朱玉龍：王傳福説自動駕駛“虛頭巴腦”，是清醒認識還是偏見？

【文/觀察者網專欄作者 朱玉龍】

3月底，王傳福在比亞迪2022年財報交流會上表示，現階段不斷鼓吹的無人駕駛、自動駕駛，幾乎無異於泡沫：

“無人駕駛那都是扯淡，弄個虛頭巴腦的東西那都是忽悠，它（無人駕駛）就是一場皇帝的新裝，比亞迪有60多萬員工，想用機器取代這些人工都做不到。因為，機器不可能模擬人工操作的每一種場景。連固定的生產線上的工作，都無法做到“無人”，更何況是變化無常的實際路況呢？”

但他同時強調了高階輔助駕駛的實用性，“它相當於一個上帝，看着人在開車。自然人要承擔責任，別人（主要指車企或軟件開發企業）不承擔責任，車禍肯定會有，死人肯定會有，還是人扶着方向盤，……我們做的系統，像一個上帝看着你，讓你困的時候，看一個短消息的時候不至於出現車禍，這是實實在在的東西。”

如果説汽車的“新四化”，電動化、智能化、網聯化、共享化就像一場籃球賽的四節，那麼比亞迪和特斯拉無疑是第一節的領先者。當前，比賽已經逐步進入第二節，到底該選擇哪條路線？賽場上的其他選手是否會因為選錯路線而資源錯配嗎？

一、兩種路線之爭

1. 2022年美股L4自動駕駛的破滅

目前常説的自動駕駛技術的發展路線可分為漸進式和跨越式兩種，其中漸進式主張從L1、L2、L3狀態的“人機共駕”逐漸過渡到L4的無人駕駛；而跨越式則直接以L4的無人駕駛為目標進行研發。由於“自動駕駛”的命名容易引起大眾誤解，所以現在往往用“智能駕駛”或者“輔助駕駛”來指代；其中，L2、L3的智能駕駛也是通常所説的高階輔助駕駛。

表：美國汽車工程師協會制定（SAE）對自動駕駛分級的定義

這兩種路線的目標客户也不同：漸進式路線的主要領導者是特斯拉，還有豪華汽車企業；而跨越式路線面向新興的智慧出行服務商，比如Robotaxi、RobotTruck公司。在去年的美股市場，隨着全球投資者對Robotaxi/Truck公司商業化進程上的前景不夠明朗，這就使得大量公司的市值開始跳水，甚至破產。

跨越式路線L4自動駕駛從去年開始，已經從風口進入寒冬。Uber、沃爾沃、通用、福特、特斯拉等主要玩家，都推遲了自己的商業化落地計劃。2020年12月，Uber更是將自動駕駛技術部門UberATG，以40億美元出售給了同行AuroraInnovation；Lyft也以5.5億美元，將自動駕駛部門轉賣給了豐田子公司WovenPlanet。

如果對比漸進式和跨越式路徑，能看到兩者的技術方案差距巨大，包括針對場景的設計規劃、傳感器、數據採集等方面的區別。回顧兩種路徑的不同發展歷程，我認為我們需要思考的是，為什麼直接到L4會走向失敗？以及，從L2漸進式演進到L4、L5的速度。

2. 從Waymo到系列企業的路徑失敗

谷歌的自動駕駛項目從母公司獨立，成立了目前行業領軍Waymo，這完全帶火了獨立做L4跨越式路線面向新興的智慧出行服務商。

2015年時，Waymo的前身，估值僅有85億美元；但到兩年後的2017，摩根斯坦利對Waymo給出的估值達到700億美元；2018年，估值暴漲到1750億美元，相當於1/4個谷歌。但隨後Waymo在商業化過程中接連受挫——2018年底，Waymo開始在美國亞利桑那州鳳凰城試點Robotaxi業務，但一直沒有形成穩定的發展，無法大規模複製。目前Robotaxi業務，僅在鳳凰城的東谷、鳳凰城市中心以及舊金山三地向公眾提供出行服務。

我們看到Waymo的發展，一方面受到核心技術人員出走的影響，一方面是技術層面不能突破的影響。在中國對應Waymo的L4的自動駕駛公司主要有三個大的發展方向，分別是：

•量產自動駕駛：以百度阿波羅、小馬智行為代表的，主打無人駕駛的Robotaxi，商業目標是提供商用載客的無人駕駛的解決方案

•高速商用車：這塊以圖森未來、贏徹科技等公司為代表，主要目標提供無人駕駛卡車Robotruc，以在封閉區域內運送貨物為業務方向

•低速商用車：這部分是美團、阿里、京東等互聯網重點投資的方向，期待通過低速的無人駕駛車輛，完成物流配送、清掃、礦區送貨等業務，替代原來的人力。

而隨着美股的市值破滅和獨立發展的道路不可持續，專注於L4的企業開始向L2領域進發，這是L4企業對L2的集體倒戈，為了爭取客户甚至不惜白盒交付交出源代碼。

二、如何看待自動/輔助駕駛

1. 特斯拉引領的路徑到底價值幾何？

特斯拉是漸進式主張從L1、L2、L3狀態的“人機共駕”逐漸過渡到L4的無人駕駛的代表，目前垂直整合路線，甚至從車擴展到了機器人。

2019年前後，自動駕駛技術堆棧出現了顛覆性變化，特斯拉引領了這次變革。單體技術的進展，圍繞着從規則驅動向數據驅動發展，這幾乎改變了整個技術堆棧，甚至是工程師的思考方式。簡單説，數據的數量與質量決定了算法的有效性，將成為自動駕駛的關鍵環節。2020年下半年，特斯拉發佈FSD Beta（完全自動駕駛測試版）。這也驗證從輔助駕駛到自動駕駛的路徑，是可行的。

特斯拉開創了將自動駕駛與汽車量產結合的道路，即通過在量產車上安裝低級別自動駕駛系統收集數據，憑藉數據不斷完善自動駕駛算法，最終實現由較低級別的自動駕駛向高級別自動駕駛間融合過渡。

在這個過程中，我們看到特斯拉不斷用高算力的芯片和存儲迭代車輛硬件，從HW1.0迭代到了HW4.0，而且圍繞後台數據處理來拓展自動駕駛的應用邊界，以後可以用於機器人在室內的使用，這拓寬了AI在移動領域的用途。

芯片性能的提升，每一代產品的迭代首先在算力上有大幅的提升，FSD芯片作為特斯拉自研的第一代產品，肯定有某些地方由於受時代侷限性的影響沒有達到完美的水平，在第二代產品中要迭代。

2. 中國新勢力的“激光雷達+Orin”路線到底走對嗎？

在2021年初，小鵬提出了全棧自研的路徑，隨後蔚來和理想汽車都選擇跟隨了核心能力自建，而中國的傳統主機廠和二線新勢力也意識到了主機廠自研的好處。幾家新勢力通常使用單一的計算平台和傳感器架構，通過激光雷達和英偉達超強算力芯片來彌補自己的短板。

在智能車時代，汽車產業的商業模式越來越依賴於軟件和服務，圍繞用户問題的更新迭代和向軟件和服務的商業模式轉型。

3. 如何看待商業投入和發展的平衡？

電動化智能化需要吸引資本投入，也需要教育市場和消費者，某種程度上來説，特斯拉在全球和中國市場確實做了這個工作，也得到了新能源車先發者和定義者的紅利。但從目前來看，靠單純講故事顯然已經很難吸引到資本的眼球了。目前產業內逐步認識到自動駕駛在技術和商業化層面的難度，整個行業正趨於理性化。自動駕駛在落地時普遍會遇到技術成熟度、成本接受度和法規的支持，這將決定其在商業場景裏的滲透速度。

三、關於智能化，偏見會帶來落後嗎？

1. 牽手英偉達的比亞迪，向左還是向右

今年3月份英偉達宣佈，從明年開始，比亞迪的的電動汽車將採用英偉達的DRIVE Orin集中式計算平台，進一步擴大其王朝、海洋系列汽車的多種車型中對DRIVE Orin的使用。DRIVE Orin是市場上性能最強的自動駕駛處理器之一，已被許多新能源汽車、RobotTaxi和RobotTruck選擇使用。我們看到，比亞迪將會在2023年提供高級駕駛輔助系統。這説明比亞迪也是在往智能化走的。

但是同時，業績會上王傳福的發聲又説明，比亞迪的最高層對自動駕駛的發展速度是比較有耐心的，這是因為軟件能力的提升是需要專業的判斷力，而這種技術突破顯然還沒有被比亞迪認可，更無法成為下一代產品的賣點。

2. ChatGPT給中國的警示

大部分觀點都認為，由於產業基礎的能力，中國和美國將在未來20年共同引領全球人工智能（AI）發展。AI和自動化作為平台技術，與先進計算、生命科學、新能源等更多新技術交叉發展會帶來顛覆性的產業變革。中國在這個過程中有望領跑，特別是在規模巨大的傳統行業中，廣闊的市場和豐富的場景是中國AI的跳板，中國的大數據和AI的優勢、自動化、智能化有望領先美國，保持“世界工廠”的地位。

ChatGPT的出現，讓我們看到美國側重於基礎研究，而基礎研究的突破帶來非常巨大的變化，從GPT-3到GPT-4的大語言模型 （LLM）突破，將會對生產力帶來巨大的變化。

3. 中國在智能汽車領域會落後嗎？

中國在智能汽車領域正在迅速發展，並且已經取得了重大進展。在中國，不管是政府層面還是汽車產業領域的企業都非常重視智能汽車技術的研究和開發，但是我們看到目前的技術突破，是來自於基礎底層的，隨着特斯拉的自動駕駛車輛和機器人協同發展，美國企業在語言模型上已經投入大量資源，將來底層技術的突破是我們很難預見的。

我們沒辦法保證我們投入巨資建立的電動汽車產業鏈，是不是在下一波基於新的AI技術賦能的智能化技術變成了“傳統車”，這是我們最大的風險。

時代在共振，汽車行業也正迎來“百年變局”。汽車電動化方面，中國在持續投資下取得了成績，把技術難度降低了；但是，汽車智能化更加考驗芯片、算法和強算力服務器，更大的挑戰在等着我們。龜兔賽跑不能打盹。現在的形勢非常符合這句話，“宜將剩勇追窮寇，不可沽名學霸王”。

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