智驾DeepSeek时刻，又近了一步——
2024年底，车位到车位还是金字塔尖玩家智驾领先一代的证明。
短短2个月，“车位到车位”已经出现标配10万级车型的趋势，给比亚迪力推的“全民智驾”骤然上了强度：
技术无障碍，成本千元级，10万车型可标配，一季度量产交付。
背后的推动者是卓驭科技，大疆自动驾驶业务的独立公司实体。
上一次体验卓驭智驾是两个月前。
这两个月内卓驭量产智驾系统有一些是没变的：基础传感器、算力方案，主要是7V/32TOPS（得州仪器方案），10V/100TOPS（高通方案）两种。
都是行业公认的“轻”传感器、中低算力方案，这样的配置在其他车企或供应商那里，至多实现高速NOA功能。
但卓驭在这样的平台上，不但实现了从“有路就能开”城市NOA，还把功能扩展到“车位到车位”全场景——这也是智能车参考前不久发布的年度智驾格局报告中，划分智驾“领先一代”的标准：
相应的，“次时代”城区NOA能力成为了“车位到车位”智驾的基础能力。
对于卓驭这套10V100TOPS的系统来说，城区NOA已经不构成巨大挑战，围绕深圳乐普大厦周围近20公里的路线中，完全0接管，这里只挑一个复杂场景：
集齐了施工占道、违停车、窄道会车等等要素，系统流畅丝滑通过，无论刹车还是加速都没有任何不适。
车位到车位智驾的难点，反而集中在停车场内。
比如，系统必能自主识别停车场出入闸机：
在昏暗的地下车库场景中，系统还要能准确识别承重柱、消防栓、杂物。
异形障碍物其实是泊车场景的一大难题，卓驭内部统计的数据中，超过2/3的自动泊车事故都是系统无法识别堆在地上的箱子、悬空半开的消防栓柜门等等：
卓驭专门为这类泊车场景下的异形障碍物开发了感知识别算法，而且不是“白名单”，而是以OCC为核心的数据驱动模式。
停车场场景另一个难点，就是会车绕行：
根据卓驭工程师介绍，目前行业内“车位到车位”还存在“开图”的限制，意思是依赖供应商对公共停车场的云端建模共享。
但这样的模式无法满足用户私家车位的情况。
所以卓驭的方案是记忆建模，系统在一个停车场内实操一次，就能模拟重建所有结构、车位。
有固定车位可以直接泊入泊出，无固定车位或者你的车位被占，系统还会在停车场内开启漫游模式，随机寻找车位停放。
优势显而易见，不需要用户众包，不需要供应商“开图”，车端存储10对停车场，几乎可以覆盖用户所有需求。
下一步，卓驭还在开发不需要记忆，能适应任何停车场“闭卷考试”的系统。
总结一下，截止2025年2月，卓驭已经实现了“车位到车位”的高阶智驾全场景覆盖，AVP和NOA功能全部实现了端到端数据驱动。
重点是这套功能的实现，基于数千元级别的智能驾驶方案，成本几乎和单个激光雷达相当。
意味着10万元以内车型普及高速NOA仅仅是个开始，“车位到车位”的体验下放，技术上已经没有障碍了。
卓驭告诉我们，10V100TOPS的方案还不是极限，7V32TOPS的方案，同样可以实现车位到车位智驾。
以行业普遍情况估计，智驾硬件成本可以低到5000元左右，而行业其他玩家实现同样的功能，至少需要1激光雷达+但英伟达Orin的配置，成本最低也在万元级别。
同样是端到端，但卓驭能在中低配配置实现高功能，官方总结为他们的模型“悟性”更高。
拆解开来是3点：举一反三、安全可解释、可塑性强。
举一反三意思是训练阶段，采用的预训练+后训练的方式，让端到端模型具备强大的基础能力，包括空间感知能力、语义理解能力，还有轨迹生成能力。
但这其中有一个问题，专家驾驶数据优点是高质量，但缺点是风格比较统一，多样性比较差。对于一个多样性比较差数据，训练一个强基座能力的模型很困难的。所以预训练阶段会增加大量的这个交通参与者轨迹。
后训练阶段通过微调（将特定驾驶行为加入数据训练）提升长尾场景的能力
安全可解释比较好理解，因为端到端的黑盒特性让每次训模型像开盲盒一样，无法保证模型的性能表现。卓驭采用空间注意力机制解决问题：
意思是模型里面进行注意的建模，计算模型底层的神经元对于周围环境激活的权重，这样就能直观发现模型到底有没有关注到合理的区域，进行针对性迭代。
最后是可塑性强，体现在卓驭这里，意思是无论视觉还是激光雷达方案，又或者是纯视觉的7V、10V，算力从 30 TOPS到 1000 TOSS…都能支持这个端到端模型的部署。
至于地图信息，只需要普通车机导航就行。
怎么做到的？
卓驭研发了独特的平台化训练的技术，训练时融合多传感器数据（视觉、激光雷达），支持不同构型（7V/10V/有无激光雷达）联合训练，增强模型泛化能力。
部署时则按算力分档（30 TOPS/200 TOPS/1000 TOPS），同一模型适配多硬件配置，降低开发成本。
DeepSeek仅仅用一个春节假期，就改写了智能助手、基础大模型的竞争格局，震惊了全球用户和AI从业者。
尤其是在用户端，DeepSeek向所有专业的非专业的，有兴趣的或观望的，质疑的甚至是抗拒的普通人，无差别科普了AI大模型的常识、功能和意义，并迅速改变人们的工作生活娱乐方式。
2025年初，也是自动驾驶产业链成熟、端到端技术就绪，行业开启高阶智驾大规模普及的转折点，出行方式、汽车形态的颠覆近在眼前——
“谁能开启智驾DeepSeek时刻？”，这个问题开始被频繁提及，也成为智能车赛道上所有玩家追逐发力的目标（一大波车企智驾战略发布正在路上，锁定智能产参考持续关注）。
回到DeepSeek R1的“原点”归纳梳理，至少能得出一些这个问题可供参考的指标线索。
DeepSeek R1的爆点之一，是相对行业平均水平绝对领先的语义理解、归纳总结、逻辑思考等等实力。而与之前行业公认No.1相比R1能力持平，在某些特定任务中还实现了超越——对应能力。
第二，是在实现如此体验、能力的同时，DeepSeek R1训练花费为560万美元，仅为行业头部模型的3%-10%，颠覆了行业固有认知和模式——对应成本。
能力、成本是表象，背后驱动是技术——DeepSeek R1通过强化学习产生的长思维链涌现，成功打破数据的瓶颈…
成本控制目标催生新技术范式，新技术范式打造绝对领先的能力，领先的能力给用户不可替代的体验和价值；低成本同时又反哺规模落地，引爆用户认知壁垒。
这其实是千行百业“DeepSeek时刻”的通用公式，包括智驾。
无论是高成本高能力（智驾加价、订阅），还是“低成本规模化”（不加价不选装，但功能止步高速NOA），其实没有颠覆任何固有模式和认知，难以开启智驾“无差别”的DeepSeek时刻。
但从“能力——成本——技术”三位一体的标准出发来看，卓驭展现出目前行业唯一的“稀缺性”。
实现同等“车位到车位”行业“领先一代”智驾体验的前提下，成本仅相当于行业普遍方案中的“一个传感器”。
技术基础，包括卓驭从大疆内部项目组时期就积累的双目惯导、纯视觉算法、端到端体系、训练—部署的统一平台…
这样的稀缺性，也正在转化成的落地速度。卓驭透露目前不算定点，落地已有9家车企超30款车。
2025年与“堆料最多”、“成本最低”、“声量最大”等等流派相比，离智驾DeepSeek时刻最近的，其实是卓驭科技代表的“高体验—低成本—强技术”玩家。
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智能车2024年度评选结果
在经过广泛征集、专业推荐，以及智能车参考垂直社群的万人票选后，智能车2023年度评选结果正式发布。涵盖三类奖项：
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在汽车工业迎来百年未有之大变局时，我们希望能以此提供智能维度的参考和注脚。
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