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      對話周光:特斯拉路線能Scaling Law,Waymo到今天也在發(fā)展

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      一凡 發(fā)自 廣州
      智能車參考 | 公眾號 AI4Auto

      “軟硬結(jié)合量產(chǎn)輔助駕駛,會對自身造成阻礙”。

      “Waymo從2019年就在鳳凰城開跑,但今天也在發(fā)展”。

      “后改裝結(jié)合高精地圖路線,短期會有優(yōu)勢”。

      “但只有通過量產(chǎn)(輔助駕駛),才能享受到Scaling Law的紅利。”

      “以Mobileye為代表的上一代自動駕駛玩家,因為功能受限,逐漸被市場淘汰了。”

      “模仿學習都沒做好,談什么強化學習。強化學習追求的是后面幾個點(的增長)”。

      這就是元戎啟行CEO周光,以自身商業(yè)化進展為起點,最新分享的行業(yè)認知。



      據(jù)周光透露,目前元戎方案已累計量產(chǎn)上車20萬臺,10月拿下了40%的城區(qū)NOA第三方供應(yīng)商市場份額,明年將沖刺交付100萬臺,全部都是城區(qū)NOA車型,不做“純高速NOA”方案。

      量產(chǎn)輔助駕駛快速上量,也推動著元戎重啟Robotaxi,基于量產(chǎn)乘用車,甩開高精地圖,明年一年的時間,在國內(nèi)跑通從0到1,實現(xiàn)車端無人收費運營,出海首站瞄準中東。

      周光明確表示,自己走的正是“特斯拉路線”,即從L2向L4漸進式升維,“只有這樣才能享受到Scaling Law的技術(shù)紅利”

      而與之相對的,另一條并行的路線是“Waymo路線”,直奔Robotaxi終局。

      通過元戎啟行的最新分享,我們也能看到整個自動駕駛行業(yè)的熱辣滾燙玩家發(fā)聲熱辣,市場行情滾燙。

      1年實現(xiàn)Robotaxi商業(yè)化,出海首站瞄準中東

      實際上,這并不是元戎首次開展Robotaxi業(yè)務(wù)。據(jù)周光回憶,實際上在2020年初,元戎啟行就在深圳福田部署了幾十臺無人車,但后來不做了,決定換一條路線

      這條路線就是數(shù)據(jù)驅(qū)動路線,也是所謂“特斯拉路線”

      先通過量產(chǎn)輔助駕駛,把模型落地到百萬級車輛上,從而獲取海量數(shù)據(jù),反哺模型達到Scaling Law(規(guī)模法則),讓模型具有強大的泛化性,最終實現(xiàn)Robotaxi大規(guī)模部署。這也是元戎心目中“唯一的路徑”。

      現(xiàn)在這條路徑迎來關(guān)鍵里程碑,周光認為Robotaxi已經(jīng)來到了規(guī)模化階段。不過這一次,元戎落地Robotaxi的方式和上一次不太一樣。

      軟件方面,Robotaxi和量產(chǎn)車共用一套VLA(Vision-Language-Action Model)技術(shù)架構(gòu),不用高精地圖。



      硬件方面,Robotaxi運營車輛基于量產(chǎn)乘用車打造,車輛本體很接近咱們在門店買到的車。



      運營方面,從副駕有人開始,一年實現(xiàn)車端無人和收費運營,出海首站瞄準中東。

      總得來看,這和特斯拉今年的落地模式幾乎一樣,背后的原因也趨同。在周光看來,現(xiàn)在入局Robotaxi的時間剛剛好,因為積累的數(shù)據(jù)已經(jīng)到了一定的階段,可以開始了。

      據(jù)周光透露,目前元戎方案已量產(chǎn)累計交付20萬臺,2026年沖刺全年交付100萬臺100萬臺全都是城區(qū)NOA方案

      這是不是太快了?

      獲取40%市場份額,沖刺百萬臺交付

      元戎的量產(chǎn)之路始于去年,相比很多玩家開展得比較晚,與端到端范式同步興起。到去年年底,元戎方案交付不過2萬多臺。

      短短一年時間,元戎交付量就翻了10倍,尤其在近期爆發(fā)增長,9月交付超3萬臺,10月第三方機構(gòu)的結(jié)果顯示,元戎拿下了40%城市NOA第三方供應(yīng)商市場份額



      今年增勢迅猛,明年勢頭不減,為什么能這么快?

      元戎明年的底氣主要來自于最新斬獲的項目:

      一家頭部新能源車企的全系定點,這家車企的中型SUV產(chǎn)品是賽道銷冠。你覺得是哪家呢?歡迎把答案分享在評論區(qū)。

      元戎同時還分享了雙方達成合作的背后故事。據(jù)周光透露,元戎團隊曾先后在杭州、深圳、上海和慕尼黑等地展現(xiàn)元戎的技術(shù)。其中最難忘的一次是在深圳,客戶因故凌晨4點才到深圳,驚喜地看到了元戎團隊,被元戎打動,接受邀請試車。

      多次試車后,最終在今年9月,VLA的推理能力和防御性駕駛驚艷了這個客戶,最終確定了合作。



      一葉知秋,從這背后也能看出元戎實現(xiàn)快速增長的秘訣:

      技術(shù)的前瞻和商業(yè)的專注。

      技術(shù)上,元戎去年在供應(yīng)商中率先轉(zhuǎn)向端到端范式,今年第一個對外供應(yīng)VLA方案。商業(yè)選擇上,元戎“不廣撒網(wǎng)”,而是專注于少量客戶的核心車型,攜手制造爆款,用少量車型撬動多數(shù)市場。

      這實際上類似于消費電子產(chǎn)業(yè)的爆品邏輯,比如蘋果僅僅靠一款iPhone,不搞機海戰(zhàn)術(shù),就能拿下全球巨大的市場份額。

      在周光看來,汽車行業(yè)也正在呈現(xiàn)相同的趨勢,“以后可能就沒那么多車型了,少數(shù)的車型拿多數(shù)的銷量”。



      做爆品,并不意味著要去獲取所有的市場,比如元戎不考慮提供“純高速NOA”方案。

      眾所周知,現(xiàn)在行業(yè)具有城區(qū)NOA量產(chǎn)能力的玩家,基本都會提供一套純高速NOA方案,下探到更大的市場。但在元戎看來,做高速NOA對獲取數(shù)據(jù)并沒有幫助。

      據(jù)元戎透露,市面上大量的高速NOA車型,實際上并沒有數(shù)據(jù)回傳的能力,這里面有一個成本的問題,你要想有數(shù)據(jù)回傳能力,需要在車端部署硬件,加上傳輸數(shù)據(jù)的網(wǎng)費,幾乎賺不到錢。

      不過成本也不是元戎考慮的全部,比如很多玩家都在走的軟硬結(jié)合路線,元戎坦承,這確實在外供方案時更有成本優(yōu)勢。

      但是一方面這會在量產(chǎn)輔助駕駛時,對自身選擇更好的芯片造成阻礙。另一方面,從終局考慮,落地Robotaxi其實首要考慮的也不是芯片成本。

      而以終為始,元戎會繼續(xù)以量產(chǎn)輔助駕駛為基石,獲取數(shù)據(jù)和工程化經(jīng)驗,服務(wù)RobotaxiRoadAGI業(yè)務(wù)。



      RoadAGI是元戎啟行今年推出的一項新戰(zhàn)略,主要服務(wù)于“最后100米”的配送。

      技術(shù)范式是基于VLA和VLN(Vision-Language-Navigation),所謂VLN就是自己根據(jù)環(huán)境感知,不需要靠掃圖,實現(xiàn)點到點的運輸。在周光看來,這也和當前火熱的無人配送的技術(shù)路線有所不同。



      周光表示,“我們走這條路的根本原因,其實就是GPT的出現(xiàn),是Scaling Law的技術(shù)紅利,只有通過量產(chǎn)(輔助駕駛)才能享受到這個紅利,依賴高精地圖的傳統(tǒng)方式,是無法享受到的”。

      總體來看,元戎的分享還挺全面的,但是總覺得又少了點什么。

      少了什么呢?

      One More Thing

      從輔助駕駛聊到自動駕駛,周光本人并沒有主動提及L3。當面對相關(guān)提問時,周光認為L3確實有助于消費者購買,但這和落地Robotaxi是兩回事

      • 特斯拉就沒有做L3,直接進軍L4,底層邏輯不一樣,既是技術(shù)問題,也是商業(yè)問題。
      • L3是規(guī)則寫得越詳細,團隊規(guī)模越大越牛。但想做Robotaxi的服務(wù),需要一個泛化性足夠好的模型。我覺得L3跟L4有沖突。

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