军事快报-"唐僧在金平府被什么妖怪捉去"-车企上唐僧在金平府被什么妖怪捉去马端到端智驾，自研还是「华元魔」？

车企上唐僧在金平府被什么妖怪捉去马端到端智驾，自研还是「华元魔」？_ZAKER新闻

　　冯俏彬表示，中国1978年启动改革开放后一段时间，主要通过放权、经济利益的调整来激活微观主体活力，农村和企业改革中使用的承包制改革逻辑后来延伸到政府的财政关系中，这是当时实行的“分灶吃饭”财政体制。但到了1994年前后，中央财政变得非常困难、甚至出现中央向地方借钱的怪事。“当时改革的目标是提高两个比重——中央财政收入占全国财政收入的比重、财政收入占GDP的比重。”

文 | HiEV 大蒜粒车研所，作者 | Will，编辑 | 德新在过去的两个月内，地平线、文远知行、小马智行等智驾科技公司先后上市，目前市值分别达到 559.69 亿港币、47.68 亿美元和 50.58 亿美元（截止 12 月 2 日）。这一批智驾公司多数创办于 2016 年前后的智驾创业潮。如果从 2009 年 Google 无人车项目启动开始算，智能驾驶已经风云跌宕了十几年。2016 年这一年，Google 无人车项目 Waymo 拆分成为一家独立公司，并完成了巨额融资，是全行业发展的一个重大节点。在那之后，在技术爆发、人才涌动、资本助推的浪潮下，各路智驾公司群雄并起、逐鹿九州，创造了智能驾驶快速发展和商业化的一个「小时代」。从 2016 年到 2020 年，智驶从一系列的原型技术的组合迅速地走向了大规模量产。太阳东升西落，资本也如潮水。这个极度消耗资源、资金和人才的行业，在经历了一系列融资、扩张、量产、裁员以及 IPO 之后，到 2024 年已经进入了更加理性的阶段。曾经活跃在各个不同板块、不同场景的数十上百家智驾公司，绝大多数被出清。今天仍活跃在市场上的智驾方案公司数量已寥寥无几，如果按照「仍具有可持续发展能力，能在新一轮的智驾竞争中持续投入」这个标准，这样的公司已经不足 10 家。一部分曾在学术前沿和资本市场长袖善舞的弄潮儿们，经历了量产的捶打，撸起袖子走完量产流程，在他们完全不熟悉的领域实现了前装上车。在当下，AI 与大模型驱动智驾飞速迭代的今天，我们没有比任何一个时刻更加接近于有机会实现「自动驾驶」的远大目标。不过新一代智驾技术所需要的资金、工程能力和数据规模，也决定了这是一场高段位玩家的游戏。一、真假降维：从 L4 到 L2+2012 年，深度学习爆火引发了 AI 革命，自动驾驶发展也从中受益。在短短几年内无数学界、产业界大佬纷纷下场，涌现出一批至今耳熟能详的名字，如小马智行、元戎启行、文远知行、Momenta 等等，绝大多数公司在最初选择了 L4 级自动驾驶作为业务目标。Robotaxi 固定运营的策略，在初期很容易跑出不错的效果，但时间一长，它没有办法获得大规模泛化所需要的优质数据。由此，到了 2020 年，叠加资本市场的低潮，多数企业不得不主动做出选择，转向做他们最初并不感冒的高阶辅助驾驶量产。「L4 都做了，高阶辅助驾驶有啥不能做的？」在这群钻研 AI 算法的人眼里，从 L4 到高阶辅助驾驶属于技术下放，也称「降维」。事实证明，并非如此。「做 L4 不计成本，堆料可以有效解决许多技术难点，但硬件成本极高，Waymo 是最典型的代表。」一位智驾算法工程师表示。由于 L4 多数是限定场景，量产业务面对的是开放场景有更多未知的 corner case，对鲁棒性要求极高。元戎启行 CEO 周光在最近的一次采访中说，「原来做 L4，一万次有一次失误已经很牛了。量产里面有一个标准，每百万次出现一次失误。以前觉得一千次、一百次都很厉害，一万次对于 demo（样车）来说是不敢想象的，这对我们价值观冲击蛮大的。」那些曾经以为从 L4 到高阶辅助驾驶是「降维」的想法，被现实「痛打」。工程化，虽然是许多 L4 智驾公司降维的短板，它可以通过招聘和时间补齐。真正难以调和的是团队的战略意志和组织架构——「整个团队，从研发体系、商务团队、交付团队乃至考核体系 ... 都是一次颠覆性的改革，势必会发生旧团队体系与新技术路线不兼容的问题，可能会导致人才流失、内斗等各种风险。」并且，量产项目周期极长，内卷的车市又倒逼供应商，许多项目都是补贴成本报价，短时间很难看到盈利的希望，这显然与投资人最初造富的梦想相去甚远。目前市面上从 L4 成功转型高阶辅助驾驶的方案商并不多，元戎启行算是其中的代表。接近元戎启行的人透露，元戎启行突然急转做高阶辅助驾驶并不意外，「周光一直在尝试无人驾驶商业化，只做 L4 相当于闭门造车，永远也到达不了自动驾驶的终局。因此不论是商业上，还是从技术终局来看，先做高阶辅助驾驶都是当下最优选择。还有就是周光本人非常大胆，笃定一件事就开干。」另一家头部智驾方案商 Momenta 如今也拿到了众多主机厂的项目，一位接近 Momenta 的投资人表示，虽然现在看起来很是风光，但在第一个量产项目时，Momenta 花了两年多时间才磨出来。然而，即便像 Momenta 和元戎启行这类已经获得不少主机厂青睐的方案商，也并不能说其商业化落地画上了圆满句号。毕竟主机厂们到底是自研还是合作，还未完全尘埃落定，自研方案是否成功，将直接决定供应商们长期的命运。二、两年三代技术，高阶三强杀出血路进入 2024 年，智驾已经成为车企传播的重中之重。比如这届广州车展上，长城汽车偌大的展台甚至只摆了一款车，20 多台全新魏牌蓝山智驾版展示出这家自主品牌智能化的决心。一些新车的发布会上如果没有智驾的更新，不仅少一个卖点，而且相当于间接承认自家技术没有进展——因为技术迭代周期已经很短。如果从 2022 年下半年，城市 NOA 试水向用户开放到现在，在短短两年之内，智驾的主要技术栈已经更迭了 3 代：从有高精地图，到无高精地图，现在已经是端到端大模型智驾。无论对主机厂和智驾方案商来说，这都是从技术决策、技术能力、组织架构、战略资源以及量产能力的全方位挑战。今天对于腰部及以下的智驾团队面临的巨大压力是，上一代的技术还没有搞定，头部公司已经在下一代技术上达成了相当不错的进展。正如眼下一部分国际 Tier 1 正在跟进有图城市 NOA 的量产，自主品牌的自研团队大部分刚刚实现了自研高速 NOA 的量产，而智驾头部公司华为、元戎、Momenta 已经全面切换到了端到端大模型的架构。「主机厂可以自研低阶方案，比如 ACC、LCC 甚至高速 NOA，因为方案成熟、路径清晰；高阶方案却很难做，因为没有太多积累，短期难补课；而且新技术迭代非常快，团队内耗或者走错路线，很容易拉大技术差距，得不偿失。」一位供应链人士认为。周光认为，做智驾「要点 Tech Vision （技术预判）」。前融合、车端推理引擎以及时下最新的「视觉 - 语言 - 动作 VLA 模型」，这些都是元戎最早一批在行业内提出的。周光记得大概在 2020 年左右，有行业大佬来访询问周光对于智驾下一步趋势的看法，周光当时认为是「去高精地图」，对方不以为意，而后这些预判被一一验证。这样的预判能力，周光认为，核心是源于元戎是一波原生做 AI 的团队，「一个 AI 问题，应该用 AI 的方式去解决。」据悉，元戎的智驾方案已经随魏牌蓝山改款上车。接近元戎启行的行业人士表示，「元戎是行业内少数能够拿出成熟无图方案的公司，项目刚开始接洽的时候，给车企试了效果很好，但认为元戎不是真无图。为了自证无图能力，元戎用板车拖着试验车，让客户指定地点直接过去，卸车就开始了随机路测，效果也挺好，元戎这才拿下了第一个项目。」到 2024 年下半年，除了蔚小理代表的新势力车企之外，在高阶智驾方案上，绝大多数主机厂都选择了与华为、元戎、Momenta 中的至少一家展开合作。这也说明智驾格局正趋于收敛，主机厂与方案商的共创成为大部分车企建立智驾能力的必经之路。随着方案的大规模量产，新的盟友关系、数据闭环和商业闭环也在形成。三、大模型之战：AI 是智驾的底色在智驾技术正快速迭代的 2024 年，有两个趋势正在成为汽车行业的共识：大模型成为智能车越来越重要的开发方式；端到端智驾提升速度飞快，并且远远还没有到 Scaling Law 的上限。理想、小鹏都公布了下半年，在几个月的时间内，其智驾基于端到端的版本接管指标和体验上，有 3 - 4 倍以上的提升。周光认为，「自动驾驶刚刚进入端到端，车端的 Scaling Law 至少还有 5 年。我认为接下来几年端到端的进展是极其大的。落后一年的东西，基本上就不太可用。」端到端使智驾被赋予了更加浓重的 AI 的底色，从第一性原理出发，「算力、数据、算法」的重要性前所未有。根据华为、理想、小鹏的规划，到明年基本上智驾第一梯队的云端训练算力规模都将达到 10 EFlops 级别。由于车端算力、供电的局限，车端的模型规模不会像云端一样迅速暴力增长，Scaling Law 会拉得更长。但相比起大模型，端到端模型的训练算力需求并没那么大。因为它不需要基于互联网上海量的文字、图片信息去训练，只需要驾驶行为中可能涉及的路标、路况等相关信息。开车过程遇到的大多数的场景和路况都是重复的，这代表大多数的数据都是已有数据，这并不是训练模型所需的数据，端到端需要的是高质量的边缘场景数据。同样算力的情况之下，模型能力和数据挖掘能力更加需要被发挥到极致，并不是一味堆数据、堆算力的暴力解法。充裕的云端算力基础上，如何挖掘高价值的数据，来训练一个「全知全能」的智驾世界模型；以及在有限车端算力基础上，如何保障有限参数规模下单一端到端模型的下限，并极致压榨其上限，是目前全行业都在共同求解的两大议题。在元戎这次 C1 轮融资披露的同时，周光对外强调下一代方案，将量产「视觉 - 语言 - 动作模型，VLA 模型」。一部分行业人士将 VLA 视为「端到端」方案的下一代版本。四、端到端，大玩家决赛如果说智驾的上半场是资本撒下种子，而今一部分创业公司已经成长为茁壮的树苗。当市场格局、商业模式逐渐清晰，下半场是这些树苗，如何长成参天大树的争夺战。数据是决定智驾模型上限的核心资源。目前大部分智驾数据都掌握在主机厂手里，但绝大多数数据难以充分发挥效用。面对日益陡增的数据量，匹配少数合适的方案商，挖掘车主数据的价值，形成有主机厂特色的智驾体验，属于水到渠成、两厢奔赴。大语言模型、多模态大模型的浪潮，使得算力资源成为稀缺的供给。除了互联网行业之外，汽车行业对算力有最强烈的渴求。而背靠 BAT 这些互联网大厂的公司，则更容易「近水楼台先得月」，分别背靠华为云、阿里云、腾讯云的华为 ADS、元戎启行以及 Momenta，天然更有优势。「模型架构决定方案上限」，端到端的战役，也是最顶尖的 AI 人才的争夺战。从某种程度上讲，下半场的竞争实质已经不是单一智驾公司的竞争，而是「车企 + 互联网巨头 + 智驾头部公司」这种超级产业联盟的竞争。华为车 BU 副总裁江利旗在十月份的一场演讲上表示，华为认为未来的智驾市场份额会高度集中。无独有偶，Momenta CEO 曹旭东也在接受媒体采访时也认为：「智驾最后在全球可能就三、四家公司，中国可能就两、三家公司。格局可能是 7-2-1，第一名占 70% 的市场。」正如《三国》一样，智驾的群雄争霸，十八路诸侯最终只剩下少数力量。如果按照已量产了端到端高阶智驾方案这个标准：华为可以说是赛道里面的绝对核心玩家，拥有完全自主可控的芯片、算力、操作系统等底层资源，有自身深度参与操盘的汽车品牌矩阵，在供应链上有强势的话语权，并且已经实现了正向盈利。Momenta 的优势在于，入局很早，有丰富的量产经验、高度标准化平台化的产品能力，是目前业内与主机厂供应合作最多的方案商，尤其在海外市场的长周期定点上。Momenta 也在深度布局芯片、域控，旨在拿下最大的市场份额，但这也站在了核心芯片供应商的对立面。元戎启行属于入局量产业务相对较晚的选手。行业混战时期，元戎启行凭借无图方案突围并一举拿下长城魏牌定点，在短短 8 个月内在无数次捶打下，完成高阶智驾量产，成为了今年行业最突出的黑马。元戎的 AI 长板够长，有利于合作主机厂占据技术高地。智驾供应格局逐步收敛，但主机厂不想被垄断「灵魂」，扶持一匹有 AI 基因的黑马既是大势所趋，也是市场格局需要的。头部智驾公司，明年的量产车数将迎来 10 倍级别的提升。能够留在牌桌上的方案商们站位已经越发明确，而通往自动驾驶的方向，也在随着技术和商业的更迭，更加清晰。

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编辑:李厚福

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