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据说这个星球上最美的两朵花是有钱花、随便花,这个世界上最惊世绝俗的美是想得美。
伴随着面向量产乘用车的L3级有条件自动驾驶的落地,经受着愈来愈多的玩家进入L4级Robotaxi消息的冲击。
曾经在L2级辅助驾驶时代被割了智商税的车主们,梦想着有一天,车企们将踩着六色祥云,将他们的爱车OTA成L3级自动驾驶车辆。
这种镜花水月的美梦固然是美好的,但我觉得依然有责任像鲁迅先生那样提醒大家,揉揉眼睛,该醒了。
鲁迅先生家的后头有两棵树,一棵是枣树,另一棵也是枣树。
L2级辅助驾驶车辆和L3级有条件自动驾驶车辆之间有两道无法跨越的鸿沟,一道叫算力,另一道叫冗余。
进入端到端时代以来,自动驾驶技术的逻辑发生了根本转变。
系统性能不再仅仅依赖工程师编写的规则代码,而是取决于能吃进去多少驾驶数据,以及用来消化这些数据的神经网络模型有多大。
这也是横空出世的ChatGPT带给世界的启示:小模型,塞不下世界的知识。
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要想让车真正学会像人类一样应对千变万化的路况,理解无数驾驶片段中暗藏的规则、常识甚至潜规则,就必须有一个参数规模足够庞大的模型作为容器。
模型越大,能内化的驾驶知识就越多,应对复杂场景的能力就越强。这是大模型时代的第一性原理,容不得任何人质疑。
然而,大模型意味着大算力,这恰恰是当前L2++车辆的死穴之一。
目前,主流L2++高阶辅助驾驶的硬件基石,是两颗英伟达Orin X芯片。
这套组合能提供508TOPS的算力,在过去的规则与轻量AI混合时代,堪称豪华配置,但自进入端到端大模型时代以来,这种算力配置愈来愈捉襟见肘了。
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双Orin X存在两个致命的短板。首先,以Orin X为代表的这一代芯片设计于Transformer架构爆发之前,并不原生支持其核心的注意力机制。
跑Transformer类算法相当于模拟运行,效率大打折扣,这种架构上的落后,是叠罗汉叠到四颗Orin X都解决不了的。
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其次,对于百亿参数级别的VLA或世界模型来说,500 TOPS绝逼
是杯水车薪。
百亿参数级别当然不是拍脑袋拍出来的,据悉,特斯拉FSD V14的参数量是V13版本的十倍左右,而早在V11时代,FSD的参数量就已经高达十亿了。
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那么,L3级自动驾驶的算力门槛在哪里呢?
头部玩家们已经用实际行动给出了答案。2025年,小鹏汽车定义了L3级算力汽车的标准-搭载两颗自研的图灵AI芯片,总算力对标两颗英伟达雷神(参数丨图片)Thor-U。
蔚来在其L3原生架构的旗舰ET9上,也部署了两颗自研的神玑NX9031芯片。
这些芯片不仅原生为Transformer架构优化,其单颗算力都瞄准雷神Thor-U,考虑到算力、架构的戴维斯双击,其性能高达上一代主力芯片Orin X的数倍。
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一个更微妙的信号来自理想汽车。
其2025款焕新车型搭载了算力达700 TOPS的英伟达Thor-U芯片,但理想却从未公开宣称此配置可支撑L3。
这恰恰从侧面印证了一个行业共识:在当前技术阶段,要实现可靠、可商用的L3,车端算力需要跃升至1000TOPS以上,且芯片必须原生支持Transformer架构。
来自芯片的这种硬核基石能力,当然是无法通过软件层面的OTA,给您的双Orin X芯片车辆凭空变出来的。
在自动驾驶行业长达二十余年的发展历程中,关于L3级自动驾驶是否有必要单独存在的争论,是一个贯穿多年的核心议题。
其最根本的争议在于,它首次将驾驶责任从人类驾驶员「部分转移」到自动驾驶系统,但却没有完成彻底的转移。
正如忠诚不绝对,就是绝对不忠诚一样,这种责任归属转移的不彻底性,在法律和实践中制造了巨大的模糊空间。
正是为了避开这种争议,小鹏才表示要跳过L3、直奔L4,跟吹牛没关系的。
接下来,为了避免陷入这种容易造成逻辑浆糊的争议,也为了避免爱钻牛角尖的人的纠缠,我们也以L4自动驾驶系统作为讨论的主体。
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算力是横亘在辅助驾驶和自动驾驶之间的智力门槛,安全冗余则是它的责任门槛。
L2和L3/L4在责任主体上的本质区别在于,当事故发生时,法律意义上的“锅”将由谁来背。
在L2时代,无论系统多先进,驾驶员仍是第一责任人。
实际上,你或许可以刷手机,看小姐姐,但理论上,你必须时刻监控路况,随时准备接管。
毕竟,系统只是一个起高级辅助作用的ADAS。
没出事,甜蜜蜜,你笑得甜蜜蜜,好像花儿开在春风里;出了事,受罪的是你,负责的是你,掏钱的也是你,是你,是你,都是你。
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到了L3/L4时代,在约定的设计运行范围(ODD)内,车辆及其背后的车企成为了主要责任人。
系统说它能接管,就得为它的决策负责。你可以扭头看风景,可以手脚不老实,一切(和驾驶相关的)法律风险由车企承担。
这一根本性转变,将安全性要求提升到了前所未有的高度。
L2系统可以容忍偶尔的分神或退出,只要及时提醒驾驶员接管即可。
但L3/L4系统必须假设自己可能是最后的屏障,必须为任何单点故障准备好备份方案。
这就是功能冗余。
它意味着在感知、计算、制动、转向、供电、通信等所有关键环节,都必须部署双份甚至多份的硬件和通路。
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拿感知冗余为例。
一个最容易让人津津乐道的话题是,摄像头在强光下致盲怎么办?
激光雷达和毫米波雷达可以提供另一套独立的环境感知,但某些车企死鸭子嘴硬,不用激光雷达怎么办?
不多说了,反正,在迈向责任自负的L3/L4时,纯视觉方案将面临巨大的考验。
计算与通信冗余方面,主芯片死机怎么办?必须有备用芯片能在百毫秒内无感切换。
主通信网络中断怎么办?必须有备用链路确保指令畅通。
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执行冗余层面,刹车系统失灵怎么办?线控制动必须有双回路备份。
转向电机卡死怎么办?线控转向必须有备用电机和控制器。
这些冗余设计,不是为了炫技,而是为了在概率极低的故障发生时,系统仍能以“最小风险状态”运行,最大限度地避免事故。
它背后是巨额的硬件成本,是复杂的系统工程。
一辆原本只为L2设计的车,其电源系统、底盘结构、电气架构、传感器布局,都未为这种深度的冗余做任何准备。
这不是打一个软件补丁就能弥补的,这需要对车辆进行从底层开始的硬件重构。
L2到L3的飞跃,不是一次简单的软件更新,而是一次从硬件算力到安全哲学的全面跃迁。
它需要脱胎换骨的计算芯片,需要不计成本的全车冗余,需要车企敢于扛起法律责任的勇气。
L2++汽车设计之初的使命,就是辅助你,而非替代你。
真正的L3,属于那些从诞生之日就搭载了超大算力、并将责任二字刻入基因的下一代车型。
通往那里的门票,无法通过OTA发送,需要你用下一次的真金白银来购买。
啥也不说了,掏钱吧老铁!
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