从昨天到今天，跟 2 家头部新势力的 AD 团队（非理想）做了深度交流：

︎●“全国都能开”的仗已经打完了

门票已经固定（他们拿到了），其他家已经处于战略劣势

如果现在还没上全国无图 NOA，那必须拼命补课，但是已经无法形成营销优势

所以下一个环节必争端到端

端到端不光是技术节点，更是下一个营销工作的战场

不能再落后，再落后就很难爬起来了

︎●端到端的兜底

端到端也可以兜底，一是 scaling law，怼进去更多的数据和云端算力，让模型尽可能的“压缩”开车场景

另外一个是摸索人工规则和模型结合的兜底

目前 2 者都在走，只不过前者会越来越取代后者

︎●功能上必备「车位到车位」

打通最后一公里是极端重要的，泊车的同学扬眉吐气[doge]之前就是基础功能模块，爹不亲娘不爱

“差不多得了，不准多要钱”

现在「车位到车位」需求爆发，AVP 远程泊车和 APA 近距离泊车又被掏出来重做，泊车同学笑哈哈

“昨天你爱答不理，今天你高攀不起”

开个玩笑，回到现实

在技术上，一个重要的变化就是泊车的部分又从座舱回到自动驾驶域控……

之前因为 OrinX系统启动速度较慢（30秒到1分钟），所以很多家的泊车都转移到了 8155/8295 来做，因为启动时间可以压缩到20秒之内，用户体验更好

但如果要做车位到车位，对于 AVP远距离泊车的感知需求大大增加，泊车可能又要回到 OrinX 上面来做

那么系统启动慢就会变成下一个阶段的开发难点，重点投入资源

︎●学习理想

这是跟两家交流里面反复提到的内容，理想 AD 进步太快，他们作为从业人员都非常吃惊

尤其是理想已经深入到 E2E 的无人区，大家已经开始观望理想[doge]摸着厂长的屁股过河

一家是关注理想 AD开发的高效率，因为是华为之后第二家推出“全国无图 NOA”的

同时理想并行开发无图、E2E 这 2 条技术路线，对他们也有很大的参考意义

另外一家则是关注理想 AD 的“战略定力”，如何在去年相对不利的情况之下凝聚资源，坚定技术路线最终翻盘

不过我认为理想 AD 也不是天生的英雄团队，能做到泰山崩于前而面不改色

因为在无图的开发过程当中，也几次出现了反复和迷茫

但是，理想 AD在组织层面最大的优点是：出现了问题之后，他们从混乱状态恢复的速度要超过其他品牌

能够快速地总结问题，抓住主要矛盾，并坚定地推进

而不是沉浸在争论当中不可自拔

带他们体验完理想 2.3.2 ，2 条路线都分别只有 1 次接管，感觉还是超出他们预期的

当初他们技术战略定保守了，希望后续能加速