在近日举办的理想汽车 AI Talk 中，主持人提出了一个问题：端到端技术是否是自动驾驶的终极解决方案。
理想汽车 CEO 李想回应道：端到端技术可以应用于 L3 级自动驾驶，但无法解决 L4 级自动驾驶的挑战。
李想指出，L4 级自动驾驶需要 VLA（视觉语言行动模型）技术的结合，端到端技术与 VLA 结合可以实现 L3 级自动驾驶，例如在 500 到 1000 公里的距离内实现一次接管，让驾驶者在车内更加轻松。
对于自动驾驶的普及，李想表示：还需要三年的时间，让 L4 级车辆所需的技术、产品、环境、政策和消费者信任都到位。
李想还谈到了电动汽车竞争的未来走向：
电动汽车的竞争分为两场：电动化和智能化。电动化只是入门，L4 级自动驾驶才是真正分出胜负的关键。
但为了获得 L4 级门票，需要：拥有大量在路上行驶的车辆（超过 500 万辆）、掌握 VLA 基座模型的能力、拥有足够的人才和算力。
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快科技5月3日消息，Momenta与Uber（优步）联合宣布，双方正式达成战略合作协议，将自动驾驶车辆引入Uber平台，覆盖美国和中国以外的国际市场。据悉，首批合作商业化落地将于2026年初在欧洲启动，部署机器人出租车（Robotaxi），并配备车载安全员。双方表示，通过将优步的打车网络与Momenta的自动驾驶技术相结合，两家公司旨在加速和提供安全、可扩展和高效的Robotaxi服务。近年来，优步高层多次在财报电话会议及其他公开场合上加大了对公司自动驾驶战略的阐述力度。自2023年起，优步已与十多家汽车制造商达成合作，并投资了多家自动驾驶技
华为智能汽车BU CEO靳玉志近日表示，实现L3/L4自动驾驶必须配备激光雷达，主要原因有二：一是激光雷达无需识别障碍物即可检测，而纯视觉方案需大量数据训练，仍存在极端场景下的识别风险；二是视觉方案在暗光、暴雨等环境下清晰度受限。激光雷达结合毫米波雷达等传感器能提升极端场景下的可靠性。目前特斯拉FSD、百度Apollo Lite和Mobileye SuperVision是主流纯视觉方案代表。
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特斯拉副总裁陶琳分享马斯克对自动驾驶底层逻辑的观点：首要指令是"不能撞车"，这一原则绝对优先于其他考量。马斯克强调，无论道路标线如何错误，甚至出现UFO挡路，车辆都必须确保安全。特斯拉坚持视觉架构+端到端神经网络技术路线，正是为了在任何情况下都能避免碰撞。自动驾驶的核心追求只有一个：无论发生什么情况，特斯拉都不会发生碰撞。保障每个人的安全始终是技术路径选择中的最优先考量。
