界面新闻记者 |
5月21日至24日，第五届BEYOND国际科技创新博览会在澳门举行。该展会为亚洲最大的科技创新和生态博览会，本届以“赋能亚洲，连接世界”为主题，超800家全球企业及2.5万名全球参会者参加。
AI与机器人成为本届展会最受瞩目的赛道之一，相关参展企业数量与技术深度均较去年显著提升，涵盖类人/四足机器人、智能驾驶、具身智能、AI模型生态、工业自动化与智能硬件等方向。
自动驾驶是人工智能变革汽车行业的具体写照，大模型技术迭代让汽车实现无人化更进一步。深圳自动驾驶公司元戎启行CEO周光在5月23日的人工智能峰会上提出，相比三年前和去年的无地图驾驶趋势，今年的趋势是使用推理，并将语言推理融入自动驾驶，“这将成为人工智能的下一个竞争优势。”
元戎启行成立于2019年，最早期主攻L4级自动驾驶技术研发和应用，后来转向L2级辅助驾驶解决方案业务，成为“渐进式”路线的坚定拥趸。
周光提到，去年以来，看到了像ChatGPT这样的模型出现，并认识到潜在趋势。“我们意识到，还有第二种利用人工智能的方式——用数据驱动方法来实现逼真效果。不过ChatGPT会犯错误，对比之下，更大规模的模型，像GPT-4可靠性要高得多。我们正在使用类似的技术进行预训练和后训练，以确保安全性。”
近年来，元戎启行正试图以其端到端架构演进出VLA模型（视觉-语言-动作）。公司也在今年相继宣布跟AI公司达成合作：1月16日，元戎启行宣布与smart达成战略合作，双方将共同研发更具“AI基因”的智能驾驶系统，该AI大模型新智能驾驶系统应用端到端算法模型，能够应对多种复杂行车场景。
4月，公司进一步将合作伙伴版图扩大至字节跳动旗下云与AI服务平台火山引擎，双方将在AI原生服务、智能驾驶与大语言模型（LLM）融合等前沿领域展开战略协同，此次合作核心是基于VLA架构的模型迭代与上车落地。
而以AI驱动和数据驱动的技术路线，也是不依赖高清地图的基础。周光曾提出观点，智能驾驶如果要迎来“ChatGPT”时刻，就需要一套不依赖高精度地图的通用解决方案，因此无图方案决定了自动驾驶的未来。他在会上进一步指出，不可能有覆盖全国的高清地图。
“我们的技术可以复制到更多汽车上，就像人们开车时使用导航地图一样，你也可以将它们用于其他用途，例如工作导航。这项技术不仅适用于自动驾驶，也适用于机器人。我们公司的目标是提供通用模型，引导机器人和汽车等物理载体从A点移动到B点。”周光说。
高精度地图容易涉及敏感信息，覆盖范围、开放节奏都由国家政策严格把控审批。相较而言，“无图模式”更容易打开海外市场。周光提到，已经在欧洲设立了办事处，在海外运营搭载公司方案的汽车，“我们目前专注于欧洲，欧洲办事处靠近德国，那里有许多汽车制造商。”
元戎启行在2024年开启量产交付，一举拿下长城魏牌全新蓝山项目、Smart精灵5项目。搭载端到端高阶智驾系统的量产项目落地，使得元戎启行成为继华为、Momenta之后，第三家实现无图城市NOA高阶智驾量产的供应商。
周光透露，截至目前交付超过5万辆汽车，已实现10余款车型量产下线，今年的目标是超过20万辆，明年可能超过50万辆。此外，公司正在向其他人工智能应用转型，例如物流，包括最后一英里配送、枢纽到枢纽配送以及半程配送，其中最后一英里配送前景广阔。
中国电动汽车百人会数据显示，2024年国内L2级及以上辅助驾驶乘用车渗透率达55.7%，预计2025年将进一步提升至65%。
与此同时，车企纷纷围绕L4建立护城河。小马智行近期与腾讯云达成合作，围绕L4级驾驶自动化研发和Robotaxi服务落地开展战略合作，广汽埃安与滴滴自动驾驶联合打造的首款L4级驾驶自动化车型在今年上海车展上亮相，小鹏、华为等车企也密集发布高阶智驾路线图。
“我们所说的完全自动驾驶通常指L4和L5。在大语言模型及其强大的推理能力下，通过使用GPT等基于Transformer的技术，从预训练到后训练以及安全校准，系统正在变得更加智能和安全。”基于此，周光认为，L5级自动驾驶可能在五年内实现。
Robotaxi成为L4技术落地首选场景，尽管这项业务已经开始对接真实用户并收费，但车队规模仍有限，以小马智行和文远知行为例，国内Robotaxi车队规模在200-300辆区间。
周光认为，在实现L5或L4自动驾驶、大规模生产之前，需要先解决工程难题，“过去两年里，我们投入了大量工程精力，遵循汽车行业的标准，该行业有一套交付设计的方法，这使得系统更加可靠和稳健。我们的目标是确保系统100%正常工作。”他举例指，2021年仍然使用高清地图，涉及30辆Robotaxi，每天只有80%车辆可驾驶，其余20%需要维护，但是一旦转向批量生产，就不会有这样的工程问题。
此外是成本控制。据悉，元戎启行已将本地驾驶的成本从10万美元降低到几千美元，成本仅为五年前的1%。目前，大约50%的汽车可以配备此类系统。
“成本控制是所有行业的首要任务，然而，客户接受度则更具挑战性。这也涉及到了一个问题：安全。最近一些事例促使监管机构建立安全框架，汽车制造商也更谨慎地界定其系统边界，例如将系统称为辅助驾驶而不是自动驾驶，这是一件好事。”周光说。
L3级、L4级技术的实现会比此前想象得更快，工信部也在4月发布相关公告，提出充分开展组合驾驶辅助测试验证、明确系统功能边界和安全响应措施，不得进行夸大和虚假宣传，担负起生产一致性和质量安全主体责任，提升智能网联汽车产品安全水平。
