馬斯克高估了自動駕駛

       一直以來，自動駕駛都是各大新能源車企發(fā)布會上的�？�。

       和PPT上激動人心的說辭不同，自動駕駛最初的新鮮感，已經(jīng)略顯聽覺疲勞，加上一些車企頻頻發(fā)生安全事故，理解自動駕駛技術(shù)原理后的消費(fèi)者，開始回歸冷靜。人們思考的問題也從最開始的自動駕駛是否安全，變成質(zhì)疑自動駕駛的命題真?zhèn)巍?br />
       個中原因，并不是人們等不到新技術(shù)，而是等待的時間太過漫長。

       “我一開始就知道Autopilot這道題不好解，但沒想到是這么難解。”2022年開年，當(dāng)馬斯克做客Lex Fridman的播客聊到自動駕駛時，他也坦然承認(rèn)這道題已經(jīng)超過原本計劃的難度。

       今年，是特斯拉研究自動駕駛的第8個年頭，但如果按照嚴(yán)格的自動駕駛分級來說，它的技術(shù)仍停留在L3級別上，F(xiàn)SD雖然透露著特斯拉對Full Self-Drive的期待，但也流露著發(fā)展上的無奈。

       不過馬斯克似乎仍然是樂觀的，在他看來，特斯拉FSD在2022年就能實現(xiàn) L4 級別自動駕駛，同樣預(yù)言：FSD的事故率至少要比人類低2-3倍。試圖再次拉高人們對自動駕駛的期待和想象。

       但顯然，僅僅給予人們想象是不夠的，F(xiàn)SD帶給特斯拉的也不該只有想象。比起象征性的完全自動駕駛，活在現(xiàn)實中的人們曾一再看低FSD的商業(yè)價值，仿佛這是從它誕生起就注定的命運(yùn)。

       薛定諤的自研

       “重要性和價值潛力”，這是馬斯克在特斯拉發(fā)布2021年四季度財報后，召開業(yè)績說明電話會時強(qiáng)調(diào)FSD的用詞。再之后，特斯拉向其它車企開放”完全自動駕駛”功能(FSD)就出現(xiàn)在了他的推特上，同時他還宣稱，如果其他車企想要通過自行研發(fā)，來實現(xiàn)類似的功能至少需要5年的時間。

       特斯拉用了多久呢？再談FSD前，我們先聊聊Autopilot。

       同樣在推特上，從2013年馬斯克的一個設(shè)想出發(fā)，Autopilot被建立。在當(dāng)時的業(yè)內(nèi)人士看來，Autopilot僅僅是一款L2級自動駕駛系統(tǒng)，嚴(yán)格來說是一個輔助駕駛系統(tǒng)，而這意味著，它可以在特定條件下協(xié)助車主完成基本的駕駛?cè)蝿?wù)，但絕非完全的自動駕駛。

       在官方的功能設(shè)定里，也沒有想過讓它承載全自動駕駛的使命，這背后有著特斯拉和第一位合作伙伴Google的核心分歧和被叫停的合作半自動駕駛項目。

       轉(zhuǎn)而牽手Mobileye，成了特斯拉當(dāng)時的無奈選擇，由此，2014年特斯拉AP HW1.0問世，搭載了1個前向的毫米波雷達(dá)、1個前視攝像頭、12個超聲波雷達(dá)、1套高精度電子輔助制動系統(tǒng)（線控剎車）以及1塊搭載 Mobileye EyeQ3 芯片的主板，雖然完成了最初的功能設(shè)定，但又沒能完全符合馬斯克的預(yù)期。

       直到2015年10月底，特斯拉的自動駕駛才算正式登上歷史舞臺，隨后，每一次的技術(shù)更新，完全自動駕駛的到來都會成為馬斯克新的Flag。同樣在這一年，特斯拉在中國正式發(fā)布了V7.0版本的車載系統(tǒng)，增加了車輛自動駕駛方面的功能，包括自動車道保持、自動變道和自動泊車。

       但是，兩家公司的合作并沒有持續(xù)多久，一方面不滿于Mobileye進(jìn)程緩慢，另一方面不滿Mobileye利用特斯拉車主駕駛數(shù)據(jù)來改善芯片算法。于是乎，2016年7月，特斯拉停止了與Mobileye的合作，宣布所有車輛均采用英偉達(dá)自動駕駛芯片。

       與此同時，特斯拉的自研項目也悄悄啟動。和英偉達(dá)自動駕駛芯片解決方案主要依靠功效較大的GPU不同，特斯拉把重點(diǎn)放在了團(tuán)隊自研設(shè)計的NPU（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器）上，主要用于圖像處理，在集成芯片中空間占比最大，承擔(dān)最大的工作量。

       據(jù)新眸粗略統(tǒng)計，F(xiàn)SD芯片從設(shè)計、到測試再到量產(chǎn)共歷經(jīng)18個月。

       2019 年 4 月份，特斯拉在 Autopilot HW 3.0 平臺上成功推出自研的FSD 主控芯片，實現(xiàn)了自動駕駛芯片+神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的垂直整合�；仡櫶厮估�自動駕駛的升級之路，在Autopilot硬件先行、軟件更新的基礎(chǔ)策略上FSD的誕生，是將它智能化的色彩涂抹得更深。

       2014-2016年發(fā)布的AP1已經(jīng)初步實現(xiàn)了自動巡航、自動轉(zhuǎn)向、自動輔助變道、自動泊車、召喚等輔助駕駛功能；2018年的AP2升級了召喚功能，并新增自動輔助導(dǎo)航駕駛；直到2019年后，F(xiàn)SD的推出，特斯拉才進(jìn)一步實現(xiàn)了智能召喚以及新增紅綠燈、停車標(biāo)志識別控制等功能。

       關(guān)于FSD的建立，除了合作廠商技術(shù)更新速度的不理想外，還有著特斯拉對于自動駕駛解法上的追求，就像Pete Bannon 在 FSD 量產(chǎn)后曾經(jīng)說過的那樣，“特斯拉開始研發(fā)FSD的原因是，我們發(fā)現(xiàn)市場上沒有一種芯片是從底層出發(fā)為自動駕駛和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計的。”

       自動駕駛謎題

       可以解放雙手，或許是現(xiàn)在對于自動駕駛最大的誤解。

       事實上，仍然沒有任何一家自動駕駛的研發(fā)公司能夠?qū)崿F(xiàn)完全自動駕駛，駕駛員的主動監(jiān)控仍被放在首要位置上。FSD本質(zhì)上仍然是自動輔助駕駛系統(tǒng)的進(jìn)化版，它在駕駛員主動監(jiān)控的情況下實現(xiàn)的車道內(nèi)自動輔助轉(zhuǎn)向、加速和制動，最終的作用被定義為：減少枯燥的駕駛操作，提升駕駛樂趣。

       這和人們想象中的自動駕駛有著明顯區(qū)隔，但現(xiàn)實應(yīng)用和實現(xiàn)技術(shù)突破本身就存在邏輯上的倒置。

       自動駕駛的核心技術(shù)被分為三個部分：感知、規(guī)劃和控制。放置到具體的行車場景中，感知就相當(dāng)于人開車時看路、獲得路面信息，規(guī)劃相當(dāng)于在腦子里處理路面信息并且輸出駕駛決策，控制就相當(dāng)于人操控手腳進(jìn)行駕駛。比起操控運(yùn)行，感知和規(guī)劃才是自動駕駛的最大難題。

       關(guān)于感知的解決方案，在智能汽車領(lǐng)域分成了兩大派系，一類是激光雷達(dá)等高精密元件進(jìn)行路況識別，提升汽車的感知能力，國內(nèi)廠商逐漸開始采用攝像頭+高精地圖+激光雷達(dá)的綜合方案；另一類是以特斯拉為代表的攝像頭派，堅信視覺的力量，認(rèn)為人之所以能夠有效辨別路況是因為可以依靠眼睛捕獲信息，同時成本較低，可以通過算法升級迭代實現(xiàn)各項功能。

       比起感知元件的高成本和高識別錯誤率，馬斯克認(rèn)為，“如果人類依賴自身視覺來識別周圍環(huán)境，那么攝像頭也同樣能實現(xiàn)人眼功能。”攝像頭攝取的環(huán)境數(shù)據(jù)在經(jīng)過視覺算法處理后，系統(tǒng)將通過深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行自我培訓(xùn)，從而達(dá)到全范圍認(rèn)知路況，增進(jìn)系統(tǒng)控制精度的目的。

       FSD承襲了這樣的視覺解決方案，依靠攝取數(shù)據(jù)增進(jìn)ADAS系統(tǒng)性能，可以說特斯拉海量的行車數(shù)據(jù)都成為了它的養(yǎng)料。特斯拉FSD系統(tǒng)的優(yōu)勢也在高速圖像處理、NPU、SRAM三個方面得到體現(xiàn)。

       就目前來看，在高速圖像的處理性能上，特斯拉的圖像處理器SIP已達(dá)到了最快的消費(fèi)級視頻傳輸DP1.4標(biāo)準(zhǔn); 而用來存放NPU的計算結(jié)果，具有緩存功能的SRAM容量已達(dá)到2TB/秒，理論上滿足了自動駕駛L5級別的需求。

       在汽車廠商紛紛拼算力的時代，Hardware3.0版本集成了2顆FSD芯片，總算力達(dá)144TOPS，將于2022年推出的自研Hardware4.0版本，預(yù)計性能將是HW3.0的3倍，能達(dá)到432TOPS，顯然特斯拉仍然開在一眾友商前面。

       與之對應(yīng)的，特斯拉的商業(yè)模式也跑在了最前面。

       軟件定義汽車

       汽車越來越像是行走的計算機(jī)，并不僅僅體現(xiàn)在駕駛體驗和技術(shù)升級上，圍繞著自動駕駛商業(yè)化的展開探討，F(xiàn)SD是無法回避的話題。

       特斯拉采取“自研系統(tǒng)及芯片 + 造車”的商業(yè)模式，既可降低長期成本，也同時可從車輛銷售中獲取收益。舉個簡單的例子，僅2021年，特斯拉就已經(jīng)獲得了105%的毛利增長率。

       隨著自動駕駛功能的不斷升級，F(xiàn)SD的價格也在不斷的上漲，仿佛在引證著馬斯克關(guān)于FSD商業(yè)潛力的預(yù)測，而軟件定義汽車的傾向也變得更加明顯。

       自特斯拉2015年開通AP系統(tǒng)，價格為2500美元/套，后上調(diào)至 5000 美元/套。而在2019年三月前，用戶可以在5000美元的EAP（Enhanced Autopilot）包之外，額外支付 3000 美元獲得 FSD（此時并不包含任何功能）。

       就在同年4月，特斯拉取消了EAP，將EAP功能移到FSD中，F(xiàn)SD 漲價到 6000 美元/套，用戶可免費(fèi)獲得 Basic Autopilot（BAP）功能。20年10月，F(xiàn)SD Beta 版本推出配備城市道路完全自動駕駛測試功能，價格上調(diào)至10000 美元/套，一月特斯拉 FSD 再次漲價至 1.2 萬美元。

       每逢更新必漲價，成了FSD的常態(tài)。

       去年7月，特斯拉推出FSD訂閱包加深了汽車軟件化的印象，一次性付費(fèi)和訂閱式付費(fèi)的雙軌運(yùn)行，一定程度上打開了汽車廠商們關(guān)于商業(yè)化的新想象。

       比如大眾營銷主管曾經(jīng)傳遞了另外一種付費(fèi)模式信息：大眾汽車未來可以以每小時7歐元（約合人民幣55元）的價格向客戶銷售完全自動駕駛的汽車，即按使用時間付費(fèi)模式。自動駕駛服務(wù)付費(fèi)模式多樣也成為車企在成本、利潤與用戶消費(fèi)水平之間尋找到平衡點(diǎn)的方式。

       比起硬件發(fā)展自帶的天花板效應(yīng)，軟件和服務(wù)體系的升級提供了新的盈利模式，由此帶來的盈利空間，已經(jīng)跳脫出傳統(tǒng)汽車的經(jīng)營邏輯。

       僅以FSD的一次性付費(fèi)模式為例：收入預(yù)計將從2020年的9.50億美元快速增長至2025年的141.76億美元，CAGR達(dá)72%。以FSD凈利率為55%測算，2025年FSD盈利空間已經(jīng)近78億美元，價格背后的技術(shù)更新，也成了利潤增長的硬道理。

       在這種邏輯下，與其說人們低估了FSD，不如說是對自動駕駛太高的期待和誤解讓人們對技術(shù)升級造成了忽視，而馬斯克一次次Flag的倒塌，也讓人們對自動駕駛產(chǎn)生了失望感。

       但不能否認(rèn)的事實是，除了FSD之外，特斯拉在汽車生態(tài)系統(tǒng)的搭建也正在將汽車從“行走的計算機(jī)”轉(zhuǎn)變?yōu)?ldquo;行走的第三空間”，那些出現(xiàn)在PPT上的正在逐步被實現(xiàn)，不過有一點(diǎn)需要認(rèn)清：沒有人能夠給出最終的截至日期，即便那個人是馬斯克。

       但正如奔跑在馬路上的特斯拉一樣，F(xiàn)SD也始終在路上，甚至永遠(yuǎn)不會有終點(diǎn)。