“一旦特斯拉完全解決自動駕駛問題并量產(chǎn)Optimus,任何空頭都將被消滅,即使是比爾-蓋茨也不例外。”7月2日,馬斯克再次在社交媒體X上畫下了這樣的“大餅”。
與此同時,特斯拉的股價在最近的三個交易日也迎來了24%的漲幅,超預(yù)期的交付量緩解了庫存和降價的壓力,為資本市場帶去了希望。而自從特斯拉2023年發(fā)布FSD最新版本以來,端到端大模型則成為了智能駕駛領(lǐng)域的希望。
2024年4月,馬斯克再度訪華推進(jìn)FSD落地,隨后傳言與百度開展合作,開啟上海路測。中國的新能源車企們明顯感受到了來自特斯拉這條“鯰魚”的壓迫感,加速了與端到端大模型智能駕駛有關(guān)的發(fā)聲。
先是蔚小理”對智駕團(tuán)隊作出調(diào)整,再是4月華為發(fā)布智駕“乾崑”3.0;6月中旬,何小鵬前往美國試駕特斯拉FSD。6月30日,華為乾崑智駕高階功能包再度降價6000元,進(jìn)一步加劇了智能駕駛領(lǐng)域激烈的市場競爭態(tài)勢。
蔚小理、華為等國產(chǎn)造車勢力們的發(fā)力,意圖很明顯:中國車企們希望搶在FSD真正落地之前,率先占據(jù)中國的智能駕駛市場。在此番“合圍”中,華為發(fā)揮了怎樣的作用?各大廠商爭搶的端到端大模型能否解決智能駕駛的根本問題?中國智能駕駛的未來,又將駛向何處?
降價的背后,華為瞄準(zhǔn)的不止是特斯拉
從公告來看,華為智能駕駛系統(tǒng)HUAWEI ADS(乾崑智駕)的高階功能包原價為3.6萬元,今年下半年起調(diào)整為3萬元。這也是是自華為2024年4月發(fā)布乾崑智駕系統(tǒng)以來的首次降價行動。
然而,相比此前,華為對智能駕駛系統(tǒng)訂閱的優(yōu)惠幅度其實在逐步收窄:2023年底,華為智駕高階包的價格為2.6萬元;而在2023年12月31日之前,智駕高階包的限時活動價為1.8萬元。
“明降暗增”的操作背后,華為的底氣是產(chǎn)品銷量和智駕系統(tǒng)的占有率的增長。7月1日,賽力斯發(fā)布的產(chǎn)銷快報顯示:AITO問界全系6月交付突破4萬,達(dá)到4.2萬輛,創(chuàng)歷史新高。其中,問界新M5上市累計交付破1萬輛;問界新M7 6月交付18,493輛,上半年累計銷量突破11萬,居中國新勢力車型第一。
而前不久,華為智能汽車解決方案BU CEO靳玉志也表示,除了賽力斯以外,華為在智能駕駛方面的合作伙伴還包括長安、廣汽等老牌車企。預(yù)計2025年搭載乾崑智駕的合作車型會達(dá)30款以上,預(yù)計裝車量達(dá)200萬量級,在中國市場將與特斯拉處在同一量級。
除了在智能駕駛領(lǐng)域?qū)?biāo)特斯拉,華為還向BBA、保時捷等傳統(tǒng)豪華車企發(fā)起了沖擊。5月,問界M9銷量位居 50 萬元以上第一,超越了BBA等傳統(tǒng)豪華車,隨后6個月累計大定超10萬輛,引起了車圈的廣泛討論和傳播。
與之相對的,是傳統(tǒng)豪華品牌銷量的下滑。今年一季度,保時捷中國市場銷量為16340輛,同比暴跌24%。BBA陣營只有奧迪同比增長8.8%,寶馬和奔馳的銷量和價格均出現(xiàn)了不同程度的下滑,奔馳C200L、EQB 260等車型的價格出現(xiàn)了40%以上的降幅。
顯然,豪華品牌的品牌溢價、價格和銷量都守不住了。華為用自己在智能駕駛、智能座艙方面的技術(shù)進(jìn)步,將在手機市場使用過的那一套“面對巨頭、打破巨頭、成為巨頭”的發(fā)展模式,復(fù)現(xiàn)到了汽車領(lǐng)域。
由此看來,在電動車的下半場,表面上是品牌、產(chǎn)品、流量之爭,背后則是新舊力量殘酷的更替。在白熱化的市場競爭里,既要提供性價比,又要卷智能,還要卷價值,智能駕駛成為了消費者在選擇新能源車是重要的考慮因素。
端到端大模型,能否解決智能駕駛的根本問題?
然而,盡管端到端大模型為新能源車“下半場”的競爭提供了一個方向,但是從目前來看,它還不足以稱作智能駕駛最終的解決方案,主要原因包括:
圖源:2024自動駕駛行業(yè)研究報告
1.技術(shù)突破年年有,只有模型還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠
用蔚來智能駕駛研發(fā)副總裁任少卿的話來說,智能駕駛行業(yè)變化太快了,產(chǎn)品功能要有量級上的提升,才能趕得上行業(yè)變化的速度和大家的需求。因此,在需求的強力推動下,智能駕駛行業(yè)幾乎每年都會有一個新的技術(shù)突破:
2022年的熱詞是鳥瞰視圖,即模擬從正上方垂直向下觀看地球表面的效果,簡化車對周圍環(huán)境的感知和理解;
2023年的則是OCC開城,提供更精確的物體形狀信息,降低對激光雷達(dá)的依賴;
2024年的是端到端大模型,將原始數(shù)據(jù)交給模型處理,由模型直接輸出駕駛指令,解決信息帶寬問題。
但是,過快的技術(shù)進(jìn)步,盲目的拔苗助長可能會適得其反。任少卿認(rèn)為,“你得有一些基本的能力之后,端到端大模型才有用,否則它是個毒藥。”也就是說,做端到端大模型的前提是智駕各功能模塊都已經(jīng)完成模型化,且足夠性能與效率的工程體系支撐。
2.在算力和數(shù)據(jù)儲備方面,仍然需要大量的投入
與GPT類似,端到端自動駕駛訓(xùn)練遵循的也是大算力+海量數(shù)據(jù)的暴力美學(xué),需要大量的算力儲備和高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)積累。
目前來看,特斯拉的算力儲備將在2024年達(dá)到10萬PFLOPS,F(xiàn)SD行駛里程超10億英里,并且還在持續(xù)、快速的上漲。同時特斯拉自動駕駛部門前負(fù)責(zé)人Andrej Karpathy曾在采訪中表示,部門有3/4的精力用在采集、清洗、分類、標(biāo)注高質(zhì)量的數(shù)據(jù)上面,為FSD的迭代和優(yōu)化提供遠(yuǎn)遠(yuǎn)不斷的素材。
而在這一方面,國內(nèi)一眾廠商與特斯拉的差距較大,算力水平相對較低,并且還面臨著GPU采購的難題。
3.商業(yè)化進(jìn)展緩慢,飛輪效應(yīng)尚未凸顯
除了在基礎(chǔ)設(shè)施與技術(shù)方面存在缺口,智能駕駛面臨的最重要問題是:如何更好地商業(yè)化?
事實情況是,在汽車行業(yè)日益激烈的“內(nèi)卷”競爭中,消費者在購車時面臨一種內(nèi)在的矛盾現(xiàn)象:盡管對汽車的“智能化”和自動駕駛功能的興趣與期望在上升,但他們的支付意愿和金額卻普遍呈現(xiàn)下降趨勢。
AI在一定程度上確實重新定義了汽車,但似乎并未為乘用車行業(yè)的商業(yè)模式帶來預(yù)期中的新增市場:訂閱服務(wù)模式尚未實現(xiàn)規(guī)?;占?,自動駕駛功能反而成為汽車制造商為了改善駕駛體驗和提升產(chǎn)品品質(zhì)而不得不承擔(dān)的“硬成本”
智能駕駛的未來,將駛向何處?
既然端到端的模型至今還存在著諸多問題,那么智能駕駛有沒有更好的選擇呢?
“車路云”或許是一種可能的方案,用道路端和硬件端的聯(lián)合,解決車輛自身環(huán)境感知和數(shù)據(jù)處理能力方面的不足。
6月4日,工信部推出的智能駕駛企業(yè)試點白名單,比亞迪、蔚來、長安、廣汽、上汽等車企獲得了L3級智能駕駛的準(zhǔn)入和上路試點。 這些由汽車生產(chǎn)企業(yè)和交通出行企業(yè)所組成的“聯(lián)合體”。一家負(fù)責(zé)生產(chǎn),一家負(fù)責(zé)上路測試。并且本次名單中就提到了要加強智能駕駛、物聯(lián)網(wǎng)等基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè) ,即“車路云一體化”。
7月3日,在經(jīng)歷了近半年的充分醞釀后,首批“車路云一體化”試點城市名單終于出爐。從市場前景來看,2025年,預(yù)測行業(yè)產(chǎn)值將超過7000億元,2030年達(dá)到2.6萬億元的規(guī)模。
中國汽車工程學(xué)會數(shù)據(jù)顯示,截至到2024年5月底,全國共建設(shè)了17個示范區(qū),7個車聯(lián)網(wǎng)先導(dǎo)區(qū),16個雙智試點城市,開放測試道路3.2萬多公里,測試牌照超過7700張,測試?yán)锍坛^1.2億公里。
由此看來,高等級自動駕駛和“車路云一體化”,已經(jīng)從小范圍測試驗證轉(zhuǎn)入了技術(shù)快速演進(jìn),甚至是邁向規(guī)模化應(yīng)用的關(guān)鍵時期。“車路云”賽道的加速發(fā)展,意味著中國高等級智能駕駛的“元年”即將到來。
同濟(jì)大學(xué)汽車學(xué)院教授朱西產(chǎn)表示:車路云將主要用于解決目前智能駕駛方面的道路數(shù)據(jù)采集問題、危險路況、遮擋路面、極端天氣等特殊情況下駕駛問題。也有業(yè)內(nèi)人士表示,業(yè)內(nèi)人士表示,目前單車智能識別精準(zhǔn)度可能只有90%,還有10%的場景可以通過“車路云一體化”去解決。
從這個角度來看,車路云一體化是單車智能的補充,兩者會并行向前,為交通行業(yè)帶來新的變革與商機。當(dāng)下所倡導(dǎo)的“新質(zhì)生產(chǎn)力”,呼喚我們在科技創(chuàng)新的驅(qū)動下,深掘潛能,孕育新的增長點,而“車路云一體化”的戰(zhàn)略恰好是對這一號召的鮮活例證。
中國智駕的未來,將不會再是高高在上,而是深入到每一寸的路沿與地面,和萬千人們的日常一起,同頻共振。
來源:港股研究社
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