在近日的電動汽車百人會上，汽車零部件及系統(tǒng)供應商頭號扛把子博世的中國區(qū)智能駕駛負責人吳永橋發(fā)表了一番言論，認為特斯拉FSD斷代式領先國內所有廠商一到兩年時間。

說實話，類似這樣的話我聽了不是一遍兩遍了，拋開情緒，我覺得大家可以從三個方面來看這個觀點。

是真的嗎？為什么那么強？我們應該怎么辦？

很多人的心都是玻璃做的。

吳永橋發(fā)表完特斯拉FSD斷代式領先的表態(tài)之后，一石激起千重浪，很多愛國心爆棚的網(wǎng)友迅疾對這種“喪權辱國”的言論及發(fā)言者展開了猛烈的攻擊。

此情此景，讓我不由得想起去年發(fā)生在奇瑞汽車智能駕駛負責人谷俊麗身上的事件。

2024年7月，谷俊麗在2024世界人工智能大會上發(fā)痛心疾首地指出，特斯拉FSD在技術研發(fā)進度上領先國內智能駕駛1.5-2年。

話音剛落，很多不明真相的群眾迅即對谷俊麗展開了猛烈的人身攻擊。

群情激憤，人潮洶涌，彼時彼刻，恰如此時此刻！

泱泱華夏，海納百川，兼容并包，如果事實的確如此，想必絕大多數(shù)人還是有承認特斯拉FSD領先的氣度的。

承認別人領先總是很困難的，但結合我混跡車圈多年的觀察來判斷，中國版特斯拉FSD除了因為水土不服、辨認交通標識能力差而經(jīng)常吃罰單之外，的確在微操和駕駛能力上做到了斷代式領先。

在超強動靜態(tài)檢測能力和博弈能力的加持下，F(xiàn)SD展現(xiàn)出了優(yōu)雅不慫、順暢絲滑的駕駛能力，給人以從容篤定、主動自信的安全感。

就像吳永橋在試駕特斯拉Cybertruck（參數(shù)丨圖片）之后表示的那樣：極度自信、極度安全、極度舒適。

之所以有“斷代式”一詞，是因為，根據(jù)元戎啟行CEO周光的說法，國內友商目前正處于將感知、規(guī)劃、決策連在一起的端到端1.0階段。

而特斯拉FSD自V13之后，就已經(jīng)演進到了不再有明確的感知-決策-規(guī)劃這種階段性劃分的生成式智駕大模型。

這種代際劃分得到了大家的一致認可。

目前，國內頭部智駕廠商正處于端到端1.0+VLM階段，VLM不能直接輸出行駛軌跡，而在VLA的框架下，VLA模型可以直接解碼出行駛軌跡。

既然還停留在VLM階段，自然發(fā)展不出VLA才具備的類人思考能力、更長時序的推理能力了！

這個世界是一張巨大的網(wǎng)，萬事萬物都存在千絲萬縷的關聯(lián)，很多事情的因果關系也因此變得深不可測。

雖然從時間線上來看，自特斯拉FSD入華之后，華為、小鵬在智能駕駛功能的宣傳上收斂多了。

但其真正的原因或許在于工業(yè)和信息化部與市場監(jiān)管總局三月份發(fā)的那份通知，要求車企在智能駕駛宣傳中不得過度營銷或虛假宣傳。

但不管怎樣，華為、小鵬們應該也意識到了在動態(tài)變道、復雜博弈場景處理、擬人化駕駛邏輯上與特斯拉FSD之間的差距。

差距到底來自哪里？

眾所周知，數(shù)據(jù)、算力、算法是驅動AI系統(tǒng)性能進步的三要素，就這三個方面，我們來展開看一看。

在數(shù)據(jù)層面，特斯拉自成閉環(huán)，數(shù)據(jù)壁壘遠超其它廠商，真正做到了遙遙領先。

不過，華為ADS方案有激光雷達的加持，可以像大疆車載憑借雙目立體視覺那樣實現(xiàn)更高的數(shù)據(jù)訓練效率。

在算力層面，特斯拉坐擁全球最大的訓練集群之一，雖然能遙遙領先小鵬和理想，但華為的昇騰萬卡集群和十萬卡集群同樣不容小覷。

真正的差距其實在算法層面。

從目前披露的信息來看，華為ADS 3.0采用了分段式端到端方案，小鵬和理想汽車均號稱已經(jīng)實現(xiàn)了一段式端到端。

但它們的一段式端到端還停留在BEV+OCC+AI Planning的傳統(tǒng)端到端階段，而特斯拉FSD自V13開始已經(jīng)躍進到了基于VLA或世界模型的生成式端到端階段。

國內友商之所以在算法上慢了半拍，主要原因或許出在車端算力的不足上。

理想和小鵬的智駕方案使用雙Orin X，只有508 TOPS的稀疏算力，而特斯拉FSD第四代硬件具有高達720 TOPS的稠密算力。

再加上原生Transformer支持，F(xiàn)SD在計算能力上至少領先國內友商三四倍。

也許正是因為算力的大力出奇跡，特斯拉才能領先一步實現(xiàn)生成式端到端！

有特斯拉FSD這個顯眼包式的標桿擺在前面，國內友商到底應該怎么辦？

當務之急是要加快算法的進化。

沒有實現(xiàn)端到端的廠商要杜絕損失厭惡心理，盡快放棄在規(guī)則時代形成的軟件資產(chǎn)，果斷地轉型端到端。

端到端絕對是個開啟高階智駕競爭新格局的大核彈！

已經(jīng)實現(xiàn)了端到端的要盡快從分段式端到端進化到一段式端到端方案，這方面的爭議也已經(jīng)停息了，一段式端到端的確能帶來比分段式端到端更好的智駕體驗。

已經(jīng)實現(xiàn)了一段是端到端的要加快進化到基于視覺-語言-動作模型或者世界模型的生成式端到端方案上。

唯有如此，才能夠發(fā)揮世界模型對車輛周圍環(huán)境的超精細感知能力，借助VLA模型的思維鏈CoT帶來的類人思考、長時序規(guī)劃能力，并借助其可以強化學習的優(yōu)勢，對齊司機的駕駛風格，實現(xiàn)個性化的智駕體驗。

除了在算法上的投入，國內車企或智駕方案供應商還應該立足當前、著眼長遠，牢牢地掌握算法迭代的主動權，要像真男人那樣擁有自己的芯片！

如前文所述，特斯拉FSD之所以能夠實現(xiàn)那么強大的復雜場景博弈能力，帶來超級安全、超級舒適的體驗，主要來自于其生成式端到端方案。

而它之所以能夠在車端推理平臺上運行生成式端到端，是因為它的車端推理芯片-自研的第二代FSD芯片-真的非常強悍。

原生支持Transformer，能夠像蔚來神璣那樣做到“一顆頂四顆”。

目前，蔚來神璣NX9031已經(jīng)搭載在開始量產(chǎn)交付的行政旗艦ET9上面；

小鵬的圖靈AI芯片預計將搭載在今年下半年問世的L3 Ready車型上面；

理想汽車 最近也稍稍揭開了舒馬赫SoC的面紗；

至于華為，估計會在ADS4.0上宣布搭載最新的晟騰智駕芯片。

在此做一個小小的預判，到2026年，真正的智駕第一梯隊的判斷標準將是有沒有自己的大算力智能駕駛芯片！

FSD入華，狼真的來了。

特斯拉將再一次發(fā)揮鯰魚效應，激發(fā)國內友商在智能駕駛賽道上的你追我趕。

智能駕駛的世界是特斯拉的，也是中國廠商的，但歸根結底，是更加勤奮的中國廠商的！