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苏箐给自动驾驶泼冷水:未来三年,是拼耐力的时候了

盖世汽车 Garcia 2025-12-09 17:07:17 自动驾驶

“大家别太嗨,又进入苦日子的阶段了。”

12月9日,在地平线2025年技术生态大会上,地平线副总裁兼首席架构师苏箐的这句话,像一枚清醒针,扎进行业火热的情绪里。

苏箐给自动驾驶泼冷水:未来三年,是拼耐力的时候了

图片来源:地平线

这番话并非危言耸听,而是他对自动驾驶十年跌宕的切身感受,以及对未来技术、工程与商业路径的审慎预判。当特斯拉FSD V12掀起端到端革命、许多人高呼“奇点已至”时,苏箐看到的,却是狂欢后的漫漫长路。

他认为,一场内核范式的重构刚刚完成。接下来不是坦途,而是一场考验耐力、财力与组织力的硬仗。一段为期三年甚至更久的“苦日子”,正在拉开序幕。

范式已立,高墙已现

苏箐把特斯拉FSD V12看作分水岭。其意义堪比原子时代核裂变实验首次成功——“它告诉你这个范式是可能的”。在此之前,尽管深度学习已重构了感知系统,但规控部分仍严重依赖人工规则,导致系统“革命革到一半”,行为机械、难以类人,天花板肉眼可见。

苏箐给自动驾驶泼冷水:未来三年,是拼耐力的时候了

图片来源:地平线

“知道方向不对、知道正确方向,与真正把正确方向落地实现,中间隔着巨大的鸿沟。”苏箐说。FSD V12填平了这段鸿沟,证明了端到端数据驱动这条路能走通。

这是一个从0到1的、关于“可能性”的确认。但走通之后,往往不是一马平川。

苏箐提醒,人类容易陷入一种错觉:“在事情未发生时,完全不相信它会发生;但当事情发生后,又会认为它会持续发生。”他认为,现在行业正处在后一种盲目乐观里。

一次内核范式重构,常是一个技术周期的高点,而非持续跃升的起点。

为什么?

首先,理论突破有周期。人工智能大约二三十年一次范式轮回。“这一代的深度学习技术,有一点碰到天花板的可能性了。” Scaling Law的边界或许正在临近,“AI和AGI的基础理论在未来三到五年可能不会有全新的突破”。

其次,这次重构“已革完”。端到端实现了从感知到规控的完整闭环。“如果再要有巨大的内核重构,就不是把深度学习从一半推到100%,而是要改变内核理论。”

但遗憾的是,“我们还没有看到下一个理论突破的前置信号出现,而这个东西出现之后,还需要5年、10年,甚至是20年才能变成应用的突破。”所以苏箐判断:未来三年,行业的主旋律将是在已确立的端到端范式基础上,进行极致的工程优化、体验打磨和成本下探,而非期待又一次理论内核的重构

“苦日子”的本质就此浮现:告别颠覆性创新带来的兴奋,进入漫长、琐碎、烧钱的“啃硬骨头”阶段。行业竞争的重点,将从“谁先看到方向”转向“谁能把方向走得更稳、更远、更经济”。

“苦日子”的三重门

这“苦日子”,具体苦在哪里?苏箐的演讲勾勒出三道难关。

第一重:极致工程的高成本炼狱。

新范式带来新问题。“新范式不像大家看得这么美好,”苏箐坦言,“它会有新范式的问题。”

端到端系统虽然潜力巨大,但其开发、训练和调试过程极其复杂和不透明。“一轮需要花十几亿、几十亿……它是非常不收敛的,任何一个噪声就会导致整个系统废掉。”高投入、高风险、长周期,考验的是公司的财力、技术韧性和战略定力。

苏箐自己也在焦虑:“做一轮试验可能十个亿,还不一定成功。这种事情是很恐怖的。”

第二重:长尾问题的深水区。

基础能力过关后,挑战才真正开始。

苏箐举了个例子:公司内部已不再讨论怎么绕行、怎么选路。他们在争论:“后面有一个水坑,你该怎么办?”或者“前面卡车错车,该鸣笛等还是绕过去?”等等——大家开始用人类司机的标准,来审视和期待系统。

然而,“越是人类与生俱来的基本技能,计算机越难掌握。”解决这些稠密物理世界中的连续决策问题,需要系统拥有接近常识的认知和泛化能力。

“这些问题极其难,”苏箐说,“我知道有希望解决,但怎么解决,我今天还没有清晰答案。”攻克这些“corner case”和“hard case”,没有捷径,只能依靠海量数据、高效仿真的“笨功夫”和工程团队的“集团军作战能力”去一点点打磨。

第三重:规模化的成本攻坚战。

苏箐画了张饼:Urban L2 (城市组合辅助驾驶)会像自动挡一样,从几十万的车普及到十万级别,“一样好用”。这是计算机工业“突破成本极高,复制成本极低”带来的红利。

但实现这张饼,路还很长。需要在体验类人的同时,把成本压到极致。这牵涉算力平台、传感器方案、数据闭环、制造规模……每一个环节都得精打细算。

苏箐给自动驾驶泼冷水:未来三年,是拼耐力的时候了

图片来源:地平线

L4级自动驾驶也一样。新范式虽然解决了过去依赖高精地图、限定区域(ODD)所带来的高成本和可扩展性难题,但真正实现“以乘用车和robotaxi的双模式去部署”,并以“合理的价钱”让用户无感地获得L4级体验,仍需在可靠性、法规、商业模式上完成跨越。

“本质是需要跟人类司机去比成本的,这是一切商业本质的源头。” 任何无法数量级降低成本的线性递推方案,在商业上都难以成立。

三重挑战交织,意味着未来比拼的是综合实力:工程组织力、持续投资力、对极致体验的偏执。算法灵感的时代过去了,工业化能力成为基石。

地平线的“过冬”准备

面对“苦日子”,苏箐没慌。他清晰地分享了地平线的应对策略。

第一,铸造“工业母机”。

这是苏箐最想强调的一点。“你需要做的事情是把你自己公司的工程能力和组织能力不断强化,强化再强化。”

他将这种能力称之为“工业母机”——是制造机器的机器,是应对一切技术不确定性的确定性基础。只有拥有一个稳定、高效、能打硬仗的工程组织,才能在新技术来临时快速导入,在问题爆发时以“集团军”规模系统化解决,并持续攻坚那些最难的、没有现成答案的长尾问题。

这是地平线认为在“苦日子”里最值得持续投入的根基。

第二,坚持“统一范式”。

地平线不走L2级组合辅助驾驶和L4割裂的路。“我们会重投入L4,但是以统一的开发范式、统一的传感器配置、统一的ODD区域,去打通L2到L4。”

这意味着技术演进是连续曲线。今天用户在L2系统上获得的数据和体验,将为明天的L4系统提供养分;而研发L4过程中攻克的高阶难题,其解决方案可以反哺提升L2的安全与流畅度。这种思路不仅提升了研发效率,更让“你现在开的是L2的车,三年后买到的车已经是准L4系统了”成为可能的高概率事件。它模糊了等级的边界,转向以用户体验和实际能力为衡量标准。

第三,“玩命堆算力”。

在技术可能进入平台期时,地平线选择了最朴素的策略:持续提升算力。

“我们后面每一代芯片和每一代产品会坚持十倍算力提升、十倍模型容量。”苏箐将其视为计算机工业的基因:“玩命堆算力,就是计算机工业里面最重要的基因和逻辑……因为它不要钱。”

这里的“不要钱”指的是随着半导体工艺进步和规模扩大,算力成本的边际效应极其显著。他认为,不要过早质疑“是否需要这么多算力”,正如当年无人预料到今天手机需要如此强大的处理器。持续、简单且粗暴地追求算力规模,是为未来更大模型、更复杂任务储备的“基建”,是在理论瓶颈期维持体验进度的核心手段。

此外,产品思路也在调整:从过去“做加法”(拼凑各种碎片化功能),转向“做减法”(专注于让一个统一的端到端模型“长”出各种能力)。“我们绝不去做一些零碎的功能,我要让这些功能慢慢给它时间,在这棵树上自己长出来。”这需要信任,更需要定力。

 结语:

“苦日子”,是技术从原型走向产品、从实验室走向市场的成人礼。但“苦”中藏着路径与希望。抵达终点的旅程,注定不会一路欢歌。但对“苦日子”的清醒认知与扎实准备,或许正是穿越周期、走向下一个黎明的唯一方式。

未来三年,是淬炼真金的时刻。

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