车东西（公众号：chedongxi）
作者 ｜ 颐圣
编辑 ｜ 志豪

海外老牌Tier1的一段式端到端辅助驾驶就要来了！

当前，自动驾驶技术正面临路线选择的关键分岔口。

一方面，以VLA（Vision-Language-Action）为代表的大模型方案受到广泛关注，代表着未来高度智能化的可能性。

另一方面，“一段式端到端”架构因其工程化优势与落地效率，成为当前主流技术路径。

在VLA方案路线中，理想汽车、小鹏汽车、元戎启行等企业都在积极布局，理想首款纯电SUV也在8月下旬交付，VLA技术同步上车。

需要指出的是，尽管VLA的能力上限很高，可以被视为辅助驾驶的下一个发展方向，但这样的技术对于主机厂落地的压力很大，对于工程能力的挑战也很大。

对此，博世智能驾控中国区总裁吴永桥在今年7月举行的WAIC大会上提到，尽管VLA具备长期潜力，但在多模态特征对齐、数据训练复杂度以及芯片算力等方面仍面临多维挑战，短期内难以实现量产部署。

从工程进展的角度来看，博世坚持推进“一段式端到端”方案，并已联合合作伙伴文远知行，基于Orin-Y芯片打造出具备高度拟人化驾驶体验的量产方案，今年在奇瑞高端车型上正式落地。

如此来看，相比于VLA技术，一段式端到端目前更具现实意义。

从量产的角度来看，博世辅助驾驶可以“光速落地”，一方面是选对了“路”，另一方面还是跟其量产实力是分不开的。

一、VLA落地仍有距离 算力存在断层

乘联会数据显示，2025年1-4月，新能源乘用车L2级及以上的辅助驾驶功能装车率达到77.8%。

持续走高的辅助驾驶装车率背后，如何选择技术路线也是一个关键因素，这直接影响着新技术上车速度。

目前，行业中主要有端到端大模型、VLA大模型两种技术路线。

其中，端到端大模型通过将感知、决策、规划、控制等环节整合为单一模型，简化了系统复杂度，提高了泛化能力。

VLA大模型则更进一步，将视觉、语言、动作三者结合，赋予系统更强大的推理能力和场景理解能力，被视为智能驾驶的下一代技术方向。

博世提出，VLA技术在短期内仍面临三大技术瓶颈。

首先是多模态特征对齐困难。视觉、语言、动作的特征对齐存在技术瓶颈，需解决跨模态语义一致性问题。

例如，如何将视觉输入的交通标志与语言指令”靠右行驶”以及动作输出的转向操作进行一致对齐，是一个复杂的技术挑战。

▲博世的一段式端到端测试车

其次是多模态数据获取与训练困难。多模态数据（如驾驶场景的视频、激光雷达点云）资源匮乏，且需定制化数据支持思维链（CoT）能力，依赖车企的数据闭环能力。

要知道，汽车企业的大数据规模已超过千亿、万亿级别，但数据采集、标注和训练成本高昂。

有机构测算过，按照单段标注成本约0.86美元（约合人民币6.2元），预训练10次需约200 GPU天，成本超6000美元（约合人民币4.32万元）。

最重要的是，VLA模型要部署在智驾芯片上，才能实现行车安全以及驾驶高度拟人化。

据吴永桥透露，VLA模型规模必须达到7B-10B（即70亿至100亿参数规模）左右才能满足需求，但目前市面上几乎所有的三方智驾芯片都不是专为大模型的计算而设计的，带宽相对较小。

英伟达Orin-Y芯片内存带宽为200GB/s，虽支持200TOPS算力，但难以高效运行7B-10B参数模型，导致实时响应频率难以实现。

而特斯拉FSD所用的AI4芯片（约700TOPS算力）虽性能领先，但带宽未明确，且受法规限制，本土化适配存在挑战。

其实，从VLA技术的落地案例也印证了其挑战。

元戎启行计划2025年基于Thor芯片推出VLA车型、某头部车企采用E2E+VLM双系统，VLA架构需3D场景理解与LLM重训，依赖工程优化（如MoE、Sparse Attention）实现实时推理，但距离上车还有时间。

目前走的最快的理想汽车也是在8月20日才交付首个量产版本，小鹏汽车则是要到4季度开始陆续上车。

相比之下，零售领域已出现VLA应用案例，如银河通Galbot机器人在商超场景中完成商品抓取与交付，但汽车领域的复杂环境和实时性要求使得VLA落地难度更大。

对此，吴永桥也提到，博世认可VLA的长期潜力，但强调当前阶段“一段式”更具现实性，并呼吁行业理性看待技术发展，避免盲目追风。

二、一段式端到端落地速度快 短期内更具现实意义

面对VLA的短期瓶颈，博世选择推进一段式端到端技术路线。

从上车情况来看，博世与文远知行合作打造的基于英伟达Orin-Y芯片（200TOPS）的一段式端到端方案，今年在奇瑞高端车型上批产，体现了其务实推进的态度。

总的来看，这一方案在技术上具备三大优势。

首先，技术成熟性与工程化能力强。博世拥有20多年的ADAS研发经验，目前，博世智能驾控在全球范围内拥有近18500名员工，中国区员工人数超过1400名，80%为研发人员。

此前，奇瑞星途星纪元ET项目从定点到量产仅用18个月，远快于部分车企自研的3-5年周期，体现了博世的工程化效率。

其次，成本可控性与量产可行性高。Orin-Y芯片成本低于高端方案，适合中高端车型量产。

博世方案降低了车企研发成本，避免了全栈自研带来的高投入与低回报困境。

▲博世一段式端到端实测表现

第三，安全验证丰富与可靠性高。博世方案集成BlackBerry QNX OS for Safety系统，满足ISO 26262 ASIL-D等车规级安全标准，确保实时性与可靠性。

与此同时，在能力完善的基础上，辅助驾驶功能安全正从行业“选修课”变为“必修课”。

随着《中国智能网联汽车组合驾驶辅助系统安全要求》等强制标准实施在即，功能安全不仅影响技术开发，更直接关系到产品上市和企业合规。

未能达标，可能导致项目延期、成本激增，甚至引发召回和品牌风险。

毕竟，认证只是结果，真正的安全需要贯穿开发全流程。从硬件架构、操作系统到应用逻辑，每一环节都需满足安全要求。

ASIL B等级要求芯片具备90%以上的单点故障诊断覆盖率，这意味着额外的硬件安全机制和验证投入。类似地，常用操作系统的架构特性也可能带来潜在风险，需要在设计阶段加以防护。

行业趋势显示，功能安全已成为供应链准入的硬门槛。企业唯有在体系建设、流程管理和技术实现上提前布局，才能在法规切换期降低不确定性，确保产品安全与市场竞争力。

相比之下，部分”PPT技术”缺乏车规级验证与大规模测试资源，难以保证量产稳定性。

在实际应用中，博世辅助驾驶方案已展现出明显优势。此前奇瑞星途星纪元ET在雨中测试中成功体验了带自动变道的高速公路辅助增强功能，实现了从高速公路到城区的无缝过渡，可见其功力。

而博世的工程化能力与交付能力，也可以助力车企更快的量产。

三、驾乘体验是关键 辅助驾驶要避免0元内卷

在量产能力的基础上，可持续发展也是辅助驾驶行业中值得深入研究的话题。

博世认为，当前行业面临“增收不增利”的困境，价格战愈演愈烈，亟需建立合理的商业模式。

吴永桥援引国家统计局2025年6月数据指出，尽管今年1-5月中国汽车工业营收同比增长7%，乘用车销量增长14%，但行业整体利润却大幅下滑11.9%。

在行业内卷当下，3.5%的平均利润率也令人深思。

而这一数字与博世2024年财报的利润率相同，这也促使博世重新审视智能驾驶技术的发展路径以及如何避免行业继续内卷下去。

从行业竞争格局看，华为和宁德时代在主机厂面前有一定的话语权和溢价能力。其他所有中国汽车供应商，包括博世，都只能面临残酷的价格竞争。

▲博世智能驾控中国区总裁吴永桥

吴永桥认为，这种价格战已经让行业陷入”0元内卷”的困境，无法通过技术创新实现价值提升。

吴永桥说，当智驾技术达到极致性能、极好体验，给用户带来极度自信、安全、舒适的感受时，用户必然愿意为此付费，甚至是高额买单。

日前，华为智能汽车解决方案BU CEO靳玉志在接受媒体采访时也提到，华为不会走向VLA的路径，更看重WA，也就是World Action。同时，也在采访中认可了博世方面关于智驾应当付费的观点。

毕竟，特斯拉FSD和华为ADS的付费模式已经验证了这一观点，显示用户对技术溢价的接受度。

可见，在博世这样具备优秀量产能力的Tier1加持下，配合成熟的硬件平台也可以展现出后发优势，在目前这个辅助驾驶“红海”赛道杀出一条血路。

结语：博世务实落地一段式端到端

一段式端到端架构的持续推进，既是博世对当前芯片算力与系统复杂度的深刻理解，也是对“落地能力”这一行业核心竞争力的坚守。

而VLA作为未来可能的演进方向，其挑战与潜力并存，值得持续投入，但更需冷静评估。

不难看出，在技术热潮之间，博世选择了一条务实的路线。

未来的辅助驾驶研发中，不只是算法的较量，更是工程、体验与价值的综合博弈。在这场博弈中，谁能真正理解用户、落地技术、创造价值，谁就能在红海中杀出一条通向未来的路。