作者钟声编辑Mark出品红色星际头图智能驾驶图片近期文远知行宣布与博世合作研发的一段式端到端辅助驾驶解决方案已在德国、法国、日本等国家开展道路测试与适配验证。可以说这是国内一段式端到端的首次出海。文远知行凭借一段式端到端辅助驾驶解决方案在国内非常凶猛不仅在智驾大赛上拿了“六连冠”更是和多个头部公司在项目竞标上连续获胜累计拿下广汽集团、奇瑞集团超30个项目定点。埃安N60即搭载该一段式端到端方案据悉此次文远知行的海外路测在应对德国不限速高速、法国密集环岛、日本右舵左行规则等海外场景上性能表现出众。从智驾出海的角度来说这不止是一次海外验证而是中国智驾出海将进入一个全新模式阶段。在过去智驾出海不仅搭载的功能少一般上限只有高速NOA而且要派驻大量人力到海外做本地化工程。而文远知行这次将一段式端到端方案推向海外不仅将城市NOA功能推向海外而且还意在解决如何从单一市场适配走向全球适配的问题。所以这也是中国Physical AI能力的一次全球考试。自动驾驶是典型的物理AI场景需要跟物理世界发生深度交互、处理复杂多任务。而L4级无人驾驶是对物理AI能力最严苛、最直接的验证场。不是简单的识别物体然后做路径规划而是要理解世界、预判趋势才能做出安全、可靠的决策。这就要求要有重建物理世界的能力能在几秒内像素级生成真实场景学习复杂交通背后的物理规律推演驾驶行为动作背后的因果逻辑预演时空演变在连续变化的道路环境中推演未来几秒内的多种可能。作为自动驾驶领域全球业务覆盖范围最广的公司文远知行将多年L4自动驾驶研发与运营过程中积累的大规模数据、技术体系和工程经验转化为面向L2量产车型的一段式端到端方案。这也是为什么文远知行博世的一段式端到端方案能夺得智驾大赛“六连冠”的原因本身是把难度更高的L4级无人驾驶的能力下放到L2。文远知行博世勇夺中国智驾大赛·六连冠另外智驾出海的一个重要门槛是数据海外真实道路场景数据。物理AI模型和互联网大语言模型有本质的区别每一次决策规划都会与真实世界发生交互所以容错率极低。所以物理AI模型需要真实世界的认知数据帮助模型学习真实世界的规律。海外数据对于一直做国内L2智驾的公司来说是个难题但对于像文远知行这样早已在全球运营Robotaxi的却是现成的优势。文远知行的Robotaxi运营目前已覆盖广州、北京、新加坡、阿布扎比、迪拜、利雅得、苏黎世等多个海内外核心市场已在全球12个国家超40个城市开展自动驾驶研发、测试及运营。根据此前披露文远知行在全球投放的自动驾驶车队超过了3000多辆全球庞大的车队为L2一段式端到端AI大模型的训练提供了足够的场景深度和广度。奇瑞星途EX7标配该一段式端到端方案可以说文远知行是全球少有的积累了真实世界认知数据的公司。这也是智驾出海的壁垒覆盖的国家地区足够广积累的道路场景数据足够丰富才能为一段式端到端AI大模型的进化提供丰富的养料。更重要的是海量的全球数据为智驾出海提供了全新的玩法。以往中国智驾出海面临的一个巨大困难场景鸿沟。海外道路交通场景与国内差异性非常大而且不同国家地区彼此差异都非常大。比如德国高速限速规则、法国的密集环岛还有许多国家地区是右舵车。在以前这些海外道路场景的差异化就需要投入大量人力去做“本地化”适配和部署要做大量的技术工程苦活、累活。所以这导致中国智驾出海难度高、成本高而且布局海外市场的速度非常慢因为每个国家地区都需要“本地化”的技术工程干一遍。奇瑞星途ES亦搭载该一段式端到端方案所以对于中国智驾公司而言摆在眼前的一个问题是L2智驾出海能不能用更低成本、更有效率的方式破局场景鸿沟呢文远知行的回答是能而且必须这样做。通过全球海量真实运营数据来训练一段式端到端AI大模型用符合物理世界客观规律的WeRide GENESIS世界模型进行建模进一步生成场景、训练算法、验证安全。这是中国智驾出海的全新玩法同时也是AI的底层逻辑对于人类来说不同国家的道路场景、规则不同对于AI来说却属于同一个世界。所以智驾出海最终归结为一件事AI 能力够不够强。而文远知行正在验证这一点AI学到的是中国道路经验还是物理世界规律智驾出海已经迎来最佳时机全球汽车市场在智驾上都在向中国市场看齐。一是中国车企出海规模持续猛涨海外销量接近占比三分之一。智驾正在成为出海车型重要的竞争力中国车企也准备升级到城市NOA高阶智驾功能。二是不仅中国车企的出海车型将搭载城市NOA高阶智驾功能海外车企在自己的大本营市场也开始着手布局城市NOA。比如保时捷和奥迪分别选择了Mobileye合作使用Mobileye的方案覆盖高速和城区的点到点辅助驾驶。一段式端到端方案测试车在德国这和过去几年的状况不一样以前海外车企在欧美市场比较保守智驾功能一般局限在高速NOA而现在也要向中国市场对齐。所以当前是中国智驾出海的最佳时机。一是海外市场的需求在释放二是欧美市场的智驾供应商像Mobileye、国际Tier 1在智驾方案技术以及量产效率上都落后于国内。市场规模大客户需求刚性竞争对手弱这就是长坡厚雪的红利赛道。不过这次文远知行的出海布局却并不是简单复制国际Tier 1们的全球扩张模式。以往国际Tier 1们是靠堆人力、堆适配、堆规则算法的模式而文远知行靠的是AI能力以数据为驱动以AI模型为抓手。所以这是AI能力出海。文远知行所代表的不仅是一家自动驾驶企业的全球化尝试更是中国Physical AI能力开始接受全球道路体系系统性验证的重要标志。-END-