周末，长城汽车的魏建军老爷子，刚通过一场重庆8D道路的直播，为长城汽车的全场景NOA正名。华为今天（7月1日）就把乾崑智驾ADS高阶功能包的价格下调了6千元。这两件事之间，当然没有直接因果关系。但魏建军显然是玩爽了，以至于喊出了“我们不怕竞争，怕的是不公平竞争”。而我们回到前面一个问题，长城的智能驾驶，是如何从传统车企身份，迅速切换到可以与头部新势力比拼的水平？这又会给新能源车市场，带来哪些变化呢？

智驾效果追上第一梯队，但车价不会涨？

从直播效果来看，长城汽车的智驾水平，已经可以实现不依赖高精地图，应付绝大多数城市工况。包括清晰识别机动车、行人，以及电动车、三轮车等等，以及对障碍物的流畅避让、超越。特别是在实现较好的大型路口处，即便路况拥堵，也可以快速精准地通过，而不是在那里傻等，或者拘泥于固定路线。应对转弯的曲率上，包括直角弯，都可以实现无介入通过。就算无道路标线的路况，也可以通过对前车行驶的路线判断，以及对道路宽度的测算，进行车道模拟通行。总之，说其效果已经跻身国内第一梯队智能驾驶辅助系统，并不过分。

至于选择重庆进行测试，原因再简单也不过。在这样一个号称8D交通的城市，即便对着导航开，也难保流畅不出错。这几乎是从纸面上，杜绝了用高精地图减轻智能驾驶系统负担的可能性。问题是，仅仅通过增加1颗激光雷达（禾赛128线程），以及多2颗摄像头（非智驾版最多有9颗摄像头，智驾版有11颗，核心差异或在前置双目摄像头），就可以带来如此效果吗？

其实，与其说长城选择了不依赖高精地图的路线，不如说，其智能驾驶系统对高成本的感知硬件，都并非绝对依赖。看到这里，相信已经有人猜出答案了。长城汽车智能驾驶水平进步如此之快，是因为他选择了时下流行的端到端解决方案。包括特斯拉、小鹏等智能驾驶的先驱车企，也在进行相关布局。

端到端的优势，便是将感知到决策的全过程，融合在一个大模型之中。当系统输入感知画面，以及车辆信息之后，就可以直接得到诸如加油、刹车、转向等决策结果。因此，相比需要无限堆砌感知硬件的方案，端到端更重要的工作，其实是集中对一个模型进行训练和优化，也就是做到海量的大数据投喂。

当然，端到端也不是完全不吃硬件。在算力和图形处理能力上，端到端的要求还是比较高的。所以说英伟达的Orin-X方案，往往是他们的稳定选择，长城汽车也不例外。让大模型算清楚，才是最重要的。至于“看没看清楚”，优先级不是那么的高。于是，激光雷达的线程也就不是那么重要，甚至还没有双目摄像头的优先级高（双目可以兼顾判断距离，并提供直观画面）。硬件成本的可控，以及不需要过于高昂的维护成本（大数据输入，减轻实际跑图负担），都成为长城汽车在智能驾驶方面，实现相对低成本，并高速度发展的重要原因。

拉高智驾平均水平，优等生失去定价权？

照这样说，后发车企，特别是传统车企，只要投身端到端大模型上来，就可以迅速弥补与华为等处于领先地位企业的距离？继续推演下去，智能驾驶是否也不再能成为新能源车议价权的核心砝码，从而引发车市的又一轮价格战？

首先，这种效果上的追近，恐怕很难演变为实质上的超越。因为端到端本质上是一种“黑盒”处理逻辑，且不说无法抄作业，就算是车企自用，也很难做到清晰的产品技术迭代。比如说，通过初始输入的大数据，智驾系统在实际应用中遭遇X个需要介入的场景，或者就是bug。然而你再输入一倍甚至几倍的数据，也未必能够修复以上问题。再具体说通过对车主的驾驶习惯，进行学习修复。但车主的介入，本身就是极具主观性的判断。每个人的驾驶习惯并不同，遭遇的路况也并不同。

再往后说，前期铺设端到端大模型，可以提供海量的数据进行学习。但随着积累到一定程度，此后的大数据来源将变得越来越困难，且数据的对齐难度也会增加。总之，现阶段的相对低成本，并不一定能够完整延续到此后的技术发展中。这更像验证了那句“强者恒强”，在智能驾驶领域积累先发优势的车企，并不会因为端到端的风靡，就突然失去了原本的技术优势地位。

但从最朴素的市场竞争角度，用户是为符合需要的技术买单，而不是为技术的军备竞赛买单。长城汽车用实际行动，证明了低成本、高可用度的智驾技术路线，是完全行得通的。只要留下足够的人工接管窗口，保障安全性冗余。大部分用户，不会去纠结自己在同一条路上，需要接管3次还是8次。甚至，大部分人都没机会去做这样深入的对比。

但价格上的差距，却是每个消费者都可以清晰感知的。以华为这轮ADS（乾崑智驾）高阶功能包一次性购买价格的调整来看，即便降价6000元之后，还需要支付3万元。即便是站在魏牌蓝山这种覆盖30万价位级别的中高端车型视角，智驾的占比也达到近10个百分点。而包括长城汽车在内的，智能驾驶技术后发车企的表现。可能会导致原本第一梯队，通过智驾赋予产品定价权的新能源车企，在下半年就陷入新一轮汽车价格战。