一下这两条手艺决策，最初，华为在ADS前两个版块中，一直是把BEV收罗单独拿出的，而进化到3.0版块之后，BEV收罗被融到了GOD收罗之中，同期把致密决策计较的PDP收罗也加了进去，形成了GOD一张大网的想法，这个逻辑其实便是和前边提到的特斯拉one model阵势访佛，只不外在硬件感知端，需要一颗192线束的激光雷达作念及时扫图，这亦然这套系统的驻足根蒂，4D毫米波雷达通过强回波来构建三维立体数据，是以在数据层面，这两套硬件基本不会出现错判或漏判，小体积和不端正拦阻物也能准确捕捉到，PDP收罗算是针对无数未知case场景的兜底安全机制，总之，这套系统基本口角常围聚明天L3级的手艺了。

其次，小米和守望用的E2E+VLM，本色上照旧需要BEV给拦阻物作数据立体坐标，大模子经由试验给出相应的处理决策，VLM主若是用来分析复杂场景，这也不错把E2E和VLM看作成一套快系统和一套慢系统，和小米汽车稍有不同的是，守望还用上一个叫云霄寰宇的模子，这其实便是一套复杂纪录并分析黑盒子场景的数据库，经由无数条未知场景的构建分析后，再把自主试验后的数据传给大模子，从某种进度上讲，这个和华为的PDP收罗作用有些访佛，齐是兜底安全的机制。

‌‌对比下来，奔突的端到端智驾，就莫得前边提到的PDP和云霄寰宇模子了，兜底安全机制的反而是传统的端正算法，这个该何如贯通？举个最简便的例子，在对于智能机器东说念主的电影中，机器东说念主经由无数数据分析和自我学习，以致齐进化到了具备像东说念主类的“意志阵势”，然则最底层的端正算法，是一串“不可伤害东说念主类”的代码，如斯一来，奔突的这套智驾系统，在碰到从未见过的未知复杂场景时，很有可能就会出现BEV+transformer+占用收罗的早期智驾效能，也便是出于安全的第一性计划，主动左迁、通行效能变低这类问题齐可能会出现，惩办的宗旨唯有达到一定的数据量和试验学习，是以针对未知的复杂场景，华为、守望这类有云霄数据库的智驾决策，迭代材干和周期可能会更强更快一些。