在智駕行業中，一直都有“地大華魔”的說法。

其中，大疆車載（現更名為卓馭）、華為的背后都有強大的母公司。

地平線已于港股上市，在其IPO首日，股價更是飆漲30%，募資約54億港元，成為港股今年最大的科技IPO。

而Momenta（魔門塔）在拿下多個車企量產合作項目的同時，也在緊鑼密鼓地準備IPO上市。

在進入高階智駕的“修羅場”后，市場上又出現“華元魔”的新組合之聲。

因為在今年上半年的北京車展，華為、元戎、Momenta不約而同地推出了端到端的量產智駕方案。要知道，那個時候，就連“端到端”三個字都在一個初級科普的階段。

這三家搶占了一定的輿論身位，擰成一個“新組合”，儼然也不奇怪。

而坊間更有傳聞，此前華為就和元戎在無圖方案上有過接觸，甚至越傳越邪乎，說是問界就使用了元戎的無圖方案。

真真假假，不去爭辯，但管中窺豹，也可以推斷出元戎的實力不可小覷。

今年11月初，元戎啟行宣布完成1億美元C1輪戰略融資，并且由國內頭部主機廠獨家投資（長城汽車集團）。

對此，元戎啟行CEO周光表示：“本輪融資的完成，代表我們的技術實力和工程化能力已經得到汽車產業鏈的深度認可。下一步，元戎啟行將結合投資方及合作伙伴的資源優勢，通過智能駕駛賦予AI類人的思考能力、判斷能力，最終實現通用人工智能。我相信通用人工智能時代，AI會成為基礎設施，也堅信元戎啟行會是AI 3.0時代的主要參與者。”

根據官方說法，元戎啟行目前已與多家主流車企展開合作，共同推進十余款車型量產，涵蓋了轎車、SUV、MPV等各種車型。

目前，已經有超2萬臺量產車進入消費者市場，預計明年這個數據將達到現在的10倍。

有句話叫，打鐵還需自身硬。能拿下這么多量產定點項目，云戎啟行也是下了苦功夫。

2023年，元戎啟行推出了國內首款不依賴高精度地圖、可實現全域點到點功能的高階智能駕駛解決方案DeepRoute-Driver 3.0。

這套系統擁有更精準的感知能力，可以識別出精細劃分的道路信息，比如車道線、交通信號燈、路標、提示牌等。也就是說，不必由高精地圖提前“灌入信息”，臨時建模建圖，它同樣手拿把掐。

另外，Driver 3.0還能實時定位車輛位置，精準判斷車輛所在的車道以及與旁邊車道線的距離。

自此，在Driver 3.0的支持下，智能駕駛汽車可以換上性價比更高的普通導航地圖，同樣可以帶來安全、可靠、自由、連貫的智駕體驗。

甚至，為了讓別人相信“無圖且可用”，元戎啟行還推出了“板車試驗”。

什么是“板車試驗”？就是由客戶指定地點，將板車拉著測試車抵達該地點后立刻開測，從而驗證能力，所測試的場景覆蓋縣城、小巷子、內部道路等。

還真別說，這樣的測試效果非常不錯，元戎智行得到了主機廠客戶們的認可，也悄悄地沖擊著“智駕三強”的名銜。

對此，元戎啟行CEO周光也表達過，在經過多項能力的比拼后，元戎和M廠、H廠已成為“高階城市NOA三強”，比后面三家“遙遙領先”。

這個有點隱性的說法，歡迎大家對號入座。

當然，智駕之路非坦途（參數丨圖片），元戎啟行的野心豈止于“拋棄高精地圖”？

對于科技公司來說，技術永遠為王，因為技術代表了公司的未來。

元戎啟行，當然也不例外，在研究“無圖”方案的同時，早就在積極布局端到端技術了。

元戎的思考很直接，他們認為，只有“端到端”，才是徹底化的“無圖”。

我們之前給大家科普過，端到端模型，是將感知、規劃，乃至控制等模塊集成到一個神經網絡中，即從一端到另外一端，代表了信息的無損傳遞，能夠實現自動駕駛系統的全局優化。

所以，元戎這個說法也沒錯，如果不能實現“端到端”的智駕技術路線，而只盯著無圖，并僅僅依靠規則算法，那么，當遇見corner case場景時，一定會束手無策。

實際上，2023年8月，元戎啟行就運用端到端模型完成了道路測試。

在今年的北京車展上，元戎啟行對外展示了高階智駕平臺DeepRoute IO，使用了導航地圖，應用了端到端模型。在導航地圖覆蓋范圍內，該平臺可以及時、準確、穩定地識別紅綠燈、施工場景、緩慢行駛或臨停的車輛。

據官方所述，在復雜路況下，DeepRoute IO平臺的路口通行成功率近98%，特殊路口轉向成功率近90%。

同時，元戎啟行還展示了首款基于DeepRoute IO平臺的智駕解決方案，大聲地喊出了“真無圖”，強調一二三線城市都能開，以及比較早地引入了“端到端”的技術解釋，更沒有貿然丟掉安全兜底策略，在“真安全”上又表明了鮮明的態度。

還真別說，基于這一套智駕解決方案，元戎啟行真的拿回了不少訂單。

在11月初這輪融資之后，士氣更是大漲，元戎啟行下一步的技術路線，還將跨入VLA模型（Vision-Language-Action Model，視覺-語言-動作模型）的研發，預計將于2025年正式推出。

在端到端的基礎上，借助VLA模型，智能駕駛系統將擁有更高階的思考能力，能夠理解交通場景中復雜的交互事件、隱藏的語義信息，并進行邏輯推理。

而對于VLA模型，大家可以視為多模態模型，就是說，除了真實世界的物理規則、人類制定的交通法則，車輛還需要有更廣泛的理解能力。比如說，遇見交通管制時，能看懂交警的手勢等，這將進一步提升汽車的智駕水平。

其實，這也就是行業里一直在提的“擬人化”。

殊途同歸，大道共識，智駕路線在不斷的探索中，也越來越清晰了。

相比過去幾年，智駕公司的熱度已經下降了很多，在融資方面，也沒有那么順利。

即便是今年，端到端、大模型為智駕公司重新找回了存在感，但也重新洗了一波“人才牌”、“生態牌”，諸如AI大模型賽道、具身智能賽道，也分流了智駕的關注度。

就像元戎啟行也曾有過“沒錢發工資”的苦日子。但市場不會虧待奉行“技術為王”的人，只要技術過硬，即使寒冬，也不再寒冷。

況且，智駕的技術底座變成了AI技術，一通百通，其賦能的潛力不可低估。