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2024自動駕駛,一場漫長的告別

發布時間:2025-01-02 21:04:43 來源: 13253963632

智能駕駛,近年來可以說是迅速發展。

想想之前,那時候還沒有去高精地圖,沒有占用網絡,沒有開城大戰,沒有去激光雷達,也沒有全國都能開,端到端更是無從談起。

在智能駕駛行業的我們,就像其他行業千萬個普通工程師一樣,遵循著頂層設計的方案,補上一塊塊磚頭。

每個團隊都認為,智能駕駛行業版圖里會有自己的一部分。不論團隊大小,也不論方案選擇。

可是行業趨勢沒有等待任何人。

2020年開始各大團隊智能駕駛的瘋狂擴張,過熱的資本,活躍的人才流動。

自動駕駛走向量產之后,變成一個巨大工程問題。感知,規劃,測試,平臺,仿真,系統,安全等等,每個團隊都有自己必須擴張的理由。

簡而言之:“我們準備量產之后,任務會越來越多,想要效率,就必須招聘。”

各家給AD的預算高企,自動駕駛獵頭們推波助瀾,從上海到蘇州,從深圳到廣州,從杭州到北京。

優秀的,普通的,能出活的,只會做PPT的,都搭上了這班車。

還有各家泛濫成災卻又形同虛設的競業協議,跳槽的工程師們化名,以其他公司的名義簽訂合同,繳納社保。

這種原來只存在于極高端崗位上的限制,開始面向一個個普通工程師。

可是沒有想到,所有這些招聘,到了2024年,行業急劇切換,陡然變成了負累。

人工智能的Scaling Law出現了,馬斯克說靠著海量的路試數據,可以自動化進行問題的解決。

2023年眾人對此嗤之以鼻,端到端自動駕駛不夠安全,天方夜譚;到了2024年,全員切換,端到端是目前最先進的技術,是未來的希望。

變化之快,行業內外都很難理解。

在這次切換里,行動效率極高的理想AD團隊獲得了最大的紅利,同樣,也是上一輪自動駕駛瘋狂期擴張最謹慎的團隊。很難不把這兩者發生關聯。

技術切換浪潮來臨時,所有之前的投入可能都只是你的沉沒成本。

自動駕駛行業因為端到端對算力要求預期越來越高,小鵬提出自動駕駛的競爭是云端的競爭,小米不甘落后給出了一個天量的算力儲備。

而昔日在行業金字塔頂端的RoboTaxi公司們,面對端到端趨勢,有了一種神奇的擰巴感。

我無法跟隨端到端,因為車輛量級和算力跟不上;但是我無法不跟隨端到端,因為行業趨勢如此。

我無法跟隨端到端,因為確實端到端達不到L4量產所要求的安全性;但是我無法不跟隨端到端,因為作為人工智能公司,至少目前Scaling Law還是共識,目前的技術棧很難跟Scaling Law發生關聯。

以前我們想要證明的“小而美的團隊,用精致的算法將自動駕駛推向世界”的愿景,似乎一去不復返。

那么先要證明端到端是有局限的,然后再拋出一個新的解決辦法,證明每個團隊的解法都有存在的價值。

小馬智行這么做了,端到端的模仿學習讓人絕望,無法超越人類。需要主動的接近強化學習的方法論,才能讓RoboTaxi能力大大進化。

怎么實現這件事?

不依賴真實世界的傳感器數據,而是建造交互式的世界模型,讓算法在里面進行虛擬交互式學習。這與蔚來NIOIN提出的NSim,也有著非常相似的地方。

同樣的,這條路并不簡單,但是這也是一條避不開的道路。

不論是什么模型,在真實世界的學習一定是受限的,在虛擬世界里進行學習和進化是必須的選擇。

所以大家或許也注意到了,從今年開始,虛擬仿真技術成了各家團隊重點宣傳對象,3D重建,世界模型,Gaussian Splatting等等開始搬上PPT。

在往年,這是想都不敢想的故事。

自然,在一個沒有前人的道路上進行努力,不是什么討巧的事情。只有成功者才能證明自己正確。

不過新的故事還沒有證明,火熱的端到端已經開始逐步壓榨原有工程師們的空間。

即使已經獲得資源的團隊們,面對行業趨勢有著不小的抵觸情緒。

多家自動駕駛團隊開始裁員,不論是資本失望后逐步降低期待的RoboTaxi,還是證明了端到端技術之后的團隊開始主動瘦身。

規劃控制、測試、地圖、后融合,突然開始就不再是重點投入的方向。

從千軍萬馬中廝殺中獲得先機的供應商Momenta和大疆卓馭,華為引望的能力也在拷問每一個內部自研團隊的意義,盛宴已過,桌上只有殘羹冷炙。

自動駕駛的未來的似乎是確定的,但是投入并不保證產出。

好在也有新的風口開始出現,具身智能,一個幾乎相當于2016年的自動駕駛概念。

一切都是新的,沒有方法論共識,也沒有工具鏈共識,每家都有自己的想法,每家都想把自己的硬件推向市場。

這意味著每一種方案都有勝出的空間。珍貴的不確定性和未來的美好愿景交織,開始吸引投資人的注意。

自動駕駛,有著天生廣泛群眾基礎的應用場景,可以用已經非常穩定的車輛形態進行算法迭代,而具身智能,第一個應用場景會在哪里,形態是否必須是人形,怎么能夠進行低成本的數據收集,等等。過于不確定的答案也讓不夠耐心的資本止步于門口。

新的機會,新的挑戰,智能駕駛傳奇們躬身入局,創始人的背景,集結了現在幾乎所有的頭部智能駕駛團隊。

不少從業者相信,自動駕駛多年來的經驗,可以為這個混沌的領域注入一點確定性。

智駕的推動有時很慢,有時也可以很迅速,在智能汽車遍地跑的中國,勢必會出現一個個跑遍全球的智駕汽車。

從現在來看,一場新的宴會似乎就要展開。

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