即将成为历史的2024年，每一位汽车行业的从业者都见证了汽车行业历史的进程，首先感谢每一个汽车观察者联盟公众号的读者，正因为大家的存在才给予作者持续更新的动力。
2024年是汽车行业硬核就一个字“卷”。这个卷主要体现在产品价格和众多的技术路线方面。技术路线并没有对错或者优劣之分，而人为的设置判断的标准就有点掩耳盗铃了。
整车制造领域，根据中国汽车工业协会的预测，2024年国内汽车产销规模将继续保持在3000万辆以上，全年总销量有望超过3100万辆，2024年，新能源汽车在国内市场的销量占比连续4个月超过50%，渗透率从2020年的5.4%攀升至2023年的31.6%。新能源汽车市场完成了由政策驱动到市场驱动的转变，销量占比在增长，市场在扩大同时也会增加马太效应的加剧，黑马和死并存。年初有高端电动车品牌高合汽车倒下，年末有百度和吉利联合成立的极越汽车倒下，而3月底，小米汽车正式发布第一款车型SU7，仅用230天便完成10万台新车交付目标，成为2024年造车领域的一批黑马。
在行业发展领域，创业公司纷纷寻求上市，小马智行、文远知行、黑芝麻、速腾聚创、地平线、佑驾创新，一年之内都登录IPO，自动驾驶产品实现利润的日子遥遥无期，资本市场的信心也逐渐减少，智能化的风口在转移。大量的自动驾驶人才转向具身智能领域，围攻机器人，正如当年互联网行业围攻造车和自动驾驶领域，历史不会重演但是规律是相同的，无论是机器人还是自动驾驶，核心都是人工智能的应用，如果AI的理论没有突破性进展，那么今日的自动驾驶就是明日的机器人领域，不同的只是应用场景。
相比汽车自动驾驶，机器人的场景更为封闭，也就是数据孤岛现象更为严重，并且是一个消费级产品，虽然实现难度会降低，但是也意味着行业的鱼目混珠更严重，没有行业标准或者规范的约束进入门槛会更低。从机器人数据集的建立到模型的开源，最后产品市场的普及，这个过程一步也不会少并且没有预期。当然，在自动驾驶领域积累的相关的技术可以加速这个进程，最早来源于机器人领域的自动驾驶又一次回到原点。
在技术领域，不管是在自然语言处理领域还是图像识别领域，在深度学习的大背景下，技术理论的框架逐渐出现同一化，例如transformer架构，最早应用在语言处理领域也被引入自动驾驶的图像处理领域，大模型成为智能行业的共识方向，数据驱动成为现阶段主流的研究模式，在数据的加持下，算法的效率每天都刷新着学术界和产业界，自动驾驶需要更多的算力、更多的数据，总之一切要更多。在更多的背景之下，从技术到产品出现一个开环状态，也就是产品的成形遥遥无期，对应的沉没成本深不见底，唯一可行的路就是不断的扩大应用，这也是机器人领域热潮的重要原因。
或许原来自动驾驶行业的大佬们并不是想进入机器人行业，毕竟自动驾驶的智能化挑战比机器人会更高一点、产业链也更长，兜兜转转一圈从头部自动驾驶科技公司到车企的产品应用发现自动驾驶领域出现无解之局，底层技术没有突破，沉没成本在不断飙升，产品的预期尚未达到，自动驾驶的产品形态开始模仿人类而不是重新定义机器智能，再加上资本的追逐等等，在多种因素的影响之下只能换个赛道。自动驾驶的症结引得各路人才抛弃自动驾驶转向具身智能。
特斯拉在2021年AI Day上发布了基于BEV+Transformer的感知架构后，国内的智驾相关企业也逐步开始研发基于BEV架构下的Transformer模型，Transformer最早是应用在自然语言处理领域，至今没有一个合适的中文翻译，可以看出这个模型之新。2023年国内自动驾驶相关的企业开始推出基于Transformer的智驾大模型，蓄势待发要将智驾大模型推向量产，时至今日端到端的路线又一次成为自动驾驶行业攻坚的目标。人工智能的发展最初也是以规则的方式将物理世界通过算法投射到数字空间之中，在21世纪之前，人工智能领域主要研究算法的架构而非数据，神经网络只是一个小分分支，杨立昆、辛顿这些人工智能领域的少数派在神经网络方向一直在坚持。到了21世纪，随着数据量的增加和脑科学的认知，数据成为人工智能领域的主要研究对象，算法设计开始模仿生物学处理信息也就是神经网络成为主流。
人工智能的发展历程和自动驾驶的技术发展是相似的，纯视觉也好端到端也罢，都是以大数据、大算力的前提下模仿生物或者人类在物理环境中的行为决策习惯。例如某些车企宣传的自动驾驶系统效果堪称人类老司机驾驶员风格，其实这是一种宣传的措辞而不是自动驾驶技术的突破，这种思路中存在一个误区，那就是智能系统的目标或者结果是已知，系统要做的就是无限靠近目标效果，本质上是一种替代，从人类驾驶员替代到机器，如果人类的成本低于机器的，那这套智能的机器系统将会没有社会价值。所以，在智能化的社会中，互联网大厂在刻意引导消费者用户增加自身的价值，娱乐、消费等等领域，一旦人的劳动价值超过一定的阈值，机器将会大行其道，这个阈值可能是低也可能是高，最终获益的并不是机器和消费者，而是设局者。模仿注定不能超越，而放弃模仿会立刻死亡，从人工智能技术到自动驾驶、机器人的应用都是同样的问题。
2024年的汽车行业注定是内卷的一年，从产品价格到技术路线可谓是多维度的内卷。小米汽车的阶段性成功加上自媒体短视频的火爆让汽车行业见识到营销的后坐力，2024年上至整车企业下到供应商纷纷占短视频领域，有专营团队拍视频的也有老总和员工齐发力入驻短视频平台的，人人都想学雷军，家家都想超小米，短视频在汽车行业的兴起似乎在传递一种信息，产品是良好的，缺少的是用户了解。开足马力搞宣传，很多是将目标或者预期宣传成为已经取得的成果或者为了宣传而宣传，这种本末倒置的做法不断得到内耗汽车行业的精力，同时也说明汽车行业的技术已经到达某一个瓶颈期。
虽然国内新能源汽车整体销量有一定的提升，但是细分到智能化领域进展速度不及预期。创业方案商登录IPO寻求资本援助，整车企业价格战之下亏损卖车，汽车行业从业人员高级的离开行业转战机器人，低级的只能面临降薪裁员，只能用一句大环境不好汽车行业不景气聊以自我安慰。汽车行业的利润被什么人赚走了呢？
首先，汽车行业在互联网的冲击之下，产业结构发生了变化，新技术对产品的研发模式也在不断的调整。例如，互联网行业的人员进入汽车行业，出现薪资倒挂的现象，互联网是一个快节奏轻资产的产业，而汽车行业是重资产慢节奏，两者结合必定产生一个间隙，汽车行业产生的利润需要填补这个间隙。
其次是期望和产品之间的距离相差较大，大量的资源需要投入到企业的研发之中从，在加上政府的政策改变。在蛋糕总量不变的情况下，处在风口上的人赚的盆满钵满，在风口之下的人自然就被吸干了。上游的企业吸下游的企业，一将成万骨枯，一将枯十万骨枯。
最后是整个经济体系的下滑，地缘政治、经济周期等等原因，利润下滑不仅在汽车行业甚至蔓延到全球经济发展之中。
2025年，汽车行业可以期望什么呢？
首先是在智能化的技术方向仍然是会以数据为主对物理世界的计算。2024年端到端自动驾驶方案的大旗各车企以及创业公司已经打起来了，2025必定是市场热闹的一年，市场宣传将会更加多元化，合资品牌经过几年的喘息后具备竞争力的产品也进入市场，国内市场将会更卷更热。实际技术领域不会有跨越式的进步，大多数是以营销为主引导和教育市场，让更多的人跟随这个技术方向。产品层面会继续内卷城市NOA这种辅助驾驶领域，更大的算力、更高的识别率、更宽反应速度、更多的适应场景，功能都是在一个割裂的空间和时间范围之内。
其次是具身智能领域内卷正式开始，自动驾驶领域的内卷一定会在具身智能领域出现，并且会更加激烈。机器人最早是为验证人工智能技术，比如计算机识别、语音交互、模型调参等等。反过来将人工智能技术应用形成机器人产业具有一定的困难。具身智能会再次回到自动驾驶领域形成相对统一的架构和方法论。
最后是在产品规模效应下，车企和供应商的淘汰速度加快。车企淘汰赛意味着下游产业链的生死竞速，2024年完成IPO的创业公司会遇到更大的困难，参照图森未来的历程，上市容易上市之后的运营更难，就看哪家在2025年率先爆出负面新闻。无论创业发展如何，这些创业者仍然是值得大家敬佩，毕竟为汽车行业提供了就业岗位以及不同的思路。
2024年即将过去，不管是悲伤还是喜悦，2025年都会扑面而来，大家能做的只有欣然接受然后因势而为。
