擔心特斯拉FSD被顛覆的人，都要看清英偉達的真正困境！

抓住風口

本期要點：英偉達入局自動駕駛，靠譜嗎？

你好，我是王煜全，這里是王煜全要聞評論。

最近，美國舊金山的一場試駕，引發了不少關于自動駕駛格局變動的討論。

1月初，當英偉達在CES展上發布了自研的自動駕駛系統后，科技媒體The Verge的記者隨即體驗了搭載該系統的奔馳GLC。據報道，車輛在舊金山高峰期也能絲滑穿行，還自如地處理了一些突發情況，表現不像傳統程序那樣刻板。

影響也很快傳導至資本市場，特斯拉的股價也隨之下跌超4%。

大家不禁要問，難道英偉達僅用一年就追平了特斯拉的八年功力？特斯拉的技術護城河好像也不過如此。

在我們看來，將一次時長有限的路測演示等同于技術路線乃至產業格局的顛覆，顯然是過于輕率了。

一方面，英偉達的路線未必更加優秀；另一方面，自動駕駛的最終形態并不是單一的算法水平所能決定的，更取決于系統能否被高效、低成本地集成到大規模生產的汽車中，并保證長期穩定可靠。這是一場涉及工程、制造、成本和產業鏈的綜合競爭。

VLA路線

首先，我們想指出的是，經過二十多年的演進，自動駕駛本質上已經不是個技術問題，而是個工程問題，英偉達在這個層面還需要積累。

特斯拉的FSD系統通過海量的數據訓練，讓神經網絡學會了人類的駕駛直覺，看到了紅燈就要停，看到人或車就要躲。

英偉達此次展示的Alpamayo模型，引入了時下流行的VLA（即視覺-語言-行動）范式，試圖讓系統具備一定的邏輯推理能力，以應對從未見過的長尾場景（corner case）。

比如當一個奇形怪狀的工程車擋在了路上，車輛不會因為沒見過這類場景而僵住，而是會嘗試推理：物體的體積巨大、金屬材質、移動緩慢，需要繞行。

這種思路看起來很有突破性。英偉達似乎用大語言模型（LLM）的架構解決了特斯拉積累了海量數據也沒能完全解決的長尾場景問題。

但要注意的是，思維鏈本身也并不是什么神秘技術，特斯拉也一直在向VLA靠攏，卻為什么沒有著重考慮呢？

因為引入思維鏈的同時，也就讓自動駕駛系統繼承了大語言模型的致命缺陷——幻覺。

大語言模型的底層運作機制是基于概率預測下一個最可能的Token，但這個機制在汽車領域是難以容忍的。

要知道，ChatGPT一本正經地胡說八道，你頂多讓它檢查之后再重說一遍，但在駕駛場景中，再小概率的幻覺都很可能帶來嚴重后果。

更關鍵的是，開車靠的是肌肉記憶，依賴于近乎本能的快速反應，在高速上飛馳時，根本沒有時間停下來做邏輯推理。

對于一輛120公里時速的車輛，如果AI為了邏輯推理多思考了0.1秒，車輛就已經盲目前進了3米?；蛟S這3米，就是生與死的差別。

此外，為了實現思維鏈推理，英偉達的模型參數量達到了100億。這在AI大模型中看似不高，卻遠超常規自動駕駛模型的參數量。

為此，英偉達搭配了其最新的Thor芯片來提供算力支持，功率卻高達350W，是特斯拉芯片的2~3倍。

更高的功耗不僅增加了耗電量，還需要適配更強的冷卻系統來確保穩定運行。

同時，別忘了，英偉達的整套方案還需要搭載多個激光雷達傳感器，Thor芯片的成本也高達3500美元，也會顯著推高整車的制造成本與最終售價。

可以看出，將思維鏈引入自動駕駛，并不是“難不難”的問題，而是“值不值”的問題。

我們曾指出，真正的刻意進化不是單點突破，而是在現實條件的約束下找到最優解。

英偉達作為追趕者，確實需要拿出新技術來吸引車企，但它們是在用數據中心的邏輯解決汽車問題，在工程上并不完美，仍然需要長期實踐的驗證。

空心化

但同時，從產業的角度看，我們認為英偉達在自動駕駛領域面臨的更大挑戰，可能是美國電動汽車產業的空心化。

回想2018年，黃仁勛意氣風發地宣布與奔馳合作，喊出“軟件定義汽車”的口號，但尷尬的是，奔馳方面只派了一位研發負責人登臺。

好就好在，這位負責人后來成為了奔馳的CEO，并推進了英偉達和奔馳的合作?？墒?，實質性進展都發生在2024年之后。

奔馳真可謂起了個大早、趕了個晚集，落后于整個智能化潮流。

這次，奔馳也像在抓救命稻草一般，率先當了英偉達自動駕駛系統的小白鼠。

可是，搭載英偉達系統的奔馳GLC大概率不會熱賣，英偉達無疑需要一個龐大的電動汽車產業來支撐銷量和攤薄研發成本。

遺憾的是，美國和歐洲都不具備這樣的條件。

除了特斯拉一枝獨秀外，美國的傳統巨頭無一不在收縮電動化的戰線。福特旗下暢銷皮卡車型F-150的電動版已經無限期停產，通用則宣布暫停美國兩個電池工廠的生產并同時裁員1700多人，Stellantis則永久停止了純電Jeep Recon項目。

它們給出的理由都是虧損嚴重。

歐洲的情況也類似，背后的真正原因也差不多，電動汽車的核心產業鏈都在中國。沒電池，甚至連電極都量產不了，稀土也加工不了，與此同時，特朗普還總是高舉貿易戰的大旗打擊中國進口產品，歐洲也對中國電動車有諸多限制，讓歐美廠商還怎么低成本地造車？

那英偉達是否可以來中國，利用我們完備的產業生態發展起來？

只能說理論上存在可能，但會面臨極為激烈的競爭。

目前，中國本土智駕產業的競爭格局已經形成。小鵬、小米、理想等車企都在自研自動駕駛系統，華為則提供從芯片到傳感器、到算法的全套解決方案，Momenta、地平線等企業則占據了剩余的智駕市場。

上到百萬豪車、下到10萬的平民電動汽車，中國智駕市場已被現有玩家全覆蓋，留給英偉達的空間微乎其微。

所以，哪怕英偉達擁有先進算法，也很可能因為合作伙伴不給力而陷入困境。

而這也恰恰提示我們，中國擁有全球唯一且完整的電動汽車和智駕生態，應該進一步把這些產業優勢轉化為定義規則和標準的能力。我們不僅要成為新技術的應用者，還要成為全球智駕生態賴以生存的工業底座，才能不再跟著別人的節奏走，真正主導全球汽車產業的發展。

以上就是今天的內容，更多汽車產業的前沿分析與趨勢洞察，我將在科技特訓營中持續分享，如果你也感興趣，歡迎加入，和我一起，先人一步，領先一路！

此外，也向各位家長推薦前哨AI冬令營。最好的學習是親手實踐，我們將通過高強度的集訓，讓孩子能親自上手完成一個真實的AI項目，從理解AI到駕馭AI，快快點擊鏈接了解詳情吧。

王煜全要聞評論，我們明天見。

↓長按圖片掃碼報名，先人一步，領先一路

此外，也向各位家長推薦前哨AI冬令營。最好的學習是親手實踐，我們將通過高強度的集訓，讓孩子能親自上手完成一個真實的AI項目，從理解AI到駕馭AI，快快點擊鏈接了解詳情吧。

最后， 鑒于公眾 號推送機制的改變，你未來刷 到要聞評論的機會可能沒那么多了，建議你加入粉絲群，第一時間 得到我的獨家前沿分析，而且我們還會每天在粉絲群里發布獨家資料，快快掃碼加入吧！

此外，我們還為您準備了一個思維導圖，掃描加群即可領取

“自動駕駛產業分析”

↓點擊學習王煜全老師最新大師課，掌握馬斯克的賺錢底層邏輯！