“马斯克发布的两款车的无人驾驶技术，并没有实现领先。”
文 / 巴九灵（微信公众号：吴晓波频道）
在北京时间10月11日上午10点，特斯拉的“Robotaxi Day”发布会在加利福尼亚州举办，以“We，Robot”的口号，向全世界科技媒体与爱好者人士宣布，“未来已来”。
而如他所预料的，发布会结束后，#特斯拉发布会#登上了各大内容平台的热榜，社交平台评论区更是被网友大赞“未来已来”“马斯克是穿越者”。
到底是一场什么样的发布会，能够引起如此大的反响？
简短的发布会，浓缩了什么内容？
在10月11日的上午10点，无数内容平台的账号正在同步直播这场发布会，抖音平台的直播在线10万+显示了这股人气（后来数据统计为最高33万人同时在线），但在万众期待下，马斯克却迟到了足足一个小时。
特斯拉Robotaxi发布会
这两套路线之争，目前仍未见明显胜负。不过，尽管特斯拉的发布会自诩已向普罗大众展现了未来一角，但在智能驾驶的领域，中国消费者可能更不容易被惊喜到，甚至可能变得更挑剔。
毕竟，国内已经有了一众领先玩家，许多人甚至已经在道路上体验过了无人驾驶。
大头有话说
这次发布会上，马斯克发布的两款车的无人驾驶技术，并没有实现领先。
2022年时百度发布的第六代萝卜快跑就已经具备了——同样没有方向盘，没有前后座，没有脚踏板。
按照马斯克所说，最快2026年量产，争取把汽车成本压到3万美元以下，对照看第六代萝卜快跑汽车的价格，也同样处于20万元人民币的价位，并且萝卜快跑不仅实现量产，也已经在国内13个城市开通试运行，累计跑了700多万单，在量产上落后于国内。
再从商业化落地角度看，2019年萝卜快跑正式注册牌照，2020年左右开始试运行，2022年推出第六代汽车，现在又在扩大整个试运行服务的范围，目前萝卜快跑已经实现滚动盈利，逐渐成熟为闭环的商业模式。
萝卜快跑在全国的车辆大约在十几万辆，其后台控制人员大概有两三百人，绝大多数的车辆皆以自动驾驶状态运营，只在出现判断可能会威胁到运行安全的事件时，才会紧急人工接手。
相比之下，马斯克的两款车不仅没有实现商用，甚至连量产都没有实现。
加上国内还有小马智行等公司同样在无人驾驶领域取得了不错进展，就目前而言，马斯克的无人驾驶技术的商业化落地已经落后于中国公司。
不过，如果其产品最后落地效果，真如马斯克所宣传的呈现，哪怕仅呈现出来80%，也仍然是一个里程碑式的成就。
这种创造，能够真正意义上解放生产力，提高相关领域的生产效率。
第二，从具体产品分析，这次特斯拉展示的无人驾驶出租车和无人驾驶货运车，在国内也有类似产品。
比如无人驾驶货车，货车在无人驾驶化的过程里，是最简单的环节，因为货车的应用场景是相对固定的，重型卡车在高速上，进入特定路段或园区，实现全流程无人化，技术上相对比较简单。
而无人驾驶出租车，无论是国内百度的萝卜快跑，还有文远知行、小马智行、滴滴的无人驾驶汽车，从我个人体验而言，都达到了经验老到的司机水平，体验多次，没有出过一次事故。
至于人型机器人“Optimus”，如果能够和大模型结合起来，基于场景理解人的现实需求，理论上马斯克所说的洗碗、做饭、倒垃圾、端咖啡等确实都可以实现，未来可能在5—10年间，就会出现较大的进展，其呈现的前瞻性和实用性值得期待。
而特斯拉的产品实现真正商业化，在中国市场中，还必须面对社会伦理问题。
这次发布会，本想看看特斯拉的FSD 13版本的技术走向和AI芯片HW 5.0的硬件配置，但发布会并没有对此进行介绍，仅从目前特斯拉FSD 12版本和Ai芯片HW 3.0来看，特斯拉是不可能实现真正意义上的无人驾驶的。
目前特斯拉FSD 12版本的端到端模型，仍然只是参数量达到10亿的、使用了Transformer架构的模型，并不属于真正的大模型。
所谓大模型，需要能预训练，能生成内容，实现举一反三的逻辑推理能力。而目前特斯拉的端到端模型，属于小模型，也就是预测式AI模型，更多依赖数据，就无法解决没见过的边缘场景问题，相当于汽车上只有小脑没有大脑，这样就不可能真正解决安全性问题。
就此来看，这次特斯拉的发布会并没有发布实际技术意义上的内容，也很难建立投资人对特斯拉的信心。发布会后美股的下跌便是市场对此的反应。
再从技术路线上来看，目前国内大部分车企和特斯拉的技术路线并不一致，特斯拉的路线并不代表是未来的最终结果。
比如以华为为代表的企业，技术路线是感知端到端，国内企业不会舍弃激光雷达，也不会舍弃准则模型，就如同新能源汽车里，特斯拉坚持纯电动，而国内新能源车企则是选择了“两条腿走路”——纯电和油电混动。
中美企业在自动驾驶领域的技术路线，由于大家都没有拿到最终的技术结果，所以还是会呈现并不完全一致的技术路线。
当然特斯拉走的数据驱动、用户数据闭环、端到端，国内企业都有在学习，但是并不会走完全的端到端模型路线，国内车企更多做的是感知端到端模型，在运动规划决策上还是加了准则模型。
优点是端到端模型可以提升上限，提高交通效率；缺点是如果把所有的准则模型，尤其是运动规划的准则模型取消后，坏数据会进入模型。
其中的危险点在于，人类驾驶员数据里有很多违章的危险驾驶行为，而适度的违章行为其实能够提升交通效率，那么在交通效率的奖励函数下，模型就会被坏数据给“带坏”。
最后从商业化落地层面来看，L2+辅助驾驶的城市NOA商业化落地，中国会比美国更快。
而在真正实现无人驾驶上，第一，中国企业的原始创新能力比不过特斯拉；第二，中国政府在管理新行业领域的创新能力上，也不如美国政府；第三，中国的商业需求不如美国，美国找不到网约车司机是真的，其在汽车司机上的人力成本远比中国要高，而中国没人愿意开网约车、卡车是假的，无人驾驶会掠夺很多人的就业机会。
因此，无人驾驶的商业化最终落地，可能美国会走得更快。
未来无人驾驶在国内最好的情况，不是取代司机，而是辅助降低司机的劳动强度。
比如目前华为ADS 3.0智驾，属于做得不错的城市NOV，但现在只能配置在30万元以上的车上，即便今年新推的MDC 510智驾可以配置在25万元的车上，但对于网约车司机来说，依然太贵。
如果未来城市NOV的成本，能在15万元左右的车上装备，辅助驾驶未来就能大量帮助到网约车司机，而不是用无人驾驶直接把网约车司机都干掉。
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“马斯克发布的两款车的无人驾驶技术，并没有实现领先。”
文 / 巴九灵（微信公众号：吴晓波频道）
在北京时间10月11日上午10点，特斯拉的“Robotaxi Day”发布会在加利福尼亚州举办，以“We，Robot”的口号，向全世界科技媒体与爱好者人士宣布，“未来已来”。
而如他所预料的，发布会结束后，#特斯拉发布会#登上了各大内容平台的热榜，社交平台评论区更是被网友大赞“未来已来”“马斯克是穿越者”。
到底是一场什么样的发布会，能够引起如此大的反响？
简短的发布会，浓缩了什么内容？
在10月11日的上午10点，无数内容平台的账号正在同步直播这场发布会，抖音平台的直播在线10万+显示了这股人气（后来数据统计为最高33万人同时在线），但在万众期待下，马斯克却迟到了足足一个小时。
特斯拉Robotaxi发布会
这两套路线之争，目前仍未见明显胜负。不过，尽管特斯拉的发布会自诩已向普罗大众展现了未来一角，但在智能驾驶的领域，中国消费者可能更不容易被惊喜到，甚至可能变得更挑剔。
毕竟，国内已经有了一众领先玩家，许多人甚至已经在道路上体验过了无人驾驶。
大头有话说
这次发布会上，马斯克发布的两款车的无人驾驶技术，并没有实现领先。
2022年时百度发布的第六代萝卜快跑就已经具备了——同样没有方向盘，没有前后座，没有脚踏板。
按照马斯克所说，最快2026年量产，争取把汽车成本压到3万美元以下，对照看第六代萝卜快跑汽车的价格，也同样处于20万元人民币的价位，并且萝卜快跑不仅实现量产，也已经在国内13个城市开通试运行，累计跑了700多万单，在量产上落后于国内。
再从商业化落地角度看，2019年萝卜快跑正式注册牌照，2020年左右开始试运行，2022年推出第六代汽车，现在又在扩大整个试运行服务的范围，目前萝卜快跑已经实现滚动盈利，逐渐成熟为闭环的商业模式。
萝卜快跑在全国的车辆大约在十几万辆，其后台控制人员大概有两三百人，绝大多数的车辆皆以自动驾驶状态运营，只在出现判断可能会威胁到运行安全的事件时，才会紧急人工接手。
相比之下，马斯克的两款车不仅没有实现商用，甚至连量产都没有实现。
加上国内还有小马智行等公司同样在无人驾驶领域取得了不错进展，就目前而言，马斯克的无人驾驶技术的商业化落地已经落后于中国公司。
不过，如果其产品最后落地效果，真如马斯克所宣传的呈现，哪怕仅呈现出来80%，也仍然是一个里程碑式的成就。
这种创造，能够真正意义上解放生产力，提高相关领域的生产效率。
第二，从具体产品分析，这次特斯拉展示的无人驾驶出租车和无人驾驶货运车，在国内也有类似产品。
比如无人驾驶货车，货车在无人驾驶化的过程里，是最简单的环节，因为货车的应用场景是相对固定的，重型卡车在高速上，进入特定路段或园区，实现全流程无人化，技术上相对比较简单。
而无人驾驶出租车，无论是国内百度的萝卜快跑，还有文远知行、小马智行、滴滴的无人驾驶汽车，从我个人体验而言，都达到了经验老到的司机水平，体验多次，没有出过一次事故。
至于人型机器人“Optimus”，如果能够和大模型结合起来，基于场景理解人的现实需求，理论上马斯克所说的洗碗、做饭、倒垃圾、端咖啡等确实都可以实现，未来可能在5—10年间，就会出现较大的进展，其呈现的前瞻性和实用性值得期待。
而特斯拉的产品实现真正商业化，在中国市场中，还必须面对社会伦理问题。
这次发布会，本想看看特斯拉的FSD 13版本的技术走向和AI芯片HW 5.0的硬件配置，但发布会并没有对此进行介绍，仅从目前特斯拉FSD 12版本和Ai芯片HW 3.0来看，特斯拉是不可能实现真正意义上的无人驾驶的。
目前特斯拉FSD 12版本的端到端模型，仍然只是参数量达到10亿的、使用了Transformer架构的模型，并不属于真正的大模型。
所谓大模型，需要能预训练，能生成内容，实现举一反三的逻辑推理能力。而目前特斯拉的端到端模型，属于小模型，也就是预测式AI模型，更多依赖数据，就无法解决没见过的边缘场景问题，相当于汽车上只有小脑没有大脑，这样就不可能真正解决安全性问题。
就此来看，这次特斯拉的发布会并没有发布实际技术意义上的内容，也很难建立投资人对特斯拉的信心。发布会后美股的下跌便是市场对此的反应。
再从技术路线上来看，目前国内大部分车企和特斯拉的技术路线并不一致，特斯拉的路线并不代表是未来的最终结果。
比如以华为为代表的企业，技术路线是感知端到端，国内企业不会舍弃激光雷达，也不会舍弃准则模型，就如同新能源汽车里，特斯拉坚持纯电动，而国内新能源车企则是选择了“两条腿走路”——纯电和油电混动。
中美企业在自动驾驶领域的技术路线，由于大家都没有拿到最终的技术结果，所以还是会呈现并不完全一致的技术路线。
当然特斯拉走的数据驱动、用户数据闭环、端到端，国内企业都有在学习，但是并不会走完全的端到端模型路线，国内车企更多做的是感知端到端模型，在运动规划决策上还是加了准则模型。
优点是端到端模型可以提升上限，提高交通效率；缺点是如果把所有的准则模型，尤其是运动规划的准则模型取消后，坏数据会进入模型。
其中的危险点在于，人类驾驶员数据里有很多违章的危险驾驶行为，而适度的违章行为其实能够提升交通效率，那么在交通效率的奖励函数下，模型就会被坏数据给“带坏”。
最后从商业化落地层面来看，L2+辅助驾驶的城市NOA商业化落地，中国会比美国更快。
而在真正实现无人驾驶上，第一，中国企业的原始创新能力比不过特斯拉；第二，中国政府在管理新行业领域的创新能力上，也不如美国政府；第三，中国的商业需求不如美国，美国找不到网约车司机是真的，其在汽车司机上的人力成本远比中国要高，而中国没人愿意开网约车、卡车是假的，无人驾驶会掠夺很多人的就业机会。
因此，无人驾驶的商业化最终落地，可能美国会走得更快。
未来无人驾驶在国内最好的情况，不是取代司机，而是辅助降低司机的劳动强度。
比如目前华为ADS 3.0智驾，属于做得不错的城市NOV，但现在只能配置在30万元以上的车上，即便今年新推的MDC 510智驾可以配置在25万元的车上，但对于网约车司机来说，依然太贵。
如果未来城市NOV的成本，能在15万元左右的车上装备，辅助驾驶未来就能大量帮助到网约车司机，而不是用无人驾驶直接把网约车司机都干掉。
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