太平洋科技 出行

一个月前，蔚来汽车创始人、董事长兼CEO李斌在挑战1000公里续航路上，呼吁CEO亲测产品应该成为行业标准，一个月后，1月14日，集度CEO、极越CEO夏一平响应李斌号召，与腾讯新闻运营总经理黄晨霞一起，从上海开往杭州，首次直播体验了极越最新升级的高阶智驾方案。

夏一平在腾讯新闻《CEO亲测》直播中透露，近期刚刚体验过特斯拉推出的FSD V12，他认为极越的智能驾驶在产品体验上一点不输特斯拉。他同时表示，汽车行业竞争正在从三电竞争转向核心AI能力的竞争，之前PK三电，现在PK大模型和OTA能力。

面对“汽车机器人是营销噱头”的质疑，夏一平表示，汽车机器人是真真正正产品的定义，极越认为，未来的汽车一定会机器人化。

以下是二人测试路上对话的精华部分。

汽车机器人不是一个营销噱头

黄晨霞：极越对外说是汽车机器人，坦白说从最初提出的时候，我觉得也是有讨论和争议的。这到底是个噱头还是什么？你认为“汽车机器人”未来的重点是在汽车还是机器人？今天要不要解释一下当时的初衷，以及当时有了初衷后面想法有没有变化？

夏一平：最早的初衷和做这件事情的思考，就是想未来汽车的演进跟迭代的方向是什么？当时看到了智能化，也看到了未来自动驾驶，包括AI技术对车的影响。同时，在2021年3月份开始规划这辆车的时候，当时也看到了整个行业有另外一个变化，就是车规级的大算力芯片，不管是座舱还是智驾都开始量产上车了，这个其实很重要。

为什么极越当时坚定选择高通8295，当时8295在市场里没有被所有人看好，我们想要实现AI的本地化，并且让AI提供更优越的产品体验，我们就必须能够有足够的硬件来支撑在本地去提供AI的技术能力，这是关键。现在很多作为比较超前的技术，没有基建能力支持，在那个时候，我们坚决地说要把高算力芯片在第一款车上落地。

为什么叫汽车机器人呢？首先这不是一个营销噱头，这是真真正正产品的定义，因为我们认为，未来的汽车一定会机器人化。

黄晨霞：你怎么精准描述什么叫汽车的机器人化？

夏一平：机器人化很简单，你会发现AI在驱动我们身边的每一个物品，包括今天你去看家里的扫地机器人，其实已经可以称为家里的小小机器人。本质上你可以理解成，当时我们在思考一件事情很简单，咱们先不谈汽车，就是未来的机器人大概会具备什么样的能力。我们当时的思考就是，一个机器人不管是什么形态，两足机器人还是四足机器人，它要跟人类共生，基本的核心能力就是当时总结的三类。

第一，人类如何给机器人沟通下指令，一定语音是最高效的。我们不相信你在机器人身上放触摸屏，你也不可能用手势指挥它，所以跟机器人沟通，我们认为未来的沟通一定是自然语言是最佳的方式。

第二，机器人在任何场景及其在任何时候，跟人类共存在情况下都需要实现自我移动，它能够自我行走。比如机器马在街上跑也要识别红绿灯、行人、斑马线，要知道基本的交通规则。你会发现，一个机器人未来在各种场景里面能够实现自由的移动，就是自动驾驶这件事情，其实本质上就是基础。

第三，如果是智能体，它需要自我进化，也就是自我迭代。其实人类也是一样的，人类从一个婴儿到三五岁的孩子，再到十岁的青少年。

纯视觉本身不是成本问题，是技术问题

黄晨霞：2021年你们开始想做集度产品的时候，就考虑汽车机器人，智驾选择纯视觉也是在那个时候吗？还是中间有一些讨论？毕竟当时整个业界都还在讨论纯视觉可能会有卡点，激光雷达可能会补足短板等等。

夏一平：我们是逐渐走向视觉化的，我们有一个大的方向，大家都知道面向用户的车型不可能装那么多激光雷达，因为成本太高了，所以一定要用视觉解决成本问题。

其实你会发现，用视觉来解决这件事情本身不是一个成本的问题，最后本质上是技术问题。我们开始的时候还是有激光雷达的，最早是12个摄像头加2个激光雷达。当时放2个激光雷达的原因是觉得第一次做智驾，还是想多一点冗余来确保安全性。但其实越往后面走，你可以理解成激光雷达有点像一个“学步车”，你在学步的时候用学步车可以很快就能走了，但是学步车也可能会让你产生依赖性，我不想自己独立走了。

如果你没有学步车，从一开始就扶着墙自己坚定的去学步，很可能很快学会走了。2023年1月份做了决策转视觉方案。第一，我们发现激光雷达是非常精密的器件，放在车上从长期车辆的运维跟维修成本来讲，本质上目前对整个智驾或车来说不是特别友好的零部件。当时我们经过这几个思考之后，决定干脆把拐杖扔了，坚定走纯视觉，以数据驱动方式做这件事情。

黄晨霞：在现阶段，如果纯视觉的智驾要做到体验足够好，对背后算力、大模型自我迭代、数据质量、参数的要求也不低，某种角度上成本不算很便宜。

夏一平：激光雷达可以理解成利用端的能力把成本推向了用户，其实纯视觉的成本并不低，因为依赖的是大量数据跟训练，而训练又依赖于很大的算力，算力成本一点不低的。我们做一次算力，本身的训练成本还是非常贵的。

另外，这两年类似ChatGPT这一类人工智能出来之后，包括OCC占用网络等技术出来之后，把现在我们能够看到的2D图像能够很好的还原成3D，具备了测距能力跟还原3D现实能力，图像的丰富程度一定是比激光雷达产生的图像内部所含的信息量是更大的。

黄晨霞：转化成更有信息含量的，我理解是更困难的。

夏一平：这个含量是远远超过激光雷达的含量，而且付出的背后的成本可能在消费者端是不承担的，实际上背后的研发成本投入是巨大的。但好处是什么呢？我们可以不断地通过AI学习跟快速成长的能力让车不断快速迭代，能够快速成长。可能每个月都会发现，我们自动驾驶能力又提升了，而且各种各样的智驾会让你觉得越来越智能，越来越懂路况。

黄晨霞：我之前跟几个朋友说，比如人用手机是产品交给人，但是人用车是人交给产品，所以这个产品是需要有足够的强大，才能确保在任何一个场景下面人是相对安全的，这是一件很不一样的地方。同样，作为一个终端产品，汽车在安全性上再怎么强调都不为过。

夏一平：我觉得这也是汽车行业非常重要的特性，就是不管做什么样的车，哪怕做再高级的安全，保证用户安全是第一位的。不管智驾做到什么程度，永远要把安全做到第一位。

现在造车，一定要思考AI与大模型带来的变化

黄晨霞：一辆车从研发设计到上市，其实只是刚刚开始，最初的很多设想是需要用产品力去验证的，用持续的成功产品去穿越周期的。

夏一平：是的，我们之前有一套非常深的底层理论，坚信好的技术是能够带来好的体验。首先技术一定是带来优秀的体验，帮助别人解决痛点，同时这个技术所带来的护城河和产品体验的壁垒，一定变成产品的核心竞争力。

比如极越为什么用纯视觉来解决？因为从长期发展看，这件事情是对的。久而久之，它会成为你产品的护城河、壁垒。然后你发现，你的产品会在正确的道路上迭代速度越来越快，我们还是要用产品力做营销，不是拿技术做营销噱头来做对外营销的名目、话术。

黄晨霞：从长期来说成为时间的朋友，一定是底层技术、产品力足够扎实。去年10月，我跟国内最大的公募基金负责投资的人谈到了几个赛道，在智能汽车赛道，他非常坚定的认为纯视觉是代表未来大趋势，他有他的底层逻辑。

夏一平：其实底层逻辑很简单，你可以理解成背后的驱动力。我们过去造车是从市场里面去找各种各样的解决方案，现在再造车不是这么去思考了，当你讨论智能汽车的时候离不开AI、大模型，这一类东西在驱动科技发展。

黄晨霞：有可能改造万事万物。

夏一平：已经改造了，今年已经发现AI渗透到各行各业，做了很多提升效率的应用。现在做车的时候，一定是从最高的层次去思考，未来的AI跟大模型会对车产生什么样的变化，怎么样把车跟整个的AI能力充分结合起来，这个是非常关键的。如果你基于这个第一性原则去推理，会得出一个结论，成事者一定是未来。

本文来源：腾讯科技