技術(shù)分野,端到端掀翻了誰(shuí),消耗了誰(shuí)?
“量產(chǎn)項(xiàng)目與融資都還不明朗,很難長(zhǎng)期投入端到端。”這是很多科技公司的困境。
“隨著技術(shù)成熟普及,我現(xiàn)在認(rèn)為它(自動(dòng)駕駛技術(shù))已不再是靈魂。”
10月28日,廣汽集團(tuán)總經(jīng)理馮興亞為多年之爭(zhēng)的“車(chē)企靈魂論”給出了自己的看法,而背景則是,廣汽傳祺華為的深度合作。
從2017年廣汽集團(tuán)與華為簽署合作協(xié)議以來(lái),經(jīng)歷7年才迎來(lái)了成果落地,這背后或許也是出于靈魂論調(diào)的考慮,但如今不再考慮這么多,也側(cè)面說(shuō)明,自動(dòng)駕駛技術(shù)的外采依然存在。
同時(shí),這樣的看法背后也證明,L2級(jí)別的自動(dòng)駕駛技術(shù)目前已經(jīng)十分成熟,供應(yīng)商能夠在保證主機(jī)廠的需求下,提供不輸于自研的方案,不需要主機(jī)廠從零做起浪費(fèi)資源在已經(jīng)成熟的技術(shù)上。
但是,這也將市場(chǎng)壓力從主機(jī)廠傳向了更上游的供應(yīng)商,特別是需要方案供應(yīng)商能夠以最快的時(shí)間向車(chē)企交付,并保證一定頻率的OTA升級(jí)。
尤其是隨著端到端技術(shù)的走熱,供應(yīng)商要做的功課變得更多了。
打贏“端到端”,核心靠算力?
從大模型火了之后,對(duì)于大模型的熱情快速的從文生文,文生圖等交互式的擴(kuò)展到了輔助駕駛領(lǐng)域,甚至在一些企業(yè)的宣傳中認(rèn)定,端到端的大模型將會(huì)是實(shí)現(xiàn)L4級(jí)甚至更高級(jí)自動(dòng)駕駛的唯一路徑。
對(duì)于這一點(diǎn),在車(chē)企的宣傳中當(dāng)然是盡力展現(xiàn)自家好的一方面,但對(duì)于技術(shù)公司,或者說(shuō)Tier 1,態(tài)度則是更為謹(jǐn)慎。
“在我們沒(méi)有看準(zhǔn)的時(shí)候,不會(huì)冒進(jìn),一旦看準(zhǔn)要上的時(shí)候,會(huì)投入可能十倍于別人的資源去推動(dòng)核心技術(shù)突破,然后將沉淀下的經(jīng)驗(yàn)成果開(kāi)放地賦能給合作伙伴。”地平線(xiàn)副總裁兼軟件平臺(tái)產(chǎn)品線(xiàn)總裁余軼南表示。
目前,業(yè)內(nèi)更多的認(rèn)知是“端到端”將實(shí)現(xiàn)L2+輔助駕駛技術(shù)的更快普及,樂(lè)觀一些的認(rèn)為有利于推動(dòng)L3自動(dòng)駕駛的落地,至于L4級(jí),還需要更多的論證。
可以確定的是,目前主流的智駕方案基本都是走高精地圖過(guò)渡到無(wú)圖方案,從兩段式過(guò)渡到一段式,當(dāng)然有不少公司選擇直接跳到無(wú)圖一段式的方案,但必然都是有相關(guān)經(jīng)驗(yàn)積累的。
在這背后是傳統(tǒng)規(guī)控算法的落敗,大模型確實(shí)改變了整個(gè)高階智駕的研發(fā)方向。
這對(duì)于新興的科技公司來(lái)說(shuō)是一件好事,也意味著即使沒(méi)有傳統(tǒng)智駕相關(guān)的技術(shù)也可以來(lái)做智駕,對(duì)于曾經(jīng)主研規(guī)控算法的技術(shù)公司來(lái)說(shuō),投資的受益降低。
可以說(shuō),大模型在一定范圍內(nèi)縮小了初創(chuàng)公司和老牌科技公司的研發(fā)差距,但這也只是在很小的一點(diǎn)點(diǎn)范圍內(nèi)。“過(guò)去,很多供應(yīng)商認(rèn)為自己與華為在兩個(gè)不同的競(jìng)爭(zhēng)賽道,實(shí)際上,今年開(kāi)始,這樣的錯(cuò)覺(jué)正在被糾正。”業(yè)內(nèi)人士坦言。
“對(duì)于目前的火熱的‘端到端大模型’技術(shù)來(lái)說(shuō),各家公司比拼的其實(shí)更多是財(cái)力資本。”一位國(guó)內(nèi)頭部供應(yīng)商的員工向BC如是描述。
從整個(gè)環(huán)節(jié)來(lái)看,數(shù)據(jù)-算法-算力三個(gè)重要要素中,大模型算法是相對(duì)容易實(shí)現(xiàn)的,特別是在國(guó)內(nèi)市場(chǎng),隨著AI的火熱,有許多開(kāi)源的算法可以使用,同時(shí)每年新增的相關(guān)專(zhuān)業(yè)的畢業(yè)生也提供了足夠的基層工程師。
據(jù)智聯(lián)招聘發(fā)布的人工智能行業(yè)最新數(shù)據(jù)顯示,截至2024年,在中國(guó)已有500余所高校開(kāi)設(shè)了人工智能專(zhuān)業(yè),大批年輕人涌入這條跑道。
除了人才之外,任何一家從事自動(dòng)駕駛研發(fā)的企業(yè)都必須在過(guò)去數(shù)年積累足夠訓(xùn)練算法的數(shù)據(jù),同時(shí)與車(chē)企合作也能獲得足夠的數(shù)據(jù)來(lái)支持模型訓(xùn)練。
對(duì)于智能駕駛公司來(lái)說(shuō),量產(chǎn)最大的意義在于提供數(shù)據(jù)。對(duì)一般的端到端模型來(lái)說(shuō),1萬(wàn)輛車(chē)是個(gè)基準(zhǔn),有這個(gè)數(shù)量的車(chē)在路上跑,才能保證智駕模型不斷向前進(jìn)化。
拋棄規(guī)則,擁抱數(shù)據(jù),迅速成為業(yè)界共識(shí)。但是,對(duì)于至今仍然賺錢(qián)艱難的智駕公司而言,不與車(chē)企合作,沒(méi)有規(guī);(xùn)練數(shù)據(jù)很難靠自身采集得到。
剩下最重要的就是算力的支撐。從特斯拉的算力中心,到華為自研的算力平臺(tái),可以發(fā)現(xiàn),端到端大模型更拼的是算力,迭代的越快,模型的成熟度越高,就越有可能性實(shí)現(xiàn)突破。
算力的稀缺和昂貴,已經(jīng)成為制約 AI 發(fā)展的核心因素,囤算力成為各家行業(yè)公司的基本操作。“讓一個(gè)算力充沛的人工智能公司來(lái)做智駕,或許有不一樣的效果。”某智駕工程師表示。
目前行業(yè)普遍認(rèn)為,國(guó)內(nèi)車(chē)企與特斯拉的研發(fā)進(jìn)度差大概在1.5~2年。“當(dāng)數(shù)據(jù)達(dá)到特斯拉級(jí)別的百萬(wàn)量級(jí)以上,通過(guò)對(duì)模型的強(qiáng)化訓(xùn)練,智駕可學(xué)習(xí)視頻流,就能直接告訴司機(jī)駕駛的方向,像當(dāng)下流行的ChatGPT一樣。”
這點(diǎn)其實(shí)已經(jīng)被國(guó)內(nèi)眾多科技公司所證實(shí)了,從年初僅有的OpenAI旗下的ChatGPT一類(lèi)大語(yǔ)言模型,到目前國(guó)內(nèi)已經(jīng)有數(shù)十家公司推出了功能類(lèi)似的大語(yǔ)言模型,而且多數(shù)還是免費(fèi)使用的。
在年初時(shí),我們?cè)谟懻摰氖菄?guó)內(nèi)為何沒(méi)有這樣的大模型,短短幾個(gè)月后,討論的是誰(shuí)家的大模型更強(qiáng),ChatGPT甚至變成一個(gè)基準(zhǔn),用來(lái)衡量新的大模型的能力。
這其中有一家公司非常值得關(guān)注。
作為以抖音為主要名片之一的字節(jié)跳動(dòng)怎么看都和人工智能、大模型這樣的技術(shù)產(chǎn)生不了太大的關(guān)聯(lián),但在5月份,字節(jié)跳動(dòng)就推出了豆包大模型,不止可以實(shí)現(xiàn)文本處理和文生圖功能,更是一下打入到汽車(chē)供應(yīng)鏈體系,與多家車(chē)企達(dá)成了合作。
除了字節(jié)跳動(dòng)外,商湯科技也是快速?gòu)拇笳Z(yǔ)言模型擴(kuò)展到汽車(chē)供應(yīng)鏈中,成為了多家車(chē)企的合作商,并且已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了幾款車(chē)型的上市。
商湯科技認(rèn)為,傳統(tǒng)自動(dòng)駕駛公司的生存空間,將會(huì)越來(lái)越小。
燒錢(qián),燒人,燒技術(shù)
在端到端牌桌上的,以商湯科技、Momenta為代表的供應(yīng)商,正在成為一股新的技術(shù)力量。
這些科技公司能夠快速打入汽車(chē)供應(yīng)鏈,背后的邏輯很簡(jiǎn)單,就是燒錢(qián)。大語(yǔ)言模型如此,智駕模型也是如此,在足夠多的資源支持下,能力的增長(zhǎng)就是快人一步。
根據(jù)估算OpenAI每年的硬件運(yùn)營(yíng)成本就高達(dá)85億美元,這背后包含了購(gòu)買(mǎi)英偉達(dá)的算力卡,服務(wù)器維護(hù),人工開(kāi)支等一系列費(fèi)用,而國(guó)內(nèi)廠商想要追上,唯一能做的就是更瘋狂的燒錢(qián)。
例如在年初時(shí)一套8張H100組成的服務(wù)器售價(jià)在300萬(wàn)元左右,能提供536 TFLOPS的算力,在汽車(chē)行業(yè)內(nèi)普遍認(rèn)為1EFLOPS是智駕訓(xùn)練基礎(chǔ)算力門(mén)檻,也就意味著需要1.5萬(wàn)張H100顯卡,成本大約在50億元,而這還是在貨源充足的情況下。
隨著美國(guó)對(duì)出口的繼續(xù)嚴(yán)管,像H100這樣的上一代顯卡都已經(jīng)無(wú)法正常買(mǎi)到,多數(shù)企業(yè)還是采購(gòu)的更舊的A100顯卡,雖然采購(gòu)成本會(huì)降低不少,但運(yùn)營(yíng)成本卻會(huì)增長(zhǎng)。
以國(guó)內(nèi)幾家公布數(shù)據(jù)的科技公司來(lái)看,華為目前擁有7.5EFLOPS的算力,商湯科技擁有12 EFLOPS的算力,小鵬汽車(chē)擁有2.51 EFLOPS的算力。
作為對(duì)比,特斯拉在美國(guó)已經(jīng)建成了超過(guò)100EFLOPS的算力中心,這也是為何業(yè)內(nèi)普遍認(rèn)為特斯拉FSD智駕能力較強(qiáng)的一個(gè)原因。
除開(kāi)算力成本,人工成本也是不容小覷的,像華為之所以能做到行業(yè)中領(lǐng)先,是因?yàn)槠渥詣?dòng)駕駛研發(fā)團(tuán)隊(duì)的人數(shù)有超7000人,甚至比蔚小理三家從事自動(dòng)駕駛研發(fā)的人數(shù)加起來(lái)還要多。此外,還有人表示,7000人只是海面之上10%,還有海面之下的90%。
而且,面對(duì)相關(guān)的核心人員,車(chē)企開(kāi)的薪資也是不菲。
就在今年初,“自動(dòng)駕駛普通工程師年薪開(kāi)價(jià)50萬(wàn)”的新聞在網(wǎng)絡(luò)上引發(fā)熱議。普通工程師如此,更不用說(shuō)目前國(guó)內(nèi)極為稀缺的核心算法工程師了。在某招聘軟件上,蔚來(lái)等頭部車(chē)企的自動(dòng)駕駛算法工程師的月薪高達(dá)7萬(wàn)元,而小鵬在招聘端到端相關(guān)的高級(jí)工程師甚至開(kāi)到了年薪百萬(wàn)的水平。
根據(jù)業(yè)內(nèi)人士透露,組建一個(gè)成規(guī)模的自動(dòng)駕駛研發(fā)團(tuán)隊(duì),需要的資金大致要1億元。
所以說(shuō),目前端到端技術(shù)的比拼,在更多方面其實(shí)比拼的不再是技術(shù)本身,而是更基礎(chǔ)的資金和投入,燒錢(qián)確實(shí)能燒出一個(gè)不錯(cuò)的結(jié)果,前提是有足夠的資金。
高階智駕研發(fā)的成本太高,智駕技術(shù)戰(zhàn)在某種程度上是一場(chǎng)長(zhǎng)線(xiàn)的“資金消耗戰(zhàn)”。這對(duì)多數(shù)初創(chuàng)企業(yè)來(lái)說(shuō),是相當(dāng)大的難題。
在這樣的行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)中我們就經(jīng)?吹剑邱{科技公司突然資金周轉(zhuǎn)困難或倒閉的新聞。“量產(chǎn)項(xiàng)目與融資都還不明朗,很難長(zhǎng)期投入端到端。”這是很多科技公司在智駕鏈路上的困境。
例如媒體在今年8月報(bào)道,智能駕駛方案商禾多科技與廣汽集團(tuán)推進(jìn)的重組方案遭遇變數(shù),禾多的資金鏈除緊張之外,已經(jīng)解散數(shù)據(jù)、研發(fā)等大部分核心部門(mén)并暫停研發(fā)活動(dòng)。
但在過(guò)往融資方面,這家企業(yè)既獲得了IDG、紅杉中國(guó)等知名風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)青睞,也得到四維圖新、廣汽集團(tuán)等汽車(chē)產(chǎn)業(yè)鏈公司的支持,累計(jì)融資金額超過(guò)10億元人民幣。
所以,對(duì)于即使成規(guī)模的科技公司來(lái)說(shuō),資金壓力依然嚴(yán)重,從目前幾家已經(jīng)上市或者準(zhǔn)備上市的公司披露的財(cái)報(bào)來(lái)看,沒(méi)有一家公司處于盈利,均處于虧損狀態(tài)。
與此同時(shí),隨著端到端方案的陸續(xù)落地,頭部供應(yīng)商搶單的概率在上升,對(duì)于二線(xiàn)供應(yīng)商來(lái)說(shuō),壓力陡增。“甚至可能被頭部科技公司和車(chē)企壓死。”業(yè)內(nèi)普遍認(rèn)為,高階玩家對(duì)二線(xiàn)供應(yīng)商的降維打擊正在加速,大魚(yú)吃小魚(yú)。
“既要、又要、還要”
與車(chē)企不同,研發(fā)智駕的供應(yīng)商并沒(méi)有固定的買(mǎi)家,如何在眾多自研車(chē)企中開(kāi)拓市場(chǎng),就成為擺在供應(yīng)商面前的難題。
在L2輔助駕駛技術(shù)的時(shí)代,供應(yīng)商需要做的很簡(jiǎn)單,研發(fā)出一套成熟的方案賣(mài)給車(chē)企就好,而車(chē)企需要比較的一般都是成本,供應(yīng)商更多需要做的是如何提供低成本且可靠的方案就行。
來(lái)到高階智駕,在技術(shù)還在不斷迭代時(shí),更多的需要考慮供應(yīng)商能否對(duì)方案保持更新,以保證產(chǎn)品在較長(zhǎng)一段時(shí)間的競(jìng)爭(zhēng)力?梢哉f(shuō)端到端,讓智駕競(jìng)爭(zhēng)變得困難了不少。
“如果論及如何實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛,目前除了端到端,我想不到其它的技術(shù)。”在地平線(xiàn)看來(lái),這場(chǎng)高階智駕是一個(gè)長(zhǎng)跑,特別像體育界的鐵人三項(xiàng),要想贏得競(jìng)賽,需要三個(gè)核心要素:技術(shù)、工程和產(chǎn)品,“產(chǎn)品思維要以人為出發(fā)點(diǎn),要關(guān)注用戶(hù)對(duì)產(chǎn)品的體驗(yàn)和感受。”
在這樣的市場(chǎng)需求帶動(dòng)下,供應(yīng)商不只要做好技術(shù),甚至需要走向臺(tái)前面對(duì)消費(fèi)者,例如現(xiàn)在越來(lái)越多考慮智駕的消費(fèi)者會(huì)十分關(guān)注智駕的軟硬件,這就需要供應(yīng)商配合車(chē)企做宣傳,甚至需要供應(yīng)商自己在消費(fèi)市場(chǎng)中闖出名聲。
例如百度就利用“蘿卜快跑”讓大多數(shù)路人知曉了什么是無(wú)人駕駛。
2017年,Apollo平臺(tái)的橫空出世,標(biāo)志著百度無(wú)人駕駛進(jìn)入技術(shù)深耕階段,此后幾年間,百度不斷推進(jìn)Apollo平臺(tái)迭代升級(jí)。特別是在疫情期間,蘿卜快跑的無(wú)接觸配送服務(wù)大放異彩,進(jìn)一步驗(yàn)證了無(wú)人駕駛技術(shù)的社會(huì)價(jià)值與商業(yè)潛力。
進(jìn)入2021年,百度蘿卜快跑正式亮相,而隨著近年來(lái)訂單量的快速增長(zhǎng),百度無(wú)人駕駛業(yè)務(wù)在全國(guó)范圍內(nèi)迅速擴(kuò)張,武漢、上海、北京等多地相繼開(kāi)展商業(yè)化示范運(yùn)營(yíng)。至2023年,蘿卜快跑累計(jì)訂單量已超五百萬(wàn)單,武漢地區(qū)全無(wú)人駕駛訂單占比高達(dá)45%,無(wú)人駕駛出行服務(wù)已覆蓋全國(guó)11個(gè)城市。
另一方面,與車(chē)企合作也變成了一種更多元的方式,車(chē)企在智駕采購(gòu)中需要保證自己不會(huì)被一家公司捆綁住,要能夠?qū)崿F(xiàn)關(guān)鍵環(huán)節(jié)的可替換,這就讓曾經(jīng)的軟硬件整套方案打包銷(xiāo)售的模式轉(zhuǎn)變?yōu),多個(gè)采購(gòu)合同。
比如說(shuō),長(zhǎng)城背后最核心的智駕供應(yīng)商是2019年內(nèi)部孵化的毫末智行,毫末智行經(jīng)過(guò)多年發(fā)展已經(jīng)成為行業(yè)中排名靠前的智駕技術(shù)、自動(dòng)駕駛技術(shù)供應(yīng)商。
但長(zhǎng)城并不滿(mǎn)足于毫末智行的賦能,2024年4月將另一家行業(yè)內(nèi)知名度較高的智駕技術(shù)供應(yīng)商元戎啟行引入到供應(yīng)鏈中,主要為長(zhǎng)城提供“端到端”的智駕技術(shù)方案,預(yù)計(jì)2024年會(huì)有三款相關(guān)產(chǎn)品落地。
這就需要供應(yīng)商能面對(duì)不同的主機(jī)廠需求提供各種定制化的服務(wù),甚至聯(lián)合開(kāi)發(fā)在一定程度上也變得更為可行。
當(dāng)然,足夠強(qiáng)勢(shì)的供應(yīng)商依然可以做到,只打包銷(xiāo)售,不做拆分供應(yīng)。
但是,這樣的供應(yīng)商畢竟是少數(shù),更多的還是需要和車(chē)企形成一種良性的互動(dòng),特別是在目前,算力零散的分布在車(chē)企、供應(yīng)商等多個(gè)地方,合作似乎是一種不錯(cuò)的解決方案,讓不同階段的成果運(yùn)行在不同的算力中心上,能節(jié)省不少的研發(fā)時(shí)間和成本。
從汽車(chē)百年的發(fā)展史來(lái)看,自研方案和供應(yīng)商方案從來(lái)不是對(duì)立的,更多的時(shí)間里還是兩者長(zhǎng)期共存的發(fā)展,沒(méi)有任何一方可以做大一家獨(dú)大。
并且,我們需要清晰地看到,并不是所有的車(chē)企都選擇了全面自研,不少車(chē)企的端到端團(tuán)隊(duì)才剛剛成立,供應(yīng)商在智駕領(lǐng)域還是有著自己市場(chǎng),和過(guò)去的一百多年相同的是提供成本和功能平衡的產(chǎn)品才是關(guān)鍵。
供應(yīng)商依然能夠扮演著重要的地位。
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原文標(biāo)題 : 技術(shù)分野,端到端掀翻了誰(shuí),消耗了誰(shuí)?

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