Robotaxi玩家无暇赴死

据说，有些财经大V经常发表一些预言和判断，待尘埃落定，再翻出来那些恰好应验的碎片，以此拼接成头顶的光环，再凭借半仙一般的名头割韭菜们的钱。

东施效颦的我25年年初也曾经针对自动驾驶行业的格局发表过一个预言：除了头部的玩家们，那些中小智驾供应商将接连走向破产。

不曾想，一语成谶，预言应验了。

禾多科技、纵目科技、中智行、毫末智行这些曾经的明星们，或因为跟不上技术迭代，或因为资金枯竭，或因为客户流失，相继陷入破产或停摆状态。

但行业洗牌并未结束，在这里我再做一个预言，下一波冲击将从量产车辅助驾驶领域蔓延到无人驾驶的核心战场。

原本高悬于技术金字塔顶端的L4 Robotaxi（无人驾驶出租车）玩家们，正面临来自L2高阶辅助驾驶阵营的实质性、甚至是颠覆性的挑战。

因误信某新势力自动驾驶系统的宣传，三位妙龄少女消香玉陨。

之后，有关部门加强了对自动驾驶的营销监管，要求L2级系统必须标注为辅助驾驶，只有L3及以上的系统才能标注为自动驾驶。

一方面，这是为了教育消费者L2不等于L4，避免因误导产生的错误认知导致生命危险。

另一方面，这也说明，从功能完备性和可靠性的角度来看，L2和L4之间的差别巨大，两者之间隔着一道长长的天堑。

由于安全责任归属不同，L2和L4玩家遵循着不同的商业逻辑和产品定位，采取了截然不同的技术路径。

L2重在人机共驾，系统负责高频常见场景，人类驾驶员兜底复杂长尾场景，强调成本优先、冗余有限。

由于遇到复杂场景可以退出并要求接管，故而允许存在感知和决策局限。

L4强调系统主导，系统在限定运行区域（ODD）内覆盖全场景，秉持安全至上、全系统冗余。

由于不再有人类兜底，故而要求实现全冗余、高精度、高可靠的完备感知，并依赖云端操作员应对极端罕见场景。

在规则驱动的分模块时代，为了应对现实世界中近乎无穷的驾驶场景和长尾问题，L4玩家的工程师们编写了数百万行乃至数千万行代码，建立了极其详尽的规则库，庞大的代码资产和规则库形成了L4玩家的护城河，构筑起抵御L2玩家的坚固防线。

这个世界从来都不存在既寿永昌，万世无疆。

伴随着早在几年前就瞄准了Robotaxi赛道的特斯拉以深度学习神经网络发起闪电战，祭出不再依赖人工编写海量规则的端到端方案，L4玩家的庞大代码资产成了一道有名无实的马奇诺防线。

规则驱动转向数据驱动、规则库转向神经网络意味着研发体系、人才结构甚至公司文化的重构，分模块时代投入巨大的L4玩家形成的庞大规则代码库不仅不再成其为资产，反而成了技术负债和思维定式的根源。

而且，当系统的智能和规则不再显式地存在于代码中，而是隐含在神经网络的权重参数里之后，竞争核心从谁编写的规则更完善转变为谁拥有高质量大规模的数据闭环，和谁具备高效训练大模型的超强算力和工具链。

从此，能否通过量产车车队持续收集覆盖各种场景的数据并拥有强大的数据闭环基础设施来迭代模型成了制胜的关键。

也就是说，当L2级辅助驾驶系统和L4级自动驾驶系统的算法范式都开始转型端到端神经网络后。

由于端到端抹除了海量规则代码资产，重画了起跑线，L2和L4玩家之间不再存在无法跨越的关山，大家来到了近乎相同的水平线。

甚至由于L2玩家在数据上的优势，L4玩家第一次感受到了被颠覆的危险。

从推出带安全员的自动驾驶出租车到取消安全员，Waymo花了整整两年的时间，而显眼包特斯拉25年6月份开展Robotaxi试运营，12月份拿掉车内安全员，仅仅用时半年。

吊打L4赛道的行业真标杆，特斯拉何以如此勇悍？

背后的功臣当然是被地平线首席科学家苏箐盛赞的端到端。

在端到端神经网络范式下，海量高价值数据成了真正的资产。

在数据规模、质量和多样性上，特斯拉量产车规模接近千万辆，上天入地，昼夜穿梭，风雨无阻，甩开了Waymo不知多少里地。

端到端自动驾驶系统不仅可以从海量数据中自行学习如何分解任务，建立内部表征，做出最优决策，学到更泛化、更柔性的解决方案。

而且，基于AI原生思维的端到端自动驾驶算法遵循一项神奇的定律，也就是被OpenAI、谷歌这些巨头喊了三年的Scaling Law。

在尺度定律的支配下，自动驾驶神经网络的性能将随着数据与算力的增长持续提升，实现驾驶智能的涌现。

在数据驱动的端到端范式下，塑造自动驾驶大脑、淬炼驾驶智能的真正胜负手在于获取数据的能力与规模。

对于L2和L4阵营而言，这场竞赛注定是不平等的。

L4玩家依靠有限的小规模车队慢条斯理地收集着数据样本，而L2玩家却可以凭借数百万辆前装量产车，在真实世界的复杂洪流中，以近乎零边际的成本，昼夜不息地汲取数据洪流。

无可比拟的量产车入口，让L2玩家掌握了一种更为直接、也更为根本的进化路径。

根据特斯拉自动驾驶负责人阿肖克的分享，每一次数据采集器的成功触发、每一个特定长尾场景的主动捕捉、每一个人类驾驶员的必要接管、每一次状态空间的显著变化，都成了喂养自动驾驶大脑的关键经验。

由此，一个强大的数据飞轮开始旋转，规模量产车产生优质数据，数据驱动模型进化，进化的模型带来更出色的用户体验，吸引更多车型为智能驾驶买单。

于是，更多的车辆、更长的里程又源源不断地生产着更大规模的数据。就这么完美闭环了。

在如此强大且自驱的数据闭环面前，相较于同时布局L2和L4的玩家，纯L4玩家们还有什么优势可言？

这个世界唯一不变的就是变化。

浩如烟海的规则代码曾经被L4公司视为核心资产，现在它的价值正在化为云烟。

L2公司通过海量量产车构建起源源不断的数据流，正成为端到端时代最为宝贵的战略资源。

被截了胡的传统L4玩家，面临被L2阵营颠覆的严峻挑战。

这当然不是我的一家之言，地平线苏箐不是说了嘛，端到端堪比原子弹！