地平线科技，究竟有何颠覆未来的力量？🔥

地平线创始人&CEO 余凯

🚀ChatGPT的发布无疑是2022年AI领域的一大震撼，引领了大模型创新竞赛的新高潮。然而，对于许多人关注的自动驾驶，为何它在这股技术革新浪潮中似乎并未展现出同等的速度呢？🤔自动驾驶与ChatGPT看似风马牛不相及，实则二者背后的逻辑和挑战有着显著的区别。ChatGPT作为通用语言模型，其目标是理解和生成各种文本内容，而自动驾驶则是复杂且高度专业化的领域，涉及感知、决策和控制等多个技术环节。相较于通用能力的提升，自动驾驶的研发更需要精确的路况理解、安全算法的优化以及法规的逐步完善。🌈尽管如此，自动驾驶的进步并非停滞不前。各大科技巨头如Tesla、Waymo等仍在持续投入研发，不断突破技术瓶颈。无人驾驶汽车在特定场景下的应用，如高速公路和停车场，已经取得了显著成果。然而，全面实现商业化并确保公众安全，还需要时间和耐心。🚀总之，ChatGPT的崛起确实为自动驾驶带来了新的思考和期待，但两者的发展路径和速度并不完全同步。自动驾驶的未来依然值得我们共同关注和期待。👩‍💻👨‍💻

🎉【4月盛宴】揭秘未来出行新趋势！🚀在刚刚落下帷幕的中国电动汽车百人会高层论坛上，行业领军人物以创新视角引领了一场关于绿色出行的深度对话。💡 地平线科技，作为这场盛会的焦点之一，以其前沿技术与独到见解，为全球电动车市场带来了震撼启示。创始人亲临现场，分享了他们对于电动汽车行业的独特洞察和对未来趋势的精准预测。🌱 从智能驾驶到电池技术的进步，每一个细节都透露出地平线对可持续出行的坚定承诺。这场论坛不仅是一场思想碰撞，更是一次创新力量的集结。💡 想要紧跟行业动态，了解最新科技如何重塑出行方式？别错过这次与未来同行的机会！🏆SEO优化提示：#电动汽车百人会 #地平线科技 #绿色出行 #智能驾驶 #电池技术 #出行趋势

🌟ChatGPT的崛起，无疑将对部分白领岗位产生影响，但它在文案创作上的灵活性，如撰写发言稿，虽有挑战，却并非致命。尽管可能不尽完美，但其后的修改空间依然充裕。然而，自动驾驶领域的严谨性与无人驾驶的重要性，要求我们必须零容忍错误。生死攸关，容错率几乎为零，这是未来必须面对的严苛考验。🚀

🌟ChatGPT的计算力揭秘🔍：相较于依赖云端的强大能源与高效冷却系统的自动驾驶，车辆内部的电磁计算面临着严峻的散热难题🌍。这就限制了其能搭载庞大模型和进行高速运算的能力calculator💪，意味着在技术层面上，ChatGPT的云端优势显而易见💡。

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种种挑战之下，或许自动驾驶尤其是无人驾驶还无法出现类似ChatGPT般惊人的进展。余凯甚至悲观地认为，十年以后连L3都不会真正地实现。

🌟industry sentiment for autonomous driving, particularly L4, seems to be a mix of cautious optimism and realistic assessment. Despite the recent setbacks like Google’s Waymo delays, Cruise’s workforce adjustments, and Ford & Volkswagen’s Argo shutdown, major players are navigating through a period of introspection and prioritizing practicality over hype. The shift towards profitability and user-centric focus is evident in their strategic moves. 🚀SEO optimized: “自动驾驶L4领域：冷静反思中寻求商业与价值的新平衡”

什么是用户价值？余凯引用了一份调查数据：87% 的用户真正需要的是驾驶过程中那种轻松感，希望能消除紧张与疲劳。也就是说，用户当前并不需要真正地实现无人驾驶。

“实实在在从高级辅助驾驶开始，就已经是在为用户创造价值。”余凯继续说道。

🌟了解国际差异：同样是辅助驾驶，全球需求各有侧重！在日本欧陆，L1/L2主导，法规护航（如:AEB, ACC, Lane Keep, Emergency Brake），注重安全防护。然而，在创新热情高涨的中国，安全是底线，用户体验与价值驱动成为主流。🚀

因此，余凯认为，对于自动驾驶不要太过焦虑。到2025年，真正要做的是在合理的性价比下，把高速NOA、环线NOA 这种封闭道路的自动驾驶体验做到如丝般的顺滑，而且价格不能太贵。同时要有相当的投入，真正地把更复杂的城区的NOA 做到可用。

虽然业内普遍认为，2022年是 L2 +（高速 NOA）量产元年，但在余凯看来，技术研发上至少三年才会有一个比较好的进步。

尤其是在算法上，余凯表示，“要不断地在给定算力上去优化我们的软件算法，去用更多的数据，不断地去逼近用户体验的上限。”

基于ChatGPT的启发，余凯介绍说，会继续地用更大的数据，更大的模型，并且无监督地去学习人类驾驶的常识。“比如给定当前的交通环境，给定一个导航地图，给定一个驾驶员的整个驾驶行为的历史，怎么预测他的下一个驾驶动作？实际上可以从大量的无监督的、不需要标注的行为里面去获得学习。构建这样的一个自回归的驾驶的大语言模型，是我们下一步要做的事情。”

当汽车领域不断地向自动驾驶领域逼近的时候，不少车企开始发力自动驾驶芯片。除了广汽出资奕行智能外，大众集团、长城汽车也都通过各自的方式发力自动驾驶芯片领域。

对此，余凯表示，打造自己的自动驾驶芯片这件事情，每一个车厂要慎重考虑。第一是巨量的资金跟成本研发的投入；第二是如何持续地去保持竞争力。

“自研”跟“他山之石”是一个战略选择，余凯给车厂的建议是“如果你的销量预期不到 100 万辆的话，这个资金的效率是不高的。”

对于自动驾驶未来的发展，余凯还发表了一些“反共识”的看法。

他认为，十年以后连L3级自动驾驶都不会真正地实现。但是在专用道路上面，在车云协同的自动驾驶专用道路上面是可以实现无人驾驶的。不过有个前提，就是在这个环境里面不许有人驾驶，一定是要全部的车在专用道路上进行自动驾驶。

同时，他还认为，随着这个人工智能的发展，会形成一个机器的霸权。人类表面上觉得很满足现在算法的发展，但实际上是更多地放弃了自己的思考。“机器是一个黑盒，它到底是怎么发展的？对我们来讲是失控的。”

在他看来，一定要去推动分布式的、本地化的、保护用户隐私的，并且计算对于人类来讲是透明的的人工智能计算。比如，未来的车载实际上会成为分布式的储能中心，上亿辆车装了上千T的算力的芯片，在停车的时候如何实现它相应的功能，这是全世界最大的计算资源池。

“未来，一定会是除了车载计算以外的其他的计算去提供无限可能。我觉得计算革命才刚刚开始。”余凯最后说。

（ 作者｜韩敬娴，编辑｜张敏）