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考了驾照不想辛苦练车，打算等自动驾驶铺开的朋友们有福了。24年12月底，北京通过了《北京市自动驾驶汽车条例》25年4月1日开始实行。在北京条例通过的前一天，武汉也出现了类似的规则。汽车厂商的算法工程师们大概已经在强度拉满的加班加点、备战上路了。25年也是盛传特斯拉自动驾驶FSD入华的时间，看来中国的自动驾驶很快就和特斯拉FSD同台竞争了。
自动驾驶领域曾经长期存在两条技术路线分歧。一条是特斯拉坚定不移的纯视觉路线，又叫端到端自动驾驶，说白了就是靠云端算法。另一条是多传感器融合路线，车上堆满了传感器。
端到端自动驾驶只需依靠摄像头和深度学习算法，给算法投喂大量正确驾驶的操作视频，让算法根据图像学会近大远小、转弯并线；多传感器路线会在摄像头之外装上侧距激光雷达和毫米波雷达，汽车变身战斗机，提供高精度的三维建模。
马斯克对传感器路线嘲讽有很多。温柔版本有“激光雷达是错误方案”，嘴毒的版本则是“激光雷达像拐杖”，把公司逼到艰难的角落，难以抽身。
2019年，特斯拉最初的自驾版本也依赖于传感器；2021年，特斯拉发布V9版本，自动驾驶开始采用纯视觉方案，摒弃了激光雷达。
中国车企与特斯拉相比，在端到端自动驾驶技术的应用和量产上大约晚了一到两年，2023年开始才陆续披露端到端自动驾驶的上车量产规划。
不过中国车企可谓后发先至。到25年1月，华为、小鹏、理想、极氪、小米等品牌端到端无图智能驾驶技术已经在全国范围内开通了。为什么中国车企可以后发先至？端到端其实需要AI和数据的驱动，但目前国内不能尽情英伟达H100，被认为是相对美国的最大劣势。
中国自动驾驶从业者证明了自身的实力。买不到卡，确实有些不方便，但“数据、算力、算法”这AI三件套上，中国人有自己的路子。AI这词现在让人听得耳朵起茧，但无论技术多先进，还是要服从老祖宗传下来的市场规律：拼成本优势和拼规模优势。
任何领域，AI从技术层面走向广泛应用，前提都是拥有足够大的数据量。现在反思互联网粗放发展，说“当年互联网扩张全靠人口红利，完成原始积累”，不应过多吹捧，但AI时代人口红利就等于数据红利。现阶段，数据生成、采集、清洗、标注，全部离不开人的参与，妥妥的劳动密集型生产活动。数据标注环节特别是自动驾驶场景标注需要大量人工进行细致的工作，甚至可以说人工智能有多少智能，就有多少人工。
上个月，Nature刊文预测，到2028年，数据资源的供给将接近枯竭，训练AI的难度和成本将显著上升。学术界认为，未来数据不应只是少数大公司的独占资源，呼吁AI时代数据应开放共享。希腊前财长、当代经济学家瓦鲁法基斯发明了一个词：“数据封建主义”，说谷歌这种大厂就是新时代的封建领主。
可学院派的一厢情愿敌不过现实。主权国家世界体系解体前，数据很难在国际层面实现互联互通。一国AI产业竞争力将建立在一国独占的优质数据基础上，在优质数据供给的维度上，拥有10亿网民的中国不可能输给美国。算力和算法能力基本等同于人才能力，特斯拉也经历过找英伟达买自动驾驶芯片再自研的过程。
想要优化算法，芯片必须精确匹配算法需求，充分利用硬件资源；还要针对算法，单独增加并行计算单元，优化通信机制。李彦宏在《智能交通》书中盛赞过中国领先的科技人才红利，是成千上万的算法工程师，让中国胜过日、韩、欧，赢在智能驾驶的起跑线上。
24年下半年，中国车企密集发布车规级芯片。比如小鹏图灵芯片和蔚来神玑9031，表明中国车企可以在软硬件层面逐渐摆脱英伟达，走向完全自主可控，拿回产品定义权。
目前，中国成熟制程芯片产能占据全球近三分之一，给新势力们提供了充足的子弹，同步竞争推自研芯片，不谈优化的怎么样，至少车端算力能拉满。
至于云端算力，中国有一个绕不开的坎：没有英伟达，没有不限量的H100。不过，得益于“东数西算”，中国不缺数据中心。尖端算力芯片被封锁，但体量优势很强。
2022年开始，中企就开始纷纷布局智算中心建设。玩家既有吉利、理想、小鹏这样的整车厂，也有并称为“地大华魔”的自驾方案供应商。据中国经营报报道，24年上半年，全国智算中心布局超250个，比上一年多了65%。在用算力中心机架总规模超过830万标准机架，位居世界前列。
三年前，特斯拉公布了大量自动驾驶算法，带火了数据闭环、共享主干的多头网络，还有BEV感知，以及后续的占据网络。
在国际计算机视觉与模式识别会议上，很多大佬坦言特斯拉引领了研究热点。
但是特斯拉的自驾，安全性一直受到争议。比如24年10月，美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）就曾因为一辆特斯拉在自动驾驶模式下撞死一位摩托车手而展开调查，结果发现特斯拉自驾在阳光强烈、雾霾或尘土飞扬的这些常见的可见度降低的情况下，可能无法正确反应。
余承东就曾向媒体透露，华为工程师测特斯拉自动驾驶的时候，发现当路上停着白色或绿色货车时，特斯拉自动驾驶不懂减速，直接撞上去。因为马斯克坚持纯视觉方案，少用或者不用其他传感器，算法可能把货车识别成了白云或者是树木。
国内对行驶安全的重视可以说是真的“遥遥领先”，不像马斯克一般那么激进。比如ADS 3.0，采用的“两段式”端到端，感知决策相分离，非常利于风险管控和故障隔离。
国内之所以能这样搞，也建立在电子工业高度发达，传感器干到白菜价的基础上。
回归本心，任何技术落地想“遥遥领先”，一定离不开对具体的人的尊重。
谷歌养的Waymo，被称为美国版的萝卜快跑。养车成本、研发投入、人工成本都非常的高，2000多个员工，一年工资就发5亿美元。运营中心还得花大价钱管理车队，远程技术协作。谷歌决策层从2009年就开始铁了心给Waymo烧钱，终于养出了技术上一马当先的美式Robotaxi。
中国车企现在压力都不小，压力传导到智驾算法工程师上也是一股寒意。但中企现在追赶势头不减，两条路线之争，侧面说明我们和美国并驾齐驱。希望25年出台自动驾驶汽车条例的城市越来越多，给自动驾驶行业带来一波利好，让李彦宏盛赞的科技人才能赚到钱。