蘇箐給自動駕駛潑冷水：未來三年，是拼耐力的時候了

“大家別太嗨，又進入苦日子的階段了?！?/p>

12月9日，在地平線2025年技術生態大會上，地平線副總裁兼首席架構師蘇箐的這句話，像一枚清醒針，扎進行業火熱的情緒里。

圖片來源：地平線

這番話并非危言聳聽，而是他對自動駕駛十年跌宕的切身感受，以及對未來技術、工程與商業路徑的審慎預判。當特斯拉FSD V12掀起端到端革命、許多人高呼“奇點已至”時，蘇箐看到的，卻是狂歡后的漫漫長路。

他認為，一場內核范式的重構剛剛完成。接下來不是坦途（參數丨圖片），而是一場考驗耐力、財力與組織力的硬仗。一段為期三年甚至更久的“苦日子”，正在拉開序幕。

范式已立，高墻已現

蘇箐把特斯拉FSD V12看作分水嶺。其意義堪比原子時代核裂變實驗首次成功——“它告訴你這個范式是可能的”。在此之前，盡管深度學習已重構了感知系統，但規控部分仍嚴重依賴人工規則，導致系統“革命革到一半”，行為機械、難以類人，天花板肉眼可見。

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“知道方向不對、知道正確方向，與真正把正確方向落地實現，中間隔著巨大的鴻溝?！碧K箐說。FSD V12填平了這段鴻溝，證明了端到端數據驅動這條路能走通。

這是一個從0到1的、關于“可能性”的確認。但走通之后，往往不是一馬平川。

蘇箐提醒，人類容易陷入一種錯覺：“在事情未發生時，完全不相信它會發生；但當事情發生后，又會認為它會持續發生?！彼J為，現在行業正處在后一種盲目樂觀里。

一次內核范式重構，常是一個技術周期的高點，而非持續躍升的起點。

為什么？

首先，理論突破有周期。人工智能大約二三十年一次范式輪回?！斑@一代的深度學習技術，有一點碰到天花板的可能性了。” Scaling Law的邊界或許正在臨近，“AI和AGI的基礎理論在未來三到五年可能不會有全新的突破”。

其次，這次重構“已革完”。端到端實現了從感知到規控的完整閉環?！叭绻僖芯薮蟮膬群酥貥?，就不是把深度學習從一半推到100%，而是要改變內核理論?！?/p>

但遺憾的是，“我們還沒有看到下一個理論突破的前置信號出現，而這個東西出現之后，還需要5年、10年，甚至是20年才能變成應用的突破?！彼蕴K箐判斷：未來三年，行業的主旋律將是在已確立的端到端范式基礎上，進行極致的工程優化、體驗打磨和成本下探，而非期待又一次理論內核的重構。

“苦日子”的本質就此浮現：告別顛覆性創新帶來的興奮，進入漫長、瑣碎、燒錢的“啃硬骨頭”階段。行業競爭的重點，將從“誰先看到方向”轉向“誰能把方向走得更穩、更遠、更經濟”。

“苦日子”的三重門

這“苦日子”，具體苦在哪里？蘇箐的演講勾勒出三道難關。

第一重：極致工程的高成本煉獄。

新范式帶來新問題?！靶路妒讲幌翊蠹铱吹眠@么美好，”蘇箐坦言，“它會有新范式的問題?！?/p>

端到端系統雖然潛力巨大，但其開發、訓練和調試過程極其復雜和不透明?！耙惠喰枰ㄊ畮變|、幾十億……它是非常不收斂的，任何一個噪聲就會導致整個系統廢掉?！备咄度?、高風險、長周期，考驗的是公司的財力、技術韌性和戰略定力。

蘇箐自己也在焦慮：“做一輪試驗可能十個億，還不一定成功。這種事情是很恐怖的。”

第二重：長尾問題的深水區。

基礎能力過關后，挑戰才真正開始。

蘇箐舉了個例子：公司內部已不再討論怎么繞行、怎么選路。他們在爭論：“后面有一個水坑，你該怎么辦？”或者“前面卡車錯車，該鳴笛等還是繞過去？”等等——大家開始用人類司機的標準，來審視和期待系統。

然而，“越是人類與生俱來的基本技能，計算機越難掌握?！苯鉀Q這些稠密物理世界中的連續決策問題，需要系統擁有接近常識的認知和泛化能力。

“這些問題極其難，”蘇箐說，“我知道有希望解決，但怎么解決，我今天還沒有清晰答案?！惫タ诉@些“corner case”和“hard case”，沒有捷徑，只能依靠海量數據、高效仿真的“笨功夫”和工程團隊的“集團軍作戰能力”去一點點打磨。

第三重：規?；某杀竟詰?。

蘇箐畫了張餅：Urban L2 （城市組合輔助駕駛）會像自動擋一樣，從幾十萬的車普及到十萬級別，“一樣好用”。這是計算機工業“突破成本極高，復制成本極低”帶來的紅利。

但實現這張餅，路還很長。需要在體驗類人的同時，把成本壓到極致。這牽涉算力平臺、傳感器方案、數據閉環、制造規?！恳粋€環節都得精打細算。

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L4級自動駕駛也一樣。新范式雖然解決了過去依賴高精地圖、限定區域（ODD）所帶來的高成本和可擴展性難題，但真正實現“以乘用車和robotaxi的雙模式去部署”，并以“合理的價錢”讓用戶無感地獲得L4級體驗，仍需在可靠性、法規、商業模式上完成跨越。

“本質是需要跟人類司機去比成本的，這是一切商業本質的源頭?！?任何無法數量級降低成本的線性遞推方案，在商業上都難以成立。

三重挑戰交織，意味著未來比拼的是綜合實力：工程組織力、持續投資力、對極致體驗的偏執。算法靈感的時代過去了，工業化能力成為基石。

地平線的“過冬”準備

面對“苦日子”，蘇箐沒慌。他清晰地分享了地平線的應對策略。

第一，鑄造“工業母機”。

這是蘇箐最想強調的一點。“你需要做的事情是把你自己公司的工程能力和組織能力不斷強化，強化再強化。”

他將這種能力稱之為“工業母機”——是制造機器的機器，是應對一切技術不確定性的確定性基礎。只有擁有一個穩定、高效、能打硬仗的工程組織，才能在新技術來臨時快速導入，在問題爆發時以“集團軍”規模系統化解決，并持續攻堅那些最難的、沒有現成答案的長尾問題。

這是地平線認為在“苦日子”里最值得持續投入的根基。

第二，堅持“統一范式”。

地平線不走L2級組合輔助駕駛和L4割裂的路。“我們會重投入L4，但是以統一的開發范式、統一的傳感器配置、統一的ODD區域，去打通L2到L4?！?/p>

這意味著技術演進是連續曲線。今天用戶在L2系統上獲得的數據和體驗，將為明天的L4系統提供養分；而研發L4過程中攻克的高階難題，其解決方案可以反哺提升L2的安全與流暢度。這種思路不僅提升了研發效率，更讓“你現在開的是L2的車，三年后買到的車已經是準L4系統了”成為可能的高概率事件。它模糊了等級的邊界，轉向以用戶體驗和實際能力為衡量標準。

第三，“玩命堆算力”。

在技術可能進入平臺期時，地平線選擇了最樸素的策略：持續提升算力。

“我們后面每一代芯片和每一代產品會堅持十倍算力提升、十倍模型容量?！碧K箐將其視為計算機工業的基因：“玩命堆算力，就是計算機工業里面最重要的基因和邏輯……因為它不要錢?！?/p>

這里的“不要錢”指的是隨著半導體工藝進步和規模擴大，算力成本的邊際效應極其顯著。他認為，不要過早質疑“是否需要這么多算力”，正如當年無人預料到今天手機需要如此強大的處理器。持續、簡單且粗暴地追求算力規模，是為未來更大模型、更復雜任務儲備的“基建”，是在理論瓶頸期維持體驗進度的核心手段。

此外，產品思路也在調整：從過去“做加法”（拼湊各種碎片化功能），轉向“做減法”（專注于讓一個統一的端到端模型“長”出各種能力）。“我們絕不去做一些零碎的功能，我要讓這些功能慢慢給它時間，在這棵樹上自己長出來?！边@需要信任，更需要定力。

結語：

“苦日子”，是技術從原型走向產品、從實驗室走向市場的成人禮。但“苦”中藏著路徑與希望。抵達終點的旅程，注定不會一路歡歌。但對“苦日子”的清醒認知與扎實準備，或許正是穿越周期、走向下一個黎明的唯一方式。

未來三年，是淬煉真金的時刻。