财联社 4 月 12 日讯（记者 徐昊）车市价格大战虽已暂偃旗息鼓，但由此引发的车市价格体系重构却愈发明显。特别是在智能电动化的下半场， 降本 已成为主机厂争夺市场话语权的重要诉求，并向上游产业链传递。

　　企业‘降本’，无非是规模效应和技术进步带来的成本优化。前一个是量变，后一个是质变。 有产业链高层坦言，对新能源汽车市场而言，智能化领域的 降本 显得尤为关键。

　　4 月 12 日，长城汽车孵化公司毫末智行发布业内首个自动驾驶生成式大模型 DriveGPT（中文名 雪湖 · 海若 ），将毫末旗下的自动驾驶数据智能体系 MANA 感知和认知相关大模型能力统一整合到 DriveGPT 雪湖 · 海若中。

　　按照毫末方面的介绍，DriveGPT 给行业带来的一个显而易见的优势正是成本的降低。以场景识别为例，利用 DriveGPT，毫末在使用数据过程中，逐步建立起一套基于 4D Clips 驾驶场景识别方案。在行业中，给出正确的标注结果，一张图片需要约 5 元；如果使用 DriveGPT 的场景识别服务，一张图片的价格将下降到 0.5 元。单帧图片整体标注成本仅相当于行业的 1/10。

　　在自动驾驶和 AI 行业中，场景识别和数据标注是非常阻碍创新和进步的，因为数据标注的成本很高，很多有想法、有场景的合作伙伴都为此望而却步。 毫末智行董事长张凯表示，在视觉自监督大模型中，可更低成本利用 4D clips 的自动标注结果，并获得更好训练收益。3D 重建大模型可以帮助我们做数据生成，可以用更低成本的解决数据分布的问题，提升感知效果。

　　除了炙手可热的 GPT 概念，毫末特别提及了已开始验证能否使用鱼眼相机代替超声波雷达进行测距，以满足泊车要求。泊车场景使用纯视觉测距来取代超声波雷达，将进一步降低整体智驾成本。

　　单目视觉测量是目前最难的视觉任务之一，特别是近距离视觉测量任务，因为车端鱼眼相机会出现变形严重和遮挡截断两个较困难因素，尤其在城市开放道路和停车场这类场景非常多。毫末通过引入视觉 BEV 感知框架到车端鱼眼相机中，通过 2D backbone 提取出视觉特征，经过空间转换映射至 BEV 空间，从而实现在该空间下对于障碍物的轮廓边界进行识别和测量。 毫末汽车 CEO 顾维灏介绍道。

　　从全球范围看，取消雷达的第一家车企便是 价格战 的始作俑者特斯拉。3 月 9 日，工信部发布第 369 批《道路机动车辆生产企业及产品公告》变更扩展公示，特斯拉申请变更了 4 款无雷达车型。这意味着，特斯拉也将在国内采用以摄像头为核心的纯视觉方案。在海外，从 10 月开始，欧洲、北美、中东地区交付的 Model 3、Model Y 已取消超声波雷达传感器。今年以来，美版 Model 3 累计降价 11%，Model Y 累计减两成。

　　降本 不仅体现在毫末这样的 Tier1 供应商上，还继续向上游传导。4 月 7 日，黑芝麻智能发布武当系列智能汽车跨域计算平台，及武当系列第一款产品 C1200。这是一款跨域计算芯片，单颗 C1200 芯片可以用于 CMS（电子后视镜）系统、行泊一体、整车计算、信息娱乐系统、智能大灯、舱内感知系统等跨域计算场景。

　　具体到应用方面，C1200 实现了硬隔离独立计算子系统，独立渲染、独立显示，可以满足仪表控制屏的高安全性和快速启动的要求，也可以灵活应用于自动驾驶、HUD 抬头显示等需要独立系统的计算场景。

　　在软件定义汽车的时代，一些车企已经在逻辑上实现中央计算的逻辑架构，这会大大推动软件的迭代速度。 在黑芝麻智能高级市场产品总监徐晓煜看来，在此背景下，如果采用 C1200 的方案，将可以在实现 E/E 架构融合后，更快地释放软件能力，从而为车企创造收益。

　　汽车特别是电动汽车，制造技术越来越成熟，包括特斯拉很多制造技术的创新降低了制造成本。同时，电动汽车的智能化越来越多，电子部分占比也越来越高。 黑芝麻智能 CEO 单记章表示，今年新能源汽车行业价格竞争激烈，成本压力传递到整个供应链，合理的算力 + 高性价比已经成为自动驾驶市场的主流。

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