自動駕駛｜如何解讀 傳統模組化輔助駕駛 和 端到端自動駕駛技術

自動駕駛技術 正處在技術變革的關鍵期

目前最主流的駕駛技術是傳統模組化輔助駕駛技術，主要應用在 L1 和 L2，但想要從 L2 升級到 L3，最重要的技術關鍵則是端到端自動駕駛技術，然而從傳統模組化輔助駕駛技術進化到端到端自動駕駛技術，投資人應該關注那些重點呢 ?

一、技術架構轉變：從模組化到整體學習的世代遷移

傳統輔助駕駛系統（如 ACC、LCC、NOA）強調模組化結構，透過「感知、預測、規劃、控制」四大模組獨立運行。這種架構優點在於穩定可靠，並已大量商品化導入 L1～L2 等級自駕功能，如定速巡航與車道維持，成為眾多 Tier-1 車廠的基本配備。

但這種方式本質上仍需大量手工規則與工程調參，其擴展性與環境適應性不足，限制了向高階自動駕駛（L3～L5）進化的可能性。

而端到端自動駕駛技術（ E2E Driving ）跳脫傳統邏輯，透過單一深度學習模型直接輸入感知數據、輸出決策指令。這種架構核心是「數據即邏輯」，讓 AI 自動學習駕駛決策模式。這樣的架構雖尚未成熟，但一旦突破，其規模經濟與泛化能力將遠勝於傳統系統，對投資人而言等同於下一波「平台型升級機會」。

二、關鍵技術演進：Transformer、BEV、OCC 的推動力

傳統系統的核心技術如 ACC（自適應定速）、LCC（車道維持）、NOA（導航輔助），已屬「功能選配」類型，供應鏈穩定、毛利空間有限。

相比之下，端到端系統倚賴 BEV（ Bird’s Eye View 鳥瞰視角 ）、OCC（ Occupancy 網格感知 ）以及 Transformer 等新世代模型，這些技術本質上來自 AI 的視覺語意領域，對 GPU、感知融合、資料管理等環節提出高階要求，也意味著 AI晶片商（如 NVIDIA、地平線）將是最大受益者；掌握數據資產與資料標註能力的車廠（如 Tesla、Xpeng、小馬智行）有顯著競爭優勢；Tier-1 傳統供應商若無法切入 AI 模型開發，將逐漸邊緣化。從投資角度來看，掌握這些技術核心的企業，將成為新一波資本市場的 AI 車載賽道焦點。

三、感知技術整合與多模態 AI 的門檻優勢

傳統輔助駕駛強調感測器獨立運行，依靠攝影機、毫米波雷達、光達等訊號各自運作。但這樣一來資料分散、訊息無法綜合判讀，在複雜場景下易出現「資訊斷裂」。

端到端則主張「多模態 AI 融合」，即將不同感測器的輸入統一整合進 AI 模型中，以進行語意分類與時序預測。這要求企業不僅具備感知系統整合能力，更要能對感測器資料格式、標註規則、數據清洗流程進行優化。因此，E2E 不僅是演算法競賽，更是資料競賽。這對於掌握自有感測數據閉環（如 Tesla、Waymo、小馬智行等企業）具有壟斷式優勢，也形成極高的投資壁壘。

四、驅動因子變化：從規則驅動到數據驅動

傳統輔助駕駛依賴「規則驅動」，由工程師設計各種邏輯規則來定義車輛反應，但這種方式不具備泛化能力，面對突發狀況或複雜場景會失靈。

端到端自動駕駛則是「數據驅動」，透過海量駕駛資料進行端到端模型訓練，並可透過回傳資料迭代模型版本，形成滾動式強化學習，模型能持續進化。這表示擁有數據就擁有商業競爭力，而其中的模型訓練能力就是技術天花板的突破點。這使得具備 AI 運算中心與封閉場域資料蒐集能力的企業具備天然的商業優勢，例如 Tesla 的 Dojo 超算、Xpeng 的城市數據閉環系統等。

五、部署成熟度與算力需求：新技術仍在投資期

傳統系統已部署成熟，各模組可單獨測試驗證，商業模式穩定，供應鏈清晰，適合保守型資本追求穩健收益。但其天花板已明確，L2 為極限。反觀端到端系統仍在研發階段，需依賴大規模數據集與高階算力支持，且模型穩定性、場景泛化仍是重大挑戰。儘管目前尚未普及，但具備高爆發潛力，是「典型科技成長股」投資場景。對 AI 駕駛技術長線看好的投資人，應優先布局具備資料閉環、算力資源、AI 開發能量的企業，也必須觀察中國高階自駕政策鬆綁（如 L3 上路條件放寬）與海外實驗區政策；

重要結論：這是一場技術與資料的雙重軍備競賽

這不只是技術演進的兩條路線，更是未來資本市場的價值分水嶺，傳統模組化輔助駕駛屬於 成熟產業，技術門檻低、回報穩定，但成長空間有限；端到端自駕技術則屬於 早期爆發型新產業，技術門檻高、投入大、風險高，但可能主導未來十年智慧出行的格局。對資本市場而言，這代表「從系統整合走向資料主權」、「從工程導向走向 AI 驅動」、「從設備製造走向模型平台」的根本轉變。掌握這場技術換代的節奏，將是自動駕駛領域的核心投資機會。