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      智駕最后的窗口期,沖出AI新玩家

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      過去一年,智能輔助駕駛行業(yè)呈現(xiàn)出冰火兩重天的局面。

      輔助駕駛從可用邁向好用,在消費(fèi)者購車決策中的權(quán)重越來越高。成熟的方案也帶來成本下探的機(jī)會,L2+撕掉高端車型專屬標(biāo)簽,向中低端市場普及,讓“平權(quán)”從口號宣傳變成行業(yè)共識。

      同一時期,技術(shù)路線開始加速收斂,端到端與多模態(tài)大模型成為新賽點(diǎn),想留在牌桌上的公司都必須全力以赴。

      競爭越發(fā)殘酷,頭部陣營呈現(xiàn)雛形,在這樣一個看似并不適合入局的時間節(jié)點(diǎn),37歲的印奇開始了他的新事業(yè)。

      作為AI 1.0時代的親歷者,印奇在2011年創(chuàng)立曠視科技,此后迅速躋身中國AI獨(dú)角獸公司。在人工智能的探索道路上,印奇這個技術(shù)派幾乎從未止步。

      隨著一家名為千里科技的公司浮出水面,印奇帶著對技術(shù)、商業(yè)與產(chǎn)業(yè)的深刻復(fù)盤,毅然扎進(jìn)汽車智能化的戰(zhàn)局。

      一切的起點(diǎn),要回到四年前的那個夏天。

      多方割據(jù)的戰(zhàn)局

      2021年7月,特斯拉FSD Beta V9.0面向美國用戶開啟小范圍推送,這比原定時間晚了整整三個月。

      如馬斯克所言,V9版本實現(xiàn)了“重大架構(gòu)調(diào)整”,徹底拋棄毫米波雷達(dá),轉(zhuǎn)向純視覺路線。而硬件削減非但沒有讓效果打折,反而開創(chuàng)了月費(fèi)199美元的訂閱模式。

      一個月后的AI Day,特斯拉完整展示了自己最核心的秘密:

      基于BEV+Transformer架構(gòu),多個攝像頭感知到的2D圖像可以拼接成一個連貫的3D鳥瞰圖,更貼近人眼觀察的世界。同時由于融入時序信息,F(xiàn)SD對corner case(長尾場景)的感知和預(yù)測能力大幅提高。

      感知模塊的大模型化,意味著系統(tǒng)開始學(xué)會總結(jié)歸納。這一天也成為L2+智能輔助駕駛技術(shù)發(fā)展的分水嶺。


      FSD跳過V8.x版本直接發(fā)布了V9.0版本

      傳統(tǒng)智駕系統(tǒng)基于模塊化設(shè)計,即“感知-規(guī)劃-控制”模塊各司其職,接力完成駕駛?cè)蝿?wù)。感知問題不解決,規(guī)控能力就無從談起。

      過去很長一段時間里,工程師投入大量的時間和精力,只將感知算法的精度提高了一點(diǎn)點(diǎn)。早期觀點(diǎn)普遍認(rèn)為,被傳感器武裝到牙齒的L4級自動駕駛會先一步落地,背后思路正是通過硬件堆砌,降低算法層面的開發(fā)難度。

      2021年行業(yè)風(fēng)向陡然轉(zhuǎn)變,特斯拉FSD引入大模型成為漸進(jìn)式路線的教科書,不僅車企爭相效仿,很多在L4市場埋頭苦干的公司也意識到,降維打造可量產(chǎn)的L2+方案大有可為。

      結(jié)合機(jī)構(gòu)測算,智能輔助駕駛系統(tǒng)的軟件價值占整車比重會持續(xù)提高,未來有望超過4成。這一趨勢不僅促使ADAS成為激光雷達(dá)最大的應(yīng)用市場,某種程度上也動搖了傳統(tǒng)L2巨頭的地位。

      智能輔助駕駛的競爭地圖上自此形成多股互不相讓的力量。



      一類以特斯拉為代表,自研芯片、算法并自建超算中心,通過高程度的垂直整合,掌控從硬件到軟件的全部價值鏈。

      并非所有車企都有強(qiáng)大的垂直整合能力。因此,第三方供應(yīng)商紛紛從幕后走向臺前,成為左右戰(zhàn)局的核心變量。

      其中既有提供系統(tǒng)打包方案的芯片制造商,代表是Mobileye。也有L4和L2兩條腿走路的算法提供商,比如Momenta。最后一類,是完整經(jīng)歷了AI1.0技術(shù)周期的創(chuàng)業(yè)者。

      以計算機(jī)視覺算法見長的曠視科技曾在2019年展示過車載視覺解決方案,當(dāng)時更多聚焦于艙內(nèi)交互。隨著BEV+Transformer架構(gòu)基本確立,創(chuàng)始人印奇意識到這是入局智能輔助駕駛行業(yè)的最佳時機(jī)。

      在L2+和L4自動駕駛領(lǐng)域,攪局者眾多,但真正能改變戰(zhàn)局的人恐怕寥寥無幾。無數(shù)故事懸而未決,印奇想成為后者。

      AI產(chǎn)業(yè)先鋒進(jìn)場

      大約十年前,印奇意識到軟硬一體的重要性,無論是后來提出 “算法定義硬件” 還是堅信的“AI in Physical”,本質(zhì)都是軟硬件協(xié)同形成閉環(huán),發(fā)揮算法優(yōu)勢,掌握迭代節(jié)奏,用快打慢。

      在眾多充滿誘惑力的選項里,高度追求軟硬一體能力的智能輔助駕駛,成為了印奇的最終歸宿。

      2025年初,印奇首次以千里科技董事長身份亮相,在短短不到一年的時間里,錨定AI+車戰(zhàn)略,完成覆蓋智能輔助駕駛、智能座艙、智能出行等多點(diǎn)布局。

      這種“千里速度”的背后,是天時地利人和的綜合結(jié)果。以智能輔助駕駛為代表,算法的演進(jìn)、政策的驅(qū)動、產(chǎn)業(yè)鏈的成熟與分工恰好對應(yīng)這三項。

      2023年ChatGPT爆火后,端到端+VLM(視覺語言模型)逐漸成為智駕系統(tǒng)的主流方案。相比分工明確且依賴代碼規(guī)則的模塊化架構(gòu),端到端,顧名思義是通過一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將傳感器數(shù)據(jù)直接轉(zhuǎn)化為車輛操作指令。

      雖然代碼節(jié)省了千千萬,但黑箱問題也很明顯。引入VLM大模型的好處是提供了解釋空間,也提高了感知理解能力。比如,系統(tǒng)既能“看到”又能“理解”施工標(biāo)志和警示牌的含義。



      好用的模型往往要經(jīng)歷一個過程:在云端預(yù)訓(xùn)練大模型,然后將車端高質(zhì)量駕駛數(shù)據(jù)投喂給云端,結(jié)合仿真數(shù)據(jù)微調(diào)大模型,最后OTA給車端小模型。

      強(qiáng)化學(xué)習(xí)(RL)是訓(xùn)練高質(zhì)量模型必不可少的“教練”,主要用于微調(diào)環(huán)節(jié),核心是設(shè)置獎勵函數(shù),用AI教AI。具體地說,基于云端生成的虛擬corner case場景,模型可以不斷試錯,完成自我進(jìn)化。

      算法的躍進(jìn)帶來了更智能的體驗和更快的迭代速度,推動智能輔助駕駛進(jìn)入強(qiáng)算法時代。

      這一趨勢下,政策也敞開懷抱,隨著L3級車型合法上路提上日程,軟件加速重構(gòu)汽車價值。重慶作為老牌汽車工業(yè)重鎮(zhèn),轉(zhuǎn)型決心有目共睹,不斷釋放“軟”實力,成為千里科技迅速成長的倚仗。


      多模態(tài)大模型+強(qiáng)化學(xué)習(xí)將是未來必不可少的能力

      當(dāng)智能汽車取代傳統(tǒng)汽車成為主流趨勢,合縱連橫的生態(tài)就替代單打獨(dú)斗的制造能力成為更高的壁壘。

      基于這一點(diǎn),千里科技聯(lián)合階躍星辰和吉利汽車組建合作聯(lián)盟,共同推動“AI+車”戰(zhàn)略,其中千里科技和階躍星辰聯(lián)合研發(fā)了千里智駕RLM大模型

      9月28日的發(fā)布會記錄下了經(jīng)典一幕,李書福緊緊握住印奇的手,期許著這位年輕后輩能帶領(lǐng)千里科技創(chuàng)造未來。

      當(dāng)天上午,一場以“AI+車,邁向智能網(wǎng)聯(lián)新能源汽車之都”為主題的高端對話中,長安汽車集團(tuán)董事長朱華榮、賽力斯集團(tuán)董事長張興海、吉利控股集團(tuán)董事長李書福、千里科技董事長印奇悉數(shù)到場。

      三家占據(jù)國內(nèi)汽車銷量近1/3的頭部車企與千里科技聚首重慶,風(fēng)向標(biāo)意義極為濃厚。

      從電動化到智能化的下半場已然成為行業(yè)共識,對車企而言,基于AI衍生的智能化體驗,既是消費(fèi)者購車決策中的關(guān)鍵因素,也是車企產(chǎn)品定義中舉足輕重的組成部分,其定位已經(jīng)從純粹的“輔助功能”,變成了產(chǎn)業(yè)進(jìn)步的底層引擎。

      而對千里科技來說,智能化下半場大幕的拉開,同樣意味著純粹的“技術(shù)供應(yīng)商”已經(jīng)難以滿足終端市場的需求,能夠整合產(chǎn)業(yè)資源、驅(qū)動行業(yè)范式變遷的“平臺型玩家”,才是自己需要扮演的角色。

      智能汽車的開發(fā)是一個極其復(fù)雜的系統(tǒng)工程,平臺型公司可以提供一套完整的解決方案,從算法、數(shù)據(jù)到算力,大幅縮短新車研發(fā)周期,適應(yīng)更快的迭代速度和打法。

      這也是千里科技要成為平臺級AI公司的原因——在“AI重構(gòu)汽車”的浪潮下,為行業(yè)提供規(guī)模化智能解決方案。

      不久前,千里科技獲得奔馳的13億元投資,汽車智能化朋友圈不斷擴(kuò)大。

      在智能輔助駕駛這條賽道上,新面孔和老玩家的身份其實并不重要,看準(zhǔn)方向、備足彈藥的后發(fā)者,可能會有更多收獲。

      后來者也有機(jī)會

      對于千里科技的定位,印奇有一個高度概括的描述:一家具有深厚制造業(yè)基因的企業(yè),正在向成為世界級科技公司的目標(biāo)全力邁進(jìn)。

      目前千里科技已將AI觸角延伸到智能輔助駕駛和智能座艙,尤其在智能輔助駕駛領(lǐng)域,RLM(強(qiáng)化學(xué)習(xí)-多模態(tài))大模型一經(jīng)發(fā)布便備受關(guān)注。

      如果去年“端味”濃淡隱含技術(shù)領(lǐng)先的程度,今年多模態(tài)大模型就可以視作新的引爆點(diǎn)。基于多模態(tài)大模型的端到端智駕系統(tǒng),是汽車行業(yè)競爭最緊張激烈的戰(zhàn)場。

      從特斯拉FSD V12 摘掉“Beta”帽子 ,端到端架構(gòu)已然成為行業(yè)圣經(jīng)。主流的端到端仍然是多段式,比如感知網(wǎng)絡(luò)和決策規(guī)劃網(wǎng)絡(luò)相互獨(dú)立,就像傳話游戲中,信息輸入到輸出很可能存在偏差,且大多都有延遲。

      RLM正是為了解決這個問題——一段式端到端模型擁有更高的“含模量”。在智駕系統(tǒng)中,大模型驅(qū)動的比重越高,駕駛體驗越擬人絲滑。從依賴外部裝備到輕地圖,從模塊化到端到端,首先考驗的都是大模型能力。

      多模態(tài)大模型提高了端到端架構(gòu)的上限,讓車輛不僅能理解“正在發(fā)生什么”,面對未知和極端交通場景時,也能從容應(yīng)對。

      基于多模態(tài)大模型底座,千里科技整合通用知識和智駕垂域數(shù)據(jù),使RLM大模型能夠?qū)崿F(xiàn)通用感知理解。而強(qiáng)化學(xué)習(xí)讓RLM大幅降低了觸發(fā)安全兜底規(guī)則的概率,提高駕駛博弈能力,真正學(xué)會舉一反三。



      在使用過程中,防御性駕駛是RLM大模型的一個亮點(diǎn),也是頭部智駕公司整齊劃一的發(fā)力點(diǎn),通俗點(diǎn)說是讓AI學(xué)會害怕

      傳統(tǒng)智駕系統(tǒng)根據(jù)傳感器輸入信息作出判斷,對看不見的場景往往會忽略危險性。RLM基于多傳感器感知和動態(tài)場景推演,空間理解能力大幅提高。面對視野盲區(qū),系統(tǒng)能夠進(jìn)行預(yù)防性判斷,提前減速或調(diào)整車距。

      面對競爭白熱化的車位到車位功能,千里科技還推出了全場景的門到門模式應(yīng)戰(zhàn)。不依賴高精地圖,通過實時道路生成與理解,實現(xiàn)無感暢通駕駛。

      一套好用的智能輔助駕駛系統(tǒng)背后是算法、算力和數(shù)據(jù)三要素協(xié)同,尤其在AI的“摩爾定律”規(guī)模法則(Scaling Law)下,端到端大模型的性能與模型的計算量、訓(xùn)練數(shù)據(jù)量和參數(shù)規(guī)模息息相關(guān)。

      這些恰恰都是千里科技的優(yōu)勢。基于與吉利合作,千里科技擁有百萬級保有量的L2+車型數(shù)據(jù),同時聯(lián)盟云端算力儲備超過23 EFLOPS,這個數(shù)字僅次于特斯拉,在國內(nèi)車企中排名第一。

      與吉利的合作是千里科技擴(kuò)大朋友圈的起點(diǎn)和支點(diǎn),未來將輻射更多新能源汽車行業(yè)公司,使其成為真正的平臺級AI科技公司。

      過去不到一年時間里,千里科技也率先交出第一份成績單,完成了在智能輔助駕駛、智能座艙和智能出行領(lǐng)域的多點(diǎn)布局。

      按照美國銀行發(fā)布的報告,2040年全球自動/智能駕駛汽車市場規(guī)模有望增至1.2萬億美元,同時根據(jù)IHS預(yù)測,2030年全球汽車智能座艙市場規(guī)模將達(dá)到681億美元,千里科技勢必會占據(jù)一席之地。



      以智能出行為例,千里科技已制定計劃,目標(biāo)在未來18個月完成Robotaxi全鏈路產(chǎn)業(yè)布局。基于全球化視野,先在10座城市落地規(guī)模化的Robotaxi運(yùn)營服務(wù),在單一城市部署超過1000輛Robotaxi,跨越商業(yè)化門檻,贏取行業(yè)入場券。

      除此之外,印奇還闡述了“千里計劃”(AFARI Plan),以“One Brain,One OS,One Agent”為核心愿景:構(gòu)建一個由大模型驅(qū)動的AI大腦(One Brain),打造可以整合跨設(shè)備數(shù)據(jù)的操作系統(tǒng)(One OS),最終通過超級智能助手(One Agent),實現(xiàn)無縫的跨終端、跨場景服務(wù)。

      如印奇所言,汽車是AI最好的場景,很可能沒有之一。正因如此,汽車智能化的戰(zhàn)場無比殘酷,新能源車行業(yè)出清的慘烈程度遠(yuǎn)超燃油車時代,但這并不代表后來者沒有機(jī)會。

      互聯(lián)網(wǎng)的黃金十年恰恰傳遞了一個截然相反的故事,當(dāng)后發(fā)者積累足夠多的思考,市場和技術(shù)會為他們創(chuàng)造更有利的條件。人們不再好奇望京會不會成為硅谷,因為科技行業(yè)跌宕起伏的故事更動人心魄。

      千里科技面對的也并非逆風(fēng)翻盤,而是要順勢而為,以智駕為起跑線,完成這場遠(yuǎn)未到終局的耐力賽。



      參考資料

      [1]智能汽車軟件白皮書——單車價值翻倍,軟件集成服務(wù)或成主流,羅蘭貝格

      [2]端到端與AI共振,智駕平權(quán)開啟新時代,國元證券

      作者:黃主任

      編輯:李墨天

      責(zé)任編輯:黃主任

      封面圖片來自ShotDeck

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