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10-15

nt小编。你在现场直接问机器人他就会告诉你是远程的

特斯拉机器人其实没那么智能？Optimus被曝在发布会上受远程操控

08-01

1.5-2年这种话也好意思说？

新势力又要摸着马斯克过河了

07-11

$特斯拉(TSLA)$ 什么时候把空头踩爆快点开始啊

07-03

原因根本就不仅仅是汽车交付量是9.6gwh的能源部署以这种势头 2年之内能源盈利就将与汽车部分持平即使没有robotaxi和opimus 估值也至少需要攀升1-2倍

Q2交付量超预期提振市场情绪，特斯拉看涨水平升至三年来新高

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href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">特斯拉</a>(TSLA.US)利用人来远程控制其Optimus<a href=\"https://laohu8.com/S/300024\">机器人</a>原型的一些功能，旨在激发投资者对即将推出的产品的热情。知情人士指出，在当天的发布会上，由其他地方的特斯拉员工远程监督了许多Optimus与来宾们之间的互动，其实并没有展示出来的那么<a href=\"https://laohu8.com/S/5RE.SI\">智能</a>。</p><p>知情人士说，在讨论公司运营时，其他地方的员工负责监督人形机器和与会者之间的许多互动。知情人士说，Optimus可以在没有外部控制的情况下通过人工智能行走。</p><p>一些与会者随后在社交媒体上表示，机器人得到了帮助，网上至少有一段据称来自10月10日Cybercab活动的视频显示，一名Optimus酒保承认，它得到了“人类的帮助”。特斯拉首席执行官埃隆·马斯克在一次网络直播中并没有提到这一点。</p><p>人工输入的使用引发了人们对这款机器人的能力和市场准备程度的质疑，马斯克上周表示，他预计这款机器人将成为“有史以来最大的产品”。这位首席执行官告诉大家，它可以处理许多家务，最终可能以每台2万到3万美元的价格向消费者出售。</p><p>虽然特斯拉此前曾展示过Optimus的原型机，但上周是非员工第一次有机会直接与这款黑白机器互动。他们为与会者倒饮料，击掌，甚至玩石头剪刀布，这也是会上少数的亮点。</p><p>这款机器人的性能长期以来一直受到投资者的密切关注，尽管该产品的发布时间仍不确定。观察人士指出，在2022年，早期的原型机必须由人们抬上舞台，但现在它已经可以自己行走。</p><p><strong>分析师观点</strong></p><p>最初，Optimus根本不会出现在上周的活动中。据一位知情人士透露，大约三周前，马斯克曾要求将他们纳入其中。这位知情人士说，紧急的通知意味着没有时间让软件升级，因此必须进行远程操作。</p><p>与Cybercab无人驾驶出租车和货车概念车一样，Optimus是此次活动重点介绍的几款产品之一。受邀出席发布会的嘉宾——包括投资者、华尔街分析师和粉丝——乘坐无人驾驶的自动驾驶汽车进行了短途旅行。</p><p>这场在电影制片厂举行的盛大活动，由于缺乏技术细节，而且无人驾驶出租车业务的计划含糊不清，被普遍认为没有给人留下深刻印象。第二天，特斯拉的股价遭遇了两个多月来的最大跌幅。</p><p>据一位知情人士透露，马斯克本应在台上讨论更广泛的自动驾驶相关项目。该演示将包括更多关于特斯拉Semi卡车自动驾驶技术计划的细节，未来叫车服务背后的应用程序的细节，以及软件套件的定价。但马斯克要么跳过这些材料，要么将其从活动中删除。</p><p>此前活动结束后，<a 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Jonas表示，总体而言，此次发布会令人失望，因为缺乏有关FSD/技术、拼车经济以及CyberCab上市战略的数据。Jonas说，该公司在参加发布会时，对市场可能了解到的情况有很多预期，并认为这对该股的走向和争论有重要影响。“除了提到感应充电外，没有详细讨论Cybercab的功能，包括技术(推理硬件、传感器套件、激光雷达、L4/L5)、范围、安全性、实用性以及灵活性/配置等。许多人评论说，它看起来像是‘Model 2’原型车重新包装成一辆自动驾驶汽车。巴克莱也认为，此次事件披露的信息并没有突显出特斯拉近期的任何机会。Dan Levy写道:“正如预期的那样，与之前的特斯拉产品发布一样，此次发布会并未透露细节，而是强调了特斯拉在AI/AV(自动驾驶汽车)领域的发展愿景。”他还强调，特斯拉没有展示计划在2025年上半年生产的低成本车型。Roth MKM分析师Craig Irwin则指出:“我们对特斯拉提供的有限证据感到失望——FSD在纯光学系统中是可信的。”不过，也有许多与会者表示，他们与Optimus的互动是特斯拉展示的一个突出特点。Laffer Tengler Investments首席执行官Nancy Tengler在出席活动后给客户的报告中称：“在我看来，Optimus抢了风头。Optimus大摇大摆地走了进来，跳着舞，看起来非常像人类。”Wedbush分析师Dan Ives称这场晚会是“对未来的一瞥”，他在一篇文章中说，模仿人类的机器人“可能比晚上想象的更接近现实”。成长型投资公司深水资产管理的管理合伙人Gene 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这种话也好意思说？","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/333782143451376","repostId":"2456237486","repostType":2,"repost":{"id":"2456237486","pubTimestamp":1722513486,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/2456237486?lang=&edition=full","pubTime":"2024-08-01 19:58","market":"sh","language":"zh","title":"新势力又要摸着马斯克过河了","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2456237486","media":"字母榜","summary":"在摸着马斯克过河之前，何小鹏先摸了一把前同事。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。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。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。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。","content":"<html><body><p><strong>在摸着马斯克过河之前，何小鹏先摸了一把前同事。</strong></p><p>“<a href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">特斯拉</a>的研发进度领先国内<a href=\"https://laohu8.com/S/5RE.SI\">智能</a>驾驶1.5-2年。”7月初，前小鹏自动驾驶研发副总裁谷俊丽的一番言论，引发外界争议。</p><p><strong>自此之后，车企大佬几乎再无人敢直接点评特斯拉与中国车企在智能驾驶方面的具体差距。</strong>近期，轮到何小鹏点评时，他也只是轻轻赞扬了一番，表示过去自己一直觉得<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a>母公司旗下的Waymo，是神一般的存在，但6月份去旧金山体验完特斯拉FSD V12版本后，感到“非常非常惊讶，跟以前完全不是一个版本了。”</p><p><strong>让何小鹏惊讶的秘密武器，便来自特斯拉于今年初正式上线的，端到端自动驾驶技术新版本FSD V12。</strong></p><p><img src=\"https://x0.ifengimg.com/ucms/2024_31/38B53451EEDB407D13F2F9A5ACE0EFDE289015D5_size24_w1080_h720.jpg\"/></p><p>特斯拉 FSD V12，最大的改变是用了<strong> “端到端” 架构，即一端输入摄像头等传感器获得的数据，另一端直接输出车该怎么开。</strong></p><p>在此之前，自动驾驶采用的是模块化方案，即把感知、预测、规划等划分为各自独立的模块，完全依赖工程师编写大量代码去制定行驶规则，从而告诉车遇到什么样的状况时，该采用哪些规则指令。</p><p><strong>如果将模块化方案视作iPhone中的Siri，那么端到端的出现，无疑就是ChatGPT时刻的降临。</strong></p><p>喊出全球唯二、中国唯一实现端到端大模型量产落地车企的何小鹏，在谈及特斯拉FSD有望年底进入中国的话题时，给出的答案是不担心后者的竞争。</p><p>同样不想落后特斯拉一步的华为，在4月份发布干昆ADS 3.0架构时，也开始强调“端到端”技术。7月份的理想智能驾驶夏季发布会上，官方也发布了基于端到端模型、VLM视觉语言模型和世界模型的全新自动驾驶技术架构。近期<a href=\"https://laohu8.com/S/NIO\">蔚来</a>也官宣其智能驾驶技术架构 NADArch2.0，正式引入世界模型的端到端架构。</p><p>理想、<a href=\"https://laohu8.com/S/NIO.SI\">蔚来</a>所谓的“世界模型”概念，也多少带些特斯拉的影子。</p><p>2021年特斯拉AI 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。</p><p><strong>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。</strong></p><p>且这次的竞争，可能比十年前更激烈。</p><p>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。</p><p>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。</p><p>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。</p><p>如今，赢家通吃的前景和压力，一同涌到了新势力面前。</p><p><img src=\"https://x0.ifengimg.com/ucms/2024_31/9C0929D5707DFA0F7A2CBC2B9605B22419B476F7_size7_w681_h681.png\"/></p><p><strong>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。</strong></p><p>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。</p><p>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。</p><p>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。</p><p>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。</p><p><img src=\"https://x0.ifengimg.com/ucms/2024_31/345F55732BC24760FDEE611EDCC6C3B8B0BAF22D_size96_w1080_h1619.jpg\"/></p><p>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。</p><p>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。</p><p>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。</p><p><strong>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。</strong></p><p>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。”</p><p>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。</p><p>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。”</p><p><strong>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。</strong></p><p>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。</p><p>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。</p><p>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。</p><p><img src=\"https://x0.ifengimg.com/ucms/2024_31/C1B90C251D5C21CB2B7EF5BA436B08F379A368B1_size6_w681_h681.png\"/></p><p>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。</p><p>这直接催生了三年前特斯拉超算系统Dojo的诞生。</p><p>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）。</p><p>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。</p><p><strong>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。</strong></p><p><img src=\"https://x0.ifengimg.com/ucms/2024_31/94CA5930EB44DD628AB85DBDC416B5E7E25BD2C0_size48_w800_h450.jpg\"/></p><p>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”。</p><p>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。</p><p><strong>进入2024年7月份，蔚小理四年造芯路，终于有了成果：</strong>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。</p><p>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。”</p><p><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。</p><p><strong>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。</strong></p><p>“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。”</p><p>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。</p><p>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。”</p><p><img src=\"https://x0.ifengimg.com/ucms/2024_31/12D89E5EC68EE6B2A9D3B9075361E3DC8DC4F496_size8_w681_h681.png\"/></p><p><strong>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。</strong></p><p>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。</p><p>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。”</p><p><strong>这考验着车企的规模效应。</strong>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。</p><p>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。</p><p>更不容忽视的是，<strong>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。</strong></p><p><strong>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，</strong>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。</p><p>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。</p><p><img src=\"https://x0.ifengimg.com/ucms/2024_31/7C240BF7C9E4AE8DE9D5A1F94D66B2034B5029E8_size60_w790_h392.jpg\"/></p><p>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。”</p><p>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。</p><p>“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。</p><p>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。</p><p>“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。</p><p>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。</p><p><img src=\"https://x0.ifengimg.com/ucms/2024_31/4B5B5118A19A3D1F7FE9F09E941229FE0836C408_size348_w1080_h872.png\"/></p><p>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。”</p><p>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。</p><p><strong>参考资料：</strong></p><p><strong>《关于造车，雷军近年唯一深度专访》雷军</strong></p><p><strong>《放弃雷达，国内车企倒戈纯视觉路线》中国汽车报</strong></p><p><strong>《蔚来、小鹏等自研智驾芯片将流片，上车进入倒计时》36氪</strong></p><p><strong>《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</strong></p><p><strong>《特斯拉从此无禁区，但FSD 入华还没时间表》盒饭财经</strong></p></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 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V12版本后，感到“非常非常惊讶，跟以前完全不是一个版本了。”让何小鹏惊讶的秘密武器，便来自特斯拉于今年初正式上线的，端到端自动驾驶技术新版本FSD V12。特斯拉 FSD V12，最大的改变是用了 “端到端” 架构，即一端输入摄像头等传感器获得的数据，另一端直接输出车该怎么开。在此之前，自动驾驶采用的是模块化方案，即把感知、预测、规划等划分为各自独立的模块，完全依赖工程师编写大量代码去制定行驶规则，从而告诉车遇到什么样的状况时，该采用哪些规则指令。如果将模块化方案视作iPhone中的Siri，那么端到端的出现，无疑就是ChatGPT时刻的降临。喊出全球唯二、中国唯一实现端到端大模型量产落地车企的何小鹏，在谈及特斯拉FSD有望年底进入中国的话题时，给出的答案是不担心后者的竞争。同样不想落后特斯拉一步的华为，在4月份发布干昆ADS 3.0架构时，也开始强调“端到端”技术。7月份的理想智能驾驶夏季发布会上，官方也发布了基于端到端模型、VLM视觉语言模型和世界模型的全新自动驾驶技术架构。近期蔚来也官宣其智能驾驶技术架构 NADArch2.0，正式引入世界模型的端到端架构。理想、蔚来所谓的“世界模型”概念，也多少带些特斯拉的影子。2021年特斯拉AI 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":439,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":326189515509984,"gmtCreate":1720637714930,"gmtModify":1720638199484,"author":{"id":"3487004053583116","authorId":"3487004053583116","name":"WenzhiDong","avatar":"https://static.tigerbbs.com/474dcc656ccb8f30521de08bc85082ac","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3487004053583116","authorIdStr":"3487004053583116"},"themes":[],"htmlText":"<a href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">$特斯拉(TSLA)$&nbsp;</a>&nbsp; 什么时候把空头踩爆 快点开始啊","listText":"<a 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Jonas表示，总体而言，此次发布会令人失望，因为缺乏有关FSD/技术、拼车经济以及CyberCab上市战略的数据。Jonas说，该公司在参加发布会时，对市场可能了解到的情况有很多预期，并认为这对该股的走向和争论有重要影响。“除了提到感应充电外，没有详细讨论Cybercab的功能，包括技术(推理硬件、传感器套件、激光雷达、L4/L5)、范围、安全性、实用性以及灵活性/配置等。许多人评论说，它看起来像是‘Model 2’原型车重新包装成一辆自动驾驶汽车。巴克莱也认为，此次事件披露的信息并没有突显出特斯拉近期的任何机会。Dan Levy写道:“正如预期的那样，与之前的特斯拉产品发布一样，此次发布会并未透露细节，而是强调了特斯拉在AI/AV(自动驾驶汽车)领域的发展愿景。”他还强调，特斯拉没有展示计划在2025年上半年生产的低成本车型。Roth MKM分析师Craig Irwin则指出:“我们对特斯拉提供的有限证据感到失望——FSD在纯光学系统中是可信的。”不过，也有许多与会者表示，他们与Optimus的互动是特斯拉展示的一个突出特点。Laffer Tengler Investments首席执行官Nancy Tengler在出席活动后给客户的报告中称：“在我看来，Optimus抢了风头。Optimus大摇大摆地走了进来，跳着舞，看起来非常像人类。”Wedbush分析师Dan Ives称这场晚会是“对未来的一瞥”，他在一篇文章中说，模仿人类的机器人“可能比晚上想象的更接近现实”。成长型投资公司深水资产管理的管理合伙人Gene 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href=\"https://laohu8.com/S/5RE.SI\">智能</a>驾驶1.5-2年。”7月初，前小鹏自动驾驶研发副总裁谷俊丽的一番言论，引发外界争议。</p><p><strong>自此之后，车企大佬几乎再无人敢直接点评特斯拉与中国车企在智能驾驶方面的具体差距。</strong>近期，轮到何小鹏点评时，他也只是轻轻赞扬了一番，表示过去自己一直觉得<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a>母公司旗下的Waymo，是神一般的存在，但6月份去旧金山体验完特斯拉FSD V12版本后，感到“非常非常惊讶，跟以前完全不是一个版本了。”</p><p><strong>让何小鹏惊讶的秘密武器，便来自特斯拉于今年初正式上线的，端到端自动驾驶技术新版本FSD V12。</strong></p><p><img src=\"https://x0.ifengimg.com/ucms/2024_31/38B53451EEDB407D13F2F9A5ACE0EFDE289015D5_size24_w1080_h720.jpg\"/></p><p>特斯拉 FSD V12，最大的改变是用了<strong> “端到端” 架构，即一端输入摄像头等传感器获得的数据，另一端直接输出车该怎么开。</strong></p><p>在此之前，自动驾驶采用的是模块化方案，即把感知、预测、规划等划分为各自独立的模块，完全依赖工程师编写大量代码去制定行驶规则，从而告诉车遇到什么样的状况时，该采用哪些规则指令。</p><p><strong>如果将模块化方案视作iPhone中的Siri，那么端到端的出现，无疑就是ChatGPT时刻的降临。</strong></p><p>喊出全球唯二、中国唯一实现端到端大模型量产落地车企的何小鹏，在谈及特斯拉FSD有望年底进入中国的话题时，给出的答案是不担心后者的竞争。</p><p>同样不想落后特斯拉一步的华为，在4月份发布干昆ADS 3.0架构时，也开始强调“端到端”技术。7月份的理想智能驾驶夏季发布会上，官方也发布了基于端到端模型、VLM视觉语言模型和世界模型的全新自动驾驶技术架构。近期<a href=\"https://laohu8.com/S/NIO\">蔚来</a>也官宣其智能驾驶技术架构 NADArch2.0，正式引入世界模型的端到端架构。</p><p>理想、<a href=\"https://laohu8.com/S/NIO.SI\">蔚来</a>所谓的“世界模型”概念，也多少带些特斯拉的影子。</p><p>2021年特斯拉AI 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。</p><p><strong>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。</strong></p><p>且这次的竞争，可能比十年前更激烈。</p><p>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。</p><p>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。</p><p>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。</p><p>如今，赢家通吃的前景和压力，一同涌到了新势力面前。</p><p><img src=\"https://x0.ifengimg.com/ucms/2024_31/9C0929D5707DFA0F7A2CBC2B9605B22419B476F7_size7_w681_h681.png\"/></p><p><strong>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。</strong></p><p>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。</p><p>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。</p><p>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。</p><p>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。</p><p><img src=\"https://x0.ifengimg.com/ucms/2024_31/345F55732BC24760FDEE611EDCC6C3B8B0BAF22D_size96_w1080_h1619.jpg\"/></p><p>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。</p><p>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。</p><p>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。</p><p><strong>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。</strong></p><p>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。”</p><p>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。</p><p>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。”</p><p><strong>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。</strong></p><p>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。</p><p>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。</p><p>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。</p><p><img src=\"https://x0.ifengimg.com/ucms/2024_31/C1B90C251D5C21CB2B7EF5BA436B08F379A368B1_size6_w681_h681.png\"/></p><p>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。</p><p>这直接催生了三年前特斯拉超算系统Dojo的诞生。</p><p>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）。</p><p>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。</p><p><strong>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。</strong></p><p><img src=\"https://x0.ifengimg.com/ucms/2024_31/94CA5930EB44DD628AB85DBDC416B5E7E25BD2C0_size48_w800_h450.jpg\"/></p><p>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”。</p><p>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。</p><p><strong>进入2024年7月份，蔚小理四年造芯路，终于有了成果：</strong>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。</p><p>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。”</p><p><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。</p><p><strong>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。</strong></p><p>“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。”</p><p>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。</p><p>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。”</p><p><img src=\"https://x0.ifengimg.com/ucms/2024_31/12D89E5EC68EE6B2A9D3B9075361E3DC8DC4F496_size8_w681_h681.png\"/></p><p><strong>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。</strong></p><p>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。</p><p>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。”</p><p><strong>这考验着车企的规模效应。</strong>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。</p><p>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。</p><p>更不容忽视的是，<strong>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。</strong></p><p><strong>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，</strong>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。</p><p>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。</p><p><img src=\"https://x0.ifengimg.com/ucms/2024_31/7C240BF7C9E4AE8DE9D5A1F94D66B2034B5029E8_size60_w790_h392.jpg\"/></p><p>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。”</p><p>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。</p><p>“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。</p><p>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。</p><p>“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。</p><p>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。</p><p><img src=\"https://x0.ifengimg.com/ucms/2024_31/4B5B5118A19A3D1F7FE9F09E941229FE0836C408_size348_w1080_h872.png\"/></p><p>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。”</p><p>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。</p><p><strong>参考资料：</strong></p><p><strong>《关于造车，雷军近年唯一深度专访》雷军</strong></p><p><strong>《放弃雷达，国内车企倒戈纯视觉路线》中国汽车报</strong></p><p><strong>《蔚来、小鹏等自研智驾芯片将流片，上车进入倒计时》36氪</strong></p><p><strong>《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</strong></p><p><strong>《特斯拉从此无禁区，但FSD 入华还没时间表》盒饭财经</strong></p></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 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V12版本后，感到“非常非常惊讶，跟以前完全不是一个版本了。”让何小鹏惊讶的秘密武器，便来自特斯拉于今年初正式上线的，端到端自动驾驶技术新版本FSD V12。特斯拉 FSD V12，最大的改变是用了 “端到端” 架构，即一端输入摄像头等传感器获得的数据，另一端直接输出车该怎么开。在此之前，自动驾驶采用的是模块化方案，即把感知、预测、规划等划分为各自独立的模块，完全依赖工程师编写大量代码去制定行驶规则，从而告诉车遇到什么样的状况时，该采用哪些规则指令。如果将模块化方案视作iPhone中的Siri，那么端到端的出现，无疑就是ChatGPT时刻的降临。喊出全球唯二、中国唯一实现端到端大模型量产落地车企的何小鹏，在谈及特斯拉FSD有望年底进入中国的话题时，给出的答案是不担心后者的竞争。同样不想落后特斯拉一步的华为，在4月份发布干昆ADS 3.0架构时，也开始强调“端到端”技术。7月份的理想智能驾驶夏季发布会上，官方也发布了基于端到端模型、VLM视觉语言模型和世界模型的全新自动驾驶技术架构。近期蔚来也官宣其智能驾驶技术架构 NADArch2.0，正式引入世界模型的端到端架构。理想、蔚来所谓的“世界模型”概念，也多少带些特斯拉的影子。2021年特斯拉AI 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":439,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":323556153442608,"gmtCreate":1720015424007,"gmtModify":1720015445543,"author":{"id":"3487004053583116","authorId":"3487004053583116","name":"WenzhiDong","avatar":"https://static.tigerbbs.com/474dcc656ccb8f30521de08bc85082ac","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3487004053583116","authorIdStr":"3487004053583116"},"themes":[],"htmlText":"原因根本就不仅仅是汽车交付量 是9.6gwh的能源部署 以这种势头 2年之内 能源盈利就将与汽车部分持平 即使没有robotaxi和opimus 估值也至少需要攀升1-2倍","listText":"原因根本就不仅仅是汽车交付量 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