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2023年，特斯拉FSD（Full Self-Driving，全无人驾驶）迎来重磅更新。在V12版本中，特斯拉成为率先在智能驾驶引入端到端架构的车企。
特斯拉掀起端到端风暴，小鹏、理想、蔚来等车企也在迅速跟进，端到端大模型成为新的技术风口。据中商产业研究院预测，2023年，中国大模型市场规模将达到147亿元。
人人都想抓住机会。“当进入一个新的、以特斯拉为引领的技术周期下，我们不能以传统的时间去估算新技术产生的时间。”一位从业10余年的智驾人士告诉21世纪经济报道，“别觉得，谁花了多久，我们就得花多久。”
21世纪经济报道获悉，蔚来近期对智驾团队进行了调整。蔚来单独设立了一个大模型部，专门负责端到端的模型研发；还成立“架构与方案解决部”，总体负责车端的项目交付。总体来说Fun88app官网，“核心业务变成了两块，一块是云，一块是车。”一位接近蔚来的智驾人士总结。
在上述人士看来，新的智驾组织是一种“小步快跑”的方式，“研发快步往前走的同时，也能有常规的产品交付出来。”
去年年底，理想也为端到端模型单独成立了一个团队，放在“算法研发”团队下，由贾鹏负责。近期理想也在围绕端到端做封闭研发。
算法研发除了要负责端到端模型的研发，也要负责三季度无图城市NOA的量产。量产研发团队，主要维护已有车型上搭载的智能驾驶功能，由王佳佳负责。
相较于蔚来、理想的整合思路，小鹏的智能驾驶组织设计部门最多、分工也最精细，与数据相关的部门至少有3个，包括大数据、时空数据、美国平台支撑数据等。
从目前人员设置上来看，小鹏在智能驾驶上的人员相对充足，达3000人的规模，是蔚来的2倍、理想的近4倍。
总体来说，蔚来选择了“小步快跑”，理想选择研发和量产两条线并行，而小鹏则将组织划分得更为精细。
21世纪经济报道从蔚来内部公告及多位信源处获悉，近期，蔚来成立大模型部、部署架构与方案部、时空信息部，撤销原来的感知部、规划与控制部、环境信息部及方案交付部。
大模型部门，主要负责端到端模型的研发工作，由原感知部门和规控部门下的模型部合并而来，负责人为彭超。
部署架构与方案部门，主要负责和车端相关的整体算法研发、架构设计和功能交付，负责人为秦海龙。
时空信息部门，则为原地图定位部，主要负责车端和云端的地图信息相关的算法、模型开发及服务，负责人为袁弘渊。
架构调整后，蔚来智驾的核心业务变成了两块，一块是云，一块是车，分别由“大模型部”、“部署架构与方案部”负责。
“蔚来认为车是一个交付品，但未来更大的算力主要发生在云端。所以‘车’负责目前的交付，‘云’则负责创造出一个本身更好的基础模型，去支持未来车端的迭代。”一位接近蔚来的车企高管称。
他表示，以前蔚来的风格更偏向用户、产品导向，技术人员“等着输入”；调整后，研发资源相对来说更集中，“整体上更加主动一些”。
“我们得找到一个适合自己的、小步快跑的方式”，上述人士总结道，在研发上快步往前走的同时，也能有常规的产品交付出来。
将部门打散、合并，最直观的表现便是向任少卿汇报的人数变少了，各大部门内的人数变多了。
一位知情人士告诉21世纪经济报道，以前汇报给任少卿的人有“20个左右”，现在“减少了一半”。而他所在的部门经历拆分、合并，成为“部署架构与方案部门”之后，部门总人数相较于原来“翻了一倍”。
蔚来取消原来按照功能模块划分的方式，取而代之的是以项目进行划分，“核心是为了产品化和交付”，一位蔚来高管称。
调整前，蔚来智驾部门的设置类似于原来L4公司的组织架构，按照感知Fun88app官网、地图、数据、规控等模块进行分部门管理，再以项目为核心去串联起各个垂直的算法部门，进行交付。
调整后，则是以项目为中心将涉及的各方都组合在一起。“相当于将原来的横向组织进行纵向化”，一位熟悉蔚来的车企员工告诉21世纪经济报道。
他解释道，在变革组织架构前，分模块管理的组织方式在融合上面“进展缓慢”。
新成立的大模型部，主要由原来的感知部门和之前做规控算法模型的部门组成。原来感知和规控都是模块化的状态，感知模型中没有规控模型的底层算法，“感知模型不知道如何将信息更好地上车”，而合并之后，能够让感知模型上车这件事提速。
举个例子，在原来的架构下，如果要做记忆泊车这个功能，需要横向拉通多个算法部门，包括感知、规控、标定、测试等多个部门，对各部门的协作效率要求很高。而现在记忆泊车则作为“部署架构与方案部”下属的三级部门存在。
“原来推进项目要从各个部门找人做事，阻力相对多一些，现在研发资源相对来说会更充裕一些，思想上、整体行动上会更加主动，合作效率也要更高。”一位车企智驾部门的高管称。
以产品化、交付为核心合并组织，蔚来在进行一种新的组织实验。在这种组织实验下，原有的模块概念在被模糊，取而代之的是项目概念。
以前的架构下，感知、规控、地图定位等是功能部门，有感知工程师、决策工程师等。但是新的架构下，这些称呼都不存在了，取而代之的是项目称呼，如泊车工程师、行车工程师、主动安全工程师。
“架构调整之后，立马适应这种项目称呼会很难，因为思想上有惯性。但大家在慢慢习惯。”蔚来员工称。
在感知决策一体化的自动驾驶模型UniAD得到学术界的认可之后，理想、蔚来都在同期开始探索大模型上车，招聘相关的人员。
21世纪经济报道曾了解到，去年7月、8月蔚来一直在市场上寻找大模型负责人，想从公司整体层面把大模型做成一个中台，去赋能各个相关的智能化团队，如智能座舱、智能驾驶等。
和蔚来思路不同，理想的想法是分开做——在具体的智能化环节上分别匹配大模型。
2023年6月家庭科技日上，理想推出了座舱大模型Mind GPT。而至于将大模型应用于智能驾驶功能上，理想的思路是在感知、决策、规控、数据闭环等各个模块应用大模型。当时并未直接成立大模型团队。
去年8月，理想给智能驾驶各个环节招聘大模型相关的人才，“要求应聘者必须要有相关的大模型项目经验。这样的候选人很难找。”一位服务理想招聘工作的猎头曾向21世纪经济报道感叹道。
2个月之后的国庆节，理想一口气在官方招聘平台放出了50个智能驾驶相关岗位，其中有5个岗位和大模型相关。在布局大模型的同时，理想也在做基于高精地图的“城高一体化”（城市NOA和高速NOA的无缝衔接）以及无图版本城市NOA的量产落地。
2023年年底，理想对智能驾驶团队进行了一次组织架构调整，在这次调整中，理想将大模型重新组成一个团队，放在前端算法研发团队之下，整体负责端到端架构的研发、上车。
调整前，理想智能驾驶的组织架构和蔚来类似，都是根据自动驾驶各个环节，如感知、决策、系统、规控、数据闭环、量产等模块去进行人员架构的排布。
今年5月，理想将无图版本的城市NOA向千名用户推送，6月推送了万人内测版本。“进步很大，虽然有些极端场景（corner case）要进行处理，但已经很不错了。”一位最近试驾了万人内测版本的业内人士告诉21世纪经济报道。
理想汽车CEO李想在6月初表示，会在今年三季度推无图版的城市NOA，最晚会在明年年初推送端到端+VLM视觉模型+仿真模型（世界模型）的智能驾驶体系。据21世纪经济报道获悉，目前理想汽车正在做端到端架构的封闭开发。
要达成这样的成绩并不容易，毕竟理想自研智能驾驶的时间比蔚来、小鹏晚了3年。
“去年理想的智驾中台不如蔚来，今年开始慢慢赶上华为了。现在理想两三个月就能做一次更新，感觉几个月干了别人好几年的活。”一位前蔚来智能驾驶员工这样感叹道。
全球率先将“端到端智驾大模型”量产上车的是特斯拉，而在国内，小鹏是首家量产上车端到端智驾大模型的车企。
投入早、投入重、组织架构较为稳定，是小鹏领先其他新势力的“三宝”。2017年9月，小鹏便开始自研智能驾驶软件算法，分别领先华为和理想1年8个月、3年5个月。小鹏2024年智能研发投入将在35亿元，每年算力投入超过7亿元，新招募人员4000人。
21世纪经济报道从知情人士处获悉，小鹏自动驾驶中心由10余个部门组成，包括产品研发部、架构、元件、系统开发部、整车项目、测试、仿真、大数据、时空数据、人工智能组、项目质量管理等，覆盖云端算法、车端到工程落地，负责人是李力耘，团队约由3000人组成。
要想AI智驾汽车自主学习、模仿人类的驾驶经验，离不开海量的数据投喂。在小鹏智驾团队中，直接与数据相关的部门至少有3个，包括大数据、时空数据、美国平台支撑数据等，分工很精细。
在产出效果上，不同于完全一体化，小鹏的端到端大模型由神经网络XNet（眼睛）、规控大模型XPlanner（小脑）和 AI大语言模型XBrain（大脑）三个部分构成，能够提升智能驾驶的各项性能指标：
“端到端智驾大模型体系下不是只有神经网络，实际上目前也没有任何一个玩家将整个体系完全AI化。”小鹏汽车CEO何小鹏解释称。
分工精细的另一面是横向拉通成本高。小鹏智驾团队的解决方法之一是成立专项。专项，就是把难解决的问题单拎出来，召集相关的产品、测试、研发人员组成小组，一起厘清主要矛盾，集中资源解决问题。
在北京开发无图智驾系统时，小鹏的智驾团队成立了几十个专项，白天测试，晚上开技术讨论会。第二天一早，研发人员会给出新的软件版本，测试工程师继续对软件变更点进行复测，直到稳定。
今年1月，小鹏XNGP已落地243座城市，提前半年完成目标。5月，何小鹏进一步透露，到2024年第三季度，小鹏汽车的目标是“全国都能开，每条路都能开”，2025年实现城区智驾比肩高速的智驾体验。
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