人与性动交ⅩXXXB对话元戎启行人与性动交ⅩXXXBCEO周光：不打价格战、不搞车海战术_ZAKER新闻
对话元戎启行人与性动交ⅩXXXBCEO周光：不打价格战、不搞车海战术_ZAKER新闻
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过去，智驾方案领域一直有着 " 地大华魔 " 等四家国内头部智驾玩家的说法。如今，以城区高阶智驾为一道分界线，以 " 华元魔 "（华为、元戎、momenta ) 为代表的第三方 " 端到端 " 技术供应商，逐渐抢占了技术方案与车型落地上的先机。北京车展期间，华为、元戎、Momenta 均推出了端到端的量产智驾方案。华为一直是话题流量的王者，拥有极强的技术号召力，研发规模达 7000 人。2022 年之前，华为也在用高精地图，而后坚定地走无图路线。2023 年 4 月 16 日，华为正式发布不依赖高精地图的 ADS 2.0。Momenta 则是依靠自己丰富的量产经验，与比亚迪、广汽、丰田、奔驰、通用等车企的合作，为它的端到端方案提供了数据养料。相比于前两者，元戎的特点在于原生的 AI 基因，发力时间早。如果以端到端的研发时间来看，元戎 2023 年 3 月就确定了端到端方向的研发，8 月就完成了端到端模型的道路测试。从这点看，元戎是国内最早把端到端模型测试车跑在城市公开道路的方案商。据雷峰网了解，元戎的第一款车的量产仅仅花了 8 个月的时间，而后续一个新的车型适配时间会缩短到 3-4 个月。10 月，吉利与奔驰合资的 Smart 品牌旗下的 smart 精灵 #5 上市，该车型也采用了元戎启行提供的无图城区 NOA 功能方案。11 月初，元戎启行完成一轮 1 亿美元的融资。截至目前，元戎启行已完成 6 轮融资，累计融资金额超 5 亿美元，高阶智驾平台 DeepRoute IO 已成功搭载上车，与车企共同打造的量产车已超 2 万台，并与多家主流车企共同推进 10 个量产项目，涵盖了 SUV、MPV、越野等各种车型。端到端的原理无需赘述，想要做好一个端到端模型有三个因素：好的模型、海量的优质数据和大算力。更容易形成壁垒的，是前两者。与大语言模型在互联网上爬取海量文字数据用于训练不同，端到端智驾需要的视频数据获取成本和难度极高。量产上车，是获取优质数据、迭代模型的一条必经之路。这也决定了端到端是一条 " 强者恒强 " 的技术路线，留给后来者的时间窗口则会越来越小。元戎启行 CEO 周光说，元戎已经投入了更多的精力在下一站的 VLA 模型。VLA 模型是一个融合了视觉、语言和动作的多模态模型，可提高模型的泛化能力和判断推理能力。到 2025 年，元戎的 VLA 模型将基于英伟达下一代智能驾驶计算平台 Thor 正式发布，届时元戎将成为业内首批将 Thor 芯片部署上车的智驾公司之一。目前，行业里流行的做法是 One Model 端到端 +VLM 技术架构。在周光看来，VLM+ 端到端与 VLA 模型的区别在于，前者是教练通过语言的形式教学员开车，后者是教练自己开车。" 教练开车和学员开车，两种方式你更放心哪一个？"元戎有着不同于行业的竞争心态：不打价格战、不搞车海战术。周光表示，" 如果合作的车型只能卖 100、200 台没有意义。我们需要的是数据，所以我期待有更多的爆款车，来补齐工程化的基因。明年，元戎会基于端到端架构去拓展 Robotaxi 业务，并且积极开展海外业务，明年还会参加日本车展。周光认为，" 元戎启行的公司愿景是为真正的 AGI 做一些贡献，汽车不应该定义成汽车，而是一个机器人的载体，希望元戎启行的技术能够应用到整个物理 AI。"11 月 3 日，雷峰网《新智驾》与周光进行了一次对话。以下为对话内容，结合了部分元戎融资沟通会的问答。新智驾：元戎的这轮融资，应该是今年智驾行业比较重磅的一笔。周光：近两年从投资机构拿钱挺难的，其实我们也有能力去融一些比较好拿的钱，但没必要。我们账上还有余粮。而且，我们的风格是该花的花，该砍的砍，我们砍掉了港口，也砍掉了 L4。新智驾：这笔钱对于行业有什么样的激励作用？周光：行业里有做得好的拿到了钱，这很正常。最差的情况是什么？你做到最好也拿不到钱。新智驾：能不能谈谈你们跟客户第一次见面时的场景？对方提了那些要求？周光：我挺佩服他们的。第一次就见了他们总裁，只对我们提了一个要求，要求我们 all in，在量产车上实现跟今天一样的效果。实际上，做到今天这样上车的效果，没有双方 all in 是不可能的。他们也是全力以赴，特别开放地投入。而且，我们量产真的是第一次走完全程，不是几百台工程车，所有的问题都是在万级的数量级去体验。你不知道我们客户会把车开到哪里，就好像有的 case 在农村，到处都是鸡。但最后，我们也都处理好了。新智驾：在这些极端场景里，元戎做的怎么样？周光：跑得可以。2023 年 3 月，我们就发布了 " 无图 " 方案，我们第一个搞出来的。但当时我们做了一个非常巨大的决定：量产端到端。这就意味着，我们是原生的端到端，一开始就是端到端的技术架构，所有的产品、工具链都是围绕端到端来开发，不能先上一套 rule-based 的无图方案再去迭代。我们是唯一一个，你跟我约定一个城市，我们就能在约定地点一起接车，马上去测试的公司，我觉得直到今天也很难有公司这么做。做得好也因为我们足够 all in，我有三四个月待在主机厂所在的城市，回到深圳的家都有点陌生。但做项目需要双方都 all in，如果是各怀鬼胎没有意义。新智驾：八个月的量产时间是如何做到的？周光：我们之前也有过几乎量产的定点项目，这个项目还是现在智能化营销做得最好的一个品牌。借这个机会，我们也积累了很多的项目经验。虽然我们在技术上走得最早，但当时行业认知是，做自动驾驶必须有图，大家都认为 " 无图 " 是皇帝的新衣。光靠元戎根本不可能（把市场教育起来），连车都上不了。只有这个品牌有能力成为 " 鲶鱼 "，去把智能驾驶行业搅活起来。这个公司学习了元戎的技术，干出了第一版 " 无图 " 方案推向市场。所有主机厂才慌了，才掀起了国内的智能化浪潮，中国汽车市场的智能化水平才能像现在这样。新智驾：跟主机厂的合作，让你们学到了什么？周光：我们跟主机厂的合作，本质是把我们变成更 to C 的公司。哪怕是端到端、" 无图 " 技术，没到量产前，都还是通过 demo 获取客户，你只关心这个系统的上限。但是真正的量产，需要把产品交到消费者手中。你对底线的把控、对稳定性的把控、对一致性的把控，这非常重要。2020 年，我们 10 台车里只有 7 台能用，其余 3 辆不知道什么原因用不起来，这也是量产上的经验不足导致的。跟头部主机厂从 0 到 1 量产合作，是极其难得的机会。因为 0 到 1 是最关键的，市场机会是逐渐收敛的，没有人再愿意冒险把车给没有量产经验的厂商。我觉得元戎是最有 tech vision 的。新智驾：第一个量产项目有没有挣到钱？周光：营收很可观。但如果要覆盖研发成本，那（第一个项目）还不够。高阶智驾和低阶智驾不一样，高阶智驾的市场没那么恶劣。我们现在跟别人谈都说：元戎比别人贵，但是效果好。并且比现在某头部厂商，我们（智能驾驶系统的）价格还是很亲民的。新智驾：有哪些量产经验可以沉淀下来？周光：核心还是系统稳定性。本质我们是一个 AI 系统，不是靠代码，按道理我们的工程难度比中低阶 rule-based 公司难度低。他们写 if-else，遇到问题就反复调。我认为这不是工程学问题，我们是 AI，为什么要调整那些规则呢？新智驾：基于 AI 就不会出现 bug 吗？周光：不能叫 bug，并且我们有安全机制。第一，我们出现问题的概率很低，第二，我们对安全问题有兜底。另外，安全兜底机制肯定要迭代。随着 AI 能力的提升，你会更不想去限制这个 AI。只是在某些场景下，兜底机制会去接管这个车辆，避免风险发生。其实，今天的 AEB 就是人类智驾的兜底，我觉得未来 AI Safety 会变成新的 AEB。 新智驾：未来合作车型有什么进展？周光：在共同推进 10 余款车型的量产。我们是和客户深度合作，跟一些厂商的车海战术风格不一样。这样的逻辑，车企也愿意跟我们一起打造爆款车型。新智驾：数据背后，数据的带宽和存储费用就很巨大，这个成本和算力储备问题如何解决？周光：端到端跟 VLA 对算力要求没有语言大模型那么大，今天的 Orin 能够实时跑的也就是 10 亿的参数，车端的端到端 VLA 跟真正的大语言模型比起来是个小网络。做端到端和 VLA 的时候，算法是巨大的差距，对算力的要求没有大模型那么大，我们自己投了不少钱在卡上，也有自己的算力储备。同时阿里也是我们的股东，我们在有算力需求时候也可以跟股东寻求帮助，这并不是问题。新智驾：目前元戎团队规模如何？周光：集团人数 800 人左右。人越多说明你越原始，越不是端到端。AI 相关人才难以快速扩招，但是量产交付的工程团队相对好点，这么多年，主机厂、传统 Tier1 已经培养了很多工程人才。新智驾：元戎是行业里比较早做无图的公司。但是此前，在我们的采访中，有地图厂商的负责人直言：过去，高精度地图全部装在车机端的，现在变成在训练端。一些车企每时每刻都在用高精度地图，同时通过数据采集，进行云端训练。什么才是真实的无图 NOA?周光：我们是最早的，不是比较早。比较早期的版本，确实很难看出来是不是无图。但是端到端模型做出来的时候一定是基于 " 无图 "。你想做好 AI，你就没办法用高精地图的形式去做。高精地图是矢量数据，AI 不擅长处理矢量数据，就跟人对加减乘除一样天生不擅长。新智驾：目前，高阶智驾里有一个不成文的 " 华大地魔 " 的第一梯队的说法，您认可吗？周光：华大地魔是去年的说法。去年能跑高速 NOA 的就能称为高阶，但今年的高阶就是真高阶，要有城市 NOA。现在已经量产城市 NOA 的智能驾驶公司也就三家，元戎是其中一家。新智驾：今年的快速发展，元戎是不是已经进入了第一梯队？在您的标准里，哪些要素是成本第一梯队必备的？周光：具备 " 无图 " 端到端的城市智驾能力，才有可能进入第一梯队。但这是一个鸡生蛋、蛋生鸡的问题。你要做端到端就要先量产，没有量产数据玩不了端到端。但你现在没有端到端，之后就量产不了。这就是为什么我说以后的智驾方案商会很难，身位会被拉得越来越远。没量产经验的，想让车厂付出一定的时间成本陪你玩，这很难了。另一方面，成为第一梯队，你需要有万台级起步的量产车，低于万级没有意义。端到端 1.0 能有万台级的车，效果就很好。要做 VLA，10 万台车的规模才是一个理想状态。VLA 对数据量的要求会比端到端 1.0 多一个数量级。国外的一些端到端公司没有量产项目，解决不了数据问题，10 亿美金也买不到数据，物理 AI 在中国的机会还是比较大的。 新智驾：此前，元戎被媒体报道会采用高通的智驾芯片。但是您在公开演讲中也表示，基于端到端模型，元戎启行正基于 Thor 芯片研发 VLAM（Vision-Language-Action Model，视觉 - 语言 - 动作模型），该系统将于明年推出。高通的这一说法靠谱吗？周光：我们还在评估。我们的方案可以适配各家芯片厂商，可以根据主机厂的要求去做适配。芯片是主机厂选，尤其是海外的主机厂，会更提前选定芯片厂商。新智驾：现在是 11 月，明年到这个时候，端到端会有什么样的变化趋势？周光：可能今天你用高速 NOA 觉得很舒服。但在端到端出来之前，城区高阶智驾就不是好用的状态，真正好用还是在端到端出来之后。到明年这个时候，你用城市 NOA 就会像高速 NOA 一样舒服，百公里级的接管频率明年应该能看到。当消费者很愿意用的时候，市场就真的收敛了。新智驾：今年年初，您关于 L4 的说法引起了不少争议，您的看法还是这样吗？周光：L4 这条路就是有局限性，它商业化落地就是很难。我觉得，大模型出来之后，大家更信 AI 了，这是一个价值观的变化。你不能对这个世界发生的事情无动于衷。我是 2020 年就意识到（基于高精地图方案的）L4 这条路存在不足，但是我们会做 robotaxi，以端到端架构支持运营，而不是基于模块化的、基于高精度地图去做，那没有意义，没有商业化。我们的运营模式就是没有区域限制的运营。物理 AI 最根本的目的一定是取代人，自动驾驶的最终目的也是把人去掉，让机器帮我们开车。技术线路的问题，就是说你不要拿 Waymo 这套技术线路和特斯拉的技术线路比，两个出发点是不一样的。新智驾：元戎有上市计划吗？周光：我们不急。因为我们走在正确的路上，也有自我造血能力，没有什么上市压力。koa12jJid0DL9adK+CJ1DK2K393LKASDad
编辑:朱希
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