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死了這條心吧,L2的車是不可能OTA成L3的!

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據(jù)說這個(gè)星球上最美的兩朵花是有錢花、隨便花,這個(gè)世界上最驚世絕俗的美是想得美。

伴隨著面向量產(chǎn)乘用車的L3級(jí)有條件自動(dòng)駕駛的落地,經(jīng)受著愈來愈多的玩家進(jìn)入L4級(jí)Robotaxi消息的沖擊。

曾經(jīng)在L2級(jí)輔助駕駛時(shí)代被割了智商稅的車主們,夢(mèng)想著有一天,車企們將踩著六色祥云,將他們的愛車OTA成L3級(jí)自動(dòng)駕駛車輛。

這種鏡花水月的美夢(mèng)固然是美好的,但我覺得依然有責(zé)任像魯迅先生那樣提醒大家,揉揉眼睛,該醒了。

魯迅先生家的后頭有兩棵樹,一棵是棗樹,另一棵也是棗樹。

L2級(jí)輔助駕駛車輛和L3級(jí)有條件自動(dòng)駕駛車輛之間有兩道無法跨越的鴻溝,一道叫算力,另一道叫冗余。

進(jìn)入端到端時(shí)代以來,自動(dòng)駕駛技術(shù)的邏輯發(fā)生了根本轉(zhuǎn)變。

系統(tǒng)性能不再僅僅依賴工程師編寫的規(guī)則代碼,而是取決于能吃進(jìn)去多少駕駛數(shù)據(jù),以及用來消化這些數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型有多大。

這也是橫空出世的ChatGPT帶給世界的啟示:小模型,塞不下世界的知識(shí)。


要想讓車真正學(xué)會(huì)像人類一樣應(yīng)對(duì)千變?nèi)f化的路況,理解無數(shù)駕駛片段中暗藏的規(guī)則、常識(shí)甚至潛規(guī)則,就必須有一個(gè)參數(shù)規(guī)模足夠龐大的模型作為容器。

模型越大,能內(nèi)化的駕駛知識(shí)就越多,應(yīng)對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景的能力就越強(qiáng)。這是大模型時(shí)代的第一性原理,容不得任何人質(zhì)疑。

然而,大模型意味著大算力,這恰恰是當(dāng)前L2++車輛的死穴之一。

目前,主流L2++高階輔助駕駛的硬件基石,是兩顆英偉達(dá)Orin X芯片。

這套組合能提供508TOPS的算力,在過去的規(guī)則與輕量AI混合時(shí)代,堪稱豪華配置,但自進(jìn)入端到端大模型時(shí)代以來,這種算力配置愈來愈捉襟見肘了。


雙Orin X存在兩個(gè)致命的短板。首先,以O(shè)rin X為代表的這一代芯片設(shè)計(jì)于Transformer架構(gòu)爆發(fā)之前,并不原生支持其核心的注意力機(jī)制。

跑Transformer類算法相當(dāng)于模擬運(yùn)行,效率大打折扣,這種架構(gòu)上的落后,是疊羅漢疊到四顆Orin X都解決不了的。


其次,對(duì)于百億參數(shù)級(jí)別的VLA或世界模型來說,500 TOPS絕逼

是杯水車薪。

百億參數(shù)級(jí)別當(dāng)然不是拍腦袋拍出來的,據(jù)悉,特斯拉FSD V14的參數(shù)量是V13版本的十倍左右,而早在V11時(shí)代,F(xiàn)SD的參數(shù)量就已經(jīng)高達(dá)十億了。


那么,L3級(jí)自動(dòng)駕駛的算力門檻在哪里呢?

頭部玩家們已經(jīng)用實(shí)際行動(dòng)給出了答案。2025年,小鵬汽車定義了L3級(jí)算力汽車的標(biāo)準(zhǔn)-搭載兩顆自研的圖靈AI芯片,總算力對(duì)標(biāo)兩顆英偉達(dá)雷神參數(shù)圖片)Thor-U。

蔚來在其L3原生架構(gòu)的旗艦ET9上,也部署了兩顆自研的神璣NX9031芯片。

這些芯片不僅原生為Transformer架構(gòu)優(yōu)化,其單顆算力都瞄準(zhǔn)雷神Thor-U,考慮到算力、架構(gòu)的戴維斯雙擊,其性能高達(dá)上一代主力芯片Orin X的數(shù)倍。


一個(gè)更微妙的信號(hào)來自理想汽車。

其2025款煥新車型搭載了算力達(dá)700 TOPS的英偉達(dá)Thor-U芯片,但理想?yún)s從未公開宣稱此配置可支撐L3。

這恰恰從側(cè)面印證了一個(gè)行業(yè)共識(shí):在當(dāng)前技術(shù)階段,要實(shí)現(xiàn)可靠、可商用的L3,車端算力需要躍升至1000TOPS以上,且芯片必須原生支持Transformer架構(gòu)。

來自芯片的這種硬核基石能力,當(dāng)然是無法通過軟件層面的OTA,給您的雙Orin X芯片車輛憑空變出來的。

在自動(dòng)駕駛行業(yè)長達(dá)二十余年的發(fā)展歷程中,關(guān)于L3級(jí)自動(dòng)駕駛是否有必要單獨(dú)存在的爭(zhēng)論,是一個(gè)貫穿多年的核心議題。

其最根本的爭(zhēng)議在于,它首次將駕駛責(zé)任從人類駕駛員「部分轉(zhuǎn)移」到自動(dòng)駕駛系統(tǒng),但卻沒有完成徹底的轉(zhuǎn)移。

正如忠誠不絕對(duì),就是絕對(duì)不忠誠一樣,這種責(zé)任歸屬轉(zhuǎn)移的不徹底性,在法律和實(shí)踐中制造了巨大的模糊空間。

正是為了避開這種爭(zhēng)議,小鵬才表示要跳過L3、直奔L4,跟吹牛沒關(guān)系的。

接下來,為了避免陷入這種容易造成邏輯漿糊的爭(zhēng)議,也為了避免愛鉆牛角尖的人的糾纏,我們也以L4自動(dòng)駕駛系統(tǒng)作為討論的主體。


算力是橫亙?cè)谳o助駕駛和自動(dòng)駕駛之間的智力門檻,安全冗余則是它的責(zé)任門檻。

L2和L3/L4在責(zé)任主體上的本質(zhì)區(qū)別在于,當(dāng)事故發(fā)生時(shí),法律意義上的“鍋”將由誰來背。

在L2時(shí)代,無論系統(tǒng)多先進(jìn),駕駛員仍是第一責(zé)任人。

實(shí)際上,你或許可以刷手機(jī),看小姐姐,但理論上,你必須時(shí)刻監(jiān)控路況,隨時(shí)準(zhǔn)備接管。

畢竟,系統(tǒng)只是一個(gè)起高級(jí)輔助作用的ADAS。

沒出事,甜蜜蜜,你笑得甜蜜蜜,好像花兒開在春風(fēng)里;出了事,受罪的是你,負(fù)責(zé)的是你,掏錢的也是你,是你,是你,都是你。


到了L3/L4時(shí)代,在約定的設(shè)計(jì)運(yùn)行范圍(ODD)內(nèi),車輛及其背后的車企成為了主要責(zé)任人。

系統(tǒng)說它能接管,就得為它的決策負(fù)責(zé)。你可以扭頭看風(fēng)景,可以手腳不老實(shí),一切(和駕駛相關(guān)的)法律風(fēng)險(xiǎn)由車企承擔(dān)。

這一根本性轉(zhuǎn)變,將安全性要求提升到了前所未有的高度。

L2系統(tǒng)可以容忍偶爾的分神或退出,只要及時(shí)提醒駕駛員接管即可。

但L3/L4系統(tǒng)必須假設(shè)自己可能是最后的屏障,必須為任何單點(diǎn)故障準(zhǔn)備好備份方案。

這就是功能冗余。

它意味著在感知、計(jì)算、制動(dòng)、轉(zhuǎn)向、供電、通信等所有關(guān)鍵環(huán)節(jié),都必須部署雙份甚至多份的硬件和通路。


拿感知冗余為例。

一個(gè)最容易讓人津津樂道的話題是,攝像頭在強(qiáng)光下致盲怎么辦?

激光雷達(dá)和毫米波雷達(dá)可以提供另一套獨(dú)立的環(huán)境感知,但某些車企死鴨子嘴硬,不用激光雷達(dá)怎么辦?

不多說了,反正,在邁向責(zé)任自負(fù)的L3/L4時(shí),純視覺方案將面臨巨大的考驗(yàn)。

計(jì)算與通信冗余方面,主芯片死機(jī)怎么辦?必須有備用芯片能在百毫秒內(nèi)無感切換。

主通信網(wǎng)絡(luò)中斷怎么辦?必須有備用鏈路確保指令暢通。


執(zhí)行冗余層面,剎車系統(tǒng)失靈怎么辦?線控制動(dòng)必須有雙回路備份。

轉(zhuǎn)向電機(jī)卡死怎么辦?線控轉(zhuǎn)向必須有備用電機(jī)和控制器。

這些冗余設(shè)計(jì),不是為了炫技,而是為了在概率極低的故障發(fā)生時(shí),系統(tǒng)仍能以“最小風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)”運(yùn)行,最大限度地避免事故。

它背后是巨額的硬件成本,是復(fù)雜的系統(tǒng)工程。

一輛原本只為L2設(shè)計(jì)的車,其電源系統(tǒng)、底盤結(jié)構(gòu)、電氣架構(gòu)、傳感器布局,都未為這種深度的冗余做任何準(zhǔn)備。

這不是打一個(gè)軟件補(bǔ)丁就能彌補(bǔ)的,這需要對(duì)車輛進(jìn)行從底層開始的硬件重構(gòu)。

L2到L3的飛躍,不是一次簡(jiǎn)單的軟件更新,而是一次從硬件算力到安全哲學(xué)的全面躍遷。

它需要脫胎換骨的計(jì)算芯片,需要不計(jì)成本的全車冗余,需要車企敢于扛起法律責(zé)任的勇氣。

L2++汽車設(shè)計(jì)之初的使命,就是輔助你,而非替代你。

真正的L3,屬于那些從誕生之日就搭載了超大算力、并將責(zé)任二字刻入基因的下一代車型。

通往那里的門票,無法通過OTA發(fā)送,需要你用下一次的真金白銀來購買。

啥也不說了,掏錢吧老鐵!

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