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【文/觀察者網(wǎng)專欄作者 心智觀察所】

2月25日，特斯拉宣布推出城市道路Autopilot自動(dòng)輔助駕駛功能，此舉標(biāo)志著備受期待的全自動(dòng)駕駛FSD功能正式進(jìn)入中國市場，特斯拉為中國客戶分批次更新軟件。本次特斯拉FSD在中國的版本包括交通信號識別、導(dǎo)航輔助、智能變道等功能，同時(shí)攝像頭還可識別駕駛員注意力情況。

隨著駕駛輔助技術(shù)在中國越來越普遍，特斯拉FSD正式入華，也為中國智駕競賽添了一把火。

比亞迪、小鵬等國產(chǎn)品牌已經(jīng)推出了各自的高階智駕系統(tǒng)，如比亞迪的"天神之眼"和小鵬計(jì)劃推出的L3級自動(dòng)駕駛。特斯拉的加入將進(jìn)一步刺激技術(shù)創(chuàng)新，推動(dòng)整個(gè)行業(yè)向更高級別的自動(dòng)駕駛邁進(jìn)。

心智觀察所將在本文中，帶你回顧總結(jié)影響中美自動(dòng)駕駛競爭的關(guān)鍵技術(shù)和政策因素。

為什么自動(dòng)駕駛難如登天？

想象這樣一個(gè)場景：一群由工程師、業(yè)余愛好者和發(fā)明家組成的"雜牌軍"，帶著他們自制的自動(dòng)駕駛機(jī)器，來到美國南加州干旱的莫哈韋沙漠。他們的目標(biāo)是讓這些"鋼鐵司機(jī)"完成150英里（約241公里）的賽道，贏取100萬美元獎(jiǎng)金。但最終無人成功——表現(xiàn)最好的卡內(nèi)基梅隆大學(xué)團(tuán)隊(duì)，他們的機(jī)器也僅跑了7.4英里便敗下陣來。  

這是2004年由美國國防部高級研究計(jì)劃局（DARPA）發(fā)起的自動(dòng)駕駛挑戰(zhàn)賽。盡管當(dāng)時(shí)的技術(shù)尚顯稚嫩，DARPA的嘗試絕非徒勞——當(dāng)年卡內(nèi)基梅隆團(tuán)隊(duì)的兩名成員，后來成為谷歌旗下Waymo的創(chuàng)始人，而如今Waymo已是自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的領(lǐng)頭羊。  

20年過去，自動(dòng)駕駛?cè)晕从瓉眍愃艭hatGPT的"開竅時(shí)刻"，更多時(shí)候仍像是張未兌現(xiàn)的支票。但兩種技術(shù)路線的激烈競爭，為這個(gè)領(lǐng)域注入了新的活力。  

如果說將AI植入聊天機(jī)器人是技術(shù)革命，那么自動(dòng)駕駛將是改變?nèi)祟惿罘绞降?工業(yè)革命"。從技術(shù)層面看，它是通向機(jī)器人時(shí)代的鑰匙；從經(jīng)濟(jì)角度看，它能讓人類從方向盤前解放。

以美國為例，自動(dòng)駕駛將每年為美國勞動(dòng)者節(jié)省240億小時(shí)——相當(dāng)于每人多出整整12天假期。這些時(shí)間可以轉(zhuǎn)化為親子陪伴、工作產(chǎn)出，或是單純的放松休憩。  

為什么自動(dòng)駕駛難如登天？

真正的完全自動(dòng)駕駛，意味著車輛能在任何路況下自主行駛，這需要同時(shí)解決兩大難題：既要造出媲美人眼的"視覺系統(tǒng)"（通過攝像頭和傳感器），又要復(fù)刻人類大腦的"駕駛本能"（依賴深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）。

想象日常駕駛場景：要瞬間判斷側(cè)方卡車的行駛軌跡，要識別暴雨中突然竄出的孩童，要在0.3秒內(nèi)完成剎車反應(yīng)——這些對人類而言近乎本能的判斷，對機(jī)器卻是需要精密計(jì)算的系統(tǒng)工程。更棘手的是，自動(dòng)駕駛必須建立絕對安全的社會(huì)信任：它能否在機(jī)場的車流中游刃有余？又能否應(yīng)對街頭混亂的交通生態(tài)？  

即便困難重重，這項(xiàng)技術(shù)的商業(yè)前景依然誘人。根據(jù)美國智庫的一項(xiàng)研究：到2035年，僅客運(yùn)領(lǐng)域就能創(chuàng)造4000億美元收入，更將釋放數(shù)萬億美元的社會(huì)效益——美國若能普及25%的自動(dòng)駕駛車輛，預(yù)計(jì)可避免144萬起事故，節(jié)省數(shù)十億美元醫(yī)療開支。

雙雄爭霸：模塊化VS端到端

未來好像還挺遠(yuǎn)？但無人駕駛這事兒其實(shí)已經(jīng)快摸到門檻了！現(xiàn)在有兩個(gè)門派在較勁：一個(gè)是Waymo的"積木搭房子"，也就是模塊化的路線，另一個(gè)是特斯拉的"一口悶"大法，專業(yè)說法就是端到端——這倆都靠最近爆紅的變形金剛，哦不，Transformer模型撐腰。

先說"積木派"，就像流水線工人分工干活。比如用三個(gè)Transformer：一個(gè)當(dāng)眼睛看路況，一個(gè)當(dāng)大腦規(guī)劃路線，第三個(gè)當(dāng)手腳控制油門剎車。每個(gè)機(jī)器人各司其職，工程師們可以挨個(gè)調(diào)教優(yōu)化，哪里壞了修哪里。不過有意思的是，本來想簡化問題，結(jié)果搞出一堆流程反而更麻煩了。

再看特斯拉的"一口悶"派，直接讓一個(gè)Transformer大胃王吃下所有數(shù)據(jù)。攝像頭拍啥它就看啥，方向盤油門剎車它全包，就像人類開車一樣邊開邊學(xué)。這種路子倒是更接近咱們學(xué)車的過程——多開幾次就會(huì)了。

這倆門派用的Transformer模型，和你們天天聊天的ChatGPT、DeepSeek其實(shí)是親戚。不過人家不是處理文字，是專門處理視覺信息的超級視覺家！比傳統(tǒng)圖像處理技術(shù)更擅長分析攝像頭畫面、激光雷達(dá)這些復(fù)雜數(shù)據(jù)，就像給車裝了24K鈦合金狗眼。

現(xiàn)在整個(gè)行業(yè)都賭瘋了：只要給這些視覺模型喂夠數(shù)據(jù)和算力，自動(dòng)駕駛就能突飛猛進(jìn)。不過這里有個(gè)要命的問題——車載電腦得夠強(qiáng)！手機(jī)上的聊天AI可以靠云端服務(wù)器，但自動(dòng)駕駛必須自己車上就能實(shí)時(shí)處理，畢竟生死就在0.5秒之間。

舉個(gè)嚇人的例子：8個(gè)高清攝像頭拍30幀視頻，開一小時(shí)能存滿4000張DVD！Waymo要是派40輛車上路，一天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量就能塞滿整個(gè)美國國會(huì)圖書館。車載電腦得用特制芯片才能扛住這種數(shù)據(jù)洪流，還不能有半秒卡頓——畢竟剎車晚0.1秒可能就是人命關(guān)天。