北京的高阶辅助驾驶落地，是个没啥技术难度的事情吗？ 今天有人评论“小鹏第一个开放北京环路的高阶辅助驾驶”，说：“信息灵通，上面有人！技术上没啥难度，就是动作比别人快一点”。 信息灵通，我不反对，但是为啥其他厂家就不灵通？ 上面有人，我不知道，但是别的厂家就没有人？ 动作比别人快，我非常赞同，但是为啥其他人就快不起来？ 除了小鹏对于辅助驾驶技术的重视以外，特别展开要说说的是“技术上没啥难度”： 1、高精地图从来不是“灵丹妙药” 高精地图提供的是“先验信息”，是用于弥补感知算法的某些缺陷、死角和盲区的，它降低了高阶辅助驾驶产品在感知道路信息时的难度；但是，它并没有消除这些难度，更不是高阶辅助驾驶的全部。比如，高精地图可以告诉你，你现在在哪个车道；但是如果你是个“瞎子”，告诉你在哪个车道毫无意义，你依然不知道该怎么开。 环顾一下现在的高阶辅助驾驶产品，现在能把高精地图在高速辅助驾驶里面怎么用，就是这么几家；而把高精地图在城市辅助驾驶里面整明白的可能也就2家。要是高精地图是个“灵丹妙药”，为什么做这些产品那么困难？ 2、自动驾驶技术不是个“算法问题” 试图通过“算法”来解决自动驾驶问题的公司已经快绝迹了，高阶辅助驾驶更多的是工程问题，解决那些长尾、Corner-case，还有就是“泛化”的能力——让产品具备更强的适应能力。真实的世界实在是太复杂了，即便是有高精地图的帮助依然存在着复杂性，并不能靠某个通用算法一次性解决。这无疑需要有大量的数据为基础，喂给非常复杂的网络，才能训练出一个令人满意的模型，还要结合各种工程方法才行解决。甚至有人现在还认为，一般AI都不足以解决自动驾驶问题，必须用AGI（通用人工智能），这对计算量提出了非常高的要求。 所以，我一直认为车企如果没有自建超算中心，就别指望做好高阶的辅助驾驶。人家训练一个模型要一天，你要一个月，这是无法跟得上市场发展节奏的。小鹏600PFLOPS的超算中心真不是开玩笑、烧钱玩的。 3、量产和实验室Demo不是“一码事” 自动驾驶产品的量产远比拿个实验室的Demo跑一通要复杂的多。打个比方，你在家里炒个粉干给自己吃，和你摆摊去卖炒粉干赚钱完全是两码事。如何保证每一份炒粉干口味都基本一致？如何保持效率？如何面对客户的介入？如何解决今天冷了、热了造成的影响？……事实上，自动驾驶的量产是很困难的事情，小鹏确实花了很多的精力，也积累了大量的量产经验，这个往往是一套完整技术体系，而绝不是写段代码传上去那么简单。所以，量产是非常体现技术含量的。 最后，小鹏并不只比其他厂商“快一点”：一个月内还有第二家吗？我们拭目以待，看看如此“没有技术难度”的事情，各家需要多久。 PS. 小鹏并不只是在技术上做了很多工作，这个时候应该请艹老师大谈一下小鹏在自动驾驶方面的体系化能力和优势，体系的能力才能保证既快又有质量的交付。 PS的PS. 别扯其他人都去玩无图了，有图都搞不明白，还搞无图？ 给个拐棍路都走不稳，扔了拐棍就能健步如飞了？ 最后的最后，向一线的技术人员致敬！虽然有人喊你们是“一帮搞臭技术的”，但我还是觉得你们才是中国腾飞的未来！