在過去的兩個月內(nèi),地平線、文遠知行、小馬智行等智駕科技公司先后上市,目前市值分別達到559.69億港幣、47.68億美元和50.58億美元(截止12月2日)。
這一批智駕公司多數(shù)創(chuàng)辦于2016年前后的智駕創(chuàng)業(yè)潮。
如果從2009年Google無人車項目啟動開始算,智能駕駛已經(jīng)風云跌宕了十幾年。2016年這一年,Google無人車項目Waymo拆分成為一家獨立公司,并完成了巨額融資,是全行業(yè)發(fā)展的一個重大節(jié)點。
在那之后,在技術爆發(fā)、人才涌動、資本助推的浪潮下,各路智駕公司群雄并起、逐鹿九州,創(chuàng)造了智能駕駛快速發(fā)展和商業(yè)化的一個「小時代」。從2016年到2020年,智駛從一系列的原型技術的組合迅速地走向了大規(guī)模量產(chǎn)。
太陽東升西落,資本也如潮水。這個極度消耗資源、資金和人才的行業(yè),在經(jīng)歷了一系列融資、擴張、量產(chǎn)、裁員以及IPO之后,到2024年已經(jīng)進入了更加理性的階段。
曾經(jīng)活躍在各個不同板塊、不同場景的數(shù)十上百家智駕公司,絕大多數(shù)被出清。今天仍活躍在市場上的智駕方案公司數(shù)量已寥寥無幾,如果按照「仍具有可持續(xù)發(fā)展能力,能在新一輪的智駕競爭中持續(xù)投入」這個標準,這樣的公司已經(jīng)不足10家。
一部分曾在學術前沿和資本市場長袖善舞的弄潮兒們,經(jīng)歷了量產(chǎn)的捶打,擼起袖子走完量產(chǎn)流程,在他們完全不熟悉的領域實現(xiàn)了前裝上車。
在當下,AI與大模型驅動智駕飛速迭代的今天,我們沒有比任何一個時刻更加接近于有機會實現(xiàn)「自動駕駛」的遠大目標。不過新一代智駕技術所需要的資金、工程能力和數(shù)據(jù)規(guī)模,也決定了這是一場高段位玩家的游戲。
2012年,深度學習爆火引發(fā)了AI革命,自動駕駛發(fā)展也從中受益。
在短短幾年內(nèi)無數(shù)學界、產(chǎn)業(yè)界大佬紛紛下場,涌現(xiàn)出一批至今耳熟能詳?shù)拿?,如小馬智行、元戎啟行、文遠知行、Momenta等等,絕大多數(shù)公司在 最初選擇了L4級自動駕駛作為業(yè)務目標。
Robotaxi固定運營的策略,在初期很容易跑出不錯的效果,但時間一長,它沒有辦法獲得大規(guī)模泛化所需要的優(yōu)質數(shù)據(jù)。由此,到了2020年,疊加資本市場的低潮,多數(shù)企業(yè)不得不主動做出選擇,轉向做他們最初并不感冒的高階輔助駕駛量產(chǎn)。
「L4都做了,高階輔助駕駛有啥不能做的?」在這群鉆研AI算法的人眼里,從L4到高階輔助駕駛屬于技術下放,也稱「降維」。
事實證明,并非如此。「做L4不計成本,堆料可以有效解決許多技術難點,但硬件成本極高,Waymo是最典型的代表?!挂晃恢邱{算法工程師表示。
由于L4多數(shù)是限定場景,量產(chǎn)業(yè)務面對的是開放場景有更多未知的corner case,對魯棒性要求極高。元戎啟行CEO周光在最近的一次采 訪中說,「原來做L4,一萬次有一次失誤已經(jīng)很牛了。量產(chǎn)里面有一個標準,每百萬次出現(xiàn)一次失誤。以前覺得一千次、一百次都很厲害,一萬次對于demo(樣車)來說是不敢想象的,這對我們價值觀沖擊蠻大的?!?/p>
那些曾經(jīng)以為從L4到高階輔助駕駛是「降維」的想法,被現(xiàn)實「痛打」。
工程化,雖然是許多L4智駕公司降維的短板,它可以通過招聘和時間補齊。真正難以調(diào)和的是團隊的戰(zhàn)略意志和組織架構——「整個團隊,從研發(fā)體系、商務團隊、交付團隊乃至考核體系...都是一次顛覆性的改革,勢必會發(fā)生舊團隊體系與新技術路線不兼容的問題,可能會導致人才流失、內(nèi)斗等各種風險?!?/p>
并且,量產(chǎn)項目周期極長,內(nèi)卷的車市又倒逼供應商,許多項目都是補貼成本報價,短時間很難看到盈利的希望,這顯然與投資人最初造富的夢想相去甚遠。
目前市面上從L4成功轉型高階輔助駕駛的方案商并不多,元戎啟行算是其中的代表。
接近元戎啟行的人透露,元戎啟行突然急轉做高階輔助駕駛并不意外,「周光一直在嘗試無人駕駛商業(yè)化,只做L4相當于閉門造車,永遠也到達不了自動駕駛的終局。因此不論是商業(yè)上,還是從技術終局來看,先做高階輔助駕駛都是當下最優(yōu)選擇。
還有就是周光本人非常大膽,篤定一件事就開干。」
另一家頭部智駕方案商Momenta如今也拿到了眾多主機廠的項目,一位接近Momenta的投資人表示,雖然現(xiàn)在看起來很是風光,但在第一個量產(chǎn)項目時,Momenta花了兩年多時間才磨出來。
然而,即便像Momenta和元戎啟行這類已經(jīng)獲得不少主機廠青睞的方案商,也并不能說其商業(yè)化落地畫上了圓滿句號。
畢竟主機廠們到底是自研還是合作,還未完全塵埃落定,自研方案是否成功,將直接決定供應商們長期的命運。
進入2024年,智駕已經(jīng)成為車企傳播的重中之重。
比如這屆廣州車展上,長城汽車偌大的展臺甚至只擺了一款車,20多臺全新魏牌藍山智駕版展示出這家自主品牌智能化的決心。
一些新車的發(fā)布會上如果沒有智駕的更新,不僅少一個賣點,而且相當于間接承認自家技術沒有進展——因為技術迭代周期已經(jīng)很短。
如果從2022年下半年,城市NOA試水向用戶開放到現(xiàn)在,在短短兩年之內(nèi),智駕的主要技術棧已經(jīng)更迭了3代:從有高精地圖,到無高精地圖,現(xiàn)在已經(jīng)是端到端大模型智駕。
無論對主機廠和智駕方案商來說,這都是從技術決策、技術能力、組織架構、戰(zhàn)略資源以及量產(chǎn)能力的全方位挑戰(zhàn)。今天對于腰部及以下的智駕團隊面臨的巨大壓力是,上一代的技術還沒有搞定,頭部公司已經(jīng)在下一代技術上達成了相當不錯的進展。
正如眼下一部分國際Tier 1正在跟進有圖城市NOA的量產(chǎn),自主品牌的自研團隊大部分剛剛實現(xiàn)了自研高速NOA的量產(chǎn),而智駕頭部公司華為、元戎、Momenta已經(jīng)全面切換到了端到端大模型的架構。
「主機廠可以自研低階方案,比如ACC、LCC甚至高速NOA,因為方案成熟、路徑清晰;高階方案卻很難做,因為沒有太多積累,短期難補課;而且新技術迭代非常快,團隊內(nèi)耗或者走錯路線,很容易拉大技術差距,得不償失?!挂晃还溔耸空J為。
周光認為,做智駕「要點Tech Vision (技術預判)」。前融合、車端推理引擎以及時下最新的「視覺-語言-動作VLA模型」,這些都是元戎最早一批在行業(yè)內(nèi)提出的。
周光記得大概在2020年左右,有行業(yè)大佬來訪詢問周光對于智駕下一步趨勢的看法,周光當時認為是「去高精地圖」,對方不以為意,而后這些預判被一一驗證。
這樣的預判能力,周光認為,核心是源于元戎是一波原生做AI的團隊,「一個AI問題,應該用AI的方式去解決?!?/p>
據(jù)悉, 元戎的智駕方案已經(jīng)隨魏牌藍山改款上車。
接近元戎啟行的行業(yè)人士表示,「元戎是行業(yè)內(nèi)少數(shù)能夠拿出成熟無圖方案的公司,項目剛開始接洽的時候,給車企試了效果很好,但認為元戎不是真無圖。為了自證無圖能力,元戎用板車拖著試驗車,讓客戶指定地點直接過去,卸車就開始了隨機路測,效果也挺好,元戎這才拿下了第一個項目?!?/p>
到2024年下半年,除了蔚小理代表的新勢力車企之外,在高階智駕方案上,絕大多數(shù)主機廠都選擇了與華為、元戎、Momenta中的至少一家展開合作。
這也說明智駕格局正趨于收斂,主機廠與方案商的共創(chuàng)成為大部分車企建立智駕能力的必經(jīng)之路。隨著方案的大規(guī)模量產(chǎn),新的盟友關系、數(shù)據(jù)閉環(huán)和商業(yè)閉環(huán)也在形成。
在智駕技術正快速迭代的2024年,有兩個趨勢正在成為汽車行業(yè)的共識:大模型成為智能車越來越重要的開發(fā)方式;端到端智駕提升速度飛快,并且遠遠還沒有到Scaling Law的上限。
理想、小鵬都公布了下半年,在幾個月的時間內(nèi),其智駕基于端到端的版本接管指標和體驗上,有3 - 4倍以上的提升。
周光認為,「自動駕駛剛剛進入端到端,車端的 Scaling Law至少還有5年。我認為接下來幾年端到端的進展是極其大的。落后一年的東西,基本上就不太可用。」
端到端使智駕被賦予了更加濃重的AI的底色,從第一性原理出發(fā),「算力、數(shù)據(jù)、算法」的重要性前所未有。
根據(jù)華為、理想、小鵬的規(guī)劃,到明年基本上智駕第一梯隊的云端訓練算力規(guī)模都將達到10 EFlops級別。由于車端算力、供電的局限,車端的模型規(guī)模不會像云端一樣迅速暴力增長,Scaling Law會拉得更長。
但相比起大模型,端到端模型的訓練算力需求并沒那么大。因為它不需要基于互聯(lián)網(wǎng)上海量的文字、圖片信息去訓練,只需要駕駛行為中可能涉及的路標、路況等相關信息。
開車過程遇到的大多數(shù)的場景和路況都是重復的,這代表大多數(shù)的數(shù)據(jù)都是已有數(shù)據(jù),這并不是訓練模型所需的數(shù)據(jù),端到端需要的是高質量的邊緣場景數(shù)據(jù)。
同樣算力的情況之下,模型能力和數(shù)據(jù)挖掘能力更加需要被發(fā)揮到極致,并不是一味堆數(shù)據(jù)、堆算力的暴力解法。
充裕的云端算力基礎上,如何挖掘高價值的數(shù)據(jù),來訓練一個「全知全能」的智駕世界模型;以及在有限車端算力基礎上,如何保障有限參數(shù)規(guī)模下單一端到端模型的下限,并極致壓榨其上限,是目前全行業(yè)都在共同求解的兩大議題。
在元戎這次C1輪融資披露的同時,周光對外強調(diào)下一代方案,將量產(chǎn)「視覺-語言-動作模型,VLA模型」。
一部分行業(yè)人士將VLA視為「端到端」方案的下一代版本。
如果說智駕的上半場是資本撒下種子,而今一部分創(chuàng)業(yè)公司已經(jīng)成長為茁壯的樹苗。當市場格局、商業(yè)模式逐漸清晰,下半場是這些樹苗,如何長成參天大樹的爭奪戰(zhàn)。
數(shù)據(jù)是決定智駕模型上限的核心資源。
目前大部分智駕數(shù)據(jù)都掌握在主機廠手里,但絕大多數(shù)數(shù)據(jù)難以充分發(fā)揮效用。面對日益陡增的數(shù)據(jù)量,匹配少數(shù)合適的方案商,挖掘車主數(shù)據(jù)的價值,形成有主機廠特色的智駕體驗,屬于水到渠成、兩廂奔赴。
大語言模型、多模態(tài)大模型的浪潮,使得算力資源成為稀缺的供給。
除了互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)之外,汽車行業(yè)對算力有最強烈的渴求。而背靠BAT這些互聯(lián)網(wǎng)大廠的公司,則更容易「近水樓臺先得月」,分別背靠華為云、阿里云、騰訊云的華為ADS、元戎啟行以及Momenta,天然更有優(yōu)勢。
「模型架構決定方案上限」,端到端的戰(zhàn)役,也是最頂尖的AI人才的爭奪戰(zhàn)。
從某種程度上講,下半場的競爭實質已經(jīng)不是單一智駕公司的競爭,而是「車企+互聯(lián)網(wǎng)巨頭+智駕頭部公司」這種超級產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟的競爭。
華為車BU副總裁江利旗在十月份的一場演講上表示,華為認為未來的智駕市場份額會高度集中。
無獨有偶,Momenta CEO曹旭東也在接受媒體采 訪時也認為:「智駕最后在全球可能就三、四家公司,中國可能就兩、三家公司。格局可能是 7-2-1,第一名占 70% 的市場?!?/p>
正如《三國》一樣,智駕的群雄爭霸,十八路諸侯最終只剩下少數(shù)力量。如果按照已量產(chǎn)了端到端高階智駕方案這個標準:
華為可以說是賽道里面的絕對核心玩家,擁有完全自主可控的芯片、算力、操作系統(tǒng)等底層資源,有自身深度參與操盤的汽車品牌矩陣,在供應鏈上有強勢的話語權,并且已經(jīng)實現(xiàn)了正向盈利。
Momenta的優(yōu)勢在于,入局很早,有豐富的量產(chǎn)經(jīng)驗、高度標準化平臺化的產(chǎn)品能力,是目前業(yè)內(nèi)與主機廠供應合作最多的方案商,尤其在海外市場的長周期定點上。Momenta也在深度布局芯片、域控,旨在拿下最大的市場份額,但這也站在了核心芯片供應商的對立面。
元戎啟行屬于入局量產(chǎn)業(yè)務相對較晚的選手。行業(yè)混戰(zhàn)時期,元戎啟行憑借無圖方案突圍并一舉拿下長城魏牌定點,在短短8個月內(nèi)在無數(shù)次捶打下,完成高階智駕量產(chǎn),成為了今年行業(yè)最突出的黑馬。元戎的AI長板夠長,有利于合作主機廠占據(jù)技術高地。智駕供應格局逐步收斂,但主機廠不想被壟斷「靈魂」,扶持一匹有AI基因的黑馬既是大勢所趨,也是市場格局需要的。
頭部智駕公司,明年的量產(chǎn)車數(shù)將迎來10倍級別的提升。
能夠留在牌桌上的方案商們站位已經(jīng)越發(fā)明確,而通往自動駕駛的方向,也在隨著技術和商業(yè)的更迭,更加清晰。
?作者 |Will
編輯 |德新
參考鏈接:
1.元戎啟行CEO周光:物理AI在中國的機會更大
https://weibo.com/7746667867/OEPBImcrW
2. 對話 | 元戎啟行周光:今天的自動駕駛是模型拖后腿
https://mp.weixin.qq.com/s/BJwEJadE98-xBm0URQC1Vg
3. 詳解“端到端”下一代模型VLA,通向自動駕駛的關鍵跳板
https://36kr.com/p/3024816688260616
4. 智能化下半場,新巨頭「引望」呼之欲出
https://weibo.com/7746667867/OASabqn0j
來源:第一電動網(wǎng)
作者:HiEV
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