據(jù)說，有些財經(jīng)大V經(jīng)常發(fā)表一些預(yù)言和判斷，待塵埃落定，再翻出來那些恰好應(yīng)驗的碎片，以此拼接成頭頂?shù)墓猸h(huán)，再憑借半仙一般的名頭割韭菜們的錢。

東施效顰的我25年年初也曾經(jīng)針對自動駕駛行業(yè)的格局發(fā)表過一個預(yù)言：除了頭部的玩家們，那些中小智駕供應(yīng)商將接連走向破產(chǎn)。

不曾想，一語成讖，預(yù)言應(yīng)驗了。

禾多科技、縱目科技、中智行、毫末智行這些曾經(jīng)的明星們，或因為跟不上技術(shù)迭代，或因為資金枯竭，或因為客戶流失，相繼陷入破產(chǎn)或停擺狀態(tài)。

但行業(yè)洗牌并未結(jié)束，在這里我再做一個預(yù)言，下一波沖擊將從量產(chǎn)車輔助駕駛領(lǐng)域蔓延到無人駕駛的核心戰(zhàn)場。

原本高懸于技術(shù)金字塔頂端的L4 Robotaxi（無人駕駛出租車）玩家們，正面臨來自L2高階輔助駕駛陣營的實質(zhì)性、甚至是顛覆性的挑戰(zhàn)。

因誤信某新勢力自動駕駛系統(tǒng)的宣傳，三位妙齡少女消香玉隕。

之后，有關(guān)部門加強(qiáng)了對自動駕駛的營銷監(jiān)管，要求L2級系統(tǒng)必須標(biāo)注為輔助駕駛，只有L3及以上的系統(tǒng)才能標(biāo)注為自動駕駛。

一方面，這是為了教育消費者L2不等于L4，避免因誤導(dǎo)產(chǎn)生的錯誤認(rèn)知導(dǎo)致生命危險。

另一方面，這也說明，從功能完備性和可靠性的角度來看，L2和L4之間的差別巨大，兩者之間隔著一道長長的天塹。

由于安全責(zé)任歸屬不同，L2和L4玩家遵循著不同的商業(yè)邏輯和產(chǎn)品定位，采取了截然不同的技術(shù)路徑。

L2重在人機(jī)共駕，系統(tǒng)負(fù)責(zé)高頻常見場景，人類駕駛員兜底復(fù)雜長尾場景，強(qiáng)調(diào)成本優(yōu)先、冗余有限。

由于遇到復(fù)雜場景可以退出并要求接管，故而允許存在感知和決策局限。

L4強(qiáng)調(diào)系統(tǒng)主導(dǎo)，系統(tǒng)在限定運行區(qū)域（ODD）內(nèi)覆蓋全場景，秉持安全至上、全系統(tǒng)冗余。

由于不再有人類兜底，故而要求實現(xiàn)全冗余、高精度、高可靠的完備感知，并依賴云端操作員應(yīng)對極端罕見場景。

在規(guī)則驅(qū)動的分模塊時代，為了應(yīng)對現(xiàn)實世界中近乎無窮的駕駛場景和長尾問題，L4玩家的工程師們編寫了數(shù)百萬行乃至數(shù)千萬行代碼，建立了極其詳盡的規(guī)則庫，龐大的代碼資產(chǎn)和規(guī)則庫形成了L4玩家的護(hù)城河，構(gòu)筑起抵御L2玩家的堅固防線。

這個世界從來都不存在既壽永昌，萬世無疆。

伴隨著早在幾年前就瞄準(zhǔn)了Robotaxi賽道的特斯拉以深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)起閃電戰(zhàn)，祭出不再依賴人工編寫海量規(guī)則的端到端方案，L4玩家的龐大代碼資產(chǎn)成了一道有名無實的馬奇諾防線。

規(guī)則驅(qū)動轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)驅(qū)動、規(guī)則庫轉(zhuǎn)向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)意味著研發(fā)體系、人才結(jié)構(gòu)甚至公司文化的重構(gòu)，分模塊時代投入巨大的L4玩家形成的龐大規(guī)則代碼庫不僅不再成其為資產(chǎn)，反而成了技術(shù)負(fù)債和思維定式的根源。

而且，當(dāng)系統(tǒng)的智能和規(guī)則不再顯式地存在于代碼中，而是隱含在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重參數(shù)里之后，競爭核心從誰編寫的規(guī)則更完善轉(zhuǎn)變?yōu)檎l擁有高質(zhì)量大規(guī)模的數(shù)據(jù)閉環(huán)，和誰具備高效訓(xùn)練大模型的超強(qiáng)算力和工具鏈。

從此，能否通過量產(chǎn)車車隊持續(xù)收集覆蓋各種場景的數(shù)據(jù)并擁有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)閉環(huán)基礎(chǔ)設(shè)施來迭代模型成了制勝的關(guān)鍵。

也就是說，當(dāng)L2級輔助駕駛系統(tǒng)和L4級自動駕駛系統(tǒng)的算法范式都開始轉(zhuǎn)型端到端神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后。

由于端到端抹除了海量規(guī)則代碼資產(chǎn)，重畫了起跑線，L2和L4玩家之間不再存在無法跨越的關(guān)山，大家來到了近乎相同的水平線。

甚至由于L2玩家在數(shù)據(jù)上的優(yōu)勢，L4玩家第一次感受到了被顛覆的危險。

從推出帶安全員的自動駕駛出租車到取消安全員，Waymo花了整整兩年的時間，而顯眼包特斯拉25年6月份開展Robotaxi試運營，12月份拿掉車內(nèi)安全員，僅僅用時半年。

吊打L4賽道的行業(yè)真標(biāo)桿，特斯拉何以如此勇悍？

背后的功臣當(dāng)然是被地平線首席科學(xué)家蘇箐盛贊的端到端。

在端到端神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)范式下，海量高價值數(shù)據(jù)成了真正的資產(chǎn)。

在數(shù)據(jù)規(guī)模、質(zhì)量和多樣性上，特斯拉量產(chǎn)車規(guī)模接近千萬輛，上天入地，晝夜穿梭，風(fēng)雨無阻，甩開了Waymo不知多少里地。

端到端自動駕駛系統(tǒng)不僅可以從海量數(shù)據(jù)中自行學(xué)習(xí)如何分解任務(wù)，建立內(nèi)部表征，做出最優(yōu)決策，學(xué)到更泛化、更柔性的解決方案。

而且，基于AI原生思維的端到端自動駕駛算法遵循一項神奇的定律，也就是被OpenAI、谷歌這些巨頭喊了三年的Scaling Law。

在尺度定律的支配下，自動駕駛神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能將隨著數(shù)據(jù)與算力的增長持續(xù)提升，實現(xiàn)駕駛智能的涌現(xiàn)。

在數(shù)據(jù)驅(qū)動的端到端范式下，塑造自動駕駛大腦、淬煉駕駛智能的真正勝負(fù)手在于獲取數(shù)據(jù)的能力與規(guī)模。

對于L2和L4陣營而言，這場競賽注定是不平等的。

L4玩家依靠有限的小規(guī)模車隊慢條斯理地收集著數(shù)據(jù)樣本，而L2玩家卻可以憑借數(shù)百萬輛前裝量產(chǎn)車，在真實世界的復(fù)雜洪流中，以近乎零邊際的成本，晝夜不息地汲取數(shù)據(jù)洪流。

無可比擬的量產(chǎn)車入口，讓L2玩家掌握了一種更為直接、也更為根本的進(jìn)化路徑。

根據(jù)特斯拉自動駕駛負(fù)責(zé)人阿肖克的分享，每一次數(shù)據(jù)采集器的成功觸發(fā)、每一個特定長尾場景的主動捕捉、每一個人類駕駛員的必要接管、每一次狀態(tài)空間的顯著變化，都成了喂養(yǎng)自動駕駛大腦的關(guān)鍵經(jīng)驗。

由此，一個強(qiáng)大的數(shù)據(jù)飛輪開始旋轉(zhuǎn)，規(guī)模量產(chǎn)車產(chǎn)生優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)驅(qū)動模型進(jìn)化，進(jìn)化的模型帶來更出色的用戶體驗，吸引更多車型為智能駕駛買單。

于是，更多的車輛、更長的里程又源源不斷地生產(chǎn)著更大規(guī)模的數(shù)據(jù)。就這么完美閉環(huán)了。

在如此強(qiáng)大且自驅(qū)的數(shù)據(jù)閉環(huán)面前，相較于同時布局L2和L4的玩家，純L4玩家們還有什么優(yōu)勢可言？

這個世界唯一不變的就是變化。

浩如煙海的規(guī)則代碼曾經(jīng)被L4公司視為核心資產(chǎn)，現(xiàn)在它的價值正在化為云煙。

L2公司通過海量量產(chǎn)車構(gòu)建起源源不斷的數(shù)據(jù)流，正成為端到端時代最為寶貴的戰(zhàn)略資源。

被截了胡的傳統(tǒng)L4玩家，面臨被L2陣營顛覆的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。

這當(dāng)然不是我的一家之言，地平線蘇箐不是說了嘛，端到端堪比原子彈！