文 | 智能相對論 海怪
2025年4月，工信部的一紙公告，讓炙熱的智駕行業(yè)開始了一場“集體正名”運動。
一夜之間，原本行業(yè)常用的“高階智駕”、“智能駕駛”、“零接管"等行業(yè)熱詞打回到本來面目：組合駕駛輔助或輔助駕駛。
過去的十年，智駕行業(yè)狂飆突進，理性與夢想齊飛，野心與煎熬并存。當下，在2025智駕淘汰賽和強力監(jiān)管之下，所有智駕玩家，概念拉齊，剩下只看實力——裸泳者出局，喧囂者閉嘴，長跑者勝出。
引發(fā)智駕行業(yè)這場“正名”的“始作俑者”，正是今年剛剛將FSD功能引入中國市場的特斯拉。2013年，特斯拉在與谷歌無人車的一場早期合作中，馬斯克提出了Autopilot的構(gòu)想，即將一個用于航空業(yè)的“自動駕駛儀”的概念應用到全新的自動駕駛領域。
Autopilot對行業(yè)影響深遠。至今我們在車企宣傳中看到的NOA（領航輔助駕駛），其中A就是Autopilot的簡寫。所以，Autopilot概念有著很強的前瞻性，能夠很好描述這種機器自主操控同時人類隨時監(jiān)管的狀態(tài)。但它字面意義上又極具迷惑性，使得普通人很容易將其當做完全自動駕駛來使用，以至于此后引發(fā)了多起事故悲劇。
谷歌和特斯拉短暫合作過后，雙方很快分道揚鑣。谷歌開始專注完全無人的L4自動駕駛，瞄準Robotaxi市場，而特斯拉則面向乘用車市場，提供面向駕駛員的L2駕駛輔助。
特斯拉的邏輯是，通過量產(chǎn)輔助駕駛的數(shù)據(jù)推動軟件算法的迭代升級，以遠比L4更低的成本來逐步實現(xiàn)自動駕駛。而前谷歌自動駕駛技術(shù)負責人Chris Urmson后面則暗諷：輔助駕駛想要實現(xiàn)無人駕駛，就跟一個不斷練習跳高的人終有一天可以飛起來一樣（不可能）。
2016年，特斯拉發(fā)布了FSD智駕套件，F(xiàn)SD字面意思為完全自動駕駛。這是一個更具迷惑性的名字。但其實，F(xiàn)SD一直以來都只是其智駕硬件的代名詞。直到今天，特斯拉FSD的實質(zhì)仍然是L2輔助駕駛級別，仍然強調(diào)其Supervised（人駕監(jiān)督）的性質(zhì)。所以，今年3月底，積極推動FSD入華的特斯拉便十分乖巧的將國內(nèi)官網(wǎng)的FSD駕駛套件更名為“智能輔助駕駛功能”。
然而，時至今日。一個全新的契機也正悄然來臨。原本被Waymo(谷歌無人車業(yè)務2016年獨立而來)所看不上的輔助駕駛路線，正在悄然向L4自動駕駛發(fā)起沖鋒。
據(jù)報道，特斯拉重新提交“Tesla Robotaxi”商標申請，并計劃于6月中下旬在得克薩斯州奧斯汀啟動Robotaxi測試。雖然初步可能只有10臺左右的投放，但終于要把馬斯克多次跳票但一直堅持的大餅給圓上了。
而我們也看到，中國的Robotaxi玩家們也加速了規(guī)?；茝V和全球化商業(yè)運營的節(jié)奏。不止是追隨Waymo的小馬智行、文遠知行等玩家，作為量產(chǎn)輔助駕駛頭部玩家的Momenta也宣布要推出基于現(xiàn)有方案的前裝量產(chǎn)的Robotaxi，也將一舉從輔助駕駛方案抵達Robotaxi的市場。
以數(shù)據(jù)驅(qū)動推動AI算法進化，通過量產(chǎn)輔助駕駛和L4自動駕駛兩大支點的協(xié)同進化，讓“輔助駕駛”和“自動駕駛”的技術(shù)邊界線完全被打破。
為什么是數(shù)據(jù)驅(qū)動的特斯拉和Momenta，不約而同地完成這條“從跳躍到飛躍”的技術(shù)躍遷？我們還得從過去十年間說起，一起搞清楚這場蛻變背后的草蛇灰線。
激進拓荒者：特斯拉押注AI智駕路
19世紀初，大批美國的早期創(chuàng)業(yè)者們闖入西部，開疆擴土，開啟了持續(xù)半個世紀的西進運動。
而馬斯克就像當時那些心懷理想和發(fā)財夢的牛仔，帶著特斯拉開啟了乘用車智能輔助駕駛的狂飆突進。
特斯拉這場智駕的“西進運動”是如何推進的？
從2014年至今大致可以分為三個階段，分別是：2014-2016年的外部合作期，2016年到2019年的自研過渡期，以及2019年至今的全面自研期。
第一階段，特斯拉先后與Mobileye和英偉達建立過合作，經(jīng)歷了“軟硬件外采”、“硬件外采、軟件自研”的艱難歷程。
2014年，特斯拉在“Autopilot”上并無多少積累，本著“能上車就算贏”的策略，選擇了當時市面上能達到L2輔助駕駛能力的視覺方案——Mobileye的EyeQ3,AI算力是今天看起來少得可憐的0.25 TOPS，只能支持一個前視攝像頭、一個毫米波雷達和12個超聲波雷達，從而實現(xiàn)了自適應巡航、前車碰撞預警以及方向盤自主變道等功能。
基于這一軟硬件外采方案，特斯拉于2014年10月發(fā)布Autopilot1.0版本和硬件模塊Hardware1.0。但實際上直到1年后的2015年10月，特斯拉車主采真正使用上。
馬斯克從一開始就對Mobileye的黑盒交付（就是軟硬件封裝起來，不會對主機廠開放）十分不滿。借著2016年那場人類世界首例“自動駕駛車事故”的由頭，特斯拉果斷拋棄Mobileye，轉(zhuǎn)向了英偉達的懷抱。
2016年10月，特斯拉發(fā)布了Autopilot 2.0和硬件模塊HW 2.0。計算單元是英偉達DRIVE PX2定制主板，主板上面搭載了Tegra X2 CPU和升級為Pascal架構(gòu)的GPU，算力是10 TOPS，幾乎是Mobileye EyeQ3的整整40倍。外接傳感器包含了8個攝像頭、1個毫米波雷達、12個超聲波雷達。
但英偉達和特斯拉在軟件算法上也并沒有特別突出，一直到第二年的上半年，才將Autopilot 1.0的主要功能實現(xiàn)出來。
英偉達不過也是“過墻梯”，馬斯克通過NVIDIA Drive這樣一個自由度很高的開放平臺，鍛煉了軟件算法，為自研打下了基礎。
第二階段，特斯拉在和英偉達你儂我儂之際，就開始了智駕芯片的自研之路。這就是后面被公眾所熟知的FSD芯片，單片AI算力72TOPS，采用高度定制的CPU+GPU+ASIC架構(gòu)，其中ASIC是由兩個神經(jīng)網(wǎng)絡處理單元NPU組成，專門用作視覺圖形處理。
2019年，特斯拉推出FSD軟件系統(tǒng)和HW3.0。相比較前一代HW 2.5（算力20TOPS），HW3.0平臺上配備了兩顆FSD芯片達到144TOPS，系統(tǒng)算力增長了7倍多。
也是在這一階段，除了芯片自研之外，特斯拉招募了大批人工智能算法專家，開始感知和決策當中引入深度學習算法。為適應AI算法所需要的大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和標注，特斯拉還引入了上千人的標注團隊以及不斷擴容的數(shù)據(jù)中心。
以至于在2019年4月的Autonomy Day上，馬斯克首次公布了超級計算機Dojo的研發(fā)計劃。
至此，特斯拉進入第三階段——全面自研階段。
作為量產(chǎn)的智能駕駛方案，在特斯拉這里，形成一個基于AI三要素——即算法、數(shù)據(jù)和算力，所形成的數(shù)據(jù)驅(qū)動的開發(fā)范式。
數(shù)據(jù)，自不必說，來自量產(chǎn)車型和采集車回傳的大量駕駛場景數(shù)據(jù)和駕駛行為數(shù)據(jù)，由于當時的算法采用監(jiān)督學習，十分依賴高質(zhì)量的標注數(shù)據(jù)，所以數(shù)據(jù)標注一直是一個“人工大于智能”的苦活累活。同時也包括大量仿真構(gòu)造的虛擬場景數(shù)據(jù)，用于真實世界里很難遇到的corner cases（極端場景）或長尾場景。
算力，即剛剛一直講到的車端的計算單元，主要是指運行智駕算法AI芯片。同時也包括在云端進行算法訓練和數(shù)據(jù)處理的AI芯片，市面上主要是被英偉達的GPU所壟斷，而特斯拉的Dojo則更進一步為自動駕駛視覺模型訓練設計，
算法，籠統(tǒng)來講，就是由云端計算平臺根據(jù)大規(guī)模數(shù)據(jù)學習所訓練出來的一堆神經(jīng)網(wǎng)絡，然后經(jīng)過微調(diào)、蒸餾等方式部署到車端，形成一個可以處理感知理解、認知決策和預測規(guī)劃等任務的復雜神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)。
這里為什么可以將特斯拉比喻為“西部拓荒者”，原因無他，就是特斯拉以引路人的角色徹底塑造了如今主流的自動駕駛技術(shù)路線。
2021年的Tesla AI Day具有里程碑意義，約等于公開了特斯拉在之前數(shù)年時間的技術(shù)探索。我們以智駕系統(tǒng)最重要的感知算法為例，再花一些篇幅來梳理特斯拉智駕算法的迭代過程。
感知的核心任務是識別和理解外部環(huán)境。特斯拉的8個攝像頭可以不停地采集到外部世界的2D圖像，也就是平面圖像，但這不足以構(gòu)造出我們?nèi)祟愸{駛所需要的始終延續(xù)的車道線、疾馳而過的車輛等信息。通過感知神經(jīng)網(wǎng)路，特斯拉構(gòu)建出一個表征真實世界的3D向量空間。
2021年 AI Day上，特斯拉公布的感知方案，就是基于3D向量空間構(gòu)造出一個HydraNet架構(gòu)，即多個任務頭（head，像九頭蛇一樣）共享一個數(shù)據(jù)“軀干”（BackBone），利用多頭執(zhí)行包括物體檢測、交通燈識別、車道線預測等任務。
這就是外界所津津樂道的“BEV+Transformer”，其中BEV就是這8個攝像頭拼接而成的一個360度俯視場景圖，真實還原周圍的環(huán)境，前后相繼延長的車道線、出現(xiàn)在不同攝像頭里的車輛，符合我們?nèi)祟愐曈X習慣，甚至超越人類視覺范圍。
而Transformer是2017年谷歌推出的一種神經(jīng)網(wǎng)絡架構(gòu)，開啟了我們今天所熟知的大模型時代，最初被應用在自然語言任務處理當中，而谷歌研究者在2020年發(fā)現(xiàn)，Transformer在處理圖像任務時也十分高效，由此推出了Vision Transformer（ViT），突破了原有的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）的局限，一舉成為智駕主流的感知算法架構(gòu)。
到了2022年的AI Day上面，特斯拉在感知模塊進一步升級了占用網(wǎng)絡（Occupancy Network），配合 NERF 算法，可以在 BEV+Transformer 感知框架的基礎上實現(xiàn)通用能力更強的 3D 空間感知。形象理解，就是將感知環(huán)境當中的元素給體素化，變成帶有時空信息的信息，能夠讓車輛更好預測障礙物的軌跡，也可以更好規(guī)劃自車的軌跡。
這兩屆AI Day帶給整個行業(yè)極大的啟發(fā)，大量從業(yè)者對特斯拉公布多方案進行像素級的研究。特斯拉擔心自己暴露了過多信息，所以2022 AI Day之后，至今再無下一屆。
就當中國的信徒們亦步亦趨跟隨特斯拉的技術(shù)方案之時，特斯拉又放出了“端到端”的全新方案。
在此之前，在特斯拉智駕軟件算法中，感知、規(guī)劃、控制等模塊一直是相對獨立，其中感知算法是神經(jīng)網(wǎng)絡化最為徹底的，而規(guī)控算法則帶有大量的人工規(guī)則代碼。而特斯拉在“端到端”方案之前，已經(jīng)嘗試將神經(jīng)網(wǎng)絡用于自車軌跡預測、規(guī)劃當中。
而端到端，就是這一進程的最極致表現(xiàn)，完全采用一張神經(jīng)網(wǎng)絡，將感知、軌控和執(zhí)行鏈接起來，“圖像進、動作出”，像極了我們?nèi)祟惱纤緳C開車的過程，我們做出加減速、轉(zhuǎn)向燈動作幾乎是跟感知同時且不加思索的。而之前的所謂模塊化，則像極了新手司機先要判斷下看到了什么、思考下這個情況應該怎么辦，然后再告訴手和腳要怎么行動。
端到端方案和模塊化方案的高下立分，但實現(xiàn)端到端并不容易。
2023年，特斯拉開始嘗試端到端方案的測試，系統(tǒng)運行速度比原方案更快，甚至直接刪掉了用于確保安全、文明駕駛的30萬行人工代碼，輔之以端到端系統(tǒng)自己學到的人類的開車知識。
2024年，特斯拉FSD V12版本正式發(fā)布，采用端到端架構(gòu)，表現(xiàn)優(yōu)異，再次引領了潮水的走向。
這幾乎是一次革命性的技術(shù)躍升，但特斯拉并沒有透露細節(jié)，但是特斯拉從開創(chuàng)的數(shù)據(jù)驅(qū)動的技術(shù)范式，讓同行找到端到端的known-how已經(jīng)不再遙不可及。
來自大洋對岸的中國智駕創(chuàng)業(yè)公司，也找到了自己的破繭成長之路。
Momenta篤定“數(shù)據(jù)飛輪”
2016年是全球自動駕駛產(chǎn)業(yè)第一個爆發(fā)節(jié)點。
這一年，谷歌無人車項目獨立，成為今天還活躍在 Robotaxi市場的Waymo，谷歌團隊出走創(chuàng)辦的Cruise在這一年被通用高價收購。
更多的自動駕駛精英先后走出，成立了一家又一家自動駕駛公司，進入無人出行及物流領域。
國內(nèi)同樣繼百度之后，涌現(xiàn)出一批自動駕駛公司，Momenta、小馬智行以及17年成立的文遠知行，也都是作為Waymo的信徒，以實現(xiàn)L4自動駕駛為目標。
在接下來的幾年間，特斯拉從長期在自動駕駛領域墊底的小透明，成長為行業(yè)不可忽視的新興力量——它將智能輔助駕駛這條路走通了。
即通過規(guī)模量產(chǎn)積累數(shù)據(jù)，不斷優(yōu)化軟件算法，來實現(xiàn)智駕的迭代升級，進一步又促進用戶的使用，形成數(shù)據(jù)驅(qū)動的正向加速。
而Robotaxi的重傳感器、重高精地圖的模式，只能用小規(guī)模車隊在限定范圍做運營測試，從而陷入難以規(guī)?；鲩L以實現(xiàn)正向商業(yè)閉環(huán)的陷阱。
這就是行業(yè)長期以來的跨越式和漸進式路線之爭。
谷歌向左，特斯拉向右，大多數(shù)跟隨者選擇了站隊Waymo，很長時間Robotaxi甚囂塵上。
Momenta似乎選擇了第三條路，更傾向于特斯拉，先做量產(chǎn)智駕方案，但不放棄L4自動駕駛。
從2016到2018年最初成立的兩年，Momenta更像是一個技術(shù)研究院，專攻自動駕駛的算法優(yōu)化，做課題、刷比賽，以學霸的方式來吸引投資人的關注。
數(shù)據(jù)驅(qū)動算法、量產(chǎn)輔助駕駛和全無人駕駛并行的想法，在Momenta成立之初就有。2018年，Momenta越來越意識到量產(chǎn)經(jīng)驗和數(shù)據(jù)規(guī)模的重要性，后來將戰(zhàn)略總結(jié)成 “一個飛輪，兩條腿”。
所謂“一個飛輪”，就是打造“數(shù)據(jù)飛輪”這一高效開發(fā)模式，所謂“兩條腿”，就是智能輔助駕駛與自動駕駛Robotaxi兩個業(yè)務線相輔相成，用量產(chǎn)輔助駕駛產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)以訓練自動駕駛算法，解決L4完全無人駕駛的長尾問題。同時再用L4的技術(shù)賦能L2量產(chǎn)輔助駕駛產(chǎn)品力 的提升，形成技術(shù)迭代與數(shù)據(jù)收集的良性循環(huán)。
2019年，Momenta發(fā)布了可量產(chǎn)的結(jié)構(gòu)化道路自動駕駛解決方案Mpilot和完全無人駕駛方案MSD。Mpilot即L2智能輔助駕駛，側(cè)重于量產(chǎn)自動駕駛技術(shù)的快速演進。
2021年，Momenta憑借兩年前和上汽合作預研的記憶泊車項目的契機，Momenta不僅獲得了上汽的大筆融資，也拿到了最為關鍵的首個量產(chǎn)乘用車輔助駕駛車型——智己。
當時在市面上，Momenta的自動駕駛產(chǎn)品狀態(tài)最接近量產(chǎn)狀態(tài)，也最接近特斯拉的水平。特斯拉推出了高速NOA方案，而Momenta將其作為對標產(chǎn)品，要開始打造“中國的特斯拉NOA體驗”。
在和智己打磨這套量產(chǎn)輔助駕駛方案中，Momenta真正練就了這個高速運轉(zhuǎn)的數(shù)據(jù)飛輪，也鍛造了強大工程化能力。
對于L4自動駕駛，Momenta不僅是和其他Robotaxi公司一樣推動少量無人車的城區(qū)運營測試，而是更看重數(shù)據(jù)驅(qū)動范式下，通過量產(chǎn)乘用車的數(shù)據(jù)規(guī)模進行AI算法的持續(xù)迭代，以及對于閉環(huán)自動化流程不斷優(yōu)化打造。
無怪乎，Momenta成為中國最早一批將端到端方案落地的智駕公司。
這一切有跡可循。
據(jù)官方透露，Momenta在2019年就開始用Transformer來做預測、路徑規(guī)劃等。到2022年初，Momenta的AD2.0已經(jīng)在用AI模型做感知的多任務預測，以及開始嘗試決策模塊的模型化。
2023年上半年發(fā)布AD3.0，其感知可以將時序任務整合到同一模型，規(guī)劃算法轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)驅(qū)動，開始面向成熟量產(chǎn)上車。
2023年下半年，AD4.0可以將感知所有任務整合到同一模型，規(guī)劃全部數(shù)據(jù)驅(qū)動處理。這一階段的智駕方案，實質(zhì)上就相當于兩段式端到端。
只不過當時，端到端這個名詞，特斯拉還沒有喊出來，整個行業(yè)對這一詞匯都稍顯陌生。
2024年3月底，特斯拉正式推出FSD V12端到端方案，然而不到半年，Momenta 也正式發(fā)布了AD5.0一段式端到端方案，將感知與規(guī)劃整合進一個大模型。
這一發(fā)難是按照人腦的長短期記憶結(jié)構(gòu)構(gòu)造的智駕大模型，按照類人直覺和體系，進行快速迭代。
短期記憶用來學習新的數(shù)據(jù)信息，等到數(shù)據(jù)和方法被驗證后，就會進入長期記憶去學習，最終成為端到端大模型的知識。這一切仍然還是圍繞數(shù)據(jù)飛輪大模型進行運轉(zhuǎn)，短期記憶圍繞數(shù)據(jù)采集（比如車輛篩選、長尾覆蓋），以天級為迭代周期；而長期記憶，圍繞數(shù)據(jù)回流、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)標注、模型訓練、測試驗證等環(huán)節(jié)，以周級為迭代周期。
現(xiàn)在，Momenta 這個一段式端到端智駕大模型，已經(jīng)廣泛搭載到上汽智己、比亞迪騰勢、廣汽豐田、昊鉑、埃安等車型上面，實現(xiàn)了從感知到規(guī)劃再到控制的全過程模型化整合，用“無圖+端到端”的方式，來實現(xiàn)高速、城市領航輔助、泊車輔助等全場景無圖智駕功能。
找到OnePiece：開啟Robotaxi的衛(wèi)冕之戰(zhàn)
此時，本文的兩大主角都來到了故事的中局——從量產(chǎn)輔助駕駛走向L4自動駕駛，與Waymo路線的老玩家們，一道開啟Robotaxi的衛(wèi)冕之戰(zhàn)。
特斯拉宣布要在今年6月底正式在北美推出自己的Robotaxi，第一批可能就10多臺，但這次應該真的“狼來了”，不然老馬在自動駕駛上的信用賬戶就真的要破產(chǎn)了。而Momenta也宣布將在25年底推出行業(yè)內(nèi)Robotaxi主駕無人的運營方案，并且聯(lián)手Uber在2016年進入歐洲市場。
值得一提，特斯拉的Robotaxi還不是之前大張旗鼓發(fā)布的去掉駕駛位的概念車，而是基于現(xiàn)有的量產(chǎn)車進行Robotaxi運營。
同樣，Momenta特意強調(diào)自己的Robotaxi是基于前裝量產(chǎn)車型，一方面通過復用量產(chǎn)傳感器和計算單元來降低單車成本，另一方面通過“無圖技術(shù)”，還可實現(xiàn)在各國不同城市道路環(huán)境中的快速適配。預判一下，特斯拉和Momenta會相互成為Robotaxi的勁敵嗎？
短時間，應該不會。因為不要忘記在位十年的王者Waymo已經(jīng)在北美經(jīng)營已久，而國內(nèi)的蘿卜快跑、小馬、文遠等L4車隊也已經(jīng)攻城略地。
這是新王挑戰(zhàn)舊王的一場戰(zhàn)爭，也是沖擊Robotaxi規(guī)?；男l(wèi)冕之戰(zhàn)。
新的冒險故事再次開啟。當年那個被Urmson所嘲笑的漸進式路線的邏輯，如今已然失效——那些練習跳躍的人雖然沒有克服地球引力，但是他們進化出了翅膀。
《航海王》里，所有海賊們都奔向了傳說中的大寶藏——Onepiece，那是自由與希望的應許之地。那在自動駕駛的偉大航路上，誰能最后摘取Robotaxi這顆最后的王冠明珠呢？
這后半程的故事或許要由特斯拉和Momenta繼續(xù)書寫。