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1.5-2年这种话也好意思说？

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Day上，通过仿真模拟，借助Dojo超算能力，马斯克给特斯拉规划了一条通往完全自动驾驶的可行性路径，即借助虚拟仿真技术，来测试边缘情况和其他行驶过程中可能遇到的意外问题，“用自动驾驶来重现自动驾驶场景。”马斯克说道。十年前，“蔚小理”创立之初，纷纷摸着特斯拉打开了消费者对电动汽车的认知。十年后，面对AI大模型带来的新一轮技术变革，新势力们又一次跟紧了特斯拉的步伐。且这次的竞争，可能比十年前更激烈。2014年，是智能汽车史上一个关键节点。从这年开始，汽车范式变革席卷全球，汽车工业进入跨界创新时代：传统的机械与制造模式，被新兴的新能源与电子电气技术一步步赶超。一个软件驱动汽车的新时代来临，汽车工业就此开始转向基于ICT和互联网技术的经济范式。原本适用于消费电子行业的边际成本效应，开始在汽车领域发挥作用。尽管前期智能化研发投入成本高昂，但一旦成功之后，其复制扩张的边际成本将变得无限低。“大家只能玩了命比研发、比技术，这就是为什么消费电子行业，如手机等，都是赢家通吃。”雷军在近期接受李翔专访时说。如今，赢家通吃的前景和压力，一同涌到了新势力面前。<img src=\"https://x0.ifengimg.com/ucms/2024_31/9C0929D5707DFA0F7A2CBC2B9605B22419B476F7_size7_w681_h681.png\"/>质疑特斯拉、理解特斯拉，到成为特斯拉的一幕，正在车圈轮番上演。2013研发辅助自动驾驶功能Autopilot时，特斯拉也是老老实实采用了前辈谷歌开辟的路径，即用激光雷达、摄像头等传感器收集数据，人工标注之后，再让工程师编写行驶规则代码，从而决定车该怎么开。转变在2021年到来。为了节省成本和更快速普及自动驾驶功能，马斯克决定放弃激光雷达和高精地图，改用纯视觉方案。2021年5月份，特斯拉正式决定去掉量产车上此前标配的毫米波雷达，仅保留全车八个摄像头，来为特斯拉FSD采集外部环境数据。2021年7月31日，特斯拉开始推送FSD全新版本FSD Beta V9.1，这是首个使用“特斯拉纯视觉”方案的辅助驾驶套件。<img src=\"https://x0.ifengimg.com/ucms/2024_31/345F55732BC24760FDEE611EDCC6C3B8B0BAF22D_size96_w1080_h1619.jpg\"/>自此之后，自动驾驶领域被分成了两大流派——纯视觉派和激光雷达派，前者以特斯拉为首，后者以小鹏、蔚来等为首。让马斯克敢于做出放弃激光雷达决定的一大原因，在于特斯拉更新了以Transformer为基础的BEV（Bird's Eye View，鸟瞰视野）感知模型，其不需要依赖高精地图，便可实现辅助自动驾驶功能。在BEV＋Transformer架构之外，特斯拉随后又加入了占用网络技术（OCC），使得纯视觉方案的导航精准度进一步提升。在特斯拉改用纯视觉方案一年后，2022年下半年，蔚小理、华为、<a href=\"https://laohu8.com/S/002594\">比亚迪</a>等，都开始摸着特斯拉过河，转向研发不依赖高精地图的BEV+Transformer方案。比亚迪智能驾驶业务负责人韩冰，甚至在去年中的一场活动上说道：“BEV是比亚迪在高阶智能驾驶上弯道超车的机会。”也正是由于排除了高精地图的牵绊，2023年，中国车企展开了比拼NOA（领航辅助驾驶）开城速度的新竞赛。余承东就曾感慨过，华为在上海投入一两年，都没采集完城区高精地图，“上海一条小路都要折腾很久。”除了提速NOA开城速度之外，特斯拉所引领的纯视觉方案，还让新势力们看到了将高阶智驾技术，下放到平价车型上的可能性。3月份发布的小米SU7，其Pro/Max版本采用激光雷达方案，标准版则走了纯视觉方案；小鹏8月份上市的M03，也会配备不同智驾方案，这将是小鹏首次在量产车上应用纯视觉路线；蔚来9月份上市的第二品牌乐道L60，同样出于成本考量，取消了激光雷达，换用纯视觉方案。为了抢占更多车企合作订单，华为也在今年正式发布了视觉智驾方案——HUAWEI ADS基础版，号称可实现全国高速城快路段的智能辅助驾驶，以及智能泊车功能，目前已经相继应用在智界S7和深蓝S07上。随着AI大模型在2022年爆火，被特斯拉引燃的端到端智驾新路线，则成为继“BEV＋Transformer＋OCC占用网络”智驾方案之后，车企竞逐的新目标。<img src=\"https://x0.ifengimg.com/ucms/2024_31/C1B90C251D5C21CB2B7EF5BA436B08F379A368B1_size6_w681_h681.png\"/>想要实现端到端，车企的视觉神经网络就需要采集更大量、更多样化和更真实的数据样本，同时用更低时延的算力对数据加以解析利用。这直接催生了三年前特斯拉超算系统Dojo的诞生。2021年特斯拉AI Day上，马斯克宣称Dojo效率已经超过了<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>GPU和谷歌TPU。为了实现地表最强目标，特斯拉自主研发了首款AI训练芯片D1。7nm制程的D1，运算处理能力可以达到362 TFLOPS（相当于每秒362万亿次的浮点运算）。D1之前，马斯克就凭借FSD推理芯片诞生，让特斯拉坐上了全世界第一个自研智能驾驶芯片的车企的宝座。在2019年特斯拉量产FSD芯片后，蔚小理相继于2020年组建起自己的芯片团队。<img src=\"https://x0.ifengimg.com/ucms/2024_31/94CA5930EB44DD628AB85DBDC416B5E7E25BD2C0_size48_w800_h450.jpg\"/>在智能汽车领域，为了实现更好的性能优化，从芯片、算法到操作系统，一体化自研已经成为越来越多车企攻克的方向。在头部新能源车企身上，表现尤为明显。何小鹏也曾公开发表观点，认为“像<a href=\"https://laohu8.com/S/AAPL\">苹果</a>这样的软硬件一体可控模式，在智能汽车企业里面会出现越来越多”。随着特斯拉在软硬一体道路上越走越远，新势力们也开始加足马力追赶。进入2024年7月份，蔚小理四年造芯路，终于有了成果：蔚来在NIO IN 2024上对外宣布，全球首颗5nm智能驾驶芯片——神玑 NX9031流片成功。该芯片有望于2025年一季度首搭蔚来旗舰轿车ET9。同时，据36氪汽车爆料，<a href=\"https://laohu8.com/S/XPEV\">小鹏汽车</a>自研的智驾芯片也已经送去流片，“预计8月回片。”<a href=\"https://laohu8.com/S/LI\">理想汽车</a>的智驾芯片也将于年内完成流片。更好地控制成本，成为诱导新势力们下场造芯的主要原因之一。“如果理想自己做推理芯片，可以做到像特斯拉一样的成本，因为算法掌握在自己的手里，也包括后面整个的训练平台、训练芯片自己做。” 李想曾如此讲到，甚至还评估过特斯拉做AI训练芯片D1的具体缩减成本，“大概能做到英伟达A100六分之一的成本。”值得一提的是，在英伟达芯片断供危机之下，新势力们的芯片自研，还开始承担起保卫供应链安全的战略价值。且随着芯片不断迭代，其对车企带来的成本优化空间还会进一步扩大。二季度财报会上，马斯克表示，下一代特斯拉AI芯片，也就是HW5，从推理能力的角度来看，“它可以与英伟达GB 200相媲美。”<img src=\"https://x0.ifengimg.com/ucms/2024_31/12D89E5EC68EE6B2A9D3B9075361E3DC8DC4F496_size8_w681_h681.png\"/>但无论推进端到端，还是自研芯片，对于尚处在亏损阶段的大多数新势力而言，都将是一笔承压的投资。智能驾驶等高算力芯片，研发周期长、资金投入大，且不确定性高。有数据统计，一颗高算力芯片的研发和量产，至少需要花费十几亿元。为车企供应智驾芯片的地平线创始人兼CEO余凯更是直言，车企应该慎重考虑自研智能驾驶芯片问题。“自研和他山之石本身是战略选择，如果车厂的年销量预期不到100万辆，资金的整个效率其实是算不过账的。”这考验着车企的规模效应。只有卖出更多的车，才能平摊这些研发支出，并发挥出自研芯片的成本优势。环顾全球新能源车企，2023年，仅有比亚迪和特斯拉两家，达成了年销百万辆的目标。更不容忽视的是，规模效应还将帮助车企在端到端竞争中获取更多数据支持。端到端模型上限很高，有望直指自动驾驶的L5级别，但它的下限很低，在一些基础状况下，甚至比不上模块化方案，如采用端到端路线的特斯拉FSD V12版本上线后，被不少人测试出车辆撞到马路牙、损坏轮毂的低级错误。避开上述低级错误的主要方法，就是投喂给端到端模型更多的资源，包括算力、算法和数据等。<img src=\"https://x0.ifengimg.com/ucms/2024_31/7C240BF7C9E4AE8DE9D5A1F94D66B2034B5029E8_size60_w790_h392.jpg\"/>去年财报会上，马斯克便谈到数据对自动驾驶模型的重要性：“用100万个视频片段训练，勉强够用；200万个，稍好一些；300万个，就会感到Wow；到了1000万个，就变得难以置信了。”但并不是所有的行车数据都可以用来训练端到端模型。这方面，汽车跟ChatGPT等大模型一样，考验的是厂商处理数据的细节。“在以数据为中心（data-centric）的AI新时代，模型能不能出彩实际上主要是靠数据。”大模型从业者李振曾向字母榜（ID：wujicaijing）解释，数据里面潜藏的诸多魔鬼细节，甚至决定着大模型产品的成败。谷歌就是前车之鉴。不管从算力还是算法，谷歌并不比OpenAI差，甚至还要强，但恰恰是借助基于人类反馈的强化数据训练工作，OpenAI最终赶在谷歌前面做出了ChatGPT。“特斯拉为什么能够遥遥领先？是因为它有销量作为基础。”在谷俊丽看来，要在商业模式上追赶特斯拉，必须形成产品的规模化。而特斯拉留给新势力们追赶的窗口正在收紧。根据马斯克预测，随着FSD V12.5版本，或者12.6版本的推出，最快今年年底，中国、欧洲等国家和地区，就可以获得落地批准。<img src=\"https://x0.ifengimg.com/ucms/2024_31/4B5B5118A19A3D1F7FE9F09E941229FE0836C408_size348_w1080_h872.png\"/>规模效应之外，凭借自我造血能力，马斯克还给这场端到端竞赛，划定了一个入场门槛。在4月份访华当天，马斯克发文称，“特斯拉今年将斥资约100亿美元用于AI的训练和推理，后者主要用于汽车。任何公司，如果没有达到这样的支出水平，并且不能高效地完成这项工作，就无法参与竞争。”用十年熬过规模量产挑战之后，一场新的淘汰赛再次摆在了新势力面前。参考资料：《关于造车，雷军近年唯一深度专访》雷军《放弃雷达，国内车企倒戈纯视觉路线》中国汽车报《蔚来、小鹏等自研智驾芯片将流片，上车进入倒计时》36氪《理想自研芯片进展：在新加坡设立办公室，团队规模已超 160 人》晚点Auto《特斯拉从此无禁区，但FSD 入华还没时间表》盒饭财经</body></html>","source":"fenghuang_stock","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>新势力又要摸着马斯克过河了</title>\n<style type=\"text/css\">\na,abbr,acronym,address,applet,article,aside,audio,b,big,blockquote,body,canvas,caption,center,cite,code,dd,del,details,dfn,div,dl,dt,\nem,embed,fieldset,figcaption,figure,footer,form,h1,h2,h3,h4,h5,h6,header,hgroup,html,i,iframe,img,ins,kbd,label,legend,li,mark,menu,nav,\nobject,ol,output,p,pre,q,ruby,s,samp,section,small,span,strike,strong,sub,summary,sup,table,tbody,td,tfoot,th,thead,time,tr,tt,u,ul,var,video{ font:inherit;margin:0;padding:0;vertical-align:baseline;border:0 }\nbody{ font-size:16px; line-height:1.5; color:#999; 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Day上，通过仿真模拟，借助Dojo超算能力，马斯克给特斯拉规划了一条通往完全自动驾驶的可行性路径，即借助虚拟仿真技术，来测试边缘情况和其他行驶过程中可能遇到的意外问题，“用自动驾驶来重现自动驾驶场景。”马斯克说道。十年前，“蔚小理”创立之初，纷纷摸着特斯拉打开了消费者对电动汽车的认知。十年后，面对AI大模型带来的新一轮技术变革，新势力们又一次跟紧了特斯拉的步伐。且这次的竞争，可能比十年前更激烈。2014年，是智能汽车史上一个关键节点。从这年开始，汽车范式变革席卷全球，汽车工业进入跨界创新时代：传统的机械与制造模式，被新兴的新能源与电子电气技术一步步赶超。一个软件驱动汽车的新时代来临，汽车工业就此开始转向基于ICT和互联网技术的经济范式。原本适用于消费电子行业的边际成本效应，开始在汽车领域发挥作用。尽管前期智能化研发投入成本高昂，但一旦成功之后，其复制扩张的边际成本将变得无限低。“大家只能玩了命比研发、比技术，这就是为什么消费电子行业，如手机等，都是赢家通吃。”雷军在近期接受李翔专访时说。如今，赢家通吃的前景和压力，一同涌到了新势力面前。质疑特斯拉、理解特斯拉，到成为特斯拉的一幕，正在车圈轮番上演。2013研发辅助自动驾驶功能Autopilot时，特斯拉也是老老实实采用了前辈谷歌开辟的路径，即用激光雷达、摄像头等传感器收集数据，人工标注之后，再让工程师编写行驶规则代码，从而决定车该怎么开。转变在2021年到来。为了节省成本和更快速普及自动驾驶功能，马斯克决定放弃激光雷达和高精地图，改用纯视觉方案。2021年5月份，特斯拉正式决定去掉量产车上此前标配的毫米波雷达，仅保留全车八个摄像头，来为特斯拉FSD采集外部环境数据。2021年7月31日，特斯拉开始推送FSD全新版本FSD Beta V9.1，这是首个使用“特斯拉纯视觉”方案的辅助驾驶套件。自此之后，自动驾驶领域被分成了两大流派——纯视觉派和激光雷达派，前者以特斯拉为首，后者以小鹏、蔚来等为首。让马斯克敢于做出放弃激光雷达决定的一大原因，在于特斯拉更新了以Transformer为基础的BEV（Bird's Eye View，鸟瞰视野）感知模型，其不需要依赖高精地图，便可实现辅助自动驾驶功能。在BEV＋Transformer架构之外，特斯拉随后又加入了占用网络技术（OCC），使得纯视觉方案的导航精准度进一步提升。在特斯拉改用纯视觉方案一年后，2022年下半年，蔚小理、华为、比亚迪等，都开始摸着特斯拉过河，转向研发不依赖高精地图的BEV+Transformer方案。比亚迪智能驾驶业务负责人韩冰，甚至在去年中的一场活动上说道：“BEV是比亚迪在高阶智能驾驶上弯道超车的机会。”也正是由于排除了高精地图的牵绊，2023年，中国车企展开了比拼NOA（领航辅助驾驶）开城速度的新竞赛。余承东就曾感慨过，华为在上海投入一两年，都没采集完城区高精地图，“上海一条小路都要折腾很久。”除了提速NOA开城速度之外，特斯拉所引领的纯视觉方案，还让新势力们看到了将高阶智驾技术，下放到平价车型上的可能性。3月份发布的小米SU7，其Pro/Max版本采用激光雷达方案，标准版则走了纯视觉方案；小鹏8月份上市的M03，也会配备不同智驾方案，这将是小鹏首次在量产车上应用纯视觉路线；蔚来9月份上市的第二品牌乐道L60，同样出于成本考量，取消了激光雷达，换用纯视觉方案。为了抢占更多车企合作订单，华为也在今年正式发布了视觉智驾方案——HUAWEI ADS基础版，号称可实现全国高速城快路段的智能辅助驾驶，以及智能泊车功能，目前已经相继应用在智界S7和深蓝S07上。随着AI大模型在2022年爆火，被特斯拉引燃的端到端智驾新路线，则成为继“BEV＋Transformer＋OCC占用网络”智驾方案之后，车企竞逐的新目标。想要实现端到端，车企的视觉神经网络就需要采集更大量、更多样化和更真实的数据样本，同时用更低时延的算力对数据加以解析利用。这直接催生了三年前特斯拉超算系统Dojo的诞生。2021年特斯拉AI Day上，马斯克宣称Dojo效率已经超过了英伟达GPU和谷歌TPU。为了实现地表最强目标，特斯拉自主研发了首款AI训练芯片D1。7nm制程的D1，运算处理能力可以达到362 TFLOPS（相当于每秒362万亿次的浮点运算）。D1之前，马斯克就凭借FSD推理芯片诞生，让特斯拉坐上了全世界第一个自研智能驾驶芯片的车企的宝座。在2019年特斯拉量产FSD芯片后，蔚小理相继于2020年组建起自己的芯片团队。在智能汽车领域，为了实现更好的性能优化，从芯片、算法到操作系统，一体化自研已经成为越来越多车企攻克的方向。在头部新能源车企身上，表现尤为明显。何小鹏也曾公开发表观点，认为“像苹果这样的软硬件一体可控模式，在智能汽车企业里面会出现越来越多”。随着特斯拉在软硬一体道路上越走越远，新势力们也开始加足马力追赶。进入2024年7月份，蔚小理四年造芯路，终于有了成果：蔚来在NIO IN 2024上对外宣布，全球首颗5nm智能驾驶芯片——神玑 NX9031流片成功。该芯片有望于2025年一季度首搭蔚来旗舰轿车ET9。同时，据36氪汽车爆料，小鹏汽车自研的智驾芯片也已经送去流片，“预计8月回片。”理想汽车的智驾芯片也将于年内完成流片。更好地控制成本，成为诱导新势力们下场造芯的主要原因之一。“如果理想自己做推理芯片，可以做到像特斯拉一样的成本，因为算法掌握在自己的手里，也包括后面整个的训练平台、训练芯片自己做。” 李想曾如此讲到，甚至还评估过特斯拉做AI训练芯片D1的具体缩减成本，“大概能做到英伟达A100六分之一的成本。”值得一提的是，在英伟达芯片断供危机之下，新势力们的芯片自研，还开始承担起保卫供应链安全的战略价值。且随着芯片不断迭代，其对车企带来的成本优化空间还会进一步扩大。二季度财报会上，马斯克表示，下一代特斯拉AI芯片，也就是HW5，从推理能力的角度来看，“它可以与英伟达GB 200相媲美。”但无论推进端到端，还是自研芯片，对于尚处在亏损阶段的大多数新势力而言，都将是一笔承压的投资。智能驾驶等高算力芯片，研发周期长、资金投入大，且不确定性高。有数据统计，一颗高算力芯片的研发和量产，至少需要花费十几亿元。为车企供应智驾芯片的地平线创始人兼CEO余凯更是直言，车企应该慎重考虑自研智能驾驶芯片问题。“自研和他山之石本身是战略选择，如果车厂的年销量预期不到100万辆，资金的整个效率其实是算不过账的。”这考验着车企的规模效应。只有卖出更多的车，才能平摊这些研发支出，并发挥出自研芯片的成本优势。环顾全球新能源车企，2023年，仅有比亚迪和特斯拉两家，达成了年销百万辆的目标。更不容忽视的是，规模效应还将帮助车企在端到端竞争中获取更多数据支持。端到端模型上限很高，有望直指自动驾驶的L5级别，但它的下限很低，在一些基础状况下，甚至比不上模块化方案，如采用端到端路线的特斯拉FSD V12版本上线后，被不少人测试出车辆撞到马路牙、损坏轮毂的低级错误。避开上述低级错误的主要方法，就是投喂给端到端模型更多的资源，包括算力、算法和数据等。去年财报会上，马斯克便谈到数据对自动驾驶模型的重要性：“用100万个视频片段训练，勉强够用；200万个，稍好一些；300万个，就会感到Wow；到了1000万个，就变得难以置信了。”但并不是所有的行车数据都可以用来训练端到端模型。这方面，汽车跟ChatGPT等大模型一样，考验的是厂商处理数据的细节。“在以数据为中心（data-centric）的AI新时代，模型能不能出彩实际上主要是靠数据。”大模型从业者李振曾向字母榜（ID：wujicaijing）解释，数据里面潜藏的诸多魔鬼细节，甚至决定着大模型产品的成败。谷歌就是前车之鉴。不管从算力还是算法，谷歌并不比OpenAI差，甚至还要强，但恰恰是借助基于人类反馈的强化数据训练工作，OpenAI最终赶在谷歌前面做出了ChatGPT。“特斯拉为什么能够遥遥领先？是因为它有销量作为基础。”在谷俊丽看来，要在商业模式上追赶特斯拉，必须形成产品的规模化。而特斯拉留给新势力们追赶的窗口正在收紧。根据马斯克预测，随着FSD V12.5版本，或者12.6版本的推出，最快今年年底，中国、欧洲等国家和地区，就可以获得落地批准。规模效应之外，凭借自我造血能力，马斯克还给这场端到端竞赛，划定了一个入场门槛。在4月份访华当天，马斯克发文称，“特斯拉今年将斥资约100亿美元用于AI的训练和推理，后者主要用于汽车。任何公司，如果没有达到这样的支出水平，并且不能高效地完成这项工作，就无法参与竞争。”用十年熬过规模量产挑战之后，一场新的淘汰赛再次摆在了新势力面前。参考资料：《关于造车，雷军近年唯一深度专访》雷军《放弃雷达，国内车企倒戈纯视觉路线》中国汽车报《蔚来、小鹏等自研智驾芯片将流片，上车进入倒计时》36氪《理想自研芯片进展：在新加坡设立办公室，团队规模已超 160 人》晚点Auto《特斯拉从此无禁区，但FSD 入华还没时间表》盒饭财经","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":484,"commentLimit":10,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false,"reportStatus":false,"symbols":[],"verified":2,"subType":0,"readableState":1,"langContent":"CN","currentLanguage":"CN","warmUpFlag":false,"orderFlag":false,"shareable":true,"causeOfNotShareable":"","featuresForAnalytics":[],"commentAndTweetFlag":false,"andRepostAutoSelectedFlag":false,"upFlag":false,"length":24,"xxTargetLangEnum":"ZH_CN"},"commentList":[],"isCommentEnd":true,"isTiger":false,"isWeiXinMini":false,"url":"/m/post/333782143451376"}