“想要做好操作系統(tǒng)，就一定要有‘殺手級’的應(yīng)用?！?nbsp; 

2024年3月16日，中國電動汽車百人會論壇上，在談到車載操作系統(tǒng)時，地平線創(chuàng)始人兼CEO 余凱表達(dá)了如上觀點。余凱認(rèn)為，整個行業(yè)要誕生大的操作系統(tǒng)必須要依賴殺手級應(yīng)用，而智能電動汽車時代的殺手級應(yīng)用目前可見的有兩個：大模型和智能駕駛。

此前業(yè)內(nèi)的常規(guī)思路都是以操作系統(tǒng)或者平臺思維去做平臺，但余凱認(rèn)為，要通過應(yīng)用來“裹挾”操作系統(tǒng)，只有足夠大的應(yīng)用才能培養(yǎng)出一個世界級操作系統(tǒng)。

按照這個邏輯順延，余凱認(rèn)為，在大模型和智能駕駛加持下，中國很有機會在智能汽車的產(chǎn)業(yè)發(fā)展窗口期誕生世界級的操作系統(tǒng)和計算方案公司。

圓周智行，贊19

基于大模型和智能駕駛 中國有望誕生世界級公司

縱觀電子消費市場，計算方案與操作系統(tǒng)一直都在緊密耦合。PC時代的Wintel聯(lián)盟（Windows+Intel）、智能手機時代AA聯(lián)盟（安卓和RAM）都是典型的軟件硬件協(xié)同的案例。

在智能汽車時代，整個行業(yè)都需要思考一個問題：傳統(tǒng)的計算平臺，軟件、硬件以及生態(tài)會呈現(xiàn)什么樣的格局？

余凱的答案是，在人工智能和大模型，端到端Transfomer時代，未來自動駕駛跟智能座艙、智能交互不會完全統(tǒng)一，而是走向以AI計算為核心、以AI計算和操作系統(tǒng)作為中臺，然后支撐上面百花齊放的應(yīng)用，智能駕駛、智能座艙、交互只是上面的應(yīng)用之一。這時候行業(yè)就會誕生一個全新的計算架構(gòu)和操作系統(tǒng)，過去的架構(gòu)和操作系統(tǒng)是以軟件為核心，現(xiàn)在是以人工智能計算、以數(shù)據(jù)流的處理為核心。

在電腦時代，當(dāng)個人電腦的性能提升到達(dá)一定閾值之后，用戶對性能的需求趨于穩(wěn)定，并不會隨著時間增加。

智能手機同樣存在這樣的規(guī)律。當(dāng)手機性能不能滿足用戶對性能需求的時候，軟件要足夠高的去適配硬件，才能夠去獲得相對的性能競爭優(yōu)勢；而當(dāng)性能超越用戶需求時，軟硬件會發(fā)生解耦。   

微軟Windows支持RAM芯片，Servers支持高通RAM，蘋果macOS跟Power PC結(jié)合，macOS支持X86芯片都在呈現(xiàn)這樣的規(guī)律。當(dāng)性能超過需求的時候，軟件就沒有必要去強行捆綁軟件。

余凱認(rèn)為，從操作系統(tǒng)入手做操作系統(tǒng)很難成功，但是從垂直應(yīng)用切入去做操作系統(tǒng)就存在這樣的可能性。這樣的案例已經(jīng)在PC和手機時代反復(fù)上演。

PC時代，Office的需求帶來了Windows的成功；手機時代，GMS三件套（ Google的Search、Google的Gmail、Google的YouTube）等一系列Google的垂直應(yīng)用帶來了安卓的成功。這些事實都印證了余凱的觀察，從平臺入手做平臺都做不成平臺，從應(yīng)用入手做平臺往往有大成。

智能汽車時代要誕生大的操作系統(tǒng)，只能通過應(yīng)用來“裹挾”操作系統(tǒng)，只有足夠大的應(yīng)用才能統(tǒng)一操作系統(tǒng)。而大模型和智能駕駛就是兩個有利的抓手。

車企搶跑大模型

目前，不管智能駕駛還是智能座艙，大模型已經(jīng)是行業(yè)共識，整個行業(yè)也已經(jīng)在大模型上加速奔跑。   

百度智能云汽車行業(yè)解決方案總經(jīng)理肖猛在百人會上表示，2024年是座艙大模型的元年，語音的滲透花了八年的時間到80%，座艙大模型可能一半的時間都用不了，國內(nèi)的主機廠今年都會上線座艙大模型的能力，無非強弱之分，2025年國內(nèi)新車的滲透率會達(dá)到80%以上。

在百度自有品牌極越上，百度早已將大模型能力帶上車。理想、蔚來也都已經(jīng)將大模型帶上車。吉利系極氪、銀河等品牌也明確表示會在今年將大模型能力帶上車。

而在智駕大模型上，行業(yè)的步伐并沒有那么快。

目前國內(nèi)智能駕駛系統(tǒng)仍然采用模塊化模型，將感知、預(yù)測、規(guī)劃分別為三個獨立的模型。每個模型的技術(shù)棧差異較大，處于下游的規(guī)劃模型需要依賴工程師編寫大量代碼去制定行駛規(guī)則。在模塊化的技術(shù)架構(gòu)下，信息的傳遞會出現(xiàn)減損，系統(tǒng)的維護難度大，無法從容應(yīng)對復(fù)雜路況。

端到端大模型的思路是將感知、預(yù)測、規(guī)劃三個模型融為一體，無需程序員編寫冗長的代碼去制定規(guī)則，而是用海量數(shù)據(jù)去訓(xùn)練系統(tǒng)，賦予機器自主學(xué)習(xí)、思考和分析的能力。并且端到端模型不會出現(xiàn)信息傳遞減損，能夠更好地處理復(fù)雜的駕駛?cè)蝿?wù)，解決了模塊化模型存在的所有“痛點”。

雖然整個行業(yè)還處于比較初級階段，但頭部企業(yè)依然是卷字當(dāng)頭，并且出現(xiàn)了多個“業(yè)內(nèi)首個”的有趣現(xiàn)象。   

百人會上，小鵬汽車董事長何小鵬表示，今年二季度，小鵬汽車將實現(xiàn) “AI大模型上車”，官方稱它會是汽車行業(yè)首個量產(chǎn)落地的車用人工智能和車用認(rèn)知引擎。

何小鵬希望通過大模型的通用化能力降低自動駕駛的綜合成本，惠及小鵬旗下聚焦10-15萬元的第二品牌。

自動駕駛公司元戎啟行CEO周光表示，智能駕駛端到端模型將會成就一位“超級AI司機”，元戎啟行已經(jīng)將端到端模型適配到量產(chǎn)車上，該批量產(chǎn)車將于今年投入消費者市場。元戎啟行是國內(nèi)第一家能夠?qū)⒍说蕉四Ｐ统晒ι宪嚨娜斯ぶ悄芷髽I(yè)。

與元戎啟行不同，毫末智行CEO顧維灝表示，毫末在以循序漸進(jìn)的方式落地大模型，此前毫末發(fā)布了行業(yè)首個自動駕駛生成式大模型DriveGPT雪湖·海若。 

顧維灝介紹，毫末自動駕駛會在云端實現(xiàn)感知大模型和認(rèn)知大模型的能力突破，并將車端各類小模型逐步統(tǒng)一為感知模型和認(rèn)知模型，同時將控制模塊也 AI 模型化。隨后，車端智駕系統(tǒng)的演進(jìn)路線也是一方面會逐步全鏈路模型化，另一方面會逐步大模型化，即小模型逐漸統(tǒng)一到大模型內(nèi)。然后，云端大模型也可以通過剪枝、蒸餾等方式逐步提升車端的感知能力，在通訊環(huán)境比較好的地方，大模型甚至可以通過車云協(xié)同的方式實現(xiàn)遠(yuǎn)程控車。最后，在未來，車端、云端都會是端到端的自動駕駛大模型。

在大模型能力上，車企們都在加速狂飆。

智能駕駛從好用到愛用還有距離 但行業(yè)前景光明

而在輔助駕駛方面，整個行業(yè)也在快速上量。2023年輔助駕駛的裝配率已經(jīng)超過50%。其中NOA高等級自動駕駛在20萬到30萬級裝配率也在不斷提升。何小鵬表示，今年將會把高等級自動駕駛帶向15萬級別。

隨著技術(shù)的不斷演進(jìn)，高級輔助駕駛裝配率朝著100%去演進(jìn)是必然趨勢。

但必須承認(rèn)的是，今天的高等級自動駕駛還存在很多問題：成本高和體驗差是消費者較為直觀的兩個反饋。

余凱提出了智能駕駛技術(shù)的3個衡量標(biāo)準(zhǔn)，分別是可用、好用、愛用。

他認(rèn)為，現(xiàn)階段高速NOA已經(jīng)跨越了可用，來到好用階段。因為在高速以及高封閉的城區(qū)道路，系統(tǒng)基本上可以做到全程無接管，現(xiàn)在已經(jīng)到好用或者剛到好用的階段，但是不是消費者愛用，恐怕要打一個問號。

而在城區(qū)智駕方面，目前整個行業(yè)還在攻克可用難題。何小鵬提到，城區(qū)自駕有可能鬧事區(qū)100公里接管10次都有可能，技術(shù)仍處于初始階段。

智駕系統(tǒng)可用與成本、速度、接管率等指標(biāo)強相關(guān)。但是好用要與用戶的真實使用需求掛鉤。比如在上班早高峰時間，如果輔助駕駛做不到安全，效率和體驗，那就不能稱之為好用。因為用戶上班要趕時間，但又不能因此犧牲安全和體驗。屬于典型的既要、又要、還要，如果有其中一項不滿足，智能駕駛就談不上好用。

過去智能駕駛的技術(shù)開發(fā)主要遵循兩個邏輯:擴大ODD范圍和無人駕駛。

盲目擴大ODD范圍，不注重質(zhì)量帶來的一個問題就是智能化水平低下；而在等級足夠高的無人駕駛方面，系統(tǒng)又會被限定在一個固定區(qū)域，比如Robotaxi。

目前整個行業(yè)需要攻克的難題是通向全場景的高階自動駕駛。自動駕駛水平既要上限足夠高，又要ODD、運營領(lǐng)域足夠?qū)挕?/span>

沿著這個邏輯，余凱認(rèn)為，下一代駕駛系統(tǒng)應(yīng)該從三個維度來衡量：標(biāo)準(zhǔn)場景的通過率、通行效率、駕駛舒適性。   

目前整個行業(yè)高階自動駕駛在安全性上已經(jīng)沒有太大，下面一步就是舒適和擬人的問題。

地平線的解題思路是更先進(jìn)的軟件開發(fā)能力和軟硬件協(xié)同能力。

2023年，地平線發(fā)表了研究界第一個端到端大模型的自動駕駛模型UniAD；最近，地平線又提出了Sparse4D算法，彌補傳統(tǒng)的BEV算法的不足。

地平線希望通過這些軟件這些算法的創(chuàng)新能力不斷設(shè)計創(chuàng)新的計算平臺架構(gòu)，使硬件架構(gòu)能夠高效支持新一代軟件算法。同時，軟件算法全棧的研發(fā)也會去支持車企多快好省地開發(fā)高階自動駕駛系統(tǒng)。

反映在產(chǎn)品端，地平線今年會推出基于全新技術(shù)架構(gòu)打造的征程6系列計算平臺，并且基于它打造高階智駕樣板間。

在期待統(tǒng)一操作系統(tǒng)之前，賽道里的所有玩家需要先跑贏智駕和大模型的戰(zhàn)役。 

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