2023国精产品一二三四区_政策速览_理想“大跃进”:6个月,One Model,超过2023国精产品一二三四区特斯拉_ZAKER新闻

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理想“大跃进”:6个月,One Model,超过2023国精产品一二三四区特斯拉_ZAKER新闻

于骞:无人驾驶是不是忽悠?很大程度上,这段时间大家对整个的无人驾驶都非常悲观,有很多包括像对很多无人驾驶的进展,包括(对)Waymo在内发展都非常地悲观,主持人包括我们中午的讨论,为什么还要敢讲主题叫“将无人驾驶带进现实”。

文 | 表外表里 ,作者 | 张冉冉、薛程鹏,编辑 | 曹宾玲、付晓玲在特斯拉智驾团队工作区,工程师们安装了一台 85 英寸的大型电视,上面实时显示着汽车在无干预状态下行驶的里程数,时刻提醒大家 " 努力奋斗 "。他们还在旁边摆了一面锣,每次克服了干预问题,就敲锣庆祝。让马斯克团队如此全力以赴的,正是后来轰动一时的 FSD v12 自动驾驶系统。它采用 one model 端对端架构,可以让智能驾驶无限接近真人,也被称为汽车界的 "ChatGPT 时刻 "。然而,这项特斯拉燃烧激情、奋战 15 个月才完成的划时代成就,被理想短短 6 个月就 " 完美 copy" 了—— 10 月下旬,理想在所有 MAX 车型上全量推送了 " 端到端 +VLM" 系统。  不仅提前交卷,成绩还压了优等生小鹏、华为们一头:理想直接对标特斯拉,而智驾 " 遥遥领先 " 的小鹏、华为,切的是 " 折中 " 的分段式端到端。  然而,友商们并不以为然。何小鹏在采访里含沙射影:" 楼要一层一层搭,想跳跃式发展,大部分楼层会出问题。"话锋直指理想在端到端上的积累太少——算力、数据、模型等一系列要做的事情,小鹏们在研发无图 NOA 等系统时就熟练掌握了,理想不仅研发时间更晚,开城数量还差了一大截。  华为余承东更是早在特斯拉 FSD v12 出来时,就 " 贴脸开大 " 过:one model 端到端上限很高,但下限也很低,ChatGPT 等 AI 工具存在幻觉,一次错误就有可能车毁人亡。这些质疑没错,在汽车消费上怎么强调安全都不为过,但矛盾的是,企业发展往往又需要经常 " 踩油门 " 变道超车。一、现在轰油门,对理想最好?事实上," 端到端 " 玩家们不止路线分化,智驾团队建设也大相径庭。理想这边大玩 " 过山车 ":去年卷无图 NOA 开城,刚把智驾人数扩至近千人,今年切入 one model 端到端后,又 " 一朝回到解放前 " ——截止到年中,缩减了 40%。而智驾团队规模分别是理想 3 倍、7 倍的小鹏、华为,却似乎并没有减员的意思,如小鹏管理层表示:" 小鹏没有去裁人,因为 AI 在发展早期仍然需要人类老师。"  这也不难理解,毕竟 one model 端到端路线纯数据驱动,用马斯克的话说就是 " 一张神经网络打包一切 ",几乎把过去模块化时代积累的经验都扔进了垃圾桶。相比之下,华为们采取的分段式 " 端到端 " 技术方案,仍是一个人工和智能 " 共处 " 的混搭系统。  在模块化时期,对驾驶任务的决策、执行,需要基于规则——工程师将 " 红灯停、绿灯行 "" 见到行人要让行 " 等司机驾驶的各种行为习惯,变成代码规则,智驾系统按这些规则匹配实际情况作出反应。而道路行驶环境复杂,疑难场景源源不断,工程师需要夜以继日地写 if else。比如,小鹏去年在北京测试 NPG 时,类似 " 树叶把红绿灯遮挡 " 等问题层出不穷,专项成立了几十个,耗时 2 个多月后才勉强开放。  这让彼时的智驾竞争,演变成了往规控模块堆人力的军备竞赛。可以看到,小鹏、华为 " 遥遥领先 " 的开城数量,正是建立在分别超过 3000+ 人、7000+ 人的智驾团队规模上。相比之下,理想则被其智驾一号位 " 盖章 ":人力资源不足拖累了开城进度。如此来看,小鹏们如果直切 one model 端到端,意味着此前积累的规则数量大部分都将作废,人员与组织架构调整,也牵一发而动全身。而 " 光脚 " 的理想就不一样了,用其管理层的话说:" 虽然有技术切换的成本,有组织管理上的代价,但理想能负担得起。"更何况,当下上马 one model 端对端,最符合理想的商业利益诉求。如果说,模块化设计理念下的车辆,就好像是在驾校学车的、没有自主意识,教练说做什么他就做什么(编写代码规则)。那端到端设计理念下的车辆,就是一个拥有自主意识并且会主动模仿学习的新手司机,只要给它观看成百上千万的优秀老司机怎么开车的视频后,它会慢慢变成真正的老司机。这意味着,越早、越多地掌握这些 " 优秀司机开车视频 " 用来训练,在这轮竞争中胜出的机会越大。  而理想早在 2019 年交付第一辆车开始,就学习特斯拉部署了影子模式——在车上放置摄像头,并回传数据。与之相比,同期的友商们或多或少都有点 " 拉跨 "。比如,技术、销量都领先的特斯拉,囿于 " 国内数据合规性 " 限制,FSD 一直无法引进中国,数据积累尚属空窗期。销量巨无霸的比亚迪,智驾业务一直 " 外包 " 给百度、大疆等供应商,既不允许这些供应商用量产车型上获得的数据,自己也没有回传数据的能力。  同样有数据回传能力的华为和小鹏,销量又不尽人意:小鹏的总交付不到 40 万辆;搭载华为智驾系统的车型,预计 2024 年底会突破 50 万台,都不及理想累计销量的一半。  但这种情况,显然不会一直持续下去。最新消息,特斯拉计划于 2025Q1 在中国和欧洲推出 FSD。比亚迪去年也秀了一组数据," 目前已形成一支 300 多辆车的研发车队,积累 150PB 以上的数据 ",暗示自己也在建设数据回传能力。这意味着,理想如果现在不上马 one model 端到端,很可能 " 错过这个村,就没了这个店。"当然,竞对们追上来,还需要过程,且数据训练也不只是堆量,还对数据质量有要求——端到端的各个功能需要同时进行训练,训练数据越一致越好。而一谈起这个,理想的嘴角比 AK 还难压," 外界说理想 L 系列是在套娃,但是这让我们有个最大的优势,传感器布局和传感器型号完全一致,理想 L 系列的数据可以完全复用。"  除了规模、质量,数据的多样性也会影响大模型的学习效果。理想智驾团队去美国试驾特斯拉 FSD V12 时就发现了:在西海岸硅谷和东海岸纽约,FSD 性能差距大到像 2 个系统。这时,以前总是被嘲 " 技术落后 "" 多此一举 " 的增程式路线,又帮了理想一把:相比纯电车 " 只能在几百公里打转 ",理想汽车的足迹深入新疆、西藏等地。于是,在 " 鞭子 " 加 " 胡萝卜 " 的双重刺激下,理想开启了狂奔。二、1 年多时间,补了特斯拉 3 年的课去年 10 月开始研发无图,3 个月后从研发转向量产交付,次月就交付了初版……短短几个月,理想就完成了友商一两年的工作。如此疯狂,就是为了 " 给端到端争取时间 "。端到端需要的算力、数据、模型等一系列事情,无图智驾方案基本都会涉及,正如特斯拉能快速落地 FSD v12,背后是其早早就举起了纯视觉方案的大旗,并逐渐在规划和控制模块也加入神经网络。  有了特斯拉在前面探路,还有自己数据优势傍身,理想跑得更快更猛:无图方案从测试到全量推送,只花了 5 个月时间,到了端到端,这一时间被缩短至 3 个月。横向对比来看,特斯拉从无图到端到端全量推送,大约经历了 3 年,而理想仅仅花了 1 年多时间就补完了作业。  "2024 年要成为智驾绝对头部。" 这是李想立下的 flag,如今理想正朝着这个目标步步逼近。但在其风头日盛时,何小鹏却兜头泼来一瓢冷水:" 如果有人说他有一个大模型,可以用来降维做智能驾驶,或者他说有很多车,所以有很多数据,千万不要相信,绝对是胡扯。"这并非何小鹏的一家之言,马斯克也有类似说法:大多数的数据最终都会被丢掉,重要的是那些占比不到 1% 的稀有视频,比如一些奇怪或者车流量异常大的十字路口的数据。甚至理想自己也是如此——其建立了一套 " 老司机 " 的评价标准,只有不到 3% 的车主通过了考核,连智驾负责人都没达标。也就是说,能够投喂给大模型的优质数据其实凤毛麟角。而理想积累的数据虽然 " 拳打 " 问界、" 脚踢 " 小鹏,相比特斯拉却仍有较大差距:从销量来看,截至 2023 年底,特斯拉在北美累计交付约 250 万辆,而理想到今年 10 月在国内累计交付 100 万辆;智驾里程积累上,特斯拉在全量推送 FSD V12 前,累计智驾里程超过 70 亿英里,而理想的这一数据是 25 亿公里,刚过特斯拉的 1/5。  这使得理想训练的优质数据量也远少于特斯拉:据《马斯克传》,FSD V12 在 2023 年初切入端到端时就分析了 1000 万个视频画面,而理想在全量推送前训练的视频仅为 400 万个。乍一看,400 万个也不少,但当车子真正开到路上,问题就凸显出来了。如下图,理想智驾明显学会了 " 早八老司机 " 的蛇形走位,不仅丝滑加塞,甚至还弹窗提醒车主帮忙加塞。  实际上,即使是有着惊艳拟人化表现的 FSD,也会在马斯克的直播间里,当着 1000 万观众的面企图闯红灯。这是因为 one model 端到端下,数据传进来和轨迹输出去之间,只有一个生成式大模型,它并不知道红绿灯是什么,只有在学习了海量司机驾驶视频之后,才知道红灯停、绿灯行。而在大模型 " 学习 " 的过程中,难免会犯各种各样的错误,正如上述余承东所说的,"one model 下限很低。"理想目前的解题思路是在 one model 端到端模型之外,并联一个视觉语言模型(VLM)托底。例如,遇到坑洼不平的路面或潮汐车道时,后者会提醒前者降速、合理选择车道;遇到危险时,两个系统能一起帮司机踩刹车。  在此之外,理想还祭出了一个简单粗暴的方法——让更多人用智驾,积累更多数据。其智驾负责人曾透露端到端的落地流程:先内部验证范式,到产品验收环节,从鸟蛋到早鸟到千人内测,我们让用户一起去做产品的测试和迭代。在内测版本,理想就直接加入了高难度的高速场景,相比之下,特斯拉首次全量推送的 FSD V12 也仅适用于城市街道,高速路段在 V12.5 才推送。  从这一维度上看,理想多少有些着急了。但 " 急 " 不止发生在理想身上,切入端到端路线的玩家,没有哪个敢放慢步伐。" 特斯拉今年将在综合训练和推理 AI 上投入约 100 亿美元。" 这是马斯克分享的数据,他还表示," 任何没有在这个水平上投入且资金效率不高的公司,都无法竞争。"这意味着,车企需要有足够的销量去获取利润。而在智驾水平显著影响购车选择的当下,越早落地技术,越能抢夺用户心智,促进销量增长,特别是在智驾接受度较高的中国。  基于此,理想选择了继续轰油门。几个月前,李想公开表示要推出更高算力的自动驾驶体系,让用户享受 "L3 级自动驾驶体验 "。小结据传,理想智驾部门很喜欢以希腊神话为 " 关键战役 " 命名,而这一次的端到端项目,被叫作 " 达摩克里斯计划 "。按照理想的说法," 这个项目有挑战、很危险,如果做不好,达摩克里斯之剑会掉下来。"很显然,理想比任何人都清楚,从奶爸车到智驾黑马的 " 一跃 ",代价不仅是招兵买马、训练模型的开销,还有坐在驾驶位上的百万车主们。接下来的路,理想也得系好安全带才行。

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编辑:李宗仁

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发布于:勐腊县