华为的冲击力有多大？
纵观整篇内部信，最大的亮点莫过于点名华为。也正是因为华为的厚积薄发，加速了整个行业前进的步伐。
在过去的半年里，智能驾驶领域已经明确了发展方向，过度依赖高精度地图并不利于智能驾驶的普及和成本控制。因此，将“不依赖高精地图”和“性价比”作为衡量智能驾驶技术实用性和商业价值的重要标准。更多的比较和竞争，集中在是否配备激光雷达、BOM成本谁更低等层面。而那些首先实现量产的竞争者们，则以“开城”数量和速度来评判高低。
华为ADS 2.0的推出，不再局限于开启几个城市或使用几个激光雷达，而是直接进入量产阶段，具备了在所有城市都能运行的智能驾驶能力。这一举措瞬间打破了原有的竞争格局，并创建了一个技术共享的开放平台，为主机厂带来了显著的优势。现在，其他竞争者必须采取对策，在技术、规模、成本这三个方面寻求突破，以应对华为ADS 2.0所带来的挑战。
2022年9月，毫末在行业第一个提出了“自动驾驶3.0时代”的概念和划分标准。
在自动驾驶的1.0时代，该领域的主要目标是实现无人驾驶。为了实现这一目标，车辆上挂满了各种大小不一的传感器硬件，这些硬件的数量成为了衡量技术水平的关键因素。在认知方面，主要采用人工规则的方式来实现。由于车辆的整体成本较高，导致车辆数量有限，从而限制了自动驾驶的里程规模。因此，数据积累相对较少，只有数百万公里左右。
在自动驾驶的2.0时代，大量的自动驾驶初创公司开始涌现，同时传统主机厂也通过投资和收购等方式参与到了自动驾驶领域中。在这个阶段，车端计算芯片的算力得到了大幅提升，同时车规级传感器的数量也在快速增长，迎来了深度学习技术在车辆上的广泛应用。但是在感知方面，各个传感器仍然各自为战，使用小型模型和少量数据进行训练，从而获得单个传感器的识别结果，结果会进行感知级别的融合。在认知方面，这个阶段仍然主要依赖于人工规则和一些机器学习算法。在这个阶段，自动驾驶的行驶里程增长到了数千万公里。
特斯拉是这一时期的典型代表。随着特斯拉的量产车型在2019年后逐渐走出产能低谷，搭载其智能驾驶系统的车辆行驶里程迅速突破了上亿公里，这使得特斯拉能够快速构建起FSD系统的数据闭环系统。
自2021年起，自动驾驶进入了3.0时代。一个标志性的数据是，搭载智能驾驶系统的车辆行驶里程突破了1亿公里。在这个时代，特斯拉无疑是领跑者。数据规模上，智能驾驶用户行驶里程至少1亿公里以上；感知技术上，多模态传感器联合输出结果；认知技术上，以可解释的场景化驾驶常识为主；模式上，大模型、大数据开启自训练、自进化。以数据驱动为核心，成为进入自动驾驶3.0时代的标志。
能够达到3.0水平的公司，都建立了完善的数据闭环体系，拥有了自有自用的超级计算基础设施，并具备了大规模量产的渠道。最重要的是，他们开始利用数据驱动和大模型能力重塑整个技术体系，甚至开始探索AGI的前沿。这个时代的标志是数据量变积累所带来的AI能力、数据处理规模和认知的大幅提升。这使得在接下来的量产智能驾驶中，可以实现上车规模的飞跃式进展，同时在使用体验和成本门槛方面也将展现出显著的进步。
顾维灏也给出了3.0时代技术架构的演进模式：“当前先是在云端实现感知大模型、认知大模型的能力突破，并将车端各类小模型逐步统一到感知模型和认知模型，同时将控制模块也模型化。下一阶段，车端智驾系统的演进路线一方面是会逐步全链路模型化，另一方面是逐步大模型化，即小模型逐渐统一到大模型内。云端大模型也可以通过剪枝、蒸馏等方式逐步提升车端的感知能力。最终阶段，在未来车端、云端都是端到端的自动驾驶大模型。”
写在最后
道阻且长，行则将至。
“在智能时代赋予的巨大机遇面前，我们没有捷径可走。”张凯和顾维灏表示，在新的一年里，毫末要继续提高组织效率，更高效率的挑战目标。只有继续把握前沿技术趋势，向客户学习、向同行学习，迎接挑战、战胜危机，沉淀经验和能力，才能赢得最终的胜利。
纵观毫末四周年的内部信，更多是对当下的形势敏锐的嗅觉以及危机的紧迫感。同时，毫末也提供了作为头部对行业更深入、更理性的思考视角。
自动驾驶3.0时代的到来，量产智能驾驶开始走向城市场景。随着辅助驾驶乘用车的大规模上路，开放道路环境下的海量数据和人驾接管数据也将快速积累。这些真实场景数据将为自动驾驶技术带来质的飞跃，最终实现完全自动驾驶的目标。
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