過去自動駕駛資本與技術(shù)互不對齊。資本來臨時，技術(shù)尚未成熟，資本褪去時卻正需要加大技術(shù)研發(fā)投入。
今年下半年，高階智駕的資本與技術(shù)進入對齊期，迎來 IPO 與融資潮。
僅十月，地平線、文遠知行先后成功上市，文遠知行一度漲幅超 27%，達到 19.73 美元/股。Momenta、小馬智行也正在籌備上市中。
11 月初，元戎啟行獲得了今年自動駕駛行業(yè)最大的一筆融資，C 輪融資超 7 億人民幣 ，由國內(nèi)頭部車企長城汽車集團獨家投資。
這是今年少數(shù)能拿到產(chǎn)投融資的自動駕駛企業(yè)。有業(yè)內(nèi)人士告訴汽車之心，產(chǎn)投與政府投資有本質(zhì)區(qū)別，對于成長型企業(yè)，產(chǎn)投不僅投錢，還可以帶來產(chǎn)業(yè)鏈資源。
這也拉出高階智駕的另一個隱喻：自動駕駛需要的不僅是補血，更是造血能力，要依靠量產(chǎn)訂單與敏銳的技術(shù)思路，才能支撐自動駕駛下半場。
現(xiàn)在，中國高階智駕市場正上演一場關(guān)于狼人、守衛(wèi)與預(yù)言家的中場戰(zhàn)事。
01 華元魔，狼人、守衛(wèi)與預(yù)言家
在游戲的中場，所有玩家最在乎兩個字——量產(chǎn)。
與之相對應(yīng)的是高階智駕的爆發(fā)。
今年上半年理想開通城區(qū)高階智駕，隨之而來的是銷量爆發(fā)。6 月份理想銷量增長至 4.7 萬臺，隨后一直保持在 4.5-5 萬/月 ，截止目前理想銷量已突圍 100 萬輛，問鼎新勢力第一名。智駕是理想銷量再上一層樓的利器。據(jù)國家信息中心統(tǒng)計，當前國內(nèi) 30 萬元以上新能源車高階智駕配備率已接近 100% 。
從高階智駕量產(chǎn)訂單來看，方案商 華為、元戎啟行、Momenta ，已經(jīng)成為了高階智駕市場的搶單王。
這三家公司的定位恰與狼人殺中 狼人、守衛(wèi)與預(yù)言家相似 。
狼人殺里每個角色都有賴以為生的技能，映射到智駕，這些技能也決定了中場得分的能力。
引望智能 （前身為華為車 BU） 更像狼人，引望智能與華為車 BU 聯(lián)系緊密，采取了技術(shù)與商業(yè)銷售綁定策略，只有全域采用乾崑智駕、鴻蒙座艙以及銷售渠道，才會被歸納為鴻蒙智行的范圍。
除此之外，引望智能還通過單獨銷售智駕系統(tǒng)，將高階智駕能力開放給鴻蒙智行之外的其他車企使用。
除鴻蒙智行旗下車型外，阿維塔 11/12/07、嵐圖夢想家、比亞迪方程豹豹 8 采用華為 ADS3.0 系統(tǒng)，超過 10 款車型定點被引望智能攬入懷中。
就像狼人牌需要玩家有更多的主動性，華為 ADS3.0 的發(fā)布通過 GOD （通用障礙物檢測） 和 RCR （道路拓撲推理） 網(wǎng)絡(luò)讓智駕決策更果斷，使得華為乾崑智駕位列高階智駕表現(xiàn)第一梯隊，但問題依舊存在。
華為 ADS3.0 成本不低，余承東就曾表示，華為當前還不具備低成本的能力，還做不了做售價 20 萬元以下汽車。
Momenta 在高階市場的表現(xiàn)更像守衛(wèi)。
目前 Momenta 與上汽智己、比亞迪騰勢、廣汽昊鉑等十個車企有定點項目。但有一種觀點認為，車企走量的車型被主機廠握在手上，而邊緣車型被交給智駕供應(yīng)商，Momenta 來時的路正是如此。除上汽智己外，Momenta 的走量車型并不多。
盡管守衛(wèi)的忠誠度比較高，但反應(yīng)稍慢。半個月前，在上汽智己舉辦的聯(lián)合智駕發(fā)布會。Momenta 才宣布進入到一段式端到端，相比于 Momenta，華為與元戎啟行在技術(shù)節(jié)奏上要更加領(lǐng)先。
引望智能主動但強勢、成本高，Momenta 忠誠但技術(shù)動作遲緩，而元戎啟行就像半路殺出來的程咬金，擔任 預(yù)言家 ，彌補了前兩者的缺點，相比引望智能與主機廠的配合度更高，同時技術(shù)節(jié)奏也更快。
準確來說，元戎依靠激進地押注端到端，迅速在高階智能量產(chǎn)中占有一席之地。
在狼人殺中，預(yù)言家擁有查驗身份的特殊技能，預(yù)言家通常會在游戲最后說出真相，亮明身份來提升勝率。
這恰如元戎崛起的軌跡——2023 年前，元戎還沒有量產(chǎn)經(jīng)驗，不到一年元戎即將有 3 款高階量產(chǎn)車型 發(fā)布：包括長城藍山、長城一款 MPV，以及 smart 精靈 5 車型。
預(yù)言家要有技術(shù)嗅覺，2023 年春天，元戎就率先推出了「無圖」方案，但周圍都是質(zhì)疑的聲音。
當時元戎在上海車展接待了一個核心客戶，客戶質(zhì)疑元戎的方案是不是真「無圖」，要求板車試乘，直接把測試車運到車企總部，不經(jīng)過任何調(diào)試開始測試。
元戎不僅接受了板車試乘，甚至讓測試員把車在城鎮(zhèn)、鄉(xiāng)村各種毛細血管里測試，做完這些之后，才有了元戎的第一個客戶。
狼人、守衛(wèi)與預(yù)言家構(gòu)成了高階智駕牌局，與過去隱秘、低調(diào)的供應(yīng)商角色不同，在消費者奔著智駕買車的時代，供應(yīng)商們從幕后走到了前臺。
02 VLA，開啟后端到端時代？
智駕預(yù)言家最核心的能力是提前預(yù)言技術(shù)趨勢。
在通往高階智駕的路上，全是分叉路口。
單從軟件算法的技術(shù)路徑來談，2024 年起，自動駕駛行業(yè)經(jīng)歷了結(jié)構(gòu)性轉(zhuǎn)折，由于端到端可以減少模塊之間傳遞信息的減損，打造擬人化駕駛體驗，因此行業(yè)形成共識—— 從傳統(tǒng)模塊化自動駕駛轉(zhuǎn)向端到端 。
元戎預(yù)言家的定位并非浪得虛名。首先，元戎成功預(yù)言了端到端的趨勢。
2016 年周光就提出了前融合的概念，將感知模塊中的點云與圖像融合。
緊接著 2022 年元戎提出「無圖」，到了第二年春天，元戎就把「無圖」自動駕駛車輛開到深圳試車，并正式發(fā)布「無圖」方案。
2023 年，幾乎與特斯拉 AI DAY 同一時期，元戎將感知和規(guī)劃這兩個模塊打通，當年 8 月，搭載端到端自動駕駛系統(tǒng)的測試車就跑在了深圳。
隨著高階智駕戰(zhàn)事越發(fā)激烈，預(yù)言的能力需要越來越精確——比如預(yù)言端到端技術(shù)新的進化。
最近，業(yè)內(nèi)出現(xiàn)了一種新型的劃分方式，即用物理世界 AGI 的通用性來劃分端到端，隨著端到端技術(shù)架構(gòu)不斷升級、系統(tǒng)能處理的東西也更加通用。
端到端 1.0 ：以分段式、One Model 模型為代表的端到端初級階段。
端到端 2.0 ：以 VLA 模型為代表的端到端進階階段。
每一個階段的轉(zhuǎn)折都是一次高階智駕格局的變遷。在端到端 1.0 時代，能做到 one model、端到端的企業(yè)已經(jīng)寥寥無幾，特斯拉和元戎是代表。
如果 端到端 1.0 意味著 前端到端 ，那么誰能掌握 2.0，誰就能拿到 后端到端 時代的入場券，進而改變市場格局。
變化正在發(fā)生在國內(nèi)第一批拿到英偉達 Thor 的智駕供應(yīng)商身上。同樣，現(xiàn)階段國內(nèi)拿到 Thor 樣片的廠商并不多，要么是頭部主機廠，要么就是少數(shù)經(jīng)英偉達認證過的技術(shù)領(lǐng)先型智駕企業(yè)。
目前，元戎已經(jīng)拿到樣片，率先針對 Thor 開始了端到端 2.0 系統(tǒng) VLA 的研發(fā) 。
第二個預(yù)言，就是以 VLA 踩中后端到端時代的技術(shù)脈絡(luò)。
據(jù)元戎啟行 CEO 周光介紹，1.0 與 2.0 最大的不同，即將 VLM （語言模型） 融入端到端，使得整個端到端系統(tǒng)融合為 VLA （視覺-語言-動作模型） 。
VLA 是一種比端到端+VLM 更先進的架構(gòu)。一個形象的比喻是，前端到端時代的 VLM+端到端就像教練在指導(dǎo)學員開車，但在后端到端時代，VLA 就是教練親自開車。
VLA 對于復(fù)雜場景的解讀更到位，例如潮汐車道。
并且，VLA 模型擺脫了「黑盒效應(yīng)」，可解釋性更強，更安全。此前 VLM+端到端架構(gòu)中，由于 VLM 需要經(jīng)端到端輸出，因此存在「不可求導(dǎo)」性，如果系統(tǒng)出現(xiàn) bug，工程師團隊需要確認是 VLM 還是端到端的問題。在 VLA 中，均可向上推導(dǎo)，將有效提升開發(fā)效率。
周光認為，兩者在時間層面的推理能力也有非常大的不同。
Rule-based 只能推理到 1 秒鐘內(nèi)運動，VLM+端到端可以推理到物體 7 秒后的運動，但 VLA 能達到幾十秒，思考的范圍更遠。
就像預(yù)言家能夠預(yù)測決策后的多種結(jié)果，最終選擇最優(yōu)解一樣，系統(tǒng)能推演的時間越長，得到的答案會越準確，相比于 VLM+端到端，VLA 智商、情商也就更高。
VLA 似乎也正在逐漸成為一種共識。
與元戎啟行的思路相似，英國自動駕駛公司 Wayve 把語言和行動結(jié)合起來，將 Lingo-1 升級為視覺-語言-行動駕駛模型組成的 Lingo-2，加速 Wayve 的 AI 大模型進化升級。
有業(yè)內(nèi)人士評價，元戎一直都特別激進。事實是，在這場激烈的智駕競爭中，元戎在端到端 2.0 率先拿到了入場券，有望收獲更多的高階智駕量產(chǎn)項目。
03 國服預(yù)言家，必須多快好省
全球都在進入一場以自動駕駛、大語言模型為錨點的 AI 熱潮中，熱浪越?jīng)坝?，越需要「預(yù)言家」。
典型如歐美對包括智能駕駛在內(nèi)的 AI 投資，從不手軟。
英國《金融時報》梳理微軟、亞馬遜、
相比之下，中國的智駕投資相對謹慎，據(jù)中商產(chǎn)業(yè)研究院數(shù)據(jù)，2024 年 1-6 月，中國自動駕駛行業(yè)共 29 起投資，金額達 125.66 億元 。
歐美 AI 向左，中國 AI 向右。
零一萬物創(chuàng)始人李開復(fù)認為，創(chuàng)業(yè)公司想要追趕 OpenAI 只有兩種方式，一種是消耗同樣的資源往 AGI 去沖，不過隨著模型不斷升級，投入訓練所耗費的資金將會是天文數(shù)字。
還有一種路徑，就是找到獨特的「多快好省」的打法后發(fā)制人， 用最少的資源訓練出力所能及的最優(yōu)秀的模型 。
美版預(yù)言家當屬特斯拉。如果推延其自動駕駛技術(shù)棧，就會發(fā)現(xiàn)特斯拉至少引領(lǐng)了三個技術(shù)趨勢：
2021 年，推出 BEV+Transformer 自動駕駛新范式；
2019 年，發(fā)布自動駕駛計算芯片 FSD chip，引發(fā)新勢力造芯潮；
2024 年，發(fā)布 FSDV12，成為最早提出端到端自動駕駛的玩家。
中國自動駕駛行業(yè)面臨的情況顯然更復(fù)雜，競爭更激烈，而且相對而言投資金額不那么充裕。
這種情況下，反而更需要預(yù)言家，更早地踩準技術(shù)節(jié)奏，最大化地減少資源浪費，達到同樣的模型效果。
元戎之所以能成為國服預(yù)言家，與 Tech Vision （技術(shù)嗅覺） 相關(guān)。
第一個層面是 技術(shù)的 Tech vision 。
行業(yè)一致認為，數(shù)據(jù)、算力、算法形成了端到端智駕鐵三角。不過這三者并非均衡關(guān)系，算法領(lǐng)先將會成為數(shù)據(jù)、算力的基礎(chǔ)。
換個說法，多 10 倍的數(shù)據(jù)并不意味著整體效果就好 10 倍。
周光認為，在智駕早期，數(shù)據(jù)和模型都非常重要，進入中后期，VLA 效果主要取決于算法差距。
這是因為 VLA 對算力的要求遠遠沒有大語言模型那么大。
這就變相解釋了，為什么在 2023 年時，元戎用比同行少的數(shù)據(jù)就能就讓端到端模型成功上車。
第二個層面是對 人才的 Tech vision 。
對于自動駕駛來說，AI 人才要比編程人才更重要。
端到端出現(xiàn)后，給自動駕駛?cè)瞬偶敖M織架構(gòu)帶來了巨大影響。元戎比較早地意識到了要把 AI 人才放在團隊首位。
在元戎的人才思路里有個詞叫「原生 AI」，就是一開始就天然地把 AI 作為技術(shù)手段和技術(shù)核心。
從學科角度出發(fā)，有物理、數(shù)學的基礎(chǔ)才能學好 AI，這也不難理解為什么大量 AI 人才都有基礎(chǔ)學科背景，也就不再驚訝為何諾貝爾物理學獎頒給了 AI 教父杰夫辛頓。
目前元戎技術(shù)團隊占比公司總?cè)藬?shù)的 84%，其中大部分人才有數(shù)學/物理相關(guān)背景。據(jù)了解，剛剛到賬的 7 億融資也將會用于元戎投入研發(fā)及招聘 AI 人才。
第三個層面是 從車出發(fā)，對于未來商業(yè)、技術(shù)趨勢的把控 。
與特斯拉類似，元戎同樣正在入局 Robotaxi，有所區(qū)別的是，元戎做 Robotaxi 首先不會參與造車，輕資產(chǎn)運營，其次 L4 與 Robotaxi 的定義有本質(zhì)區(qū)別，元戎不會用規(guī)則算法去跑 Robotaxi。
若以十年的維度去預(yù)言，馬斯克和周光都相信，自動駕駛將最有可能誕生 AGI。
在技術(shù)世界里，變量才是常量，而技術(shù)嗅覺將會成為變量的殺手锏。
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