不久前，疾進(jìn)狂飆的“智能駕駛”遭遇史上最嚴(yán)監(jiān)管，一方面是功能受限，另一方面，廠家的“口嗨”被禁。降一降虛火是好事，但技術(shù)發(fā)展的節(jié)奏不會(huì)減慢，從本屆上海車展多家頭部企業(yè)發(fā)布的最新信息可知，商用L3預(yù)計(jì)將在今年Q4量產(chǎn)上車。

當(dāng)原有的L2輔助駕駛遭到“被動(dòng)”祛魅，業(yè)界需要為即將到來(lái)的L3有條件自動(dòng)駕駛，找到新的技術(shù)背書(shū)，證明自己實(shí)現(xiàn)了質(zhì)變，讓用戶不明覺(jué)厲的同時(shí)，重新托付信任。于是在端到端“爛大街”后，又有一些新的概念和術(shù)語(yǔ)被提了出來(lái)。

但哪些要素是打造一個(gè)靠譜好用的L3系統(tǒng)，所必須的條件？我們綜合了最新信息和各方聲音，總結(jié)出了以下幾點(diǎn)：

1.中央集中式電子電氣架構(gòu)：高帶寬、低時(shí)延、足夠的冗余

如果將汽車比作人體，電子電氣架構(gòu)就是神經(jīng)系統(tǒng)和大腦，是汽車實(shí)現(xiàn)信息交互和復(fù)雜操作的關(guān)鍵。

從傳統(tǒng)內(nèi)燃機(jī)到智電時(shí)代，改變的不只是汽車的驅(qū)動(dòng)能源，還有更深層次電子電氣架構(gòu)——由分布式到(跨)域集中式再到中央+區(qū)域集中式的升級(jí)和進(jìn)化。相當(dāng)于變各自為政的諸侯割據(jù)，為中央集權(quán)的大一統(tǒng)，哪種模式的體系運(yùn)作更有序，效率更高不言而喻。

業(yè)界早有共識(shí)，中央集中式電子電氣架構(gòu)是軟件定義汽車的前提。三四年前，筆者就曾撰文分析過(guò)各家的開(kāi)發(fā)進(jìn)度，在國(guó)際車企中，特斯拉是先行者，領(lǐng)先傳統(tǒng)車企至少六年；國(guó)內(nèi)小鵬是最先應(yīng)用中央集成式電子電氣架構(gòu)的廠商，首發(fā)于小鵬G9，相比之下，彼時(shí)大部分車企都處在(跨)域集中階段。

前幾年，用戶對(duì)電子電氣架構(gòu)的感知不明顯，原因在于汽車的智能化水平還很初級(jí)，能實(shí)現(xiàn)的功能相對(duì)簡(jiǎn)單，體現(xiàn)不出底子上的差距，導(dǎo)致電子電氣架構(gòu)的重要性被忽視。

隨著智艙智駕技術(shù)的快速升級(jí)，車輛對(duì)數(shù)據(jù)處理能力、系統(tǒng)集成度以及功能迭代速度的要求大幅提高，傳統(tǒng)分布式電子電氣架構(gòu)在應(yīng)對(duì)這些復(fù)雜需求時(shí)，逐漸顯露出性能瓶頸和架構(gòu)局限。而中央集中式電子電氣架構(gòu)憑借其強(qiáng)大的計(jì)算能力、高效的信息傳輸效率、靈活的軟件升級(jí)能力以及高度的系統(tǒng)集成性，能夠更好地滿足智艙智駕技術(shù)發(fā)展的需求，因此已成為至關(guān)重要的技術(shù)基座。

于是我們看到，一些廠家在電子電氣架構(gòu)方面陸續(xù)有了新動(dòng)作。比如近日東風(fēng)嵐圖發(fā)布的天元電子電氣架構(gòu)，通過(guò)將動(dòng)力域、車身域、座艙域、智駕域四域深度融合，實(shí)現(xiàn)了高度集成的中央智慧平臺(tái)；別克在上海車展前的品牌日上，推出了“逍遙”超級(jí)融合架構(gòu)，其采用中央集中式電子電氣架構(gòu)，使得車輛能夠搭載更先進(jìn)的智能駕駛和智能座艙技術(shù)；零跑也在不久前上市了首款采用LEAP 3.0技術(shù)架構(gòu)的新車零跑C10，其中的一大創(chuàng)新技術(shù)就是“四葉草”中央集成式電子電氣架構(gòu)；甚至連燃油車第四代，也因?yàn)椴捎昧艘约惺娇刂茷楹诵牡男乱淮鶪EEA 3.0電子電氣架構(gòu)，補(bǔ)齊了智能化短板，實(shí)現(xiàn)了用車體驗(yàn)的常用常新。

筆者與自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的工程師交流得知，想要真正滿足L3級(jí)自動(dòng)駕駛，就必須重塑車輛的電子電氣架構(gòu)，做到高帶寬，低時(shí)延，且具備足夠的安全冗余。“這是徹底的顛覆，不是小修小補(bǔ)。”

2.云端世界模型：支撐強(qiáng)化學(xué)習(xí)的超級(jí)母體

繼“端到端大模型”成為行業(yè)“標(biāo)配”后，最近越來(lái)越多企業(yè)在談到L3、L4自動(dòng)駕駛時(shí)，又提出了“世界模型”的概念，這將是業(yè)界下個(gè)“軍備競(jìng)賽”的重點(diǎn)。

此前，駕駛輔助算法完成了從傳統(tǒng)模塊化技術(shù)范式，到一段式端到端技術(shù)范式的躍遷，實(shí)現(xiàn)了更類人的駕駛體驗(yàn)。如今，頭部企業(yè)正在從“端到端+VLM（視覺(jué)語(yǔ)言模型）”，進(jìn)一步升級(jí)為有端到端2.0之稱的VLA（視覺(jué)-語(yǔ)言-動(dòng)作模型）。

雖然VLA模型參數(shù)更大，對(duì)算力的要求更高，智駕能力更強(qiáng)，但它仍是部署在車端的模型，存在一些局限性。比如，預(yù)測(cè)能力有限，缺乏對(duì)物理世界的全面理解，數(shù)據(jù)生成和場(chǎng)景模擬能力不足，可解釋性差等。隨著自動(dòng)駕駛向高級(jí)別發(fā)展，端到端模型亟需一位擁有豐富閱歷經(jīng)驗(yàn)的“導(dǎo)師”罩著它。這個(gè)導(dǎo)師就是世界模型。

世界模型是一種通過(guò)構(gòu)建物理世界的數(shù)字孿生，來(lái)模擬環(huán)境動(dòng)態(tài)并預(yù)測(cè)未來(lái)狀態(tài)的模型。通俗來(lái)說(shuō)，它教的不是具體的駕駛技術(shù)，而是如何更好地理解這個(gè)世界，從而掌握更強(qiáng)的應(yīng)變能力；它的教學(xué)方法也不是拿人類的優(yōu)秀駕駛案例，讓端到端模仿學(xué)習(xí)，而是創(chuàng)造一個(gè)“結(jié)界”，里面有各種虛擬的駕駛場(chǎng)景，包括極端場(chǎng)景，通過(guò)“實(shí)踐出真知”的強(qiáng)化學(xué)習(xí)方式，補(bǔ)齊端到端的短板，提升泛化能力。

小鵬汽車自動(dòng)駕駛副總裁李力耘認(rèn)為，強(qiáng)化學(xué)習(xí)、世界模型和生成式仿真是實(shí)現(xiàn)L4不可或缺的技術(shù)支撐。

4月“小鵬世界基座模型”正式發(fā)布，據(jù)廠家介紹，它相當(dāng)于一個(gè)超級(jí)母體，未來(lái)可通過(guò)云端蒸餾小模型的方式，為自動(dòng)駕駛汽車、AI機(jī)器人、飛行汽車等智慧體部署不同的“AI大腦”。小鵬汽車將這套從云到端的生產(chǎn)流程稱為“云端模型工廠”。

華為剛剛發(fā)布的乾崑智駕ADS 4，背后是“面向自動(dòng)駕駛，從類人到超人”的全新WEWA技術(shù)架構(gòu)，包括云端的世界引擎和車端的世界行為模型，可謂英雄所見(jiàn)略同。

據(jù)筆者粗略統(tǒng)計(jì)，已有超過(guò)10家車企和自動(dòng)駕駛公司提出了世界模型的概念，除了上面提到的兩家，還包括特斯拉、英偉達(dá)、蔚來(lái)、理想、地平線、商湯、元戎啟行、Momenta等公司。

華泰證券在研報(bào)中指出，“世界模型”已成為AI輔助駕駛的新技術(shù)趨勢(shì)。“各企業(yè)在智能駕駛上的競(jìng)爭(zhēng)從過(guò)去拼車端算力和配置，逐漸演進(jìn)到比拼云端構(gòu)建的世界模型的能力。”

如何評(píng)估世界模型的好壞，目前沒(méi)有明確的標(biāo)準(zhǔn)，但各家企業(yè)均談到了4個(gè)要點(diǎn)：模擬駕駛場(chǎng)景的多樣性、還原真實(shí)世界的準(zhǔn)確性，以及提取分析有價(jià)值的數(shù)據(jù)和評(píng)估駕駛行為的能力。

為了讓外界更好的理解并認(rèn)同自己的實(shí)力，企業(yè)一般會(huì)強(qiáng)調(diào)模型參數(shù)、云端算力、模型迭代速度、性能提升度等數(shù)值。筆者了解到，小鵬世界基座模型的參數(shù)量高達(dá)720億，是主流VLA模型的35倍左右，其“云端模型工廠”擁有10EFLOPS的算力，集群運(yùn)行效率常年保持在90%以上，從云到端的全鏈路迭代周期可達(dá)平均5天一次。

華為則表示，架構(gòu)迭代能夠大幅優(yōu)化智駕體驗(yàn)，讓端到端時(shí)延降低50%，通行效率提升20%，重剎率降低30%。

3.自研芯片+操作系統(tǒng)：打造“防火墻”的前提

除了以世界模型為核心的軟件算法，硬件也是各家頭部企業(yè)重點(diǎn)布局的智駕領(lǐng)域。筆者認(rèn)為，比激光雷達(dá)等感知元件更重要的，是芯片+操作系統(tǒng)共同組成的計(jì)算平臺(tái)。

此前，業(yè)界對(duì)于“車企做自動(dòng)駕駛是否要全棧自研”這件事其實(shí)是存在分歧的，尤其是在“是否要自己做芯片”上，由于投入大，門(mén)檻高，很多人認(rèn)為不如“讓專業(yè)的人干專業(yè)的事”。

筆者通過(guò)這些年的觀察，得出的觀點(diǎn)是：有理想抱負(fù)的車企，必須實(shí)現(xiàn)核心技術(shù)全棧自研，其中就包括自研芯片和操作系統(tǒng)，因?yàn)檫@是打造“防火墻”的前提。

一方面，掌握核心技術(shù)，企業(yè)才能擁有持久競(jìng)爭(zhēng)力，無(wú)論在內(nèi)燃機(jī)時(shí)代還是智電時(shí)代都是如此。首先，通過(guò)自研，廠家可以對(duì)芯片的算力、功耗、接口等進(jìn)行精準(zhǔn)優(yōu)化，滿足自動(dòng)駕駛場(chǎng)景下高實(shí)時(shí)性、高可靠性的要求。同時(shí)，自研操作系統(tǒng)能針對(duì)自動(dòng)駕駛的特定任務(wù)進(jìn)行調(diào)度和資源管理，提升系統(tǒng)整體性能。

其次，軟硬件全棧自研，使車企能夠快速響應(yīng)市場(chǎng)需求，為用戶提供獨(dú)特的自動(dòng)駕駛體驗(yàn)和功能，與對(duì)手形成差異化競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

此外，在如今價(jià)格戰(zhàn)如火如荼的大背景下，自研芯片對(duì)控制成本也有重要作用。長(zhǎng)期來(lái)看，自研芯片和操作系統(tǒng)在量產(chǎn)后可以降低車企的采購(gòu)成本。需要指出的是，不只芯片本身可以省錢，甚至產(chǎn)品整體的BOM成本也能降低。

特斯拉就是最好的例子。得益于超強(qiáng)算法和自研芯片實(shí)現(xiàn)的軟硬件充分適配，特斯拉不僅智駕能力顯著提升，新車還取消了毫米波雷達(dá)和超聲波雷達(dá)配置，硬件平臺(tái)成本進(jìn)一步降低。

另一方面，自研芯片和操作系統(tǒng)也能幫助企業(yè)降低風(fēng)險(xiǎn)。一來(lái)防止被“卡脖子”，確保產(chǎn)品的穩(wěn)定生產(chǎn)和交付；二來(lái)自動(dòng)駕駛汽車涉及大量敏感信息，自研芯片和操作系統(tǒng)有助于構(gòu)建自主可控的安全體系，更好地保障車輛和用戶的信息安全。

目前，比亞迪、蔚小理、零跑等都實(shí)現(xiàn)了包括芯片和操作系統(tǒng)在內(nèi)的全棧自研，還有很多企業(yè)雖未宣傳，但也已布局并加速研發(fā)。當(dāng)然，這也是一把雙刃劍，搞好了事半功倍，搞不好可能加速死亡。

4.資金+規(guī)模：未來(lái)是寡頭的天下

不管是自動(dòng)駕駛還是AI，對(duì)企業(yè)來(lái)說(shuō)都是一場(chǎng)豪賭。

第一，它極其燒錢。華為每年在智能汽車領(lǐng)域的研發(fā)投入超過(guò)100億元，其中70%~80%的投入集中在智能駕駛領(lǐng)域；小鵬汽車已建立“云-軟-硬-芯”的全棧自研AI體系，AI研發(fā)投入將由2024年的35億元加碼至今年的45億元；理想汽車一年超過(guò)100億的研發(fā)投入中，接近一半投向了人工智能領(lǐng)域；比亞迪在2024夢(mèng)想日上宣布，將在智能化領(lǐng)域投入1000億元，致力于為用戶帶來(lái)更智能、便捷的駕駛體驗(yàn)。

以這些頭部企業(yè)為參照，想要在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)初步的全棧自研能力，可能需要數(shù)十億甚至上百億元的資金。而且隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和迭代，后續(xù)還需要持續(xù)加大投入。如果達(dá)不到這個(gè)數(shù)額，就不要相信所謂“全棧自研”了。

與“鈔能力”同樣重要，直接決定智駕體驗(yàn)的，還有規(guī)模。雖然世界模型讓海量訓(xùn)練數(shù)據(jù)不再是問(wèn)題，但有了足夠的裝車量，才能獲得足夠的真實(shí)反饋，精進(jìn)算法，積累口碑；有了規(guī)模，才有可能攤薄成本，帶來(lái)利潤(rùn)，為研發(fā)持續(xù)輸血，形成良性的發(fā)展閉環(huán)。

第二，技術(shù)尚未收斂，犯錯(cuò)風(fēng)險(xiǎn)很高。自動(dòng)駕駛已經(jīng)走過(guò)很多次彎路，最開(kāi)始是漸進(jìn)式路線和跨越式路線之爭(zhēng)，選了后者的大部分企業(yè)都已夭折。后續(xù)從有圖到無(wú)圖，從模塊化范式到一站式端到端范式，每一次技術(shù)演進(jìn)的背后，都是對(duì)企業(yè)組織架構(gòu)和戰(zhàn)略布局的一次重大改變，中間白白交了很多“學(xué)費(fèi)”。

能夠支撐起全棧自研，還能承擔(dān)犯錯(cuò)成本的，只有大廠。目前自動(dòng)駕駛和AI處在最后的窗口期，小鵬、理想這樣的新勢(shì)力有望借助資本市場(chǎng)快速?zèng)_刺，占領(lǐng)用戶心智，但想要在馬拉松中持續(xù)領(lǐng)跑，僅憑自身的體量遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，與傳統(tǒng)主機(jī)廠聯(lián)手，輸出技術(shù)擴(kuò)大體量，或者干脆并入大廠，將是它們接下來(lái)的奮斗方向。

在大力出奇跡的競(jìng)爭(zhēng)邏輯下，未來(lái)的智能汽車市場(chǎng)只屬于寡頭。