文｜李安琪
編輯｜李勤 楊軒
在全力推進“端到端”方案後，理想汽車智駕再度迎來了人事調整。
36氪獨家獲悉，理想“端到端”智慧駕駛量產負責人正式浮出水面：夏中譜，職級為21級，直接彙報給智駕負責人郎鹹朋。
此前，理想的智駕演算法研發部門，整體由賈鵬負責，彙報給郎鹹朋。架構調整之後，智駕團隊主要分為三組：夏中譜負責“端到端”模型演算法與落地；賈鵬負責世界模型，重心更多在技術預研；王佳佳負責量產研發。三個部門均直接彙報給郎鹹朋。
這是理想“端到端”取得階段性成果後，為長遠技術預研所做的組織調整。“智駕業務分工進一步細化。”有知情人士表示。
其中，夏中譜負責的“行為智慧”從理想智駕二級部門升為一級部門。據36氪汽車瞭解，此前夏中譜曾在自動駕駛任職，負責的技術方向是智駕系統規劃控制環節與AI神經網路的融合，這是“端到端”方案實現的關鍵挑戰之一。
加入理想後，夏中譜負責“端到端”模型落地。短短兩年時間，其職級從P9（對應的是理想新職級體系19級）升到21級，連升2級。
理想汽車還在進一步押注端到端下一代方案，以及L4級自動駕駛。
此前，理想在二季度財報電話會議上透露，內部已經啟動了更長期的端到端VLA模型（Vision-Language-Action Model，即視覺-語言-動作模型）。據36氪汽車瞭解，該方案與多模態大模型有更加深入的融合，被行業人士視為下一代端到端方案。
理想智駕負責人郎鹹朋也在採訪中告訴36氪，內部正在預研L4級自動駕駛。CEO李想公開表示，隨著技術演進和算力增強，無監督 L4 級別自動駕駛將在三年內實現。
技術預研部分由賈鵬帶隊。據36氪汽車瞭解，賈鵬團隊中的智駕高階演算法專家詹錕曾在百度自動駕駛團隊Apollo從事Robotaxi（自動駕駛出租車）開發。
此次調整後，理想內部形成了端到端智駕量產、L4研發並行的組織路徑。類似的量產與預研並行策略，此前也在小米汽車上體現。
針對上述資訊，36氪汽車向理想汽車求證，官方不予置評。
據36氪汽車獨家瞭解，理想的端到端智駕方案大約從2023年11月立項推進，原本計劃於2024年底量產上車。
今年初，智駕高層親赴美國看到了特斯拉的端到端智駕效果後，決定全速推進端到端方案。團隊搭建了端到端+VLM（視覺語言模型）的技術框架。4月，理想經歷了公司層級的收縮調整，智駕團隊也從千人級縮減到數百人。
不過由於端到端效果方案超出預期，今年10月23日，理想已經向智駕Max版本使用者全量推送端到端智駕方案。
“端到端”方案最早由特斯拉率先使用，將AI神經網路融入智駕的感知、決策、路徑規劃、控制等環節。在海量資料、大算力的驅動下，比傳統基於工程師手寫規則的路線有更高技術天花板，駕駛表現也更接近人類駕駛員。
當下，“端到端”已成為車企智慧駕駛技術演進的主流方向，甚至是通向L4級自動駕駛甚至更廣闊機器人行業的起點，商業價值層面也裝有更強的可能性。
“不卷端到端就落後了。”一位頭部智駕供應商技術板塊負責人對36氪汽車感概。
在這場爭奪戰中，車企們不僅發起技術競技，還將其演變為另一種使用者體驗較量，即智駕“從車位到車位”。這降低了消費者對智駕的理解門檻，但更考驗車企的智駕產品打磨。
11月28日，理想就向智駕Max版使用者全量推送了端到端+VLM雙系統架構最新成果——車位到車位，成為行業首個全量推送這一功能的車企。
官方表示，該功能可以應對狹窄小區道路、環島、掉頭或者複雜施工場景等；同時理想的最新智駕版本還支援全國高速收費站ETC自主通行等，讓使用者實現車位到車位全程無斷點，全場景覆蓋的智慧智駕體驗。
行業中，像華為、小鵬、小米、極氪、蔚來、智己、長安、長城等公司也早已捲入了端到端這場浪潮。
今年8月，華為在享界 S9上首發搭載了基於端到端技術的ADS 3.0系統，主打在地庫車位就能直接啟用，可自主進出閘機、通行環島、路邊啟停等。華為計劃於9月23日起逐步所有使用者推送。
小鵬的端到端方案也同樣主打“車位到車位”功能，今年11月15日小鵬宣佈，其透過一套軟體實現“車位到車位”的智駕方案開啟全網首測。
同一天，在廣州車展上，小米汽車也介紹，其智慧駕駛系統基於無圖NOA技術、使用者駕駛資料訓練和VLM 視覺語言大模型相結合的端到端技術，可實現行車和泊車全場景智慧駕駛體驗，擁有車位到車位功能。小米汽車預計該方案將於12月底推送先鋒版。
極氪汽車則緊咬第一梯隊的進度。同樣在11月的廣州車展上，極氪表示其無圖NZP（城市領航輔助駕駛）將於年底推送給全國使用者，明年1 月分批推送“車位到車位”。長安汽車也建立起了千人的智駕團隊，打造基於端到端的智駕方案。
採用了供應商Momenta方案的智己汽車則於10月17日宣佈無圖城市NOA功能在全國範圍內全系開通；同樣聯手供應商元戎啟行的長城汽車，也於11月15日宣佈了全場景NOA的全國開放。
蔚來汽車的端到端已於今年8月公開了技術路線，據36氪汽車瞭解，在今年12月的NIO Day上，蔚來可能釋放更多端到端的量產資訊。
無可爭議的是，“端到端”智駕方案讓車企們的智駕競爭推向高潮。然而大部分車企都面臨著已量產的智駕軟體維護與端到端新方案開發的平衡難題。
但理想汽車的階段性成果，證明了在減輕過往量產包袱的前提下，清晰的技術思路可以在海量的資料與演算法支援下得到快速驗證。這或將是傳統車企持續捲入“端到端”浪潮的一個借鑑思路。
