1 年前被质疑“无图”,如今成为大预言家
白雪
2024-11-08 18:13:00
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过去自动驾驶资本与技术互不对齐。资本来临时,技术尚未成熟,资本褪去时却正需要加大技术研发投入。今年下半年,高阶智驾的资本与技术进入对齐期,迎来 IPO 与融资潮。仅十月,地平线、文远知行先后成功上市,文远知行一度涨幅超 27%,达到 19.73 美元/股。Momenta、小马智行也正在筹备上市中。11 月初,元戎启行获得了今年自动驾驶行业最大的一笔融资,C 轮融资超 7 亿人民币,由国内头部车企长城汽车集团独家投资。这是今年少数能拿到产投融资的自动驾驶企业。有业内人士告诉汽车之心,产投与政府投资有本质区别,对于成长型企业,产投不仅投钱,还可以带来产业链资源。这也拉出高阶智驾的另一个隐喻:自动驾驶需要的不仅是补血,更是造血能力,要依靠量产订单与敏锐的技术思路,才能支撑自动驾驶下半场。现在,中国高阶智驾市场正上演一场关于狼人、守卫与预言家的中场战事。今年上半年理想开通城区高阶智驾,随之而来的是销量爆发。6 月份理想销量增长至 4.7 万台,随后一直保持在 4.5-5 万/月,截止目前理想销量已突围 100 万辆,问鼎新势力第一名。智驾是理想销量再上一层楼的利器。据国家信息中心统计,当前国内 30 万元以上新能源车高阶智驾配备率已接近 100%。从高阶智驾量产订单来看,方案商华为、元戎启行、Momenta,已经成为了高阶智驾市场的抢单王。这三家公司的定位恰与狼人杀中狼人、守卫与预言家相似。狼人杀里每个角色都有赖以为生的技能,映射到智驾,这些技能也决定了中场得分的能力。引望智能(前身为华为车 BU)更像狼人,引望智能与华为车 BU 联系紧密,采取了技术与商业销售绑定策略,只有全域采用乾崑智驾、鸿蒙座舱以及销售渠道,才会被归纳为鸿蒙智行的范围。除此之外,引望智能还通过单独销售智驾系统,将高阶智驾能力开放给鸿蒙智行之外的其他车企使用。除鸿蒙智行旗下车型外,阿维塔 11/12/07、岚图梦想家、比亚迪方程豹豹 8 采用华为 ADS3.0 系统,超过 10 款车型定点被引望智能揽入怀中。就像狼人牌需要玩家有更多的主动性,华为 ADS3.0 的发布通过 GOD(通用障碍物检测)和 RCR(道路拓扑推理)网络让智驾决策更果断,使得华为乾崑智驾位列高阶智驾表现第一梯队,但问题依旧存在。华为 ADS3.0 成本不低,余承东就曾表示,华为当前还不具备低成本的能力,还做不了做售价 20 万元以下汽车。目前 Momenta 与上汽智己、比亚迪腾势、广汽昊铂等十个车企有定点项目。但有一种观点认为,车企走量的车型被主机厂握在手上,而边缘车型被交给智驾供应商,Momenta 来时的路正是如此。除上汽智己外,Momenta 的走量车型并不多。尽管守卫的忠诚度比较高,但反应稍慢。半个月前,在上汽智己举办的联合智驾发布会。Momenta 才宣布进入到一段式端到端,相比于 Momenta,华为与元戎启行在技术节奏上要更加领先。引望智能主动但强势、成本高,Momenta 忠诚但技术动作迟缓,而元戎启行就像半路杀出来的程咬金,担任预言家,弥补了前两者的缺点,相比引望智能与主机厂的配合度更高,同时技术节奏也更快。准确来说,元戎依靠激进地押注端到端,迅速在高阶智能量产中占有一席之地。在狼人杀中,预言家拥有查验身份的特殊技能,预言家通常会在游戏最后说出真相,亮明身份来提升胜率。这恰如元戎崛起的轨迹——2023 年前,元戎还没有量产经验,不到一年元戎即将有 3 款高阶量产车型发布:包括长城蓝山、长城一款 MPV,以及 smart 精灵 5 车型。预言家要有技术嗅觉,2023 年春天,元戎就率先推出了「无图」方案,但周围都是质疑的声音。当时元戎在上海车展接待了一个核心客户,客户质疑元戎的方案是不是真「无图」,要求板车试乘,直接把测试车运到车企总部,不经过任何调试开始测试。元戎不仅接受了板车试乘,甚至让测试员把车在城镇、乡村各种毛细血管里测试,做完这些之后,才有了元戎的第一个客户。狼人、守卫与预言家构成了高阶智驾牌局,与过去隐秘、低调的供应商角色不同,在消费者奔着智驾买车的时代,供应商们从幕后走到了前台。单从软件算法的技术路径来谈,2024 年起,自动驾驶行业经历了结构性转折,由于端到端可以减少模块之间传递信息的减损,打造拟人化驾驶体验,因此行业形成共识——从传统模块化自动驾驶转向端到端。元戎预言家的定位并非浪得虚名。首先,元戎成功预言了端到端的趋势。2016 年周光就提出了前融合的概念,将感知模块中的点云与图像融合。紧接着 2022 年元戎提出「无图」,到了第二年春天,元戎就把「无图」自动驾驶车辆开到深圳试车,并正式发布「无图」方案。2023 年,几乎与特斯拉 AI DAY 同一时期,元戎将感知和规划这两个模块打通,当年 8 月,搭载端到端自动驾驶系统的测试车就跑在了深圳。随着高阶智驾战事越发激烈,预言的能力需要越来越精确——比如预言端到端技术新的进化。最近,业内出现了一种新型的划分方式,即用物理世界 AGI 的通用性来划分端到端,随着端到端技术架构不断升级、系统能处理的东西也更加通用。- 端到端 1.0:以分段式、One Model 模型为代表的端到端初级阶段。
- 端到端 2.0 :以 VLA 模型为代表的端到端进阶阶段。
每一个阶段的转折都是一次高阶智驾格局的变迁。在端到端 1.0 时代,能做到 one model、端到端的企业已经寥寥无几,特斯拉和元戎是代表。如果 端到端 1.0 意味着前端到端,那么谁能掌握 2.0,谁就能拿到后端到端时代的入场券,进而改变市场格局。变化正在发生在国内第一批拿到英伟达 Thor 的智驾供应商身上。同样,现阶段国内拿到 Thor 样片的厂商并不多,要么是头部主机厂,要么就是少数经英伟达认证过的技术领先型智驾企业。目前,元戎已经拿到样片,率先针对 Thor 开始了端到端 2.0 系统 VLA 的研发。第二个预言,就是以 VLA 踩中后端到端时代的技术脉络。据元戎启行 CEO 周光介绍,1.0 与 2.0 最大的不同,即将 VLM(语言模型)融入端到端,使得整个端到端系统融合为 VLA(视觉-语言-动作模型)。VLA 是一种比端到端+VLM 更先进的架构。一个形象的比喻是,前端到端时代的 VLM+端到端就像教练在指导学员开车,但在后端到端时代,VLA 就是教练亲自开车。并且,VLA 模型摆脱了「黑盒效应」,可解释性更强,更安全。此前 VLM+端到端架构中,由于 VLM 需要经端到端输出,因此存在「不可求导」性,如果系统出现 bug,工程师团队需要确认是 VLM 还是端到端的问题。在 VLA 中,均可向上推导,将有效提升开发效率。周光认为,两者在时间层面的推理能力也有非常大的不同。Rule-based 只能推理到 1 秒钟内运动,VLM+端到端可以推理到物体 7 秒后的运动,但 VLA 能达到几十秒,思考的范围更远。就像预言家能够预测决策后的多种结果,最终选择最优解一样,系统能推演的时间越长,得到的答案会越准确,相比于 VLM+端到端,VLA 智商、情商也就更高。与元戎启行的思路相似,英国自动驾驶公司 Wayve 把语言和行动结合起来,将 Lingo-1 升级为视觉-语言-行动驾驶模型组成的 Lingo-2,加速 Wayve 的 AI 大模型进化升级。有业内人士评价,元戎一直都特别激进。事实是,在这场激烈的智驾竞争中,元戎在端到端 2.0 率先拿到了入场券,有望收获更多的高阶智驾量产项目。全球都在进入一场以自动驾驶、大语言模型为锚点的 AI 热潮中,热浪越汹涌,越需要「预言家」。典型如欧美对包括智能驾驶在内的 AI 投资,从不手软。英国《金融时报》梳理微软、亚马逊、Meta 和谷歌母公司 Alphabet 等美国科技巨头最新财报数据发现,今年上半年美国科技巨头大幅增加人工智能领域投资,上述企业投资总额高达 1060 亿美元。相比之下,中国的智驾投资相对谨慎,据中商产业研究院数据,2024 年 1-6 月,中国自动驾驶行业共 29 起投资,金额达 125.66 亿元。零一万物创始人李开复认为,创业公司想要追赶 OpenAI 只有两种方式,一种是消耗同样的资源往 AGI 去冲,不过随着模型不断升级,投入训练所耗费的资金将会是天文数字。还有一种路径,就是找到独特的「多快好省」的打法后发制人,用最少的资源训练出力所能及的最优秀的模型。美版预言家当属特斯拉。如果推延其自动驾驶技术栈,就会发现特斯拉至少引领了三个技术趋势:- 2021 年,推出 BEV+Transformer 自动驾驶新范式;
- 2019 年,发布自动驾驶计算芯片 FSD chip,引发新势力造芯潮;
- 2024 年,发布 FSDV12,成为最早提出端到端自动驾驶的玩家。
中国自动驾驶行业面临的情况显然更复杂,竞争更激烈,而且相对而言投资金额不那么充裕。这种情况下,反而更需要预言家,更早地踩准技术节奏,最大化地减少资源浪费,达到同样的模型效果。元戎之所以能成为国服预言家,与 Tech Vision(技术嗅觉)相关。行业一致认为,数据、算力、算法形成了端到端智驾铁三角。不过这三者并非均衡关系,算法领先将会成为数据、算力的基础。换个说法,多 10 倍的数据并不意味着整体效果就好 10 倍。周光认为,在智驾早期,数据和模型都非常重要,进入中后期,VLA 效果主要取决于算法差距。这是因为 VLA 对算力的要求远远没有大语言模型那么大。这就变相解释了,为什么在 2023 年时,元戎用比同行少的数据就能就让端到端模型成功上车。端到端出现后,给自动驾驶人才及组织架构带来了巨大影响。元戎比较早地意识到了要把 AI 人才放在团队首位。在元戎的人才思路里有个词叫「原生 AI」,就是一开始就天然地把 AI 作为技术手段和技术核心。从学科角度出发,有物理、数学的基础才能学好 AI,这也不难理解为什么大量 AI 人才都有基础学科背景,也就不再惊讶为何诺贝尔物理学奖颁给了 AI 教父杰夫辛顿。目前元戎技术团队占比公司总人数的 84%,其中大部分人才有数学/物理相关背景。据了解,刚刚到账的 7 亿融资也将会用于元戎投入研发及招聘 AI 人才。第三个层面是从车出发,对于未来商业、技术趋势的把控。与特斯拉类似,元戎同样正在入局 Robotaxi,有所区别的是,元戎做 Robotaxi 首先不会参与造车,轻资产运营,其次 L4 与 Robotaxi 的定义有本质区别,元戎不会用规则算法去跑 Robotaxi。若以十年的维度去预言,马斯克和周光都相信,自动驾驶将最有可能诞生 AGI。在技术世界里,变量才是常量,而技术嗅觉将会成为变量的杀手锏。
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