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Waymo還是特斯拉的路線？

兩大自動駕駛領(lǐng)域的競爭對手，Waymo 和特斯拉，正鉚足了勁兒想證明自己那套方法靠譜。

Waymo 呢，正在優(yōu)化它的模塊化架構(gòu)，這玩意兒因為透明度和可信度高，得到了監(jiān)管機(jī)構(gòu)的點贊。可與此同時，特斯拉可是拼了老命在用它工程師覺得能更快、更好出結(jié)果的端到端方法，哪怕這得犧牲點透明度。

要是系統(tǒng)出岔子，Waymo 的系統(tǒng)能進(jìn)行詳細(xì)驗證和錯誤追蹤。不過，這架構(gòu)是基于模塊的，調(diào)整一個模塊，其他模塊都得跟著重新校準(zhǔn)，確保一致性和兼容性，這過程可就麻煩多了，而且在自動駕駛長遠(yuǎn)發(fā)展里，還可能拖慢最新 AI 技術(shù)整合的速度。

但特斯拉的端到端方法就厲害了，它靠一個集成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能更快地推動自動駕駛進(jìn)步。在大量特定場景駕駛數(shù)據(jù)上訓(xùn)練后，對罕見或不規(guī)則事件（像給闖紅燈的救護(hù)車讓路）能有更好的反應(yīng)。

兩種模型都有優(yōu)點，還不少地方重疊。不過，端到端模型因為本身靈活，看著更有前景。而且特斯拉有個厲害的規(guī)模優(yōu)勢，它有好幾百萬輛自家車，能部署自動駕駛功能收集實時數(shù)據(jù)。只要能跨過計算和數(shù)據(jù)的坎兒，這就能讓特斯拉在自動駕駛領(lǐng)域大步往前走。

就說特斯拉的最新軟件更新吧?？恐说蕉朔椒ǎ娜詣玉{駛 12.3 版本比之前版本能力上提升不少，進(jìn)一步證明了端到端方法在推動自動駕駛前沿方面的潛力。

這事兒行業(yè)競爭對手，尤其是中國的參與者，都瞧在眼里。像理想汽車、蔚來、小米和華為這些公司，都趕緊重組自動駕駛部門，紛紛用上端到端模型。就連 Waymo 也開始搞對沖策略，發(fā)布新研究，探索更早整合端到端方法。

雖說 Waymo 有先發(fā)優(yōu)勢和穩(wěn)穩(wěn)當(dāng)當(dāng)?shù)倪\營記錄，但特斯拉的最新進(jìn)展表明，它可能成為自動駕駛領(lǐng)域進(jìn)展的主要風(fēng)向標(biāo)。可就算明天就實現(xiàn)完全自動駕駛，它的可擴(kuò)展性和商業(yè)化還得看成本。要是每輛車成本高達(dá) 10 萬美元，那無人駕駛出租車車隊這最明顯的自動駕駛用例就沒戲了。所以，自動駕駛技術(shù)棧（硬件組件和軟件復(fù)雜集成）在性能和成本之間找到平衡至關(guān)重要。

自動駕駛（AD）公司正爭先恐后地塑造商業(yè)化機(jī)會，這得靠開發(fā)有成本效益和可擴(kuò)展性的自動駕駛技術(shù)棧。這些技術(shù)棧分三個關(guān)鍵部分：傳感器、車載處理器和數(shù)據(jù)中心。在每個部分里，公司都會激烈競爭搶市場份額。結(jié)果呢，會形成一個蓬勃發(fā)展的新汽車工業(yè)供應(yīng)商生態(tài)系統(tǒng)，有些是調(diào)整后的傳統(tǒng)供應(yīng)商，有些是新入局的。

到目前為止，世界上最成熟的自動駕駛供應(yīng)商生態(tài)系統(tǒng)就在美國和中國。說到商業(yè)可行性，自動駕駛可不只是 Waymo 和特斯拉的競爭，中國的百度和華為也得算上。你看，百度就推出了售價 3 萬美元的 RT6 無人駕駛出租車，這很大程度上得益于中國有成本效益的供應(yīng)鏈。而且，中國和美國一樣，有不少汽車公司想部署自動駕駛。

事實上，無人駕駛出租車車隊是最明顯的自動駕駛商業(yè)模式，已經(jīng)在奧斯汀和武漢等城市地區(qū)部署。這就意味著，競賽正在進(jìn)行，得確保最佳的自動駕駛技術(shù)棧，這可是成功大規(guī)模商業(yè)化的先決條件。

自動駕駛：激光雷達(dá)的去留之爭

接下來聊聊自動駕駛汽車的感知系統(tǒng)，這玩意兒就像是汽車的“眼睛”和“耳朵”，主要靠三種傳感器硬件來“看”和“聽”：攝像頭、激光雷達(dá)和毫米波雷達(dá)。舉個例子，Waymo 的第六代無人駕駛出租車，那配置簡直就像“堆料狂魔”，裝了 13 個攝像頭、4 個激光雷達(dá)、6 個毫米波雷達(dá)，還有一組外部音頻接收器。這種“堆料”式的傳感器配置，在其他自動駕駛公司里也挺常見的，尤其在中國市場的競爭對手們，好像傳感器越多就越厲害似的。

但特斯拉這家伙就是個“異類”，它堅持采用以攝像頭為中心的方案。2023 年，中國研究人員發(fā)表的一篇論文還給特斯拉這做法“站臺”了。論文說，一種叫 BEVFormer（鳥瞰圖 + Transformer）的自動駕駛模型，光靠攝像頭就能生成用于路線規(guī)劃的鳥瞰圖，厲害吧！

雖說自 2019 年以來，激光雷達(dá)的價格已經(jīng)降了不少，但特斯拉還是死磕以攝像頭為核心的端到端自動駕駛系統(tǒng)。在其全自動駕駛（FSD）硬件里，根本就沒激光雷達(dá)的影子。埃隆·馬斯克這人好像覺得，激光雷達(dá)對自動駕駛來說，就是個“累贅”而不是“幫手”。因為它沒提供足夠大的性能提升，來證明自己存在的價值，反而還增加了 FSD 數(shù)據(jù)引擎的復(fù)雜性，簡直就是個“麻煩精”。

如果特斯拉這一策略最后真成了，甚至硬生生地拉著整個行業(yè)不情愿地跟著走，那本來就已經(jīng)挺慘的激光雷達(dá)行業(yè)，估計得更難受了。全球市場老大禾賽科技，還有美國的 Ouster 和 Luminar 等公司，它們的股價跟 2023 年初比，都跌了 50% 以上，簡直就像坐了“過山車”。只有禾賽科技還保持著正的運營現(xiàn)金流，但這也頂不住啊，因為國內(nèi)的中國玩家，比如華為，越來越多地學(xué)特斯拉的做法。就像華為2024年推出的 ADS 3.0 軟件，直接就把激光雷達(dá)給“砍”了，還把六個毫米波雷達(dá)也給“開除”了。

再看看韓國的巨頭三星和 LG，它們作為特斯拉的高清攝像頭供應(yīng)商，現(xiàn)在混得挺不錯。這得益于它們之前為智能手機(jī)供應(yīng)鏈精心打造的成熟攝像頭技術(shù)，就像 LG 給蘋果的 iPhone 供應(yīng)攝像頭模塊。雖然中國公司在攝像頭圖像傳感器組件的國產(chǎn)化方面有點進(jìn)展，但還沒從韓國供應(yīng)商手里搶走多少市場份額。同時，它們還得面對來自美國和歐洲一級供應(yīng)商，比如采埃孚、博世和大陸集團(tuán)的激烈競爭，壓力山大啊。

在雷達(dá)領(lǐng)域，這是三種自動駕駛傳感器類型里最大的市場，毫米波（mmWave）因為更耐用的性能和更遠(yuǎn)的探測范圍（能達(dá)到好幾百米），把超聲波給“比下去”了。Waymo 和特斯拉在它們最新的自動駕駛架構(gòu)里，都只用毫米波雷達(dá)，這可讓中國供應(yīng)商看到了機(jī)會，想借這機(jī)會縮小差距，跟國外巨頭掰掰手腕。

隨著自動駕駛技術(shù)不停地發(fā)展，最佳傳感器套件也會不停地變，就是為了在性能和成本之間找到那個“平衡點”。這些傳感器還生成了海量數(shù)據(jù)，這也引發(fā)了自動駕駛技術(shù)棧里另一個關(guān)鍵組件的競爭：車載芯片，大家都想在這塊“蛋糕”上分一塊。

自動駕駛芯片：買現(xiàn)成的還是自己造？

傳感器就像是汽車的“眼睛”，負(fù)責(zé)接收外部環(huán)境的視覺信息，但光有“眼睛”可不夠，還得有車載芯片這個“大腦”來處理每小時數(shù) TB 的海量數(shù)據(jù)。這些多功能系統(tǒng)級芯片（SoCs），那可厲害了，把核心 GPU、AI 加速器和 CPU 內(nèi)核都集成在一塊兒，全部實現(xiàn)實時處理，就跟咱們?nèi)丝吹綎|西立刻就能反應(yīng)過來似的。

現(xiàn)在競爭的芯片供應(yīng)商都在盯著兩個關(guān)鍵標(biāo)準(zhǔn)：效率和延遲。對于自動駕駛汽車來說，能效那可是比數(shù)據(jù)中心的 GPU 還重要。為啥呢？因為自動駕駛汽車未來大概率是全電動的，自動駕駛系統(tǒng)全靠電池供電。你想啊，如果自動駕駛系統(tǒng)每小時就把電池電量消耗掉 15% 到 20%，那整個汽車都得重新設(shè)計，得裝更大的電池組，這多麻煩??！延遲也很關(guān)鍵，為了打造安全的自動駕駛系統(tǒng)，從視覺輸入到處理成響應(yīng)的時間，得跟人類反應(yīng)時間一樣快，甚至還得更快，不然遇到緊急情況可就危險了。

所以說，搞出一個在性能和能效方面都超棒的自動駕駛 SoC，那就是自動駕駛硬件和軟件集成挑戰(zhàn)的核心。自動駕駛芯片一般都是為特定軟件架構(gòu)量身定制的。所以啊，那些既有芯片設(shè)計能力又有相關(guān)人才的公司就占優(yōu)勢了，因為它們從硬件到駕駛體驗都能掌控得更全面。

這正是 Waymo 和特斯拉走的路子，這樣能讓它們在系統(tǒng)級別更好地控制創(chuàng)新，優(yōu)化軟件和芯片之間的互動。而且它們還能更好地把芯片設(shè)計時間表跟自動駕駛產(chǎn)品周期的其他部分對上，這就是它們相對于現(xiàn)成芯片供應(yīng)商的關(guān)鍵優(yōu)勢之一。

但自己搞 SoC 開發(fā)成本可高了，技術(shù)上也超出了大多數(shù)自動駕駛公司（包括汽車制造商和自動駕駛卡車初創(chuàng)公司）的能力范圍，所以它們只能依賴第三方 SoC 供應(yīng)商。而且客戶的自動駕駛軟件架構(gòu)還在不斷變化，第三方供應(yīng)商就得趕緊跟上，不能還想著用那種“一刀切”的解決方案。

對于這些供應(yīng)商來說，敏捷性太重要了。它們能不能迅速迭代、跟上客戶快速變化和特定需求，這比它們芯片現(xiàn)在的能力還更能說明問題。

按這個標(biāo)準(zhǔn)來看，中國的地平線公司和美國的高通公司好像走在前面了。這倆都是自動駕駛 SoC 領(lǐng)域的后來者，但高通自 2022 年以來在給寶馬和梅賽德斯 - 奔馳等公司供應(yīng)芯片方面可是取得了大勝利，還吹噓它的汽車芯片 pipeline 值得超過 300 億美元呢。

英偉達(dá)在 SoC 市場的強(qiáng)勢地位，很大程度上得歸功于它的先發(fā)優(yōu)勢（它首個自動駕駛解決方案可是 2015 年就在 CES 上發(fā)布了）。但它屬于自動駕駛芯片的現(xiàn)成供應(yīng)商類別，因為它的 GPU 并不是天然針對車載處理優(yōu)化的。英偉達(dá)在自動駕駛領(lǐng)域可能有點掙扎，這從它 2022 年取消了 Atlan 自動駕駛芯片，而且到現(xiàn)在已經(jīng)兩次推遲下一代 Thor 芯片就能看出來。另外，英偉達(dá)從 2023 年下半年開始在中國市場份額輸給地平線公司了，它為了應(yīng)對，還開始在中國針對自動駕駛工程師搞招聘狂歡。

雖然美國和中國都有成功的自動駕駛芯片供應(yīng)商冒出來，但在自動駕駛供應(yīng)鏈的下一層 —— 超級計算的競爭中，天平可能要傾向于某一方了。