既要面子，也要里子，車企成不了自動駕駛的“獨行俠”

文｜智能相對論

作者｜陳選濱

當(dāng)下，正值互聯(lián)網(wǎng)“寒冬”，人才流動頻頻，又有哪個領(lǐng)域可以承接從互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域流出的中高端人才，沿襲互聯(lián)網(wǎng)的“高薪神話”？

答案是以新能源汽車為關(guān)聯(lián)的自動駕駛、車聯(lián)網(wǎng)等前沿領(lǐng)域。

日前，獵聘發(fā)布《2022Q1中高端人才就業(yè)趨勢大數(shù)據(jù)報告》顯示，在當(dāng)前熱門領(lǐng)域中，以自動駕駛領(lǐng)域的平均年薪最高，達(dá)到39．05萬／年，對比去年還增長了41．92％。其中，聚集自動駕駛領(lǐng)域，又以AI算法工程師一類最為矚目。根據(jù)媒體報道，不管是企業(yè)方給出的條件還是人才端的要價，普遍年薪都直奔50萬／年以上走。

類似的反饋，根據(jù)BOSS直聘數(shù)據(jù)，特斯拉、小鵬汽車等各大企業(yè)對于自動駕駛崗位等需求上漲將近2倍，平均薪資也在同步上漲。由此，以高薪搶人正在成為自動駕駛領(lǐng)域的一種常態(tài)，搶算法工程師等一類中高端AI人才更是焦點。

目前，各大車企（包括以吉利、長城為代表傳統(tǒng)車企與以特斯拉、小鵬汽車等為代表等造車新勢力等）以及自動駕駛技術(shù)廠商（如毫末智行、小馬智行等）都在押注這一前沿技術(shù)應(yīng)用，對于算法工程師一類的中高端人才需求不斷在放大，成為今年的一股熱潮。

在搶人大戰(zhàn)的背后，一場各大車企以及技術(shù)廠商之間的自動駕駛技術(shù)之爭正在悄然打響。

車企的全棧自研自動駕駛：既要守住面子，更要握住里子

有關(guān)車企對自動駕駛的態(tài)度，見于2021年6月上汽集團(tuán)董事長陳虹所闡述的一段“靈魂”與“軀體”之爭的思考，他說：“這就好比有一家公司為我們提供整體的解決方案，如此一來，它就成了靈魂，而上汽就成了軀體，（我們）要把靈魂掌握在自己手中。”

由此，在陳虹的判斷中，自動駕駛技術(shù)之于未來汽車發(fā)展的“靈魂”地位也就呼之欲出。盡管上汽并不完全排斥與第三方技術(shù)廠商合作，實際上其已通過入股Momenta、地平線等技術(shù)企業(yè)，在自動駕駛領(lǐng)域的整車數(shù)據(jù)采集、訓(xùn)練、仿真等方面開展了合作，但對于自動駕駛的核心技術(shù)，其態(tài)度非常明確——必須得掌握在上汽手中，拒絕第三方廠商的全棧式的技術(shù)解決方案。

持以類似觀點的并非只有上汽一家。吉利汽車在“智能吉利2025”發(fā)布會上公布的“一網(wǎng)三體系”全域戰(zhàn)略布局，就明確表明吉利要做軟硬件全棧自研的汽車企業(yè)，智能駕駛是不可欠缺的一環(huán)，其高級別智能駕駛輔助用車更將服務(wù)于今年（2022年）的杭州亞運(yùn)會。

長城汽車更不必說，旗下孵化的毫末智行已經(jīng)成為一家擁有全棧自研自動駕駛核心技術(shù)，并成功在乘用車、末端物流無人車等場景實現(xiàn)大規(guī)模量產(chǎn)的獨角獸企業(yè)。在今年4月份，毫末智行剛剛宣布獲得A＋輪數(shù)億元融資，在一級市場炙手可熱。同時，在長城汽車的助力下，毫末輔助駕駛用戶行駛總里程突破700萬公里，并在今年發(fā)布了搭載HPilot3．0 的“毫末城市 NOH”以及末端物流自動配送車“小摩駝2．0”，實踐方面成效滿滿。

再看看國內(nèi)的新造車勢力。小鵬汽車是這一個陣營里最用功，也是最敢嘗試的玩家，2021年1月，小鵬汽車發(fā)布NGP自動導(dǎo)航輔助駕駛（公測版），成為繼特斯拉之后全球第二家、國內(nèi)首家具備自動駕駛?cè)珬Ｗ匝辛慨a(chǎn)能力的整車企業(yè)。而同一陣營的理想、蔚來都慢了些。

以自動駕駛為突破點謀發(fā)展，基本成為各大車企的共識。不管是通過與第三方技術(shù)廠商建立戰(zhàn)略合作，還是成立專門的子公司以及建立自動駕駛相關(guān)的研發(fā)部門（或?qū)嶒炇遥?，車企圍繞自動駕駛技術(shù)拉開的競爭已經(jīng)擺上了臺面。

有業(yè)內(nèi)人士告訴「智能相對論」：“在自動駕駛領(lǐng)域，各大車企可以采購到的零部件是一樣的，但是不同系統(tǒng)、不同算法所‘調(diào)教’出來的車輛并不相同．．．．．．”這也是為什么這么多車企都想把自動駕駛技術(shù)握在手里的原因，不僅僅是面子上過得去，主要還在于由算法支撐的自動駕駛技術(shù)決定了未來汽車的里子，即行駛體驗。

自動駕駛，獨木難支

盡管無論是車企還是自動駕駛技術(shù)廠商，都在強(qiáng)調(diào)全棧自研的概念。但是就自動駕駛技術(shù)的廣泛關(guān)聯(lián)而言，是很難做到完全自主的全棧自研的，比如自動駕駛賴以支撐的高精度地圖，目前全國28家擁有甲級測繪資質(zhì)的廠商大多為第三方機(jī)構(gòu)，或是被前面入場的互聯(lián)網(wǎng)巨頭占了一些，留給車企的空間并不大，要么像小鵬、上汽那樣直接收購或投資、合作，要么就只能依賴于第三方廠商解決方案，略顯被動。

而目前，對于自動駕駛技術(shù)的底層之爭，更多是聚焦在兩個領(lǐng)域，一是芯片，二是軟件算法，其中又以后者最具市場話題度。特斯拉NOA，蔚來NOP、小鵬NGP以及毫末智行NOH等自動輔助駕駛功能的實現(xiàn)，都離不開軟件算法的支持。

而車企們的全棧自研也更多是聚焦在算法平臺之上對視覺感知、信息融合、決策、執(zhí)行等環(huán)節(jié)的主導(dǎo)研發(fā)與應(yīng)用。因此，算法工程師一類的崗位需求在今年的求職環(huán)境中才能擁有如此高的熱度與市場議價能力。

現(xiàn)階段，算法是各大企業(yè)聚焦發(fā)力的核心領(lǐng)域，對于自動駕駛呈現(xiàn)的效果至關(guān)重要，以Transformer為代表的大模型正在成為特斯拉、毫末智行等頭部廠商的主流方向， 由此拉開整個自動駕駛領(lǐng)域新的競爭格局。

小鵬汽車作為新造車勢力中在自動駕駛路徑上走得較快的一個，很早便開始了感知算法的自研，并隨后將自動駕駛計算平臺遷移到更開放的英偉達(dá)Xavier，來滿足自研算法的適配需求。而后小鵬汽車的全棧自研自動駕駛技術(shù)基本都是基于英偉達(dá)計算平臺得以迭代和實現(xiàn)。

也由此可見，實際上全棧自研對于車企而言，并不是絕對的，哪怕只是聚焦軟件算法層面的自研，都得依托于第三方廠商的平臺或技術(shù)方案予以協(xié)同。

這一點就算法本身的進(jìn)階而言，也是如此。目前，算法的迭代不是獨立完成的，必須在人工智能的另外兩架馬車，即算力與數(shù)據(jù)的拉動下才能實現(xiàn)。

「智能相對論」以特斯拉和毫末智行選擇的Transformer 框架來說，大模型的訓(xùn)練必然要建立在豐富的數(shù)據(jù)與強(qiáng)大的算力之上。因此，哪怕車企只是想要單純的做好軟件算法層面的自研，在接下來的發(fā)展過程中都將向兩個方向?qū)ふ伊⒆泓c。

一是數(shù)據(jù)。目前來看，自動駕駛算法的核心是深度學(xué)習(xí)方向，而深度學(xué)習(xí)往往需要海量的數(shù)據(jù)進(jìn)行“投喂”來推動能力的迭代。因此，業(yè)內(nèi)普遍認(rèn)為，在接下來的一段時間內(nèi)數(shù)據(jù)的沉淀將是自動駕駛領(lǐng)域各大廠商的核心競爭點。

那么，數(shù)據(jù)從哪來？很顯然，需要考驗的無非就是自動駕駛算法的“上車”情況。像特斯拉、小鵬汽車以及背靠長城汽車的毫末智行而言，之所以旗下自動駕駛能迭代如此之快，其背后離不開品牌有足夠多的現(xiàn)實車輛在路上跑，并使用他們發(fā)布的輔助駕駛功能，為其積累了大量的數(shù)據(jù)。

由此，似乎也引發(fā)了各大自動駕駛廠商的“里程焦慮”，越來越多的目光聚焦在了行駛里程上。今年1月份，小鵬汽車就披露了旗下NGP累計行駛里程超過2000萬公里，有效累計行駛里程居全國首位。而4月份，毫末智行也公布了自家輔助駕駛用戶行駛里程突破700萬公里，并打出“中國量產(chǎn)自動駕駛第一名”的旗號。事實上，在此之前，還是今年1月，文遠(yuǎn)知行則宣布其自動駕駛里程率先突破1000萬公里，并重點強(qiáng)調(diào)全無人駕駛里程超過250萬公里。

三家論調(diào)，各有各的說法，不禁讓外界深深地感覺自動駕駛廠商對行駛里程的執(zhí)念。簡單來說，自動駕駛算法離不開海量數(shù)據(jù)的“投喂”，而海量數(shù)據(jù)又來源于行駛里程的現(xiàn)實反饋，其背后關(guān)系著各大廠商自動駕駛算法的優(yōu)化成果以及現(xiàn)實落地效率。

與此同時，對于自動駕駛而言，數(shù)據(jù)也不能僅看“量”，還是看“質(zhì)”。行駛里程固然重要，但更多還得看行駛過程的效果，比如在一次行駛過程中，平均每百公里接管多少次，變道超車成功率為多少，出入高速閘道成功率又是多少，隧道通過率達(dá)到多少等等一系列的數(shù)據(jù)都得關(guān)注和評估，由此判斷一個自動駕駛廠商的算法優(yōu)劣。

二是算力。處理數(shù)據(jù)、優(yōu)化算法，需要的是算力的支撐。因此，大算力是支持算法突破的關(guān)鍵，具體又大致分為兩個子方向，用于整車的AI芯片與云端的AIDC。

在自動駕駛AI芯片領(lǐng)域，英偉達(dá)入局最早，先發(fā)優(yōu)勢明顯，競爭力也最強(qiáng)，依托于GPU龍頭地位以及完善的CUDA生態(tài)占據(jù)著絕對領(lǐng)先的地位。在今年4月的英偉達(dá)GTC大會上，英偉達(dá)披露，將在2026年裝車的Atlan芯片，目標(biāo)算力為1000TOPS，恐怖程度或許令各大車企都難以望其項背。

在AIDC方向，也有其他AI廠商蓄勢待發(fā)。比如商湯截止2021年底已經(jīng)有23個投入使用的超算集群總算力為每秒1．17百億億次浮點計算（1．17 exaflops）。隨著上海臨港AIDC的落地運(yùn)營，這一算力優(yōu)勢還將繼續(xù)拉升，并以此進(jìn)軍自動駕駛領(lǐng)域。

總的來說，在「智能相對論」看來，在自動駕駛關(guān)聯(lián)領(lǐng)域，早已擠滿了各類跨界廠商，自動駕駛所需要的底層能力與支持恰恰也是他們的強(qiáng)項，以此坐擁一席之地。那么，對于自動駕駛廠商而言，這樣的局面又該如何抉擇呢？

就芯片而言，目前在全球領(lǐng)先的30家新能源汽車制造廠商中，已有20家選擇了英偉達(dá)陣營，其中就包括蔚來、小鵬、理想、飛凡等，華為陣營的僅有極狐和哪吒，再就是特斯拉自成一體的格局。

市場的選擇最為現(xiàn)實，那么之所以呈現(xiàn)出這樣的局面，原因又在哪？投入成本大、技術(shù)壁壘高等都是直接原因，而最根本的來說，也在于自動駕駛短期的商業(yè)路徑并沒有走通，本身產(chǎn)業(yè)尚未能支撐起多領(lǐng)域的基礎(chǔ)建設(shè)。

AutoX安途CEO肖健雄曾在2021世界智能駕駛峰會提到：“我們覺得，公司目前就像一個小學(xué)生一樣，如果你今天就要問他你賺錢了嗎？可能就會導(dǎo)致他退學(xué)去麥當(dāng)勞打工。”

對于今天的自動駕駛廠商而言，這是一個尤為現(xiàn)實的問題。目前，大多數(shù)的自動駕駛廠商缺乏造血能力，基本只能選擇與其他廠商如車企、芯片廠商、AIDC等進(jìn)行合作，以支撐起自研算法體系的發(fā)展。

因此，在自動駕駛領(lǐng)域，獨木難支，便是這么個道理。

實際上，不管是自動駕駛廠商，還是車企，早已建立起合作的共識。像國內(nèi)的高端智能電動品牌極氪就宣布與國際頭部廠商Mobileye進(jìn)一步深化戰(zhàn)略合作關(guān)系，雙方計劃于2024年聯(lián)手推出全球首款具備L4級別智能駕駛能力的消費(fèi)級智能駕駛電動汽車。類似的動作，在業(yè)內(nèi)頻頻發(fā)生，推動著自動駕駛跨越一個新的行業(yè)格局。

結(jié)語

從目前市場的熱度來看，不管是車企還是資本市場，實際上對于自動駕駛領(lǐng)域都有些急了——車企紛紛以高薪條件向中高端人才拋出橄欖枝，資本大肆入局，不僅是對自動駕駛的未來價值寄予厚望，而且也急切地想要在當(dāng)前條件下看到（或是握?。└嘧詣玉{駛的核心優(yōu)勢與先發(fā)地位。

協(xié)同商業(yè)價值的技術(shù)競爭本就激烈，同樣是在今年的英偉達(dá)GTC大會上，英偉達(dá)還同樣宣布了將在算法平臺、芯片以及高精度地圖三個維度對自動駕駛領(lǐng)域全面發(fā)起總攻，由英偉達(dá)自研引領(lǐng)的生態(tài)版圖正步步推進(jìn)。

在這個時候，留給想要繼續(xù)全棧自研自動駕駛技術(shù)的車企的時間或許也就不多了！

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