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智駕終局:VLA與WA的“強(qiáng)腦”之爭

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智駕終局:VLA與WA的“強(qiáng)腦”之爭

智駕領(lǐng)域的“終場哨”尚未吹響,真正的終局屬于那些能把“說話”和“想象”融合成“思考”的玩家。

文| 新熵  茯神

編輯丨思原 九黎

當(dāng)理想i8在暴雨中的山區(qū)公路上自動(dòng)識別出被沖垮的路肩,平穩(wěn)減速并規(guī)劃出繞行路線時(shí);當(dāng)小鵬P7 Ultra僅憑視覺傳感器就精準(zhǔn)避讓了橫穿馬路的流浪貓與突發(fā)變道的貨車時(shí),智能駕駛行業(yè)悄然迎來了一場技術(shù)革命的臨界點(diǎn)。

新能源汽車的市場淘汰賽已進(jìn)程過半,從電池續(xù)航、充電速度到座艙智能化,競爭之下市場早已進(jìn)入紅海,甚至智駕能力也正從爭議不斷的“加分項(xiàng)”轉(zhuǎn)變?yōu)闆Q定車企生死的“生存項(xiàng)”。

今年8月,理想、小鵬、元戎啟行在兩周內(nèi)先后宣布VLA(Vision-Language-Action)大模型上車,規(guī)劃幀率從10Hz跳到20Hz,端到端時(shí)延壓進(jìn)100ms?;蛟S就在同時(shí),華為在松山湖實(shí)驗(yàn)室里正演示著,一輛搭載激光雷達(dá)的轎車在仿真機(jī)里連續(xù)“想象”未來5秒,把自己從暴雨+錐桶+逆行三輪車的死局中救了出來,用的正是WA(World Action)世界模型。

圖/小紅書截圖

兩條不同的路線,卻是同樣的終局。VLA讓汽車“開口說話”,WA讓汽車“動(dòng)腦想象”。誰先把“說話”變成“思考”,誰就在新能源淘汰賽的最后一節(jié)拿到發(fā)球權(quán)。

后端到端時(shí)代

在智能駕駛行業(yè)的早期發(fā)展階段,硬件無疑是競爭的核心所在。車企們深知,要想讓車輛具備智能駕駛的能力,首先得讓車輛“看”得見、“聽”得清、“反應(yīng)”得快。因此,它們在傳感器、芯片等硬件上投入了大量的資金和精力。

傳感器就如同車輛的“眼睛”和“耳朵”,能夠感知周圍的環(huán)境信息。激光雷達(dá)、攝像頭、毫米波雷達(dá)等不同類型的傳感器各有優(yōu)劣,車企們需要根據(jù)自身的技術(shù)路線和成本預(yù)算進(jìn)行選擇和搭配。

芯片則是車輛的“大腦”,負(fù)責(zé)對傳感器采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行快速處理和決策。高性能的芯片能夠提供強(qiáng)大的計(jì)算能力,支持復(fù)雜的算法運(yùn)行,從而實(shí)現(xiàn)更高級的智能駕駛功能。英偉達(dá)、英特爾等芯片巨頭,推出的自動(dòng)駕駛芯片在算力、功耗等方面不斷取得突破,為智能駕駛的發(fā)展提供了有力的支持,自然成了車企們爭相合作的對象。

然而在之前的硬件競賽邏輯里,車企們普遍認(rèn)為“傳感器數(shù)量決定感知能力”,但這種思路很快陷入了高成本與低效率的雙重困境。以激光雷達(dá)為例,2020年一顆高性能激光雷達(dá)的成本超過1萬美元,搭載3顆激光雷達(dá)的車型僅硬件成本就增加3萬美元,這直接導(dǎo)致早期智駕車型的售價(jià)普遍超過50萬元,難以進(jìn)入主流市場。

小鵬P7早期版本因搭載兩顆激光雷達(dá),售價(jià)較同配置無激光雷達(dá)版本高出8萬元,上市后月銷長期徘徊在3000輛以下,直到推出簡化激光雷達(dá)配置的版本才實(shí)現(xiàn)銷量突破。

2019年,作為端到端路線的先行者,特斯拉為智能駕駛技術(shù)的發(fā)展開辟了一條新的道路。該路線的核心思想是通過大量實(shí)際路測數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型,讓車輛直接從傳感器輸入到控制輸出,實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛技術(shù)的快速迭代。

特斯拉利用其龐大的車隊(duì)規(guī)模和廣泛的用戶群體,收集了海量實(shí)際路測數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)涵蓋了各種不同的路況、天氣條件和駕駛場景。再通過對這些數(shù)據(jù)的分析和訓(xùn)練,自動(dòng)駕駛模型不斷優(yōu)化和改進(jìn),最終實(shí)現(xiàn)自動(dòng)輔助導(dǎo)航駕駛、自動(dòng)變道、自動(dòng)泊車等一系列高級功能。

國內(nèi)車企在看到端到端路線的成功之后,隨即紛紛效仿。它們加大了在數(shù)據(jù)采集和模型訓(xùn)練方面的投入,希望能夠在這場智能駕駛的競賽中占據(jù)一席之地。

不過,端到端路線并非完美無缺,它在處理長尾場景時(shí)存在著明顯的局限,比如突然出現(xiàn)的行人、違規(guī)行駛的車輛、惡劣天氣下的道路狀況等。由于這些場景在實(shí)際路測中出現(xiàn)的頻率較低,端到端模型很難通過少量的數(shù)據(jù)進(jìn)行充分的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練,因此在面對這些情況時(shí)往往難以做出準(zhǔn)確的判斷和決策。

VLA閃電逆襲

端到端路線的局限,為VLA路線的崛起埋下了伏筆。

2023年底,理想汽車率先提出VLA技術(shù)概念,其核心是通過整合視覺、語言、行動(dòng)三種模態(tài),讓智駕系統(tǒng)像人類一樣“觀察、推理、決策”。

與端到端的“數(shù)據(jù)映射”不同,VLA系統(tǒng)能夠?qū)⒁曈X感知到的信息轉(zhuǎn)化為語言描述,再通過語言模型進(jìn)行邏輯推理,最后輸出具體的行動(dòng)指令。

在智能駕駛的賽道上,“先發(fā)優(yōu)勢”曾被視為不可逾越的壁壘。華為早在2019年就推出了ADS(高階智能駕駛系統(tǒng)),憑借激光雷達(dá)+高精地圖的組合,一度成為行業(yè)技術(shù)標(biāo)桿;百度Apollo更是從2013年就開始布局智駕,累計(jì)投入超過500億元。然而,VLA路線的出現(xiàn),讓理想、小鵬等“后發(fā)者”實(shí)現(xiàn)了閃電逆襲,徹底改寫了行業(yè)競爭格局。

理想用戶在日常使用汽車的過程中,車輛會持續(xù)收集各種駕駛數(shù)據(jù),包括道路信息、交通狀況、駕駛行為等。這些數(shù)據(jù)不僅數(shù)量龐大,而且涵蓋了多種不同的場景和情況,為VLA模型的訓(xùn)練提供了豐富的素材。通過對這些數(shù)據(jù)的分析和挖掘,理想汽車的研發(fā)團(tuán)隊(duì)能夠深入了解用戶的需求和駕駛習(xí)慣,針對性地對VLA模型進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn),提高模型的準(zhǔn)確性和適應(yīng)性。

小鵬汽車則在算力方面加大投入,構(gòu)建起強(qiáng)大的云端訓(xùn)練集群,為VLA模型的高效訓(xùn)練提供了有力支持。

其研發(fā)團(tuán)隊(duì)可以利用云端訓(xùn)練集群同時(shí)運(yùn)行多個(gè)模型訓(xùn)練任務(wù),大大提高了訓(xùn)練效率。此外,云端訓(xùn)練集群還具有可擴(kuò)展性,能夠根據(jù)研發(fā)需求隨時(shí)增加計(jì)算資源和存儲容量,滿足VLA模型不斷迭代和優(yōu)化的需求。

當(dāng)然,并不是所有玩家都有理想、小鵬的體量。成立于2019年的元戎啟行,2024年只交付了3.4萬輛,卻選擇“All in VLA”。其CEO周光算過一筆賬:做10萬輛車、每車每天跑50公里、回傳率20%,一年就能攢到18億公里數(shù)據(jù),剛好跨過“冷啟動(dòng)死亡谷”。

為了搶時(shí)間,元戎把DeepRoute IO 2.0平臺開放給五家主機(jī)廠共享數(shù)據(jù)、共享算力,換取“上車量”。今年8月26日,元戎發(fā)布VLA量產(chǎn)版本,宣稱“Orin-X+征程5”雙芯片方案就能跑通20Hz規(guī)劃幀率,把BOM成本壓到5500元人民幣,比華為MDC 810低32%。對于年銷量較低且資金不充裕的企業(yè)而言,這幾乎是唯一可選的“船票”。周光直言:“VLA讓中小車企第一次有機(jī)會用低成本復(fù)制頭部體驗(yàn),窗口期18個(gè)月,錯(cuò)過就沒了。”

WA才是終極?

與全民VLA的喧囂不同,華為、蔚來卻選擇了一條更為“激進(jìn)”的技術(shù)路線——WA(World Model,世界模型)。

WA路線的核心邏輯是,讓智駕系統(tǒng)通過云端模擬數(shù)據(jù)構(gòu)建一個(gè)“數(shù)字孿生世界”,從而實(shí)現(xiàn)對真實(shí)世界的深度理解。與VLA的“從數(shù)據(jù)到?jīng)Q策”不同,WA試圖讓系統(tǒng)“先理解世界,再作出決策”,這種思路被不少專家視為智駕的“終極答案”。

華為ADS研發(fā)負(fù)責(zé)人王軍,曾用一個(gè)生動(dòng)的比喻解釋W(xué)A的優(yōu)勢:“如果把智駕系統(tǒng)比作學(xué)生,VLA是通過做海量習(xí)題來應(yīng)對考試,遇到?jīng)]見過的題目就會束手無策;而WA是先理解知識點(diǎn),無論遇到什么新題目,都能通過規(guī)律推導(dǎo)得出答案?!蔽祦淼睦畋笠苍趦?nèi)部郵件中稱:“WA讓車擁有‘想象力’,而不是‘記憶力’。”

從理論上看,WA系統(tǒng)能夠從根本上解決VLA系統(tǒng)對數(shù)據(jù)的依賴,尤其是在處理長尾場景時(shí),具備更強(qiáng)的通用性和適應(yīng)性。

不過,這些優(yōu)勢目前還是基于理論,想要實(shí)現(xiàn)商業(yè)化落地,WA路線仍需突破資金、數(shù)據(jù)、模擬與現(xiàn)實(shí)平衡的三重考驗(yàn),也使其暫時(shí)成為了“巨頭專屬”。

構(gòu)建數(shù)字孿生世界,涵蓋硬件設(shè)備、軟件研發(fā)、場景建模等多個(gè)領(lǐng)域。華為在WA路線上的投入已超過200億元,其中僅數(shù)字孿生平臺的服務(wù)器集群就耗資50億元,每年的電力和維護(hù)成本高達(dá)8億元;蔚來為了研發(fā)WA系統(tǒng),專門成立了 “世界模型實(shí)驗(yàn)室”,截至2024年,累計(jì)投入超過150億元,占其總研發(fā)費(fèi)用的40%。

圖/華為

這種級別的資金投入,將絕大多數(shù)中小車企拒之門外。某新勢力車企創(chuàng)始人曾坦言:“我們不是不想做WA,而是做不起。僅構(gòu)建基礎(chǔ)的數(shù)字孿生場景,就需要至少50億元,這相當(dāng)于我們3年的研發(fā)預(yù)算,根本無法承擔(dān)?!毕啾戎?,VLA路線的研發(fā)投入僅為WA的十分之一,更適合資金有限的企業(yè)。

VLA讓汽車先學(xué)會“說話”,WA讓汽車再學(xué)會“想象”。前者或許是眼下的賽點(diǎn),后者則可能是三年之后的終點(diǎn)。對于理想、小鵬,VLA是逆襲的通行證;對于華為、蔚來來說,WA是護(hù)城河的奠基石。而更多年銷量不過十萬輛的品牌,只能在窗口期里拼命擠上船,哪怕船票是成為“代工廠”。

智駕領(lǐng)域的“終場哨”尚未吹響,真正的終局,屬于那些能把“說話”和“想象”融合成“思考”的玩家。在這場沒有硝煙的戰(zhàn)爭中,只有那些既能把握當(dāng)下市場需求,又能洞察未來技術(shù)趨勢的企業(yè),才能在新能源汽車的淘汰賽中笑到最后。

參考資料:經(jīng)濟(jì)觀察報(bào),《理想的VLA“長征”》虎嗅,《新一輪智駕PK,邁入實(shí)戰(zhàn)時(shí)刻》遠(yuǎn)川汽車評論,《讓一部分輔助駕駛先學(xué)會思考》42號車庫,《元戎啟行發(fā)布VLA模型,起點(diǎn)是讓AI學(xué)會害怕?

 
本文為轉(zhuǎn)載內(nèi)容,授權(quán)事宜請聯(lián)系原著作權(quán)人。

元戎啟行

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智駕終局:VLA與WA的“強(qiáng)腦”之爭

智駕領(lǐng)域的“終場哨”尚未吹響,真正的終局屬于那些能把“說話”和“想象”融合成“思考”的玩家。

文| 新熵  茯神

編輯丨思原 九黎

當(dāng)理想i8在暴雨中的山區(qū)公路上自動(dòng)識別出被沖垮的路肩,平穩(wěn)減速并規(guī)劃出繞行路線時(shí);當(dāng)小鵬P7 Ultra僅憑視覺傳感器就精準(zhǔn)避讓了橫穿馬路的流浪貓與突發(fā)變道的貨車時(shí),智能駕駛行業(yè)悄然迎來了一場技術(shù)革命的臨界點(diǎn)。

新能源汽車的市場淘汰賽已進(jìn)程過半,從電池續(xù)航、充電速度到座艙智能化,競爭之下市場早已進(jìn)入紅海,甚至智駕能力也正從爭議不斷的“加分項(xiàng)”轉(zhuǎn)變?yōu)闆Q定車企生死的“生存項(xiàng)”。

今年8月,理想、小鵬、元戎啟行在兩周內(nèi)先后宣布VLA(Vision-Language-Action)大模型上車,規(guī)劃幀率從10Hz跳到20Hz,端到端時(shí)延壓進(jìn)100ms?;蛟S就在同時(shí),華為在松山湖實(shí)驗(yàn)室里正演示著,一輛搭載激光雷達(dá)的轎車在仿真機(jī)里連續(xù)“想象”未來5秒,把自己從暴雨+錐桶+逆行三輪車的死局中救了出來,用的正是WA(World Action)世界模型。

圖/小紅書截圖

兩條不同的路線,卻是同樣的終局。VLA讓汽車“開口說話”,WA讓汽車“動(dòng)腦想象”。誰先把“說話”變成“思考”,誰就在新能源淘汰賽的最后一節(jié)拿到發(fā)球權(quán)。

后端到端時(shí)代

在智能駕駛行業(yè)的早期發(fā)展階段,硬件無疑是競爭的核心所在。車企們深知,要想讓車輛具備智能駕駛的能力,首先得讓車輛“看”得見、“聽”得清、“反應(yīng)”得快。因此,它們在傳感器、芯片等硬件上投入了大量的資金和精力。

傳感器就如同車輛的“眼睛”和“耳朵”,能夠感知周圍的環(huán)境信息。激光雷達(dá)、攝像頭、毫米波雷達(dá)等不同類型的傳感器各有優(yōu)劣,車企們需要根據(jù)自身的技術(shù)路線和成本預(yù)算進(jìn)行選擇和搭配。

芯片則是車輛的“大腦”,負(fù)責(zé)對傳感器采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行快速處理和決策。高性能的芯片能夠提供強(qiáng)大的計(jì)算能力,支持復(fù)雜的算法運(yùn)行,從而實(shí)現(xiàn)更高級的智能駕駛功能。英偉達(dá)、英特爾等芯片巨頭,推出的自動(dòng)駕駛芯片在算力、功耗等方面不斷取得突破,為智能駕駛的發(fā)展提供了有力的支持,自然成了車企們爭相合作的對象。

然而在之前的硬件競賽邏輯里,車企們普遍認(rèn)為“傳感器數(shù)量決定感知能力”,但這種思路很快陷入了高成本與低效率的雙重困境。以激光雷達(dá)為例,2020年一顆高性能激光雷達(dá)的成本超過1萬美元,搭載3顆激光雷達(dá)的車型僅硬件成本就增加3萬美元,這直接導(dǎo)致早期智駕車型的售價(jià)普遍超過50萬元,難以進(jìn)入主流市場。

小鵬P7早期版本因搭載兩顆激光雷達(dá),售價(jià)較同配置無激光雷達(dá)版本高出8萬元,上市后月銷長期徘徊在3000輛以下,直到推出簡化激光雷達(dá)配置的版本才實(shí)現(xiàn)銷量突破。

2019年,作為端到端路線的先行者,特斯拉為智能駕駛技術(shù)的發(fā)展開辟了一條新的道路。該路線的核心思想是通過大量實(shí)際路測數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型,讓車輛直接從傳感器輸入到控制輸出,實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛技術(shù)的快速迭代。

特斯拉利用其龐大的車隊(duì)規(guī)模和廣泛的用戶群體,收集了海量實(shí)際路測數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)涵蓋了各種不同的路況、天氣條件和駕駛場景。再通過對這些數(shù)據(jù)的分析和訓(xùn)練,自動(dòng)駕駛模型不斷優(yōu)化和改進(jìn),最終實(shí)現(xiàn)自動(dòng)輔助導(dǎo)航駕駛、自動(dòng)變道、自動(dòng)泊車等一系列高級功能。

國內(nèi)車企在看到端到端路線的成功之后,隨即紛紛效仿。它們加大了在數(shù)據(jù)采集和模型訓(xùn)練方面的投入,希望能夠在這場智能駕駛的競賽中占據(jù)一席之地。

不過,端到端路線并非完美無缺,它在處理長尾場景時(shí)存在著明顯的局限,比如突然出現(xiàn)的行人、違規(guī)行駛的車輛、惡劣天氣下的道路狀況等。由于這些場景在實(shí)際路測中出現(xiàn)的頻率較低,端到端模型很難通過少量的數(shù)據(jù)進(jìn)行充分的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練,因此在面對這些情況時(shí)往往難以做出準(zhǔn)確的判斷和決策。

VLA閃電逆襲

端到端路線的局限,為VLA路線的崛起埋下了伏筆。

2023年底,理想汽車率先提出VLA技術(shù)概念,其核心是通過整合視覺、語言、行動(dòng)三種模態(tài),讓智駕系統(tǒng)像人類一樣“觀察、推理、決策”。

與端到端的“數(shù)據(jù)映射”不同,VLA系統(tǒng)能夠?qū)⒁曈X感知到的信息轉(zhuǎn)化為語言描述,再通過語言模型進(jìn)行邏輯推理,最后輸出具體的行動(dòng)指令。

在智能駕駛的賽道上,“先發(fā)優(yōu)勢”曾被視為不可逾越的壁壘。華為早在2019年就推出了ADS(高階智能駕駛系統(tǒng)),憑借激光雷達(dá)+高精地圖的組合,一度成為行業(yè)技術(shù)標(biāo)桿;百度Apollo更是從2013年就開始布局智駕,累計(jì)投入超過500億元。然而,VLA路線的出現(xiàn),讓理想、小鵬等“后發(fā)者”實(shí)現(xiàn)了閃電逆襲,徹底改寫了行業(yè)競爭格局。

理想用戶在日常使用汽車的過程中,車輛會持續(xù)收集各種駕駛數(shù)據(jù),包括道路信息、交通狀況、駕駛行為等。這些數(shù)據(jù)不僅數(shù)量龐大,而且涵蓋了多種不同的場景和情況,為VLA模型的訓(xùn)練提供了豐富的素材。通過對這些數(shù)據(jù)的分析和挖掘,理想汽車的研發(fā)團(tuán)隊(duì)能夠深入了解用戶的需求和駕駛習(xí)慣,針對性地對VLA模型進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn),提高模型的準(zhǔn)確性和適應(yīng)性。

小鵬汽車則在算力方面加大投入,構(gòu)建起強(qiáng)大的云端訓(xùn)練集群,為VLA模型的高效訓(xùn)練提供了有力支持。

其研發(fā)團(tuán)隊(duì)可以利用云端訓(xùn)練集群同時(shí)運(yùn)行多個(gè)模型訓(xùn)練任務(wù),大大提高了訓(xùn)練效率。此外,云端訓(xùn)練集群還具有可擴(kuò)展性,能夠根據(jù)研發(fā)需求隨時(shí)增加計(jì)算資源和存儲容量,滿足VLA模型不斷迭代和優(yōu)化的需求。

當(dāng)然,并不是所有玩家都有理想、小鵬的體量。成立于2019年的元戎啟行,2024年只交付了3.4萬輛,卻選擇“All in VLA”。其CEO周光算過一筆賬:做10萬輛車、每車每天跑50公里、回傳率20%,一年就能攢到18億公里數(shù)據(jù),剛好跨過“冷啟動(dòng)死亡谷”。

為了搶時(shí)間,元戎把DeepRoute IO 2.0平臺開放給五家主機(jī)廠共享數(shù)據(jù)、共享算力,換取“上車量”。今年8月26日,元戎發(fā)布VLA量產(chǎn)版本,宣稱“Orin-X+征程5”雙芯片方案就能跑通20Hz規(guī)劃幀率,把BOM成本壓到5500元人民幣,比華為MDC 810低32%。對于年銷量較低且資金不充裕的企業(yè)而言,這幾乎是唯一可選的“船票”。周光直言:“VLA讓中小車企第一次有機(jī)會用低成本復(fù)制頭部體驗(yàn),窗口期18個(gè)月,錯(cuò)過就沒了?!?/p>

WA才是終極?

與全民VLA的喧囂不同,華為、蔚來卻選擇了一條更為“激進(jìn)”的技術(shù)路線——WA(World Model,世界模型)。

WA路線的核心邏輯是,讓智駕系統(tǒng)通過云端模擬數(shù)據(jù)構(gòu)建一個(gè)“數(shù)字孿生世界”,從而實(shí)現(xiàn)對真實(shí)世界的深度理解。與VLA的“從數(shù)據(jù)到?jīng)Q策”不同,WA試圖讓系統(tǒng)“先理解世界,再作出決策”,這種思路被不少專家視為智駕的“終極答案”。

華為ADS研發(fā)負(fù)責(zé)人王軍,曾用一個(gè)生動(dòng)的比喻解釋W(xué)A的優(yōu)勢:“如果把智駕系統(tǒng)比作學(xué)生,VLA是通過做海量習(xí)題來應(yīng)對考試,遇到?jīng)]見過的題目就會束手無策;而WA是先理解知識點(diǎn),無論遇到什么新題目,都能通過規(guī)律推導(dǎo)得出答案?!蔽祦淼睦畋笠苍趦?nèi)部郵件中稱:“WA讓車擁有‘想象力’,而不是‘記憶力’?!?/p>

從理論上看,WA系統(tǒng)能夠從根本上解決VLA系統(tǒng)對數(shù)據(jù)的依賴,尤其是在處理長尾場景時(shí),具備更強(qiáng)的通用性和適應(yīng)性。

不過,這些優(yōu)勢目前還是基于理論,想要實(shí)現(xiàn)商業(yè)化落地,WA路線仍需突破資金、數(shù)據(jù)、模擬與現(xiàn)實(shí)平衡的三重考驗(yàn),也使其暫時(shí)成為了“巨頭專屬”。

構(gòu)建數(shù)字孿生世界,涵蓋硬件設(shè)備、軟件研發(fā)、場景建模等多個(gè)領(lǐng)域。華為在WA路線上的投入已超過200億元,其中僅數(shù)字孿生平臺的服務(wù)器集群就耗資50億元,每年的電力和維護(hù)成本高達(dá)8億元;蔚來為了研發(fā)WA系統(tǒng),專門成立了 “世界模型實(shí)驗(yàn)室”,截至2024年,累計(jì)投入超過150億元,占其總研發(fā)費(fèi)用的40%。

圖/華為

這種級別的資金投入,將絕大多數(shù)中小車企拒之門外。某新勢力車企創(chuàng)始人曾坦言:“我們不是不想做WA,而是做不起。僅構(gòu)建基礎(chǔ)的數(shù)字孿生場景,就需要至少50億元,這相當(dāng)于我們3年的研發(fā)預(yù)算,根本無法承擔(dān)。”相比之下,VLA路線的研發(fā)投入僅為WA的十分之一,更適合資金有限的企業(yè)。

VLA讓汽車先學(xué)會“說話”,WA讓汽車再學(xué)會“想象”。前者或許是眼下的賽點(diǎn),后者則可能是三年之后的終點(diǎn)。對于理想、小鵬,VLA是逆襲的通行證;對于華為、蔚來來說,WA是護(hù)城河的奠基石。而更多年銷量不過十萬輛的品牌,只能在窗口期里拼命擠上船,哪怕船票是成為“代工廠”。

智駕領(lǐng)域的“終場哨”尚未吹響,真正的終局,屬于那些能把“說話”和“想象”融合成“思考”的玩家。在這場沒有硝煙的戰(zhàn)爭中,只有那些既能把握當(dāng)下市場需求,又能洞察未來技術(shù)趨勢的企業(yè),才能在新能源汽車的淘汰賽中笑到最后。

參考資料:經(jīng)濟(jì)觀察報(bào),《理想的VLA“長征”》虎嗅,《新一輪智駕PK,邁入實(shí)戰(zhàn)時(shí)刻》遠(yuǎn)川汽車評論,《讓一部分輔助駕駛先學(xué)會思考》42號車庫,《元戎啟行發(fā)布VLA模型,起點(diǎn)是讓AI學(xué)會害怕?

 
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