2026年初，轻舟智航宣布L2+智能驾驶系统量产超百万辆，并将城市NOA功能下放至10万元级车型，成为行业焦点。公司以地平线J6M芯片为基础，仅用128TOPS算力实现高效、安全的城市NOA体验，首批覆盖理想AD Pro4.0车主。轻舟智航CEO于骞表示，其技术前瞻性与Waymo背景密不可分，同时通过数据驱动和端到端方案，率先完成从L2+到L4的无缝衔接。此外，轻舟进军无人物流车领域，与奇瑞合作年内量产，展现多场景适配能力。在自动驾驶赛道‘收敛’趋势下，轻舟以低成本、高效率方案占据优势，被业内视为‘自动驾驶赛道DeepSeek’，手握通往物理AI时代的‘早鸟票’。

12月19日，中国气象局在雄安发布全新气象人工智能模型“风源”v1.0，该模型可直接读取卫星、雷达和气象站实时观测数据，自主分析并生成全球气象预报。相比传统依赖数值模式的AI模型，“风源”实现从观测到服务的“端到端”突破，显著提升预报精准度与效率。其采用“邻域注意力”和“信息融合中枢”技术，强化区域关联与数据交互能力，展现优秀业务应用潜力。同时，“风清”“风雷”“风顺”等2024年发布的模型完成技术升级。“风源”由中国气象科学研究院等多单位联合研发，主要服务于气象科研与业务，助力“一带一路”沿线国家气象发展。

2025年12月13日，在第八届GAIR全球人工智能与机器人大会上，中山大学王广润博士分享了《创新基础模型，强化物理世界建模》的主题演讲。他提出通过新一代AI架构赋能物理世界建模的精准化与高效化，强调空间建模模块具备自适应能力，大模型微调仅需调整少量参数即可适配新环境。他还介绍了团队研发的具身大模型E0，采用全新离散扩散方法，在精细操作和复杂任务中表现优异。此外，团队搭建了一个无人化物理智能测评平台，支持远程调用实验室机器人完成真实场景评测，推动具身智能领域的公平性与实用性发展。

2025年11月，腾讯混元大模型团队正式发布并开源HunyuanOCR模型，这是一款商业级、轻量（1B参数）的OCR专用视觉语言模型，采用原生ViT和轻量LLM架构。其感知能力（文本检测、复杂文档解析）优于所有公开方案，语义能力（信息抽取、翻译）表现出色，荣获ICDAR 2025 DIMT挑战赛小模型赛道冠军，并在OCRBench上取得3B以下模型SOTA成绩。该模型实现三大突破：全能与高效统一、极简端到端架构、数据驱动与强化学习创新。目前，模型已在Hugging Face趋势榜排名前四，GitHub标星超700，并被vllm官方团队接入。项目提供高性能部署方案，助力科研与工业落地。

理想汽车发布最新V13版本智能驾驶系统，实现“车位到车位”全程自主驾驶，包括自主过闸机和避让障碍物。该系统搭载2颗英伟达Orin X芯片，配备多摄像头和激光雷达，具备800万clips训练数据。理想V13系统通过端到端模型和VLM大模型结合，提供更高效的驾驶策略和AI可视化界面。这一技术进步使理想跻身智能驾驶领先阵营，加速了中国智能驾驶领域的竞争。

标题：大疆智驾王炸：32TOPS跑通端到端，纯视觉有路就能开 正文： 贾浩楠 发自 副驾寺智能车参考 | 公众号 AI4Auto 高阶智驾普及到10万级车的安卓时刻将在2025年Q1到来。A级小车宝骏云海车主将成为首批体验者，享受不分时段、不分地域的高阶智驾。 推动者是卓驭科技，背后是大疆自动驾驶业...

12月14日，阶跃星辰宣布推出国内首个千亿参数端到端语音大模型“Step-1o”。与传统级联方案相比，Step-1o实现了语音理解和生成的一体化，提升了模型的智商和情商。该模型支持语音、文本等多种形式的输入和输出，能够快速反应并随时打断，还能深度理解和模仿音色、韵律、方言等声音特征。Step-1o具备自我学习和模仿能力，不仅能提供专业建议，还能提供高情绪价值的陪伴，并且具有强大的创作能力。近期，Step-1o将接入跃问App，为用户提供实时语音通话服务。

何小鹏宣布，小鹏汽车今年在端到端自动驾驶项目上的投入达到35亿元，目标是实现全国范围内的「门到门」体验，计划每两天迭代一次软件，以优化用户体验。此次更新包括了480多项功能优化，特别强调了端到端智驾系统的升级，实现了全国范围内的稳定运行，不再受限于城市、路线或路况。此外，小鹏还推出了AI智能循迹倒车功能，支持100米有效距离，方便驾驶员在复杂环境中脱困。离车泊入2.0功能则更加人性化，允许驾驶员先取物品后再开始泊车过程。何小鹏表示，端到端自动驾驶的投入门槛高，需要每年数十亿的持续投入，同时之前的投入可能面临清零的风险。小鹏汽车预计在2022年第四季度实现「门到门」的全自动驾驶体验，并将在8月底公布即将推出的车型MONA的详细配置和价格。这一系列更新标志着小鹏在自动驾驶领域的快速进步，同时也引发了行业对于「卷技术」与「卷销量」的讨论。

【特斯拉FSD推动转型】2024年，随着特斯拉FSD V12版本的推送，国内新能源车企如蔚小理加速“端到端”智能驾驶技术的追赶。小鹏和蔚来重组研发团队，投入巨资提升效率，目标实现快速内部升级。FSD的成功验证了AI大模型在智能驾驶中的潜力，预示着行业进入AI主导的新阶段，编程工作可能被AI取代。然而，实现真正的“端到端”仍需大量数据、算法和算力支持。各厂商虽达成共识，但技术瓶颈如数据收集、跨车型适配等问题依然存在。马斯克的端到端策略虽高效，但业界对其是否为终极解决方案仍有分歧，主机厂们更倾向于务实落地，提升产品竞争力。

智能驾驶领域迎来转折点，特斯拉FSD V12版的推出促使国内厂商如蔚来、小鹏和理想等加速采用"端到端"技术。这一转变意味着基于神经网络的AI模型正逐渐取代传统的人工代码，提升效率并扩展驾驶系统的泛化能力。然而，尽管技术潜力巨大，行业仍面临数据、算法和基础设施的挑战，以及规模化应用的难题。主机厂们正在打通感知和决策模块，但仍非"原教旨主义"端到端，且数据收集尤其是边缘场景数据的不足是关键瓶颈。虽然马斯克的特斯拉走在前沿，但业界对端到端作为自动驾驶终极解决方案的共识尚不明确，主机厂们更倾向于务实推进，以提升产品竞争力。