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據說這個星球上最美的兩朵花是有錢花、隨便花,這個世界上最驚世絕俗的美是想得美。
伴隨著面向量產乘用車的L3級有條件自動駕駛的落地,經受著愈來愈多的玩家進入L4級Robotaxi消息的沖擊。
曾經在L2級輔助駕駛時代被割了智商稅的車主們,夢想著有一天,車企們將踩著六色祥云,將他們的愛車OTA成L3級自動駕駛車輛。
這種鏡花水月的美夢固然是美好的,但我覺得依然有責任像魯迅先生那樣提醒大家,揉揉眼睛,該醒了。
魯迅先生家的后頭有兩棵樹,一棵是棗樹,另一棵也是棗樹。
L2級輔助駕駛車輛和L3級有條件自動駕駛車輛之間有兩道無法跨越的鴻溝,一道叫算力,另一道叫冗余。
進入端到端時代以來,自動駕駛技術的邏輯發生了根本轉變。
系統性能不再僅僅依賴工程師編寫的規則代碼,而是取決于能吃進去多少駕駛數據,以及用來消化這些數據的神經網絡模型有多大。
這也是橫空出世的ChatGPT帶給世界的啟示:小模型,塞不下世界的知識。
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要想讓車真正學會像人類一樣應對千變萬化的路況,理解無數駕駛片段中暗藏的規則、常識甚至潛規則,就必須有一個參數規模足夠龐大的模型作為容器。
模型越大,能內化的駕駛知識就越多,應對復雜場景的能力就越強。這是大模型時代的第一性原理,容不得任何人質疑。
然而,大模型意味著大算力,這恰恰是當前L2++車輛的死穴之一。
目前,主流L2++高階輔助駕駛的硬件基石,是兩顆英偉達Orin X芯片。
這套組合能提供508TOPS的算力,在過去的規則與輕量AI混合時代,堪稱豪華配置,但自進入端到端大模型時代以來,這種算力配置愈來愈捉襟見肘了。
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雙Orin X存在兩個致命的短板。首先,以Orin X為代表的這一代芯片設計于Transformer架構爆發之前,并不原生支持其核心的注意力機制。
跑Transformer類算法相當于模擬運行,效率大打折扣,這種架構上的落后,是疊羅漢疊到四顆Orin X都解決不了的。
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其次,對于百億參數級別的VLA或世界模型來說,500 TOPS絕逼
是杯水車薪。
百億參數級別當然不是拍腦袋拍出來的,據悉,特斯拉FSD V14的參數量是V13版本的十倍左右,而早在V11時代,FSD的參數量就已經高達十億了。
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那么,L3級自動駕駛的算力門檻在哪里呢?
頭部玩家們已經用實際行動給出了答案。2025年,小鵬汽車定義了L3級算力汽車的標準-搭載兩顆自研的圖靈AI芯片,總算力對標兩顆英偉達雷神(參數丨圖片)Thor-U。
蔚來在其L3原生架構的旗艦ET9上,也部署了兩顆自研的神璣NX9031芯片。
這些芯片不僅原生為Transformer架構優化,其單顆算力都瞄準雷神Thor-U,考慮到算力、架構的戴維斯雙擊,其性能高達上一代主力芯片Orin X的數倍。
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一個更微妙的信號來自理想汽車。
其2025款煥新車型搭載了算力達700 TOPS的英偉達Thor-U芯片,但理想卻從未公開宣稱此配置可支撐L3。
這恰恰從側面印證了一個行業共識:在當前技術階段,要實現可靠、可商用的L3,車端算力需要躍升至1000TOPS以上,且芯片必須原生支持Transformer架構。
來自芯片的這種硬核基石能力,當然是無法通過軟件層面的OTA,給您的雙Orin X芯片車輛憑空變出來的。
在自動駕駛行業長達二十余年的發展歷程中,關于L3級自動駕駛是否有必要單獨存在的爭論,是一個貫穿多年的核心議題。
其最根本的爭議在于,它首次將駕駛責任從人類駕駛員「部分轉移」到自動駕駛系統,但卻沒有完成徹底的轉移。
正如忠誠不絕對,就是絕對不忠誠一樣,這種責任歸屬轉移的不徹底性,在法律和實踐中制造了巨大的模糊空間。
正是為了避開這種爭議,小鵬才表示要跳過L3、直奔L4,跟吹牛沒關系的。
接下來,為了避免陷入這種容易造成邏輯漿糊的爭議,也為了避免愛鉆牛角尖的人的糾纏,我們也以L4自動駕駛系統作為討論的主體。
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算力是橫亙在輔助駕駛和自動駕駛之間的智力門檻,安全冗余則是它的責任門檻。
L2和L3/L4在責任主體上的本質區別在于,當事故發生時,法律意義上的“鍋”將由誰來背。
在L2時代,無論系統多先進,駕駛員仍是第一責任人。
實際上,你或許可以刷手機,看小姐姐,但理論上,你必須時刻監控路況,隨時準備接管。
畢竟,系統只是一個起高級輔助作用的ADAS。
沒出事,甜蜜蜜,你笑得甜蜜蜜,好像花兒開在春風里;出了事,受罪的是你,負責的是你,掏錢的也是你,是你,是你,都是你。
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到了L3/L4時代,在約定的設計運行范圍(ODD)內,車輛及其背后的車企成為了主要責任人。
系統說它能接管,就得為它的決策負責。你可以扭頭看風景,可以手腳不老實,一切(和駕駛相關的)法律風險由車企承擔。
這一根本性轉變,將安全性要求提升到了前所未有的高度。
L2系統可以容忍偶爾的分神或退出,只要及時提醒駕駛員接管即可。
但L3/L4系統必須假設自己可能是最后的屏障,必須為任何單點故障準備好備份方案。
這就是功能冗余。
它意味著在感知、計算、制動、轉向、供電、通信等所有關鍵環節,都必須部署雙份甚至多份的硬件和通路。
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拿感知冗余為例。
一個最容易讓人津津樂道的話題是,攝像頭在強光下致盲怎么辦?
激光雷達和毫米波雷達可以提供另一套獨立的環境感知,但某些車企死鴨子嘴硬,不用激光雷達怎么辦?
不多說了,反正,在邁向責任自負的L3/L4時,純視覺方案將面臨巨大的考驗。
計算與通信冗余方面,主芯片死機怎么辦?必須有備用芯片能在百毫秒內無感切換。
主通信網絡中斷怎么辦?必須有備用鏈路確保指令暢通。
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執行冗余層面,剎車系統失靈怎么辦?線控制動必須有雙回路備份。
轉向電機卡死怎么辦?線控轉向必須有備用電機和控制器。
這些冗余設計,不是為了炫技,而是為了在概率極低的故障發生時,系統仍能以“最小風險狀態”運行,最大限度地避免事故。
它背后是巨額的硬件成本,是復雜的系統工程。
一輛原本只為L2設計的車,其電源系統、底盤結構、電氣架構、傳感器布局,都未為這種深度的冗余做任何準備。
這不是打一個軟件補丁就能彌補的,這需要對車輛進行從底層開始的硬件重構。
L2到L3的飛躍,不是一次簡單的軟件更新,而是一次從硬件算力到安全哲學的全面躍遷。
它需要脫胎換骨的計算芯片,需要不計成本的全車冗余,需要車企敢于扛起法律責任的勇氣。
L2++汽車設計之初的使命,就是輔助你,而非替代你。
真正的L3,屬于那些從誕生之日就搭載了超大算力、并將責任二字刻入基因的下一代車型。
通往那里的門票,無法通過OTA發送,需要你用下一次的真金白銀來購買。
啥也不說了,掏錢吧老鐵!
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