極越CEO接棒李斌下場親測純視覺智駕：我為何最終抛棄雷射雷達？

騰訊新聞《遠光燈》作者 謝婉

一個月前，蔚來汽車創始人、董事長兼CEO李斌在挑戰1000公裡續航路上，呼籲CEO親測産品應該成為行業标準，一個月後，1月14日，集度CEO、極越CEO夏一平響應李斌号召，與騰訊新聞營運總經理黃晨霞一起，從上海開往杭州，首次直播體驗了極越最新更新的高階智駕方案。

夏一平在騰訊新聞《CEO親測》直播中透露，近期剛剛體驗過特斯拉推出的FSD V12，他認為極越的智能駕駛在産品體驗上一點不輸特斯拉。他同時表示，汽車行業競争正在從三電競争轉向核心AI能力的競争，之前PK三電，現在PK大模型和OTA能力。

面對“汽車機器人是營銷噱頭”的質疑，夏一平表示，汽車機器人是真真正正産品的定義，極越認為，未來的汽車一定會機器人化。

以下是二人測試路上對話的精華部分。

汽車機器人不是一個營銷噱頭

黃晨霞：極越對外說是汽車機器人，坦白說從最初提出的時候，我覺得也是有讨論和争議的。這到底是個噱頭還是什麼？你認為“汽車機器人”未來的重點是在汽車還是機器人？今天要不要解釋一下當時的初衷，以及當時有了初衷後面想法有沒有變化？

夏一平：最早的初衷和做這件事情的思考，就是想未來汽車的演進跟疊代的方向是什麼？當時看到了智能化，也看到了未來自動駕駛，包括AI技術對車的影響。同時，在2021年3月份開始規劃這輛車的時候，當時也看到了整個行業有另外一個變化，就是車規級的大算力晶片，不管是座艙還是智駕都開始量産上車了，這個其實很重要。

為什麼極越當時堅定選擇高通8295，當時8295在市場裡沒有被所有人看好，我們想要實作AI的本地化，并且讓AI提供更優越的産品體驗，我們就必須能夠有足夠的硬體來支撐在本地去提供AI的技術能力，這是關鍵。現在很多作為比較超前的技術，沒有基建能力支援，在那個時候，我們堅決地說要把高算力晶片在第一款車上落地。

為什麼叫汽車機器人呢？首先這不是一個營銷噱頭，這是真真正正産品的定義，因為我們認為，未來的汽車一定會機器人化。

黃晨霞：你怎麼精準描述什麼叫汽車的機器人化？

夏一平：機器人化很簡單，你會發現AI在驅動我們身邊的每一個物品，包括今天你去看家裡的掃地機器人，其實已經可以稱為家裡的小小機器人。本質上你可以了解成，當時我們在思考一件事情很簡單，咱們先不談汽車，就是未來的機器人大概會具備什麼樣的能力。我們當時的思考就是，一個機器人不管是什麼形态，兩足機器人還是四足機器人，它要跟人類共生，基本的核心能力就是當時總結的三類。

第一，人類如何給機器人溝通下指令，一定語音是最高效的。我們不相信你在機器人身上放觸摸屏，你也不可能用手勢指揮它，是以跟機器人溝通，我們認為未來的溝通一定是自然語言是最佳的方式。

第二，機器人在任何場景及其在任何時候，跟人類共存在情況下都需要實作自我移動，它能夠自我行走。比如機器馬在街上跑也要識别紅綠燈、行人、斑馬線，要知道基本的交通規則。你會發現，一個機器人未來在各種場景裡面能夠實作自由的移動，就是自動駕駛這件事情，其實本質上就是基礎。

第三，如果是智能體，它需要自我進化，也就是自我疊代。其實人類也是一樣的，人類從一個嬰兒到三五歲的孩子，再到十歲的青少年。

純視覺本身不是成本問題，是技術問題

黃晨霞：2021年你們開始想做集度産品的時候，就考慮汽車機器人，智駕選擇純視覺也是在那個時候嗎？還是中間有一些讨論？畢竟當時整個業界都還在讨論純視覺可能會有卡點，雷射雷達可能會補足短闆等等。

夏一平：我們是逐漸走向視覺化的，我們有一個大的方向，大家都知道面向使用者的車型不可能裝那麼多雷射雷達，因為成本太高了，是以一定要用視覺解決成本問題。其實你會發現，用視覺來解決這件事情本身不是一個成本的問題，最後本質上是技術問題。

我們開始的時候還是有雷射雷達的，最早是12個攝像頭加2個雷射雷達。當時放2個雷射雷達的原因是覺得第一次做智駕，還是想多一點備援來確定安全性。但其實越往後面走，你可以了解成雷射雷達有點像一個“學步車”，你在學步的時候用學步車可以很快就能走了，但是學步車也可能會讓你産生依賴性，我不想自己獨立走了。如果你沒有學步車，從一開始就扶着牆自己堅定的去學步，很可能很快學會走了。

2023年1月份做了決策轉視覺方案。第一，我們發現雷射雷達是非常精密的器件，放在車上從長期車輛的運維跟維修成本來講，本質上目前對整個智駕或車來說不是特别友好的零部件。當時我們經過這幾個思考之後，決定幹脆把拐杖扔了，堅定走純視覺，以資料驅動方式做這件事情。

黃晨霞：在現階段，如果純視覺的智駕要做到體驗足夠好，對背後算力、大模型自我疊代、資料品質、參數的要求也不低，某種角度上成本不算很便宜。

夏一平：雷射雷達可以了解成利用端的能力把成本推向了使用者，其實純視覺的成本并不低，因為依賴的是大量資料跟訓練，而訓練又依賴于很大的算力，算力成本一點不低的。我們做一次算力，本身的訓練成本還是非常貴的。

另外，這兩年類似ChatGPT這一類人工智能出來之後，包括OCC占用網絡等技術出來之後，把現在我們能夠看到的2D圖像能夠很好的還原成3D，具備了測距能力跟還原3D現實能力，圖像的豐富程度一定是比雷射雷達産生的圖像内部所含的資訊量是更大的。

黃晨霞：轉化成更有資訊含量的，我了解是更困難的。

夏一平：這個含量是遠遠超過雷射雷達的含量，而且付出的背後的成本可能在消費者端是不承擔的，實際上背後的研發成本投入是巨大的。但好處是什麼呢？我們可以不斷地通過AI學習跟快速成長的能力讓車不斷快速疊代，能夠快速成長。可能每個月都會發現，我們自動駕駛能力又提升了，而且各種各樣的智駕會讓你覺得越來越智能，越來越懂路況。

黃晨霞：我之前跟幾個朋友說，比如人用手機是産品交給人，但是人用車是人交給産品，是以這個産品是需要有足夠的強大，才能確定在任何一個場景下面人是相對安全的，這是一件很不一樣的地方。同樣，作為一個終端産品，汽車在安全性上再怎麼強調都不為過。

夏一平：我覺得這也是汽車行業非常重要的特性，就是不管做什麼樣的車，哪怕做再進階的安全，保證使用者安全是第一位的。不管智駕做到什麼程度，永遠要把安全做到第一位。

現在造車，一定要思考AI與大模型帶來的變化

黃晨霞：一輛車從研發設計到上市，其實隻是剛剛開始，最初的很多設想是需要用産品力去驗證的，用持續的成功産品去穿越周期的。

夏一平：是的，我們之前有一套非常深的底層理論，堅信好的技術是能夠帶來好的體驗。首先技術一定是帶來優秀的體驗，幫助别人解決痛點，同時這個技術所帶來的護城河和産品體驗的壁壘，一定變成産品的核心競争力。

比如極越為什麼用純視覺來解決？因為從長期發展看，這件事情是對的。久而久之，它會成為你産品的護城河、壁壘。然後你發現，你的産品會在正确的道路上疊代速度越來越快，我們還是要用産品力做營銷，不是拿技術做營銷噱頭來做對外營銷的名目、話術。

黃晨霞：從長期來說成為時間的朋友，一定是底層技術、産品力足夠紮實。去年10月，我跟國内最大的公募基金負責投資的人談到了幾個賽道，在智能汽車賽道，他非常堅定的認為純視覺是代表未來大趨勢，他有他的底層邏輯。

夏一平：其實底層邏輯很簡單，你可以了解成背後的驅動力。我們過去造車是從市場裡面去找各種各樣的解決方案，現在再造車不是這麼去思考了，當你讨論智能汽車的時候離不開AI、大模型，這一類東西在驅動科技發展。

黃晨霞：有可能改造萬事萬物。

夏一平：已經改造了，今年已經發現AI滲透到各行各業，做了很多提升效率的應用。現在做車的時候，一定是從最高的層次去思考，未來的AI跟大模型會對車産生什麼樣的變化，怎麼樣把車跟整個的AI能力充分結合起來，這個是非常關鍵的。如果你基于這個第一性原則去推理，會得出一個結論，成事者一定是未來。