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      我們真能在 2027 年用上L4級自動駕駛?

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      讓埃隆?馬斯克多次食言的自動駕駛,究竟會在什么時候來臨?

      最新的答案落在了不到 2 年后的 2027 年。在第二季度財報電話會上,理想汽車 CEO 李想認為,面向普通用戶的 L4 級別自動駕駛將會在 2027 年實現。和李想持相同觀點的業界大佬還有廣汽集團董事長馮興亞、引望智能駕駛產品線總裁李文廣等等。

      在近期舉辦的地平線技術生態大會上,地平線首席架構師蘇菁也表示,三年后買到 “準 L4” 系統的車,是一個會高概率發生事情。

      不過蘇菁的發言有一些略顯矛盾的地方。

      曾經炮轟特斯拉 FSD 系統的他,在近期的幾次發言中都肯定了特斯拉的表現和其對于行業的推動作用;在表達了近幾年內智駕將有大發展、L4 落地有望的同時,蘇菁又認為,這一代的深度學習技術,已經有點碰到天花板的感覺,在靜待理論突破的過程中,智駕的開發將迎來 “苦日子”。



      “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。” 蘇菁這樣說道。要知道自動駕駛一直被認為是人工智能或者通用人工智能落地的最佳載體之一,而在蘇菁看來,現階段自動駕駛的變革已經完成,智駕只能在現有基礎上進行極致優化,再想要有過去幾年那種重構式的進步,就只能等待理論的內核突破,但目前為止,還沒有看到下一個理論突破的前置信號出現。同時,在理論突破后,可能還需要 5 年、10 年、20 年才能轉化為應用的突破。

      盡管各方都在暢談著各級別智駕的落地時間表,但是在自動駕駛技術層面的障礙并未被完全掃除。

      當前在智駕技術領域,大咖們時不時的 “嘴炮” 和賭局,都顯示著智駕仍呈現多種技術路線齊頭并進的態勢,業界似乎并沒有對自動駕駛技術的終極方向達成共識,百花齊放的背后顯示了智駕或者自動駕駛距離成熟仍有很多難題需要攻克。

      對于一種想象空間巨大的新興技術而言,早期資本熱捧、參與者眾多是必然,隨之而來的將會是不同玩家之間打造的大量看似能夠走通的技術路線,技術會呈現出百花齊放的局面。

      1900 年前后,人類開始擺脫畜力,嘗試使用精妙的機械和非生物的能源來驅動 “沒有馬的馬車”。在此期間,卡爾?本茨、費迪南?保時捷、阿爾芒?標致等一眾巨擘共同使車輛實現了 “無馬化”。但在誕生之初,汽車核心的動力來源并不完全是我們如今所熟知的汽油、柴油。



      在那個時代,蒸汽機、木炭,乃至如今時興的電池甚至混動系統都曾成為汽車動力的來源。但經過十數年的優勝參數圖片)劣汰,更加符合人類技術水平的內燃機汽車逐步取代了純電、混動汽車成為主流,汽油和柴油也因此統治了隨后 100 年的時間。

      再比如我們如今所熟知的芯片,早前也存在晶體管和電子管的技術路線分歧,而在幾十年的發展之后,性能更好的晶體管最終成為了主流,行業的研究方向也從路線爭議轉到了如何實現更高的制程和更好的性能,并最終成為當下我們生活的重要組成部分。

      如今的智駕系統,就和 100 年前的汽車動力總成一樣,作為新時代汽車的核心配置,智駕技術并未出現如同當時內燃機技術一統江山的狀態。

      今年 8 月,宇樹科技創始人王興興對 VLA 模型表達了質疑,稱VLA 是 “相對傻瓜的架構”;4 個月后,理想汽車自動駕駛研發高級副總裁郎咸朋在微博發表長文反駁,稱VLA 是自動駕駛的最佳模型方案;在多家車企押寶的VLA外,華為、蔚來、商湯等則重倉了世界模型。

      “我們不會走向 VLA 的路徑。這樣的路徑看似取巧,其實并不是走向真正自動駕駛的路徑。” 華為智能汽車解決方案 BU CEO 靳玉志就表示:“華為更看重 WA(世界行為模型),也就是 World Action,中間省掉 Language 這個環節…… 直接通過 Vision 這樣的信息輸入控車,而不是把各種各樣的信息轉成語言,再通過語言大模型來控制車。”



      而同樣應用 VLA 的小鵬汽車,則在今年 11 月的進博會期間稱:“小鵬的二代 VLA 既是 VLA 模型,也是世界模型。”不少分析認為,小鵬的第二代VLA模型,去掉了L(語言),更像一個“VA(Vision Action)”模型。

      小馬智行CTO 樓天城則表示:“我了解大部分公司兩種技術都用,比如 Waymo 也用了谷歌 Gemini 大語言模型。世界模型和 VLA 模型不是一個維度的東西,而是交錯的。這兩個東西不矛盾、不沖突,在機器人領域十分常見。我認為想要做百輛無人車以上的規模,世界模型最關鍵。對其他公司而言,可能做 VLA 模型賣車最關鍵。大家選擇不同的路線是因為目標不同。”

      仍有巨大爭議的不僅僅是底座的架構模型,即便是感知方案,如今也沒有一個相對統一的定論。小鵬汽車的 NGP 和 L4 Robotaxi 技術路線不使用激光雷達,但目前其視覺感知方案中仍配備毫米波雷達的輔助;而特斯拉無論是 FSD 還是 L4 Robotaxi 都采用了更加純粹的 “純視覺” 方案。

      蘇菁則認為,L4 自動駕駛可以采用乘用車和 Robotaxi 的雙模式去部署,但目前地平線HSD系統量產的產品都采用了激光雷達,而非純視覺;而以Waymo為代表的很多 L4 Robotaxi 公司,則在產品上搭載了十分豪華的傳感器,應用了高精地圖等技術,這種模式在商業普及上會遇到難題。

      但 Waymo、小馬智行等 L4 Robotaxi 公司仍舊堅持遠比乘用車豪華的超多冗余硬件配置,在他們看來,當前的單一硬件都無法和人類感知媲美,只有多種不同類型傳感器的相互冗余,才能實現最終的可靠和安全。



      頭部玩家的自動駕駛技術仍存在大相徑庭式的差異,大規模普及和技術成熟可靠似乎缺乏了技術收斂這樣的先決條件。不過隨著玩家向頭部集中,以及國家政策的推動和引導,智駕技術有希望更快實現成熟。12 月 15 日,工業和信息化部宣布,我國首批 L3 級有條件自動駕駛車型獲得產品準入許可,自動駕駛邁出關鍵一步。

      對于自動駕駛什么時候才能大規模普及,或許華為《智能世界 2035》中的預測更加貼切。這份報告分析認為,自動駕駛將于2027 年底開啟 L4 級試商用,于 2030 年在部分場景實現 L4 規模化應用,并最終在 2035 年達成大部分場景的 L4 + 級無人駕駛,同時啟動 L5 級的試商用探索。

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