在3000年前，在古希臘德?tīng)栰成駨R阿波羅神殿前的三句諺語(yǔ)中，“認(rèn)識(shí)自己，不要做太多?！?/p>

這兩句古老的諺語(yǔ)對(duì)于汽車(chē)行業(yè)來(lái)說(shuō)也是如此，百年來(lái)沒(méi)有什么大的變化。雖然自動(dòng)駕駛、大模型、車(chē)路云一體化等新技術(shù)、新商業(yè)模式層出不窮，但為汽車(chē)行業(yè)開(kāi)辟了更多的想象空間。但是每種技術(shù)都有局限性，我們要認(rèn)清技術(shù)的邊界，在“能”和“不能”之間找到最優(yōu)解。

迎來(lái)“AI定義汽車(chē)”拐點(diǎn)

經(jīng)過(guò)多年的外觀、三電、智能駕駛艙領(lǐng)域競(jìng)爭(zhēng)，深度智能化是許多汽車(chē)公司的下一個(gè)目標(biāo)。

1925年，紐約展出了一輛遙控車(chē)，向人們展示了即將到來(lái)的無(wú)人駕駛汽車(chē)。據(jù)《紐約時(shí)報(bào)》報(bào)道，這輛被稱(chēng)為“美國(guó)奇跡”的汽車(chē)在1000多名圍觀者的注視下在百老匯街頭巡游。然而，它首先在第62街失控，在哥倫布環(huán)島失控。最后，這輛想成為“奇跡”的車(chē)撞上了另一輛車(chē)。

100年后，以大模型為代表的AI技術(shù)，2024年北京車(chē)展開(kāi)啟了汽車(chē)深度智能化的關(guān)鍵突破口，發(fā)展速度遠(yuǎn)超業(yè)內(nèi)預(yù)期。根據(jù)行業(yè)最初的估計(jì)，大模型的大規(guī)模上車(chē)可能需要兩年左右的過(guò)渡期，而在北京汽車(chē)展開(kāi)幕前后，汽車(chē)公司迫不及待地大規(guī)模生產(chǎn)上車(chē)，這表明目前的汽車(chē)行業(yè)正在從“軟件定義汽車(chē)”迅速走向“AI定義汽車(chē)”的新轉(zhuǎn)折點(diǎn)。

英偉達(dá)CEO黃仁勛作為自行車(chē)智能的代表性技術(shù)，自馬斯克首秀以端到端FSD為基礎(chǔ)以來(lái)，無(wú)論是汽車(chē)公司還是自動(dòng)駕駛技術(shù)企業(yè)，對(duì)端到端的自動(dòng)駕駛解決方案都表現(xiàn)出極大的熱情，稱(chēng)之為“自動(dòng)駕駛革命性進(jìn)步”。

去年四月，華為常務(wù)董事、終端BG CEO、智能化汽車(chē)解決方案BU CEO余承東曾經(jīng)說(shuō)過(guò)，今天的智能電動(dòng)汽車(chē)與10多年前的智能手機(jī)時(shí)代驚人地相似。我們正在走向智能電動(dòng)聯(lián)網(wǎng)汽車(chē)時(shí)代。2025年可能會(huì)出現(xiàn)分界點(diǎn)，可能會(huì)形成大的逆轉(zhuǎn)，相當(dāng)于2013年手機(jī)行業(yè)的大逆轉(zhuǎn)。

1%長(zhǎng)尾問(wèn)題是最難的。

目前還不清楚端到端神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能否成為那個(gè)分界點(diǎn)，但是可以肯定的是，任何技術(shù)都不能萬(wàn)無(wú)一失。我們要做的就是最大限度地降低技術(shù)應(yīng)用過(guò)程中的潛在風(fēng)險(xiǎn)，保證技術(shù)的可用性、可靠性和穩(wěn)定性。

自動(dòng)駕駛最重要的是保證安全。即使99%的道路情況問(wèn)題可以在技術(shù)上解決，也無(wú)法實(shí)現(xiàn)真正的無(wú)人駕駛。剩下的1%是難點(diǎn)，也就是所謂的“長(zhǎng)尾問(wèn)題”。

這個(gè)問(wèn)題的難點(diǎn)在于，我們很難用盡所有可能出現(xiàn)的場(chǎng)景和案例，也很難定義問(wèn)題的全集是什么。如果連事情都沒(méi)有完全定義，就無(wú)法有效提出解決方案，也無(wú)法有效預(yù)測(cè)其效果和費(fèi)用。

從技術(shù)角度來(lái)看，目前國(guó)內(nèi)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)基本采用傳統(tǒng)的分治法，將自動(dòng)駕駛?cè)蝿?wù)分為三個(gè)單獨(dú)的模型:感知、預(yù)測(cè)和規(guī)劃，然后集成系統(tǒng)完成整個(gè)自動(dòng)駕駛?cè)蝿?wù)。

分治法的優(yōu)點(diǎn)是將復(fù)雜的自動(dòng)駕駛?cè)蝿?wù)拆解成大量相對(duì)簡(jiǎn)單的子任務(wù)，大大降低了系統(tǒng)開(kāi)發(fā)的難度。由此組成的系統(tǒng)具有很好的可解釋性，可以對(duì)每個(gè)模塊的輸入輸出進(jìn)行白盒分析。一旦發(fā)生事故，可以深入分析，找出具體的問(wèn)題點(diǎn)。

但缺點(diǎn)是需要編寫(xiě)的代碼量巨大，在系統(tǒng)設(shè)計(jì)中引入了太多的人為先驗(yàn)經(jīng)驗(yàn)，導(dǎo)致自動(dòng)駕駛能力上限相對(duì)較低，系統(tǒng)泛化性相對(duì)較差，通常無(wú)法處理未見(jiàn)的場(chǎng)景。

在學(xué)術(shù)界，端到端并不是一個(gè)新概念，已經(jīng)有很多相關(guān)的論文和研究。然而，直到去年，在具有高級(jí)輔助駕駛功能的量產(chǎn)車(chē)大規(guī)模落地后，有了海量數(shù)據(jù)和海量計(jì)算率的加持，才取得了突破。

端到端模型集感知、預(yù)測(cè)、規(guī)劃于一體，不需要冗長(zhǎng)的代碼來(lái)制定規(guī)則。相反，機(jī)器可以通過(guò)使用大量數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練系統(tǒng)，具備獨(dú)立學(xué)習(xí)、思考和分析的能力，更好地處理復(fù)雜的駕駛?cè)蝿?wù)。

由于任務(wù)較少，避免了大量的重復(fù)處理，端到端自動(dòng)駕駛可以提高計(jì)算效率，并且可以通過(guò)不斷擴(kuò)展數(shù)據(jù)來(lái)提高系統(tǒng)的能力上限。

對(duì)于缺點(diǎn)，端到端的“缺乏可解釋性”是一個(gè)客觀的缺陷。就像人類(lèi)無(wú)法解釋宇宙從哪里來(lái)，有多大一樣，我們無(wú)法準(zhǔn)確解釋大模型做出行為的動(dòng)機(jī)，這給未來(lái)的問(wèn)題分析和算法優(yōu)化帶來(lái)了困難。我們不知道從哪個(gè)方向來(lái)改善它。

第二，“需要大量?jī)?yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)”也是一個(gè)較高的門(mén)檻。Andrejrej，一位曾經(jīng)在OpenAI工作的計(jì)算機(jī)科學(xué)家。 在一次采訪中，Karpathy表示，特斯拉自動(dòng)駕駛部門(mén)將3/4的精力投入到收集、清潔、分類(lèi)和標(biāo)記高質(zhì)量數(shù)據(jù)上，只有四分之一的工作用于算法探索和模型創(chuàng)建。這種能量分配足以說(shuō)明數(shù)據(jù)在特斯拉自動(dòng)駕駛技術(shù)棧中的地位。尤其是端到端這種完全數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的大型模型，數(shù)據(jù)的規(guī)模和質(zhì)量比參數(shù)更能決定模型本身的性能。

就特斯拉目前的自動(dòng)駕駛性能而言，行業(yè)還沒(méi)有從實(shí)踐中證實(shí)，端到端100%確定是一條值得追隨的技術(shù)路線。

如前所述，端到端的可解釋性較差，所需的數(shù)據(jù)規(guī)模和計(jì)算率遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)國(guó)內(nèi)企業(yè)的承受能力，因此確定端到端路線會(huì)超過(guò)分模塊方案還為時(shí)過(guò)早。

另外，法律和道德是一個(gè)無(wú)法回避的挑戰(zhàn)。自動(dòng)駕駛汽車(chē)的決策在很多情況下可能與現(xiàn)有的交通法規(guī)和道德規(guī)范發(fā)生沖突。例如，在緊急情況下，無(wú)人駕駛汽車(chē)可能需要做出決定，例如，在法律和道德上，選擇撞到行人或其他車(chē)輛是非常敏感的。由于自動(dòng)駕駛技術(shù)涉及許多法律責(zé)任和義務(wù)，如數(shù)據(jù)的隱私和使用，汽車(chē)的責(zé)任和保險(xiǎn)等，這些問(wèn)題都需要制定全新的法律和政策來(lái)解決。

“隱形翅膀”自動(dòng)駕駛

在道路基礎(chǔ)設(shè)施無(wú)法滿(mǎn)足自動(dòng)駕駛需求的前提下，自行車(chē)智能無(wú)疑是實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛的最佳方案。谷歌旗下的Waymo、特斯拉堅(jiān)持純粹的視覺(jué)流，以及國(guó)內(nèi)大多數(shù)自動(dòng)駕駛企業(yè)，都是這種模式的粉絲。

但這對(duì)一個(gè)企業(yè)的科技實(shí)力提出了很高的要求。客觀來(lái)說(shuō)，中國(guó)在自行車(chē)智能技術(shù)上與美國(guó)存在一定差距。誰(shuí)敢說(shuō)中國(guó)任何一家汽車(chē)公司和自動(dòng)駕駛技術(shù)公司的自動(dòng)駕駛計(jì)劃都比特斯拉FSD好？

與其苦苦掙扎，不如另辟蹊徑。與海外基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和升級(jí)相比，中國(guó)作為一個(gè)“基礎(chǔ)設(shè)施狂人”，可以充分發(fā)揮基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域的優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)變道，“車(chē)路云一體化”是最大的機(jī)遇，也是最適合中國(guó)國(guó)情的路徑。

就方法而言，車(chē)路云一體化跳出了自行車(chē)智能的局限性，將目光投向了更廣闊的道路和云端，結(jié)合了“半個(gè)司機(jī)在車(chē)上，半個(gè)司機(jī)在路上”的組合。借助路側(cè)多傳感器的超視距感知、路側(cè)邊緣計(jì)算和云中央計(jì)算相結(jié)合的完善計(jì)算率體系，實(shí)現(xiàn)了汽車(chē)、道路、云的全球數(shù)據(jù)協(xié)同和智能調(diào)度，為自動(dòng)駕駛的可靠性和安全性增添了保障。

就模型訓(xùn)練而言，車(chē)路云一體化架構(gòu)為自動(dòng)駕駛技術(shù)開(kāi)辟了新的道路。與傳統(tǒng)的依靠車(chē)輛獨(dú)立收集數(shù)據(jù)的方式相比，車(chē)路云一體化系統(tǒng)可以獲得更大的數(shù)據(jù)量和更豐富的數(shù)據(jù)類(lèi)型，不僅大大拓展了訓(xùn)練數(shù)據(jù)的廣度和深度，而且顯著加快了自動(dòng)駕駛模型的學(xué)習(xí)效率和準(zhǔn)確性，為實(shí)現(xiàn)更高水平的自動(dòng)駕駛奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

自動(dòng)駕駛車(chē)輛的傳感器不再是唯一的眼睛。通過(guò)遮擋或關(guān)閉這些傳感器，車(chē)輛可以依靠路側(cè)基站構(gòu)建實(shí)時(shí)數(shù)字孿生系統(tǒng)，不斷向車(chē)輛傳輸交通路況和環(huán)境數(shù)據(jù)，引導(dǎo)其順利完成自動(dòng)駕駛?cè)蝿?wù)。從這個(gè)角度來(lái)看，車(chē)路云一體化就像一雙“看不見(jiàn)的翅膀”，守護(hù)著無(wú)人駕駛汽車(chē)的必經(jīng)之路。

不過(guò)，車(chē)路云一體化的大規(guī)模落地并不容易。是集技術(shù)、產(chǎn)業(yè)、政策法規(guī)、工程建設(shè)、商業(yè)運(yùn)營(yíng)等因素于一體的跨部門(mén)、跨專(zhuān)業(yè)、跨行業(yè)的“系統(tǒng)工程”。，要結(jié)合國(guó)情，從頂層設(shè)計(jì)到落地實(shí)施，不僅要探索自行車(chē)智能與車(chē)路云融合的自動(dòng)駕駛技術(shù)方案，還要規(guī)劃成本可控的科學(xué)規(guī)范的車(chē)路通信設(shè)施建設(shè)方案。

據(jù)公安部最新資料顯示，2023年底，中國(guó)公路總里程達(dá)到544.1萬(wàn)公里，其中高速公路18.4萬(wàn)公里，位居世界第一。截至目前，我國(guó)已有超過(guò)3500公里的道路完成智能升級(jí)改造。與我國(guó)龐大的公路里程數(shù)量相比，智能道路升級(jí)改造空間巨大。

政府成為車(chē)路云一體化推進(jìn)過(guò)程中的主要推動(dòng)者。近日，北京市公共資源交易服務(wù)平臺(tái)正式發(fā)布《北京市車(chē)路云一體化新基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)項(xiàng)目(前期設(shè)計(jì)、施工圖設(shè)計(jì))招標(biāo)信息》。根據(jù)招標(biāo)信息，該項(xiàng)目投資規(guī)模達(dá)到99.39億元，共選擇約6050個(gè)2324平方公里的路口進(jìn)行建設(shè)，除上述路口外，雙智專(zhuān)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)中心的建設(shè)和改造。

隨后，6月3日，福州智能聯(lián)網(wǎng)車(chē)路云一體化啟動(dòng)區(qū)示范建設(shè)審核項(xiàng)目公示，成為繼北京之后第二個(gè)在車(chē)路云協(xié)同方面有大動(dòng)作的城市。6月4日，鄂爾多斯市新能源智能聯(lián)網(wǎng)汽車(chē)“車(chē)路云一體化”應(yīng)用示范項(xiàng)目成功備案。此外，長(zhǎng)春、杭州等地也積極申請(qǐng)智能聯(lián)網(wǎng)汽車(chē)“車(chē)路云一體化”應(yīng)用試點(diǎn)。

巧合的是，美國(guó)參議院在5月份提出了AI政策路線圖，建議每年撥款320億美元，以促進(jìn)跨政府部門(mén)的AIR&D，支持基礎(chǔ)科學(xué)研究，支持AI在先進(jìn)制造、智慧城市和交通系統(tǒng)、合成化學(xué)和生物應(yīng)用領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用。

可見(jiàn)，一場(chǎng)圍繞AI的大國(guó)博弈已經(jīng)進(jìn)入了一個(gè)關(guān)鍵時(shí)刻。智能城市、智能交通、智能聯(lián)網(wǎng)汽車(chē)作為AI應(yīng)用的重要領(lǐng)域，不僅重塑了人們未來(lái)的生活方式，也成為國(guó)家競(jìng)爭(zhēng)力的重要體現(xiàn)。

根據(jù)CICC的預(yù)測(cè)，2020年至2025年將成為中國(guó)跨越高級(jí)自動(dòng)駕駛的關(guān)鍵時(shí)期。到2030年左右，預(yù)計(jì)將實(shí)現(xiàn)郊區(qū)和市政道路的高度自動(dòng)駕駛，預(yù)計(jì)2035年后完全自動(dòng)駕駛。

事物的發(fā)展總是波浪式的，螺旋式的，自動(dòng)駕駛的。未來(lái)，以大模型為代表的生成AI和車(chē)路云一體化，將為自動(dòng)駕駛開(kāi)辟更多的想象空間，承載著人們對(duì)美好生活的向往。

本文來(lái)自微信公眾號(hào)“極智GeeTech”（ID:gh作者：半山，36氪經(jīng)授權(quán)發(fā)布，_ace6129f9cd5)。

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