抓住風(fēng)口

本期要點：英偉達(dá)入局自動駕駛，靠譜嗎？

你好，我是王煜全，這里是王煜全要聞評論。

最近，美國舊金山的一場試駕，引發(fā)了不少關(guān)于自動駕駛格局變動的討論。

1月初，當(dāng)英偉達(dá)在CES展上發(fā)布了自研的自動駕駛系統(tǒng)后，科技媒體The Verge的記者隨即體驗了搭載該系統(tǒng)的奔馳GLC。據(jù)報道，車輛在舊金山高峰期也能絲滑穿行，還自如地處理了一些突發(fā)情況，表現(xiàn)不像傳統(tǒng)程序那樣刻板。

影響也很快傳導(dǎo)至資本市場，特斯拉的股價也隨之下跌超4%。

大家不禁要問，難道英偉達(dá)僅用一年就追平了特斯拉的八年功力？特斯拉的技術(shù)護(hù)城河好像也不過如此。

在我們看來，將一次時長有限的路測演示等同于技術(shù)路線乃至產(chǎn)業(yè)格局的顛覆，顯然是過于輕率了。

一方面，英偉達(dá)的路線未必更加優(yōu)秀；另一方面，自動駕駛的最終形態(tài)并不是單一的算法水平所能決定的，更取決于系統(tǒng)能否被高效、低成本地集成到大規(guī)模生產(chǎn)的汽車中，并保證長期穩(wěn)定可靠。這是一場涉及工程、制造、成本和產(chǎn)業(yè)鏈的綜合競爭。

VLA路線

首先，我們想指出的是，經(jīng)過二十多年的演進(jìn)，自動駕駛本質(zhì)上已經(jīng)不是個技術(shù)問題，而是個工程問題，英偉達(dá)在這個層面還需要積累。

特斯拉的FSD系統(tǒng)通過海量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練，讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)會了人類的駕駛直覺，看到了紅燈就要停，看到人或車就要躲。

英偉達(dá)此次展示的Alpamayo模型，引入了時下流行的VLA（即視覺-語言-行動）范式，試圖讓系統(tǒng)具備一定的邏輯推理能力，以應(yīng)對從未見過的長尾場景（corner case）。

比如當(dāng)一個奇形怪狀的工程車擋在了路上，車輛不會因為沒見過這類場景而僵住，而是會嘗試推理：物體的體積巨大、金屬材質(zhì)、移動緩慢，需要繞行。

這種思路看起來很有突破性。英偉達(dá)似乎用大語言模型（LLM）的架構(gòu)解決了特斯拉積累了海量數(shù)據(jù)也沒能完全解決的長尾場景問題。

但要注意的是，思維鏈本身也并不是什么神秘技術(shù)，特斯拉也一直在向VLA靠攏，卻為什么沒有著重考慮呢？

因為引入思維鏈的同時，也就讓自動駕駛系統(tǒng)繼承了大語言模型的致命缺陷——幻覺。

大語言模型的底層運作機(jī)制是基于概率預(yù)測下一個最可能的Token，但這個機(jī)制在汽車領(lǐng)域是難以容忍的。

要知道，ChatGPT一本正經(jīng)地胡說八道，你頂多讓它檢查之后再重說一遍，但在駕駛場景中，再小概率的幻覺都很可能帶來嚴(yán)重后果。

更關(guān)鍵的是，開車靠的是肌肉記憶，依賴于近乎本能的快速反應(yīng)，在高速上飛馳時，根本沒有時間停下來做邏輯推理。

對于一輛120公里時速的車輛，如果AI為了邏輯推理多思考了0.1秒，車輛就已經(jīng)盲目前進(jìn)了3米?；蛟S這3米，就是生與死的差別。

此外，為了實現(xiàn)思維鏈推理，英偉達(dá)的模型參數(shù)量達(dá)到了100億。這在AI大模型中看似不高，卻遠(yuǎn)超常規(guī)自動駕駛模型的參數(shù)量。

為此，英偉達(dá)搭配了其最新的Thor芯片來提供算力支持，功率卻高達(dá)350W，是特斯拉芯片的2~3倍。

更高的功耗不僅增加了耗電量，還需要適配更強(qiáng)的冷卻系統(tǒng)來確保穩(wěn)定運行。

同時，別忘了，英偉達(dá)的整套方案還需要搭載多個激光雷達(dá)傳感器，Thor芯片的成本也高達(dá)3500美元，也會顯著推高整車的制造成本與最終售價。

可以看出，將思維鏈引入自動駕駛，并不是“難不難”的問題，而是“值不值”的問題。

我們曾指出，真正的刻意進(jìn)化不是單點突破，而是在現(xiàn)實條件的約束下找到最優(yōu)解。

英偉達(dá)作為追趕者，確實需要拿出新技術(shù)來吸引車企，但它們是在用數(shù)據(jù)中心的邏輯解決汽車問題，在工程上并不完美，仍然需要長期實踐的驗證。

空心化

但同時，從產(chǎn)業(yè)的角度看，我們認(rèn)為英偉達(dá)在自動駕駛領(lǐng)域面臨的更大挑戰(zhàn)，可能是美國電動汽車產(chǎn)業(yè)的空心化。

回想2018年，黃仁勛意氣風(fēng)發(fā)地宣布與奔馳合作，喊出“軟件定義汽車”的口號，但尷尬的是，奔馳方面只派了一位研發(fā)負(fù)責(zé)人登臺。

好就好在，這位負(fù)責(zé)人后來成為了奔馳的CEO，并推進(jìn)了英偉達(dá)和奔馳的合作?？墒牵瑢嵸|(zhì)性進(jìn)展都發(fā)生在2024年之后。

奔馳真可謂起了個大早、趕了個晚集，落后于整個智能化潮流。

這次，奔馳也像在抓救命稻草一般，率先當(dāng)了英偉達(dá)自動駕駛系統(tǒng)的小白鼠。

可是，搭載英偉達(dá)系統(tǒng)的奔馳GLC大概率不會熱賣，英偉達(dá)無疑需要一個龐大的電動汽車產(chǎn)業(yè)來支撐銷量和攤薄研發(fā)成本。

遺憾的是，美國和歐洲都不具備這樣的條件。

除了特斯拉一枝獨秀外，美國的傳統(tǒng)巨頭無一不在收縮電動化的戰(zhàn)線。福特旗下暢銷皮卡車型F-150的電動版已經(jīng)無限期停產(chǎn)，通用則宣布暫停美國兩個電池工廠的生產(chǎn)并同時裁員1700多人，Stellantis則永久停止了純電Jeep Recon項目。

它們給出的理由都是虧損嚴(yán)重。

歐洲的情況也類似，背后的真正原因也差不多，電動汽車的核心產(chǎn)業(yè)鏈都在中國。沒電池，甚至連電極都量產(chǎn)不了，稀土也加工不了，與此同時，特朗普還總是高舉貿(mào)易戰(zhàn)的大旗打擊中國進(jìn)口產(chǎn)品，歐洲也對中國電動車有諸多限制，讓歐美廠商還怎么低成本地造車？

那英偉達(dá)是否可以來中國，利用我們完備的產(chǎn)業(yè)生態(tài)發(fā)展起來？

只能說理論上存在可能，但會面臨極為激烈的競爭。

目前，中國本土智駕產(chǎn)業(yè)的競爭格局已經(jīng)形成。小鵬、小米、理想等車企都在自研自動駕駛系統(tǒng)，華為則提供從芯片到傳感器、到算法的全套解決方案，Momenta、地平線等企業(yè)則占據(jù)了剩余的智駕市場。

上到百萬豪車、下到10萬的平民電動汽車，中國智駕市場已被現(xiàn)有玩家全覆蓋，留給英偉達(dá)的空間微乎其微。

所以，哪怕英偉達(dá)擁有先進(jìn)算法，也很可能因為合作伙伴不給力而陷入困境。

而這也恰恰提示我們，中國擁有全球唯一且完整的電動汽車和智駕生態(tài)，應(yīng)該進(jìn)一步把這些產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢轉(zhuǎn)化為定義規(guī)則和標(biāo)準(zhǔn)的能力。我們不僅要成為新技術(shù)的應(yīng)用者，還要成為全球智駕生態(tài)賴以生存的工業(yè)底座，才能不再跟著別人的節(jié)奏走，真正主導(dǎo)全球汽車產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

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