华为是解救自动驾驶自研溃败的良药吗？
科技
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2024-04-30 19:00
广东
北京车展俨然成为一场流量的竞争，前有雷军访遍各家车企展台，后有张朝阳现场物理课开讲。在一系列眼花缭乱的操作背后隐藏的是汽车行业淡淡的卑微，汽车行业已经沦为互联网行业的试验田。互联网行业试图将成功的经验复制到汽车行业，而面对汽车产业周期的冗长，无论是汽车行业还是互联网行业都陷入一种前所未有的迷茫。在迷茫背后是新技术的缓慢发展和研发端过于自信的期望，一场车展改变不了行业发展的规律，但是可以让一些人获得足够的关注。然而，华为在北京车展开展的前一天召开了智能汽车解决方案发布会，在发布会上华为发布智能汽车解决方案品牌——乾崑。该品牌将联合东风、长安、赛力斯、广汽、北汽、江淮、奇瑞进行产品化落地，北京车展当天车企相继发布合作的量产车型。当汽车行业都在追逐流量的时候，华为默默的站在产品的背后，从零部件供应商到深度参与车型的开发，华为正在卷入智能时代的汽车行业，并且有可能会主导智能汽车的游戏规则。华为正在以自身的智能认知影响整个汽车行业，其中有几点值得关注：第一点，首先从华为进入汽车行业的策略中来看，汽车的相关产品从云端到车端都有涉及，合作模式也是从Tier 1到Tier 0全面覆盖。华为面临的问题也是汽车行业面临的共同问题，那就是产品的规模化问题。在消费电子领域，从手机行业成功的经验一致到汽车智能化行业，围绕技术、营销和资金的铁三角推进产品的市场规模化。无论是造不造车的话题讨论还是余承东和何小鹏关于AEB的话题争议，华为在智能汽车领域的话题从未减弱过。营销的话题舆论为华为提供了一个产品和技术之间的间距，而技术和资金投入将不断的缩小这个距离。所以，产生这个距离是获得消费市场的第一步，而技术和资金才是最为关键的一步；其次从合作车企的类型来看，主要是以央企国企为主，并没有新势力合作的车企。北京车展前夕，华为联合国有车企建立生态联盟，从企业市值上来看无法和新势力造车企业相比，但是在产品类型上来看是非常全面的，这也为传统车企转型升级提供一条可选的途径。所以，相比于新势力造车企业的单点突破，华为更侧重全面开花，这也是华为在手机行业获得的成功经验之一，从底层芯片开始到市场，垂直整合应用，用市场规模降低产品的成本，继而产生更大的商业规模。站在车企的角度，面对资源雄厚的华为和自研，技术的不确定和产品快速的变化，自研沉没成本巨大。技术再先进也抵不住产品市场的量，一旦华为的智能汽车相关产品上量，在产品迭代速度和成本上占据优势，其他的创业公司要么被吞并要么淘汰下场，更进一步车企所谓的自研也就只是徒有其名。无论是创业公司还是车企，面对新技术的产品自研不是喊口号和发布期货，核心仍然是速度和成本的竞争。从物理学上来讲，速度和轨迹定位是最难确定的两件事，在以往牛顿经典物理体系中，将物体在一定时间内运动的速度和轨迹假设为连续不间断的，然而在量子物理中，运动的速度和轨迹是时刻发生变化的。同样的，在新产品开发领域以往确定性的经验或者规划逐渐开始失效，全栈自研只是依据确定性市场下的一种理想假设，始终抵不过华为这种巨头的随机应变，不仅在产品多样化，合作模式也是多样化。所以，可以预见的是，后续华为一方面会更加快速推进产品落地；另一方面为智能化产品的迭代速度提速。尤其是马斯克紧急来华后，种种迹象表明会加速国内智能化的竞争，留给中国智能汽车技术发展的时间又少了。在自动驾驶方面，不管是纯视觉方案也好，还是多源融合也罢说多了都是喊口号，在新技术的迭代和发展轨迹不确定的情况下，唯有产品在速度和成本方面的取得领先才有机会进入下一轮的游戏。第二点，从车展的内容以及汽车产品的迭代速度可以清晰的观察到，商业化产品在加速。例如，从产品研发端到消费端对于汽车或者新产品的使用观念也在加速，以往一台车设计或者使用寿命10年，一家用车平均换车周期在6-10年之间，而在电子产品和新能源的影响下，车辆的设计周期在缩短同时消费者更换车的周期也在缩短，换车周期变为3-5年。隐藏在这种速度变化背后的是工业化不可抵御的硬性规律，工业革命打开了人类进步的步伐，主要体现在两个方面：一个是社会运转的加速；另一个是描述或者交流的语言更为复杂。汽车行业进入新的产业发展周期之后，无论是新能源汽车还是传统的燃油汽车的迭代速度都明显加速。这种普遍的行业加速可以称之为汽车行业内卷，也可以认为是工业革命后产生的必然趋势。再进一步来讲，行业加速的背后是社会生产力的变化体现，在过去的一个多世纪里，自动化生产创造了比过去所有时代都要多的生产力，催生了数字时代的来临。数字时代的到来又催生了以数据和算力为支撑的智能时代，核心要素就是通过数字计算的手段来模拟人类思维的能力。在这个大的技术升级背景之下，无论是消费电子还是汽车都是同样的技术趋势，尤其是在大语言模型取得的智能化表现更加坚定了各行业向智能化迈进的决心。所以，在人工智能时代，新技术引发的产品规模化发展前提一定是行业语言的构建。第三点、华为逐渐在建立智能汽车行业的沟通语言，从零部件到整车，从芯片到应用软件，从创业公司到车企的联合，华为涉足到智能汽车的全方位产业链，目的是构建一种智能汽车的生态体系，也就是行业的沟通语。从达尔文进化论中人类进步的最大驱动力或者影响力就是语言的诞生，人类一切行为和任务的起源都来自于语言。无论是行业生态还是企业标准，终极作用就是建立沟通语言，然后将产品进行标准化，最后进行产品复制扩大规模。这也是工业化带给人类社会商业最有用的经验。同样在人工智能领域，智能化发展最快的也是在自然语言处理领域，语言又一次成为智能化时代技术发展的助推剂，不同的在于语言在科技的进步过程中扮演者连接和协同的作用，而在人工智能时代，首先语言的数据量相对较多，其次语言是人类社会交流的一个桥梁；最后是深度神经网络技术的应用，本质上也是一种计算权重和网络连接，这一点和语言的形成有天然的相似之处，所以语言也是大语言模型和其他人工智能模型的通用接口，当然，这个语言不仅是包括人类自然语言还有计算机算法语言。从人类语言为切入点去研究人工智能技术的发展从技术层面和营销层面也都是相通的。首先是在人工智能时代，人们提供数据和神经网络框架，通过训练将数据编译成二进制的神经网络，以往行业试图通过明确的代码来描述复杂的物理世界，而现在几乎这种方法被不确定性的神经网络所替代。人们将物理世界通过语言形成数据给到模型进行训练，反过来，神经网络所描述的物理世界也是需要被人类再次用语言验证，在这个交互的过程中，语言是一种系统之间的桥梁；其次，新技术的推广需要一定的周期和代价，在这个过程中方向方法其实一直都处于变化之中，目标是人类空想出来的一个虚拟场景，而实现路径确实真实存在且不确定的，只有当到达一定的目标之后才会有确定的路线，这也就是语言的描述。所以，华为无论是从智能技术层面是消费市场层面，也一定会从语言角度切入形成智能化的合力。第四点、自动驾驶技术的发展正在趋于同一化。从特斯拉引领的视觉路线到谷歌探索的多源感知融合，从模块化算法方案到端到端算法方案，自动驾驶的实现路径逐渐在减少，行业内更多的涌向技术的优化而非技术的创新。进入技术的优化范围，竞争的不只是技术自身而是资源的投入，从这一方面来看，自动驾驶创业公司乃至车企和华为的竞争会出现劣势，新技术落地的产品自研大旗已经升起，所有的企业都不会承认自己没有技术，自研在一定程度上不是站在产品或者商业的角度，而是一个虚无缥缈的旗帜或者信仰，一番操作下来产品始终追不上华为的步伐，时间一长自研就成了鸡肋。所以，产品速度和轨迹的前提下相互合作才是最真实的诉求。在市场没有产品之前，各家企业会根据自身的目标（大饼）开展自研探索，一旦产品落地或者进入新一轮的技术革新，自研只会拖累产品的迭代速度和偏离运行轨迹。物理学家或者数学家都有一个梦想，那就是发现一个万能公式可以解释一切物理世界，然而至今尚未发现。自动驾驶也是同样的逻辑，抓住商业的本质在合适的阶段选择合适的路径才是真谛。华为的起势会帮助一些车企跑步进入智能化，但是也意味着车企或者创业公司的自研机会之门开始关闭。自研与合作两者之间没有对错，也没有正确与否，而是事物发展的本质规律所决定，强行改变规律只会加速自身被淘汰，打着新技术的旗子喊口号容易，但是让产品走进消费市场却很难。
