没有人是不能被质疑的，马斯克也不行。甚至马斯克更应该被质疑，因为他食言的次数比如期履约的次数要多得多。
前几天，我们写了图森未来创始人侯晓迪质疑马斯克通过L2数据积累实现L4的观点，详情见原文。
这几天，陆续有自动驾驶行业大咖也加入到质疑马斯克的行列，包括小马智行CTO楼天城和轻舟智航 CTO 侯聪，在接受媒体采访时也都表达了相似的观点。
楼天城的原话是“FSD和L4不是一个同类比较。辅助驾驶，它成本和覆盖区域很重要，跟人类交互很重要。它一个助手，要做的是，帮你的时候一定做得都对，帮不了的时候就告诉你，你要自己来。而刚刚说的全是L4没有的。L4首先成本很重要，但没那么重要。在此基础上，所有事情都要自己handle，不能交给别人。哪怕稍微慢一点，安全性100%一定要保证。如果你了解模型训练的东西，这是两个非常极端的规划。”
据此楼天城得出的一个结论是，L2做得越厉害，它离L4越远。反之也是如此。一个越好的L4公司，它离L2越远。
而特斯拉做Robotaxi的逻辑是通过L2辅助驾驶的数据不断积累实现L4的Robotaxi。这与楼天城的观点恰好相悖。
对于特斯拉10月份发布L4 Robotaxi，侯聪的原话是“我觉得它有可能推一个车型，比如说没有方向盘了，或者相对于目前这种用户版的车，有一些额外的配置。但是它现在的技术栈不是面向 L4 的。一旦开始运营 Robotaxi，会出现很多问题。”
虽然说法有差异，但意思都非常明显，通过L2的渐进式路线做不出L4，理由是二者的底层思路不同。
这个行业有意思的地方就在于此，永远有少部分被看作异类的人站在共识之外。
2016年自动驾驶在国内刚兴起时，国内主流声音认为，通过跨越式路线几年内能够快速实现L4，而特斯拉马斯克，Momenta CEO曹旭东是为数不多坚持通过L2数据积累不断实现L4的人员，这在当时被外界认为是异类。
这几年，随着L4商业化迟迟难以落地，当大部分人开始倒戈L2，如今坚持还在坚持跨越式L4路线的人反而成了异类。他们的理由也极其相似。
L2的驾驶主体是人，L4的驾驶主体是机器，L2关注的核心点是成本，覆盖范围和体验，L4更关注的是安全。
楼天城举了一个例子，比如自动驾驶的安全事故间隔时间，L2辅助驾驶可以做到8-10小时，企业和用户都很满意，因为人会给系统兜底，保证它不出事，但是L4自动驾驶到了1万小时还不够，还要继续提升，因为没有人给系统兜底，系统必须尽可能保证0事故。
按照这样的需要向上反推，L2和L4的产品设计出发点就会不同，比如二者在安全上的不同，也直接决定了传感器选择的不同。
大部分L2辅助驾驶可以不用激光雷达，甚至更低算力的芯片，不用考虑安全冗余，根本原因还是背后有人类司机兜底，企业可以不用考虑责任归属问题，因为出了事故责任一定属于用户。
但是L4的Robotaxi不行，要做到更好的商业化，就要做到车内无人，就没有人给系统兜底，车辆的驾驶权属于系统，责任属于企业。所以系统就要无限提高安全上限。
以Waymo的Robotaxi来看，它的传感器配置可以说是武装到了牙齿，装了 5 颗激光雷达， 30 颗摄像头，6 颗毫米波雷达。仅摄像头就有好几类，一类是正常摄像头，一类是专门提升夜视能力的摄像头，有看 LED 灯的，有热成像的，还有盲区摄像头，外加红外线的闪光灯。一共五类相机。L2的企业肯定不可能这么干，因为没有用户愿意为这么高的成本买单。
这些都直接造成了他们与马斯克观点的正面冲突，在反对激光雷达的理由中，除了外界熟知的成本原因，马斯克还表示激光雷达的信息对系统是一种干扰。
而楼天城的观点恰恰相反，他认为激光雷达是一个作弊神器，要实现全无人必须要上激光雷达，绝不会用纯视觉。
此外，L2辅助驾驶也不用考虑运营问题，比如车辆突然卡死在十字路口影响交通，因为车上的司机不可能让这些事情发生。但L4必须考虑这些问题，一旦系统在闹市区卡死了影响交通怎么办，所以楼天城和侯聪都强调了L4 Robotaxi运营的重要性。
又比如在体验上，L2辅助驾驶的逻辑是让系统学习人，更像人，做到千人千面，以提高用户体验，但L4的逻辑是它必须有一个规范统一的“规章流程”去保证安全和效率。
以此向上反推，楼天城还延伸出了一个更加反共识的观点，“当自动驾驶超越人类时，数据就变成干扰项，并不是越多越好”。楼天城给这个数据设定的值是1000小时（即1000小时出现一次事故积累的数据）。
楼天城引用了马斯克的观点，原话是“之前马斯克提到，平路空白路上的数据是没用的。因为大语言模型迭代，它的梯度会很快下降为0，没办法收敛，这是技术原因。但本质是当你超越，你会发现这些数据会出现反面效果。当你从1000走到10000，数据达到一定数字，帮你做一些事是可以的，再多就是负面向，会把你拉回来。”
按照他的说法，数据对系统模型的影响可以理解成一个开口向下的抛物线，横坐标是数据量，纵坐标是系统性能，达到一个顶点时，再增加数据反而会使系统的性能降低。这与特斯拉宣传的通过不断积累L2数据以实现L4完全相反。
今年10月，特斯拉会发布Robotaxi；楼天城认为，3-5年内能够实现L4 Robotaxi；结果如何，只能让时间给出答案。
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