李根 發自 副駕寺
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“跟L4的朋友們還有聯系嗎？”
元戎啟行CEO周光，沒有正面回答。
三年前在深圳福田，周光帶隊打造的元戎啟行Robotaxi測試車，帶我穿過了鬧市晚高峰，後來還一路送我到深圳機場，全程自動駕駛，即便是在深圳會展中心商廈的臨時停車車流裡，元戎Robotaxi也見縫插針穿了出去——沒有當機，沒有遠端協助，沒有接管。
作為元戎啟行CEO，周光三年前談論的所有話題都自帶語境限定：L4級自動駕駛。元戎啟行的對外介紹，也是一家L4級自動駕駛公司。
在自動駕駛行業術語中，L4是一個分水嶺，差別于L3，L4徹底擺脫了人類駕駛員依賴；而差別于L5，L4還隻能在限定場景和範圍裡使用，即所謂的ODD（Operational design domain）區域，L5才能真正實作完全無人駕駛。
但三年後的2024年，周光以背叛者、布道者形象在更正、在反複強調：
L4是僞概念，或者說L4不存在了。
因為端到端的全新AI範式，正在重塑所有産業，包括交通場景下的自動駕駛。
端到端、無圖、AI 2.0
周光強調的端到端，更具體指代的是正在洶湧的AI算法範式。
簡單粗暴了解，就是以前自動駕駛可能會按照不同功能劃分為感覺子產品、控制子產品、定位子產品、規劃決策子產品……但從2023年CVPR最佳論文直接頒向端到端前後，新範式湧出的新高度。
端到端範式下，整個自動駕駛系統隻有一個子產品，或者說隻有一個神經網絡——你也可以了解為AI大腦，感覺資料信号輸出，最後決策資料信号輸出，宛如人類開車駕駛。
在自動駕駛領域，周光現在是端到端的布道者、絕對信徒。
他說之前自動駕駛的子產品和堆棧，開發時涉及子產品之間的參數傳遞，人為定義接口，必然會過濾到一些資訊，最後導緻處理的場景有限。
同時因為每個子產品之間“不可求導”，導緻各個子產品隻能達到子產品上的局部最優，而無法實作整體的全局最優。
更直白來說，一旦在自動駕駛場景中，依然依賴于人為規則的算法，機器就永遠會遇到長尾場景，無法消除。自動駕駛車輛，很難有“人味”，即像人類一樣随機應變地處理場景挑戰。
周光拿來舉例的場景體驗是變道——四車道變道，人類的駕駛基本是一條線拉到底完成變道，但規則算法驅動下的機器，隻會像鯉魚一樣，一條道一條道變道。
這種産品體驗上的不同，背後技術上的高下也非常明顯。
周光解釋，端到端的優勢就在于，當你做一些決策需要進階别的時候可能非常完美，像傳統的自動駕駛可能隻需要看1、2秒就行了，你的決策可能就基于這1、2秒，稍微長點就會決策不準。但是端到端，可以做到10秒鐘左右精準的判斷，10秒跟1、2秒差很多。
這種技術上展現的高下之别，讓他驚喜、興奮，周光認為：自動駕駛甚至整個機器人行業的AI 1.0時代結束了。
1.0時代是什麼時代？
靠人程式設計寫規則，教神經網絡學會開車，然後不斷定義和處理Coner Case的時代，即便追求的完全無人的自動駕駛，也需要在一定階段裡有ODD、限定條件和區域的時代，即L4的時代。
AI2.0又是什麼時代？
整個AI司機的大腦就是一個神經網絡大模型，不分子產品，不分堆棧，它接收感覺信号，然後輸出決策信号。
更衆所周知的實踐是特斯拉FSD的V12版本，馬斯克下令剔除了幾乎所有人類規則代碼，99%以上決策都交給了神經網絡，最後整個FSD反而有了質變提升，并且被馬斯克視為升維Robotaxi的關鍵裡程碑。
周光跟馬斯克有着一樣的看法。
但據說周光對外分享這個認知比馬斯克更早，在2023年3月份的時候，周光和某大佬會面談到了這個，後來5月份該大佬在矽谷和馬斯克見面，馬斯克談到正在往端到端路線推進——這也讓該大佬意識到元戎啟行的年輕CEO有點東西。
周光對這個很激動也很感慨，他的說法是如果你連續選對了技術判斷，多少意味着點什麼……這個連續，連的是端到端之前，周光和元戎啟行團隊提倡的前融合，以及無圖。
無圖就是不靠高精度地圖。在華為開始在無圖智駕、城區NOA的“遙遙領先”攻勢開始前，高精度地圖被視為自動駕駛的标配，作為一種“備援”，高精度地圖讓智駕在高速、快速路上進展很快，但一度也因為高精地圖，大大制約了智駕落地量産的速度，特别是進城的速度。高精度地圖也是L4落地中的必備要素。
周光透露，元戎今年去做量産、去做資質稽核的時候，直接拿的就是導航地圖，有導航地圖的地方就能智駕，但發現其他玩家并非如此，比如在一些十字路口，會有高精度地圖輔助打更新檔。
是以元戎啟行CEO強調自己的方案是“真無圖”，這是技術先進性的展現，因為隻有端到端才能真無圖，沒有無圖就沒有端到端，也隻有端到端和真無圖了才能更快實作全域覆寫落地，全國都能開。
實際上，元戎啟行和華為一度傳出過绯聞，而且周光談論的方案，跟華為智駕最新釋出的也大同小異。
但被追問與華為之間的真實情況時，周光選擇了不回答。
江湖上的一種說法是，華為的“遙遙領先”背後實際就是元戎啟行的供應；另一種說法則是元戎隻是和華為有過智駕層面的接觸和交流。
但不論哪一種說法，現如今展現的事實很明确：
第一，華為和元戎啟行都選擇了無圖、端到端的智駕推進路線。
第二，華為智駕方案，現在公開的說法很明确：完全自研。
是以元戎啟行的量産方案，又上車了哪裡？
周光再次表示出于“客戶第一”，無法奉告。
但在采訪現場，他似乎在等一個随時可能前來展台的客戶，他多次交代同僚：門開着，不要關，X總來了我需要馬上出去。
而X總正是某巨頭車廠的總裁。
智駕也分高階和低階
我問周光，他是不是太過在意手段上的分辨——如果自動駕駛的終點都一緻，最後就是要實作AI司機對各種路況和場景的接管，有圖無圖、端到端與否、算不算AI2.0……是不是都不本質？
周光不認同，他認為認知上、理念上的洞藏很重要，決定了過程，也會決定結果。
他反複說的一句話是：程式設計不等于AI了，靠rule base實作不了通用……隻有端到端才能實作通用自動駕駛，或者說現實世界駕駛場景裡的通用人工智能。
是以周光的觀點是，端到端、AI2.0帶來的影響的直接影響是什麼？是L4這個AI1.0時代被劃分出來的概念和階段，被證僞了。
端到端會打破限定區域和條件，L4就不再有意義，不存在了。
這個觀點，周光更早一些的時候公開表達過，引發軒然大波，其後在一家知名L4獨角獸公司的交流現場，這個觀點也被作為問題抛了出來。
那家L4獨角獸CEO的回答，大意是L4很難，做不出來的玩家，自然認為L4是僞概念。
而周光則不打算回應這種回應了，他舉起雙手像投降又像鼓掌，“我無話可說，我祝福，别人願意在他堅持的道路上想跑多遠就跑多遠，跑越遠越好。”
他現在的認知很明确，量産自動駕駛（L2+\L3），然後就是完全無人駕駛（L5）。
因為無圖會加速智能駕駛普及，周光特别強調的是二線、三線城市的普及和落地，這才是真正考驗技術實力的地方。
然後普及帶來的資料雪球，會在端到端的網絡和疊代中，實作質變，或者說湧現。
周光類比的是iPhone，他認為端到端意味着AI2.0的開始，意味着iPhone被發明出來了，然後資料雪球會加速實作質變性的那一代iPhone，大勢所趨。
周光還強調，端到端帶來的影響，不止是自動駕駛層面，在智能駕駛賽道，也會迎來新的格局重塑。
目前在智能駕駛領域，梯隊格局是按照技術軸和量産軸來實作的，能實作城區NOA被認為技術上第一梯隊，智能駕駛方案量産進展，被視為資料上的核心變量，技術和資料綜合起來構成了整體競争力。
周光認同技術和資料兩大次元，但他的觀點是，城區NOA的落地、體驗，會成為最關鍵變量。
不能實作城區NOA的，包括高速NOA，都隻能稱之為“低階智駕”。低階智駕可以靠高精度地圖、靠rule base……但高階智駕不行，隻能端到端。
而元戎啟行，現在是高階智駕賽道裡的玩家——至少拿到了入場券。
在周光的看來，高階智駕的競速才剛剛開始，如果讓他列供應商名單，包括元戎在内，他認為國内隻有三家。
事實上，端到端對元戎啟行的影響才是根本性的。
元戎啟行創辦的5年，或者更早的那段時間裡，公司的願景說的還是L4、自動駕駛。
但最近，周光帶隊做了調整：“打造實體世界的通用人工智能”。
相比自動駕駛，這是一個更宏大的目标，包含自動駕駛，也包含了機器人，或者更時髦的具身智能。
不過周光也強調，汽車是實作這種願景——實體世界通用人工智能——唯一途徑，因為端到端系統需要海量資料，現如今除了汽車，沒有其他的機器人形态可以提供和實作。
是以在被問到“跟L4的朋友們還有聯系嗎”時，元戎啟行CEO給出了這樣的回答：
“我現在跟AGI的人交流比較多，我喜歡跟厲害的人交流。”