自去年下半年以來，本土自動駕駛賽道的競爭陡然升溫，地平線、大疆車載、華為、Momenta紛紛翻身農奴把歌唱，拿下一個又一個車企的定點和訂單。

在一個個如狼似虎的競爭對手面前，早在十年前就開始自動駕駛算法研發的百度流年不利，錯失了最為關鍵的發展節點。

在乘用車智駕領域，百度智駕方案的搭載量和友商相比有著數量級的差距，十年布局，換來如此慘淡的局面，百度智駕方案真的有什么缺陷嗎？

01

桃李不言，下自成蹊。有的產品生來自帶無敵光環，經常被拿來作為被對標的標桿，特斯拉的Model 3和Model Y就是這樣的存在。

 

這幾年，本土出品的Model 3/Y殺手如過江之鯽，層出不窮，2023年10月份上市、由百度智能化解決方案全面賦能的極越01就是其中之一。

 

當時，極越CEO夏一平喊出了一個響亮的口號：要跟特斯拉掰一掰手腕。

說實話，這幾年來，要挑戰特斯拉的國內玩家多了去了，類似的口號都讓國人的耳朵聽出老繭了。

不過，百度/極越這次是認真的，為了和特斯拉真刀真槍地干上一場，極越01搭載了至今仍然是國內唯一、世界唯二的純視覺城區高階智駕方案。

 

百度之所以效法特斯拉，做不用激光雷達的“真男人”，一則是因為作出拋棄激光雷達的決定的時候，激光雷達還比較貴，二則是因為特斯拉確實把無需使用激光雷達就能實現城區高階智駕的路跑通了。

正如一些車企以“真無圖”-只使用標精導航地圖-標榜自家智駕技術的先進性一樣，在不使用激光雷達的情況下實現城區高階智駕，也可以在一定程度上成為宣傳智駕技術領先的重要抓手。

 

有必要一提的是，在智能終端、計算系統領域，技術的先進性主要體現在軟件、算法和AI上，其表現形式有二。

其一，使用規格相近的硬件，通過軟硬件深度協同實現更加出色的性能，智能手機行業的華為和蘋果是這方面的佼佼者；

 

其二，使用更低規格的硬件，實現不相伯仲的性能，大洋彼岸的特斯拉是這方面的佼佼者。

在自動駕駛領域，特斯拉是全球唯一不使用激光雷達且只使用200萬像素攝像頭實現城區高階智駕的車企。

追隨特斯拉的技術路線本來沒啥大錯，但是，沒有多少造車經驗的百度顯然把高階智駕這件事想簡單了。

02

做人做事都得講究次序和順序。

《鹿鼎記》里，在少林寺代皇上出家的韋小寶學習少林武功，那位有點癡呆的師兄告訴他，要學少林武功，得先學少林長拳，再學羅漢拳、伏虎拳，有了一定的根基之后，再學韋陀掌、散花掌，接下來才能學波羅蜜手。

如果次序搞亂了，就會走火入魔、經脈俱斷。

推廣高階智能駕駛也有比較嚴格的次第。首先保證安全性，解決“敢用”的問題，然后提升舒適性，進階到“想用”，最后，要通過全場景覆蓋帶來的連續獲得感和情感化體驗，做到讓用戶“愛用”。

 

為什么包括華為、Momenta在內的所有智駕方案供應商一直在強調安全是最大的豪華？

除卻營銷的目的，回歸到技術本身，只有解決了安全問題，做到讓用戶敢用，自動駕駛算法迭代的數據飛輪才能真正轉動起來。

大量用戶在各種駕駛場景中使用高階智能駕駛系統的過程將產生源源不斷海量且高質量的數據，不斷推動自動駕駛算法的迭代和進步。

 

在當前這個階段，人們對智能駕駛系統的信任感離不開頭部廠商孜孜不倦的宣傳，在華為的帶動下，大部分消費者將高階智駕系統的安全性與激光雷達進行了強關聯。

不帶激光雷達的百度乘用車智駕方案得不到消費者的垂憐，很難拿到主機廠的定點。

 

特斯拉能夠依靠純視覺方案形成技術閉環和商業閉環，有著特殊的背景和原因。

首先，特斯拉智駕系統的成本足夠低，無論用戶開不開通FSD，特斯拉所有車型全部標配，這就為其收集駕駛數據提供了先天條件。

其次，漂亮國人民相當彪悍，兩年前我就刷到過特斯拉車主拿自家小孩做AEB功能測試的相關視頻，有那么多神勇的小白鼠做實驗，難怪特斯拉FSD遙遙領先了。

03

不是所有的對著太陽踢正步都會天天向上，學習之前要先搞清楚正確的方向。

讓國內友商又愛又恨的特斯拉，適合拿來打嘴仗，但在很多技術路線的選擇上卻不是一個好的學習對象。

因為，在推動自動駕駛系統性能進步的三要素-數據、算力和算法上，特斯拉都是可望不可及的存在。

在數據上，因為全棧自研帶來的成本優勢，特斯拉做到了FSD硬件全系標配。

在影子模式下，幾百萬輛車每天可收集幾千萬公里的真實道路數據，幾天的時間就可累積1億公里。

按華為高管的話來講，特斯拉的數據壁壘“遠超”其他廠商。

百度智駕數據來自乘用車業務和無人駕駛出租車業務，用高情商的話來說，乘用車業務不溫不火，無人駕駛出租車-蘿卜快跑-累計智駕里程也只有1億公里，和特斯拉差著1-2個數量級。

 

在算力上，特斯拉的訓練算力在2023年底推進到了15E，今年更是瘋狂投入，按照馬斯克半真半假的話，到8月4號，這個數字已經推進到100E。

 

相比之下，華為的數字是5E，百度的數字是2.2E，同樣差著一個數量級。

在算法上，隨著自動駕駛算法從軟件代碼向AI模型的轉變，國內軟件人才眾多的優勢也無法有效施展了。

 

AI開發要的是邏輯思維能力特別強大、數學功底特別深厚的高手，是一個門檻高、人數少的圈子，相較之下，軟件開發的門檻比較低。

這并非拉高踩低，頭幾年火遍大江南北的軟件開發者訓練營，可以批發生產本科專業不限、月薪1-2萬的程序猿，也間接說明了這個問題。

其結果是，國內軟件人才的數量大大多過AI人才，而在AI人才的密度上，百度、國內車企很難達到特斯拉的水平。

數據、算力、算法都不具備效法特斯拉的條件，百度純視覺高階智駕既不叫好又不座的原因找到了！

不管怎么說，在自動駕駛行業，百度絕對是一個繞不過去的存在。

早在十年前，百度就All in AI，開始了自動駕駛算法的開發，為本土智駕行業貢獻了一批又一批的人才，起了個大早，趕了個晚集，讓人唏噓不已。

不過，百度的底子還可以，沒準還可以再努力一把，夢想總是要有的，萬一實現了呢？