端到端智能驾驶技术的落地正在重塑行业竞争格局。国金证券最新报告指出，2024年1月特斯拉FSD V12成为行业首款量产端到端智驾系统，凭借全局优化、更高计算效率、更强泛化能力等优势，端到端已成为高阶智驾当前最优解。端到端时代，竞争核心要素从算法转向数据+算力——特斯拉超20亿英里里程数据+100EFLOPS算力规划独居一档，国内理想、华为等加速追赶。基于五大竞争要素（数据、算力、人才、资金、内部协同）的评估，整车厂全栈自研模式的竞争力强于第三方供应商。
端到端——高阶智驾从模块化到一体化的技术跃迁
传统智驾方案将智能驾驶分割为感知、决策、规划、控制等不同模块，分任务模块化设计虽易工程落地，但模块太多、集成困难、错误累加、响应延迟，泛化能力和驾驶能力上限较低。
端到端智能驾驶系统将感知、规划和控制三大模块组合在一起，消除模块间界限，简化系统架构。优势包括：完全基于数据驱动进行全局任务优化；有效减少模块间信息传递损失和延迟；泛化能力增强，面对未知场景仍可正确决策。特斯拉FSD V12的平均接管里程已从之前166英里提升到333英里，高阶智驾可用性大幅提升。
竞争要素转向——数据+算力取代算法
端到端智驾系统的核心竞争力取决于五大要素：数据、算力、人才、资金、内部协同，其中数据和算力是两大核心要素。与大语言模型可在互联网爬取文字数据不同，端到端智驾需要的视频数据获取成本和难度较高，能够稳定收集数据的车辆总数是核心壁垒。
数据层面，特斯拉超20亿英里遥遥领先，鸿蒙智行超10亿公里，理想超10亿公里，蔚来超10亿公里，小鹏超5.41亿公里。算力层面，特斯拉规划2024年底算力达100EFLOPS；理想当前4.5EFLOPS（预计年底8EFLOPS）；华为7.5EFLOPS。整车厂在数据获取上相较第三方供应商具有天然优势。
全栈自研vs Tier0.5——整车厂自研模式之争
整车厂自研存在两种模式：全栈自研（华为、小米、理想、小鹏、蔚来）和Tier0.5模式（比亚迪/Momenta、上汽智己/Momenta、长城/元戎启行）。
全栈自研模式中，车企掌控整个数据闭环，具备快速响应终端客户需求的能力。Tier0.5模式中车企负责数据采集和云端算力，供应商负责感知算法或端到端模型，但车企不具备快速迭代能力，供应商项目定制化属性强、资源占用多。
各车企辅助驾驶里程与算力对比| 车企 | 累计智驾里程 | 云端算力（EFLOPS） |
|---|
| 特斯拉 | 超20亿英里 | 100（2024年底规划） |
| 鸿蒙智行 | 超10亿公里 | 7.5 |
| 理想 | 超10亿公里 | 4.5（年底8） |
| 蔚来 | 超10亿公里 | — |
| 小鹏 | 超5.41亿公里 | — |
投资建议——端到端时代优选五大要素积累者
高阶智驾的竞争重点已从算法转向数据+算力，在行业竞争不断加剧、整车厂降本预期较高的背景下，第三方供应商很难获得足够收益保证每年的巨额投入。因此，整车厂全栈自研模式的竞争力强于第三方。建议关注华为系（赛力斯、江淮汽车、北汽蓝谷）、理想汽车、小米集团等在五大竞争要素都具备积累的厂商。
