文 | 極智GeeTech
當(dāng)高速NGP功能下放到16.99萬(wàn)元的G6車型、低于10萬(wàn)元的電動(dòng)汽車標(biāo)配L2+智駕系統(tǒng)，車企們對(duì)于智駕所選擇的“加量不加價(jià)”路線，正式宣告了“智駕溢價(jià)”時(shí)代的終結(jié)，一個(gè)新的智駕時(shí)代分野出現(xiàn)了。
據(jù)工信部數(shù)據(jù)，2024年上半年，中國(guó)乘用車L2級(jí)輔助駕駛及以上新車滲透率達(dá)55.7%，中國(guó)電動(dòng)汽車百人會(huì)副理事長(zhǎng)兼秘書(shū)長(zhǎng)張永偉預(yù)計(jì)這一數(shù)字到2025年可能會(huì)接近65%。
如今，智能駕駛正在經(jīng)歷智能手機(jī)式的祛魅過(guò)程。當(dāng)有一天智駕功能成為汽車的“出廠默認(rèn)配置”，消費(fèi)者對(duì)城市NOA的驚喜閾值持續(xù)降低，車企可能會(huì)忽然發(fā)現(xiàn)：曾經(jīng)引以為傲的領(lǐng)航輔助、自動(dòng)泊車不再是消費(fèi)者買單的理由，而是開(kāi)始質(zhì)問(wèn)“什么時(shí)候智能駕駛才會(huì)真正不用人工接管？”
當(dāng)技術(shù)參數(shù)無(wú)法再制造差異化時(shí)，車企的焦慮顯而易見(jiàn)——當(dāng)所有車企都能提供相似的智駕體驗(yàn)，消費(fèi)者憑什么為你的產(chǎn)品買單？這些觸及本質(zhì)的問(wèn)題正在倒逼中國(guó)汽車產(chǎn)業(yè)尋找新的價(jià)值坐標(biāo)。
下一步，從“知覺(jué)”到“直覺(jué)”
智駕普及應(yīng)用有兩個(gè)最重要的前提，安全性和準(zhǔn)確性。至今，還沒(méi)有任何一家車企和供應(yīng)商敢打包票說(shuō)自家智駕系統(tǒng)是絕對(duì)安全的。
有時(shí)候，被風(fēng)吹動(dòng)的樹(shù)葉造成的陽(yáng)光的閃爍，從強(qiáng)光線中快速行駛至建筑物遮擋的陰影下，這些干擾和環(huán)境變化都會(huì)影響傳感器的感知精度。車企也非常清楚這一點(diǎn)，所以現(xiàn)在市面上的智駕系統(tǒng)大多采取安全至上的保守方案，遇到突然影響感知決策或復(fù)雜情況可能判斷不準(zhǔn)時(shí)，系統(tǒng)都會(huì)提示人工接管。
從早期的規(guī)控算法到去年大熱的端到端大模型，智駕技術(shù)的快速迭代讓汽車的智能化水平有了質(zhì)的飛躍，智駕系統(tǒng)已經(jīng)基本實(shí)現(xiàn)“能用”目標(biāo)，但要讓智駕進(jìn)化到“好用”且讓消費(fèi)者“愛(ài)用”的階段，還需要填平技術(shù)實(shí)現(xiàn)與安全性之間的鴻溝。
在智駕發(fā)展初期，市面搭載輔助駕駛功能的大多數(shù)車輛可以認(rèn)為是“湊合能用”的產(chǎn)品。當(dāng)時(shí)的智駕系統(tǒng)只是實(shí)現(xiàn)了如自適應(yīng)巡航（ACC）、車道保持以及簡(jiǎn)單的自動(dòng)泊車等基本的輔助駕駛功能。但面對(duì)復(fù)雜路況和突發(fā)狀況時(shí)，系統(tǒng)可能會(huì)出現(xiàn)識(shí)別錯(cuò)誤或響應(yīng)滯后。
就像余承東所言：“打電話有網(wǎng)就行，但上網(wǎng)就需要5G”，若只是具備基本的功能，那智駕只會(huì)停留在“功能機(jī)”時(shí)代，雖然能勉強(qiáng)滿足需求，但遠(yuǎn)遠(yuǎn)無(wú)法實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量、低延時(shí)、高安全性的要求。
智駕的安全性始終是技術(shù)突破中最為關(guān)鍵的環(huán)節(jié)。一個(gè)“好用并安全”的系統(tǒng)不僅需要在各種駕駛場(chǎng)景下準(zhǔn)確感知和預(yù)測(cè)，同時(shí)還要在應(yīng)對(duì)突發(fā)情況時(shí)能夠快速做出反應(yīng)，避免意外事故的發(fā)生。這就需要智駕系統(tǒng)不僅要具備全場(chǎng)景、實(shí)時(shí)感知能力，還要能夠通過(guò)一次次的場(chǎng)景訓(xùn)練最終形成“直覺(jué)”。
當(dāng)前主流的端到端技術(shù)路線摒棄了傳統(tǒng)的模塊化設(shè)計(jì)思路，將傳感器采集到的原始數(shù)據(jù)作為輸入，通過(guò)龐大的深度學(xué)習(xí)模型，直接輸出車輛的控制指令，實(shí)現(xiàn)從感知到?jīng)Q策的一體化。
比如端到端智駕系統(tǒng)中，攝像頭圖像直接輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，經(jīng)過(guò)計(jì)算和處理，直接輸出轉(zhuǎn)向角度、油門(mén)開(kāi)度和剎車力度等控制信號(hào)，無(wú)需中間的目標(biāo)檢測(cè)、識(shí)別和決策制定等獨(dú)立步驟。通過(guò)大量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練，端到端模型能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)到各種復(fù)雜的駕駛模式和場(chǎng)景特征，從而在面對(duì)未知場(chǎng)景時(shí)也能做出較為合理的決策。
智駕系統(tǒng)一旦擁有“直覺(jué)”，就會(huì)綜合分析道路環(huán)境全局信息，這讓智駕系統(tǒng)在面對(duì)人車混流、無(wú)保護(hù)左轉(zhuǎn)、道路無(wú)中線等復(fù)雜交通環(huán)境時(shí)，能夠下意識(shí)做出規(guī)避動(dòng)作并瞬間預(yù)判，像老司機(jī)般從容應(yīng)對(duì)。
在強(qiáng)化學(xué)習(xí)、知識(shí)蒸餾、混合專家模型（MoE）等AI技術(shù)加持下，汽車將不再是執(zhí)行指令的機(jī)器，而是具備認(rèn)知能力的智能體。
AI驅(qū)動(dòng)的智能交互系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)跨場(chǎng)景、多模態(tài)的人車互動(dòng)，營(yíng)造出專屬且沉浸式的車內(nèi)智能環(huán)境。通過(guò)大語(yǔ)言模型與多模態(tài)交互技術(shù)，車輛可以理解用戶的情感傾向、生活習(xí)慣甚至未言明的需求。這種能力使汽車能夠主動(dòng)規(guī)劃路線、推薦服務(wù)，甚至在長(zhǎng)途駕駛中扮演聊天伙伴或知識(shí)顧問(wèn)的角色。
車輛的智能交互有兩個(gè)層次：
第一個(gè)層次是簡(jiǎn)單但響應(yīng)較快的車機(jī)控制操作，比如打開(kāi)空調(diào)、控制車窗、播放音樂(lè)之類的語(yǔ)音指令
第二個(gè)層次是問(wèn)一些復(fù)雜的問(wèn)題，包括聯(lián)網(wǎng)查詢天氣、附近餐廳推薦、長(zhǎng)途規(guī)劃之類的，這些需要復(fù)雜的推理能力，通常需要云端大模型來(lái)支持，這也是目前智駕能夠形成差異化的應(yīng)用之一。
從使用習(xí)慣和范圍看，用戶需要的并不是什么都知道的百科全書(shū)，而是打破車端內(nèi)的各個(gè)邊界，讓AI大模型成為集中調(diào)度中心，能夠及時(shí)反饋關(guān)鍵信息并協(xié)助自己駕駛的全能助理。
由此，交互深度的競(jìng)爭(zhēng)將取代功能數(shù)量的堆砌，消費(fèi)者為“懂我”支付的溢價(jià)，遠(yuǎn)高于為“功能”支付的溢價(jià)。
同時(shí)，通過(guò)與道路系統(tǒng)的融合，車輛可以根據(jù)實(shí)時(shí)環(huán)境數(shù)據(jù)，動(dòng)態(tài)合成虛擬訓(xùn)練場(chǎng)景，使智駕系統(tǒng)在云端完成極端工況的“壓力測(cè)試”，在進(jìn)一步保障安全性的同時(shí)，完成了系統(tǒng)自我進(jìn)化迭代。
在智慧道路上，每輛車既是數(shù)據(jù)生產(chǎn)者，又是系統(tǒng)優(yōu)化的受益者。通過(guò)實(shí)時(shí)共享道路狀態(tài)、交通事件、駕駛行為等信息，整個(gè)網(wǎng)絡(luò)形成協(xié)同感知、實(shí)時(shí)決策、自主進(jìn)化的“群體智能”。這種模式徹底顛覆傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)孤島困境，使智駕從“經(jīng)驗(yàn)積累”躍遷至“實(shí)時(shí)進(jìn)化”。
這也為汽車產(chǎn)業(yè)打開(kāi)了更深層的競(jìng)爭(zhēng)維度：從單一功能的競(jìng)爭(zhēng)轉(zhuǎn)向開(kāi)放系統(tǒng)生態(tài)重構(gòu)，從工具屬性升級(jí)為智能生命體，從出行載體進(jìn)化為連接物理世界與數(shù)字世界的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。
智駕是浪花，物理AI是大海
十年前，汽車行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)焦點(diǎn)是電池、電機(jī)、電控；五年前，車企開(kāi)始爭(zhēng)奪智能駕駛的技術(shù)高地，激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、攝像頭的組合成為兵家必爭(zhēng)之地。
但今天，越來(lái)越多的人意識(shí)到，硬件的競(jìng)爭(zhēng)終究會(huì)趨于同質(zhì)化，真正拉開(kāi)差距的，是軟件，是AI，是數(shù)據(jù)處理能力。
自2023年ChatGPT爆火，到如今DeepSeek的一夜出圈，AI已經(jīng)成為未來(lái)中國(guó)汽車行業(yè)的一個(gè)超級(jí)變量，其不再只是錦上添花的“智能語(yǔ)音助手”，而是決定智駕安全性、制造效率、供應(yīng)鏈優(yōu)化乃至整車研發(fā)周期的關(guān)鍵力量。
AI正以前所未有的速度改變著汽車行業(yè)，有望從根本上重塑汽車的使用模式和市場(chǎng)格局。
根據(jù)波士頓咨詢研究，2025-2035年智能駕駛汽車的市場(chǎng)滲透率將從12.9%增長(zhǎng)到24.8%，具備智駕功能的汽車市場(chǎng)規(guī)模從420億美元增長(zhǎng)至770億美元。而從端側(cè)AI角度出發(fā)，Market.us預(yù)測(cè)從2022年至2032年，全球端側(cè)AI市場(chǎng)空間將從152億美元提升至1,436億美元，年復(fù)合增長(zhǎng)率達(dá)25.9%。其中增長(zhǎng)將主要來(lái)自工業(yè)、汽車以及政府相關(guān)產(chǎn)業(yè)。
可以預(yù)料，未來(lái)車企、智駕技術(shù)供應(yīng)商的差距將取決于數(shù)據(jù)質(zhì)量與模型優(yōu)化能力。而如何實(shí)現(xiàn)AI與物理世界的無(wú)縫融合，并圍繞AI延展出各項(xiàng)能力，比如AI生成場(chǎng)景的能力，將決定智駕系統(tǒng)的進(jìn)化上限，值得每一個(gè)車企深入研究。
英偉達(dá)創(chuàng)始人兼CEO黃仁勛認(rèn)為：“人工智能的發(fā)展從感知式AI，即理解圖像、文字和聲音，進(jìn)入到生成式AI，即創(chuàng)造文本、圖像和聲音，當(dāng)前正進(jìn)入全新的物理AI時(shí)代?！边@是讓AI真正理解物理世界的必經(jīng)之路。
物理世界AI是相對(duì)數(shù)字世界AI而言的。相比GPT、DeepSeek這類數(shù)字世界AI運(yùn)行在封閉可控的環(huán)境，并具備較高的容錯(cuò)率，以智能駕駛為代表的物理世界AI要在環(huán)境開(kāi)放、高隨機(jī)性的世界中與車輛、行人、道路、設(shè)施等實(shí)體發(fā)生交互，所獲取的數(shù)據(jù)也都是真實(shí)世界的動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，由于其決策直接關(guān)乎生命安全，系統(tǒng)1%的誤判就有可能發(fā)生嚴(yán)重的交通事故，因此人們對(duì)于這類系統(tǒng)的失誤通常采取“零容忍”態(tài)度，對(duì)于安全性的考慮也表現(xiàn)得更為嚴(yán)苛。
當(dāng)前，AI與物理世界的結(jié)合有兩個(gè)層次：
第一層是將物理AI模型集成在機(jī)器人、自動(dòng)駕駛等自主機(jī)器中，幫助自主機(jī)器感知、理解并在現(xiàn)實(shí)世界中執(zhí)行復(fù)雜的操作；
第二層是運(yùn)用AI能力形成網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)，創(chuàng)造輸出更多高質(zhì)量數(shù)據(jù)（構(gòu)成物理體、物理場(chǎng)等）供模型進(jìn)行訓(xùn)練，從而將模型能力提升到可以廣泛應(yīng)用于物理世界的程度。
物理世界AI的提出有其必然性。一方面，基于互聯(lián)網(wǎng)上大量文本和圖像數(shù)據(jù)訓(xùn)練的生成式AI模型（GPT、Llama等）在生成人類語(yǔ)言和抽象概念方面已經(jīng)基本滿足需求，但是受其生成規(guī)則的限制，對(duì)于物理世界的理解有限，因此會(huì)出現(xiàn)不符合現(xiàn)實(shí)世界規(guī)律的“幻覺(jué)”。
另一方面，機(jī)器無(wú)法感知和察覺(jué)它們周圍的世界，但借助物理AI，就可以構(gòu)建和訓(xùn)練自動(dòng)駕駛、機(jī)器人等各類智能體，并與真實(shí)世界進(jìn)行無(wú)縫交互并適應(yīng)各種環(huán)境，有利于提高現(xiàn)實(shí)世界應(yīng)用的可訪問(wèn)性和功能性。
物理世界AI能夠理解三維世界的空間關(guān)系和物理行為，因此進(jìn)一步擴(kuò)展了生成式AI，其通過(guò)在AI訓(xùn)練過(guò)程中加入更多真實(shí)場(chǎng)景數(shù)據(jù)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)物理世界的洞察和理解。
作為物理世界AI在交通領(lǐng)域的重要應(yīng)用之一，車路云AI網(wǎng)絡(luò)將交通流量、氣象條件、道路狀況、城市環(huán)境等物理世界實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)納入模型訓(xùn)練，通過(guò)整合車輛、道路、云端等多方數(shù)據(jù)，可以進(jìn)行實(shí)時(shí)分析并為精準(zhǔn)決策提供支持，幫助駕駛員和自動(dòng)駕駛車輛即時(shí)優(yōu)化決策。同時(shí)，通過(guò)大模型對(duì)攝像頭視頻流進(jìn)行實(shí)時(shí)處理，可以為交通管理部門(mén)提供精準(zhǔn)的交通流量分析預(yù)測(cè)與動(dòng)態(tài)優(yōu)化、事故預(yù)警、交通信號(hào)優(yōu)化等服務(wù)。
如果將智能汽車看作一朵翻騰的浪花，那么物理AI則是一片充滿無(wú)限可能的星辰大海。而這將是汽車產(chǎn)業(yè)進(jìn)入“后智駕時(shí)代”的一個(gè)新開(kāi)端，由智能汽車、智慧道路、云基礎(chǔ)設(shè)施以及機(jī)器人、低空飛行器等智能體組成的實(shí)時(shí)交互的物理世界AI網(wǎng)絡(luò)，將催生出遠(yuǎn)超單體智能維度的價(jià)值藍(lán)海。
當(dāng)初喬布斯把“蘋(píng)果電腦公司”改為了“蘋(píng)果公司”，明確了蘋(píng)果不僅僅是一家電腦公司，也做iPod、iTunes、iPhone、iPad等設(shè)備，后面更是把App Store作為iOS生態(tài)系統(tǒng)的核心，轉(zhuǎn)身成為一家應(yīng)用服務(wù)型科技公司。亞馬遜更是如此，從以電商起家，轉(zhuǎn)型為云計(jì)算服務(wù)公司，現(xiàn)在變成一家算力公司，本質(zhì)上已經(jīng)和最早的商業(yè)形態(tài)不一樣了。微軟、谷歌同樣如此，早期是軟件、互聯(lián)網(wǎng)公司，之后提供云端服務(wù)，如今已經(jīng)轉(zhuǎn)型成為AI公司。
李想把理想汽車重新定位為一家人工智能企業(yè)，認(rèn)為“理想所做的不是汽車的智能化，而是人工智能的汽車化，并推動(dòng)人工智能普惠到每一個(gè)家庭?！?/p>
或許數(shù)十年后回望，2025年可以被視為物理世界AI的“奇點(diǎn)時(shí)刻”。機(jī)器開(kāi)始理解人類的喜怒哀樂(lè)、出行工具進(jìn)化為生活伴侶，這場(chǎng)由AI驅(qū)動(dòng)的產(chǎn)業(yè)革命，最終將形成一個(gè)人類與機(jī)器智能共生的新形態(tài)。
在那里，道路不再是冰冷的瀝青，而是流動(dòng)的智慧；汽車不再是鋼鐵機(jī)器，而是系統(tǒng)的細(xì)胞；出行將不再是簡(jiǎn)單的生存需求，而是移動(dòng)生活空間的全新體驗(yàn)。在這個(gè)新世界里，最大的商業(yè)機(jī)會(huì)在于：誰(shuí)率先定義了人與機(jī)器智能的共生法則，誰(shuí)就把握住了連接物理世界與數(shù)字世界的超級(jí)入口。
這段關(guān)于汽車智能化的故事尚未終結(jié)，而物理世界AI的新篇章已然翻開(kāi)，一切皆有可能，一切又充滿變數(shù)，或許這才是科技的迷人之處。