AI能否拯救自动驾驶的精神内耗

科技 2024-10-31 19:02 江苏

自动驾驶行业进入理性发展周期，回头看看2020年以前各个车企大放厥词对着自动驾驶喊出的口号，除了几声叹息以外别无他用。

车企对产品市场更为敏感，一切以产品为导向，一切以市场为目标。无论是声势浩大的全栈自研还是联合上下游合作开发，从产品市场角度都没有取得绝对的领先优势，自动驾驶似乎成为车企的精神内耗，一边人人都在讲智能化是汽车行业的未来，一边又要面对汽车行业利润率的下滑，今年更是跌破5%，达到历史的最低点，可以看出车企要实现盈利的压力有多大，而自动驾驶又是一个重资源投入的方向，面对期望和现实决策者会出现迟疑和犹豫。

在“重压”之下，车企不仅会出现可观的内卷，例如，不断下探的产品价格进行价格战；还会出现不同程度的精神内耗或者迷茫，从而试图通过剑走偏锋寻找出路，正如列夫托尔斯泰笔下的安娜，在面对纠结的家庭和爱情的迷茫时，首先会想到极端的处理方式就是结束自己的生命，这也是解决问题最简单高效的方式。在这种精神内耗之中有些企业产品决策过度的犹豫或者过度营销，这种方式无形之中将焦虑传递给行业中的每一个人。也会导致汽车行业出现一个奇怪的矛盾现象，每家企业都会说智能是汽车行业的未来，也是理论研究和产品开发的重点方向，但是智能化相关的焦虑与日俱增，不少自动驾驶创业公司面临经营困难的现状、全栈自研的智驾团队出现裁员，反观被定义为传统的部件换发新容貌开辟智能化新的赛道，例如悬架、电池、车身工艺等领域。在这种期望和焦虑的矛盾背后，AI领域没有问题，汽车领域也没有问题，只是AI和汽车的结合自动驾驶出现了问题，这其实是不同领域之间的连接关系在发生变化，也就是跨界产生的反应。

从传统的汽车到新兴的智能化，从AI到自动驾驶，从理论探索到工程产品，连接两个不同的领域总是会出现新的解决方法，这个方法不仅可以将两边的理论进行统一，还可以共同促进各自领域的发展，更重要的是可以把同一个问题转换到不同的角度来进行处理。自动驾驶作为AI技术的应用载体之一，不仅可以从车辆的角度去解决移动出行，还可以利用AI的方法理念提高汽车的智能化程度。

但是，这两个领域的连接并不是简单暴力引用或者设置过高的期望。AI火了就是AI可以解决一切，一切都是AI，只要有AI就是未来，这种期望只会加剧不同领域之间连接的不确定性，以往都是从汽车的角度去看待信息，AI的快速发展提供了新的一种角度，那就是从AI的角度去思考汽车。前不久，某车企发布智能驾驶路线，会将目前AI和汽车领域所有的新技术通通整合到一起打造汽车智能驾驶系统，视觉语言模型、端到端模型、具身智能等等概念组合成为一个智驾系统。

乍一看，该智能驾驶将会成为AI和汽车两个领域的技术巅峰之作，实际一看除了将各种概念整合到一起的热闹以外，实际上有许多关于智能驾驶深层的问题并没有给予解释，首先并没有实质性的解决自动驾驶所面临的的问题，而是重新创造了一个新问题。自动驾驶的核心是解决驾乘人员和车辆之间的交互问题，AI只是一个解决问题的工具或者手段，而不是自动驾驶的最终目的；其次面对整个行业的跨领域技术连接难度并非某家车企或者短时间内可以形成产品。正如AI大神何恺明所说，当前语言模型是成功的，视觉语言模型也是成功的，但是计算机视觉领域仍然是不成功。在语言领域，数据的抽象和压缩工作已经由人类大脑自行完成，而在图像领域，来自传感器的数据输入更为底层，视觉模型需要更多的压缩和抽象化工作，这也就是纯视觉自动驾驶所面临的最大挑战；最后是没有将自动驾驶问题具象化，而是通过设置更大的目标或者引入更复杂的系统掩盖当下的问题。自动驾驶系统越来越来越复杂，不同的理论技术纷纷引入自动驾驶领域，从而产生所谓的不同路线之争，自动驾驶的的发展历程正如当年日心说的确立过程。

在哥白尼提出日心说之前，罗马教廷将托密勒的地心说奉为正统，随着认知的变化，人们发现托密勒体系有个致命的额问题就是所有星体运行的轨迹不是以地球为圆心的同心圆，而是在各自的体系运转。并且在实际观测中金星出现在太阳的背后，托密勒理论系统与实际观察出现了不一致性。从地心说到日心说的变化过程，说明了几个问题，首先是人类的认知是阶段性的；其次是理论和实际观测出现不一致的时候也就是理论需要重新调整的时候，而不是像托密勒一样不断的画轨迹圈，模型会变得越来越复杂，直至哥白尼的日心说出现后一切迎刃而解，用日心说的简单模型说明了一切，转换了坐标从另外一个角度看待问题，大道至简是永恒的规律，过于复杂的事务只是因为角度不对而已，解决问题不是需要建立更复杂的轨迹圈，而是转换一个坐标或者角度即可；最后科学是不断进化的，不断完善的，人类将不断了解更多，更完美的真理。所以，科学是和时间相关，也就说科学就是时间的一个函数。

AI和自动驾驶也是同样的逻辑，随着时间的变化，行业内外对AI和自动驾驶的认知也在不断的变化，越来越多的新技术被引入自动驾驶领域，这一点主要从两个层面来看，从底层的AI算法层面，无论是互联网常用的推荐算法还是局部最优化的方式，其实算法已经影响到应用领域的发展；从外层来看，公众对于AI的态度也会影响AI的进度，这也是一种更广阔的推荐算法。整个世界被一种无形或者有形的推荐算法所控制,无论是技术路线还是产品落地，总是会陷入一种被推荐的圈子中。

AI影响自动驾驶的发展，反过来自动驾驶也会影响AI技术自身的进化方向，从AI的技术解决自动驾驶的问题，自动驾驶成为AI技术的一个垂直化应用，在这种相关的关系中存在一种被推荐性，数据的驱动增加更多的不确定，造成的后果首先是自动驾驶一直处于研发阶段，尤其是高级自动驾驶将会成为空中楼阁，可望而不可触；其次，面对汽车的智能化，全栈自研的方式不仅无法取得产品或者技术领先，反而会成为智能化产品或技术迭代的包袱，全栈自研的模式将会被淘汰，从这个角度来看在数据驱动的不确定性中，利用AI技术不仅不能解决自动驾驶的焦虑问题，反而可能会造成焦虑的主要原因，因为AI技术在快速迭代升级，自动驾驶需要工程产品，如何平衡这两个领域之间的速度差是一个选择也是一门技术。

自动驾驶行业焦虑在于未来技术的不确定性和产品形态的不确定性，这两点对于汽车行业来说是至关重要，可谓是颠覆性的存在。汽车行业是以确定性为基础，一切尽量做到可测可量从而进行批量化生产制造，利用产品规模推动商业飞轮运转，而在AI领域无论是大模型的幻觉问题还是数据中潜在的逻辑算法都是一个不确定性的存在。汽车行业试图通过以往的规则约束AI的不确定性在车载领域的应用，相当于要为一个转动起来的飞轮降速，这个困难之大可想而知。

AI解决不了自动驾驶的焦虑，那如何治疗自动驾驶的焦虑？

第一，车企作为汽车产业的关节点，上接用户市场下联供应商，不管是转型还是换道行动缓慢，不能盲目的追风进入AI领域，而是以产品为导向进行利用基座进行开放性探索，反而会出现意想不到的结果，这也是数据驱动AI的根本所在。

第二，产品开发是以目标为导向，而技术探索是开放性，相当于一个是静态目标，一个是动态目标，动静之间的结合就是产品的迭代。产品可以有缺陷，但是技术探索的开放性不能有缺失。

第三，产品的迭代比技术的领先更为重要。面对新的技术或者新架构，车企在设计产品之处总会陷入一种大而全的思维之中，从而忽略了时间的作用。科学是时间的一个函数，同样的认知也是时间的一个函数，所以世界上不会存在完美的产品，。正因为大量的资源用于替代先有或者已有的产品，导致行业出现焦虑和内卷。数据驱动更重要的是挖掘潜在或者看不见的东西，而不是利用新的技术复制和重现以前的产品。

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