特斯拉Robotaxi將重塑汽車產業

有關Robotaxi的話題最近在中國網際網路出圈,引起了一場“人類司機恐被取代”的大討論。

現實情況是,蘿蔔快跑無人車當前在武漢的投放量約為400輛,在當地1.7萬輛計程車和約3萬輛網約車中的佔比很小。從全國範圍看更是微乎其微。

加上法律法規、監管、保險、責任界定和倫理道德等方面的不確定性因素,無人駕駛Robotaxi的普及看似離我們的生活還很遙遠。

但是在美國,伊隆·馬斯克相信特斯拉已非常接近實現自動駕駛。他在7月23日特斯拉Q2財報會上繼續拋出激進的時間表:“如果到2025年底特斯拉還沒開始Robotaxi營運,我會感到震驚……”

馬斯克強調,Autonomy(包括自動駕駛和人形機器人的自主移動)是特斯拉公司最主要的價值所在,它的重要性遠高於特斯拉的其他方面,所有與之無關的問題都是“噪音”。

他還說,如果有人不相信特斯拉能夠實現自動駕駛,就應該賣掉特斯拉的股票。

而對那些相信特斯拉的人,馬斯克引用Ark Invest的預測資料描繪藍圖:特斯拉自動駕駛的價值將會達到5兆美元,人形機器人的價值更將數倍於此。

的確,Ark最新的研究顯示,到2030年,自動駕駛營運商的總估值會達到28兆美元——大約相當於2023年全球汽車製造商總估值(3.1兆美元)的9倍。



判斷邏輯是,實現自動駕駛之後,更低用車成本將催生新的需求,汽車產業所能提供的服務規模和總體價值將會數倍於今天。

這是為何馬斯克將原定8月8日舉行的Robotaxi發佈會推遲到10月10日——他希望向外界展示儘可能完善的產品和商業計畫,因為對特斯拉而言,這是一場過於重要的發佈會。

對於全球汽車產業也是如此。


Robotaxi是特斯拉公司發展軌跡上的一個既定目標。

馬斯克在2016年擬定的《特斯拉宏圖·第二篇章》,對基於Robotaxi產品的“特斯拉出行”(Tesla Mobility)業務是這樣描述的:


全自動駕駛得到監管部門批准後,你可以從幾乎任何地方召喚你的特斯拉車輛。上車後,在前往目的地途中,你可以睡覺、閱讀或做任何其他事情。


你還可以很便捷地通過特斯拉App上的一個按鍵將你的座駕加入到特斯拉共享車隊,讓它在你工作或休息時為你賺取收入,從而大大抵消、甚至有可能超出購車或租賃成本。這將大大降低真實的擁有成本,以至幾乎每個人都可以擁有一部特斯拉。由於大部分車主每天的車輛使用率只有5%-10% ,全自動駕駛汽車的基本經濟效用,很可能將是非自動駕駛汽車的數倍。

而在用車需求大於客戶擁有車輛數量的城市,特斯拉將會營運自己的車隊。無論你身處何處,我們都確保你可以召喚到特斯拉汽車。

2023年12月底,特斯拉開始推送端到端架構的FSD v12。新架構的迭代速度,讓馬斯克看到了實現Robotaxi的路徑。

今年4月,特斯拉去掉了FSD名稱中的“Beta”(測試版)字樣,改為“Supervised”(有監督),下一步計畫迭代到“Unsupervised”(無監督),即傳統定義下的L4級自動駕駛。

當Unsupervised版FSD得到應用時,特斯拉的Robotaxi業務就可以大規模推廣了。

甚至在Supervised階段,只要FSD比人類司機更安全且接管率持續下降——即使駕駛位仍需坐著一名司機——特斯拉也可以開始Robotaxi的初步商業化營運,因為司機工作內容的改變和工作強度的下降,已經能夠為營運方創造價值。

在2024年Q1財報會上,特斯拉展示了其手機App的打車服務介面。當使用者使用召喚和Robotaxi功能時,App上將顯示距離、預計到達時間、車內溫度、可用座位數、導航地圖等資訊。



馬斯克進一步解釋了「特斯拉出行」業務的邏輯,稱使用者可以把它想像成愛彼迎(Airbnb)和優步(Uber)的結合。

特斯拉公司將擁有一定數量的自營車隊,以確保在每個城市都有充足的運力,而更大數量的特斯拉車輛仍歸使用者所有。

使用者可以隨時選擇把自己的車輛加入Robotaxi車隊,在自己睡覺或工作時出去載客賺錢,也可以選擇只向朋友和家人分享使用,或是只讓擁有五星好評的使用者使用。

任何時候,使用者都可以讓愛車回到自己身邊,專屬於自己——就像愛彼迎一樣,你可以隨時選擇出租客房,或不出租留作自用。

當前,特斯拉已在全球售出了超過500萬輛搭載HW3或HW4平台的車輛。特斯拉預計在Robotaxi業務開始營運時,其將在全球擁有700萬輛至900萬輛車。隨著車隊規模不斷擴大,最終這一數字將達到數千萬輛。

如果通過自動駕駛,這些車輛的使用率從當前私家車的5%-10%提升到50%,意味著1000萬輛特斯拉汽車將能夠提供5000萬輛至1億輛傳統汽車的運力。

單位里程的用車成本可能下降70%以上,這是足以顛覆打車服務價格體系的效率提升。

此外,特斯拉汽車為車主賺錢的方式或許不止於作為Robotaxi共享運力,而是還能作為計算中心共享算力。

馬斯克暢想道,雖然訓練一個AI模型需要大量算力,但讓它運行(即推理)所需的算力要少得多。特斯拉汽車上的AI推理能力,未來可能會發展出一種類似亞馬遜雲服務的業務,即當汽車處於靜止狀態時,用車載計算平台運行分佈式的推理任務。

這一業務模式,可能隨著2026年特斯拉下一代車載計算平台“AI5”的量產而變得更加有趣,因為AI5的算力水平將會匹及輝達新一代GPU晶片B200。


……即使在自動駕駛的未來,汽車每周的行駛時長從10小時變成50小時,汽車上的推理電腦每周仍有100多個小時可以做其他事情,不使用它會是一種浪費。


想像一下,未來全球有1億輛特斯拉汽車,每輛車平均擁有1kW的推理算力,整體而言,那就是分佈在全球各地的100GW的推理算力——這還沒算上(同樣將搭載AI5、AI6、AI7...的)人形機器人。

100GW的推理算力究竟是何等規模呢?一個可參考的資料是,馬斯克旗下xAI公司在7月22日宣佈開始運行的10萬卡H100叢集,作為當前全球最大的單一AI運算叢集,總功耗大約為150MW(0.15GW)。

總結一下特斯拉暢想的“Robotaxi共享經濟”:

每一輛特斯拉汽車,未來都會成為真正意義上的智能移動空間+運算基站+移動電源……車主將可以通過共享運力、算力和能源,實現資產增值。


放眼長遠的未來,很少有人懷疑自動駕駛最終會實現。遺留的問題有二:

1.究竟何時能實現?

2.憑什麼是特斯拉?

自動駕駛是一項難度極高的科技和工程難題。

自2009年Google開展自動駕駛項目Project Chauffeur(Waymo前身)以來,15年過去了,現在全球範圍內僅有7座城市在開展無人駕駛Robotaxi商業化營運,全球的車隊總規模不超過2000輛。

Andrej Karpathy今年1月在一篇名為《Self-Driving as a Case Study for AGI》的文章中對Waymo在舊金山的服務大加讚賞,稱自己如今的城市交通方式已幾乎完全轉向了Waymo。

但問題在於,這樣的體驗目前僅限於舊金山、奧斯汀和洛杉磯等寥寥幾座美國城市。

AK在文中總結道,自動駕駛的最終目標是在全球範圍實現完全自動化——Waymo選擇了先實現地理圍欄內的完全自動化,再向全球拓展;特斯拉則選擇先全球化(把車賣到世界各地),再逐步過渡到完全自動化。

AK稱,Waymo和特斯拉這兩家公司,一個還有大量軟體工作要做,另一個則還有大量硬體工作要做。

看似是說,二者在追求自動駕駛的路上都還任重道遠。但實際上,AK的下一句話便是“對於那個更快實現,我有自己的賭注。”

筆者毫不懷疑AK的賭注在特斯拉身上。這並非因為他曾擔任特斯拉FSD團隊的AI總監,而是基於事實的發展和理性的思考。

世上永遠也不會出現一個100%可靠的系統。監管機構——或者說每個社會作為一個決策主體——需要決定在什麼樣的節點允許自動駕駛系統合法上路。

馬斯克認為,如果有大量資料表明自動駕駛比人類駕駛更安全,那麼從道義上講,政策制定者和監管部門就有義務批准它的使用。

事實上,證明自動駕駛的安全性遠高於人類司機的資料已經存在,並且隨著FSD軟體的進步,這樣的差距還在繼續拉大。

根據特斯拉官方資料,2024年Q1,特斯拉汽車在開啟智駕功能下每行駛750萬英里會發生一次碰撞。2023年Q4,這一資料約為540萬英里。而美國普通汽車的平均值,常年穩定在約50萬英里發生一次碰撞。



換句話說,在FSD v12推送後的2024年Q1,開啟FSD或Autopilot功能的特斯拉汽車,大約比美國普通汽車安全14倍。

而特斯拉剛剛在7月23日開始向非員工推送的FSD v12.5,參數量是v12.4的5倍,並且是一個經過大幅簡化、重組的全新模型。

在X平台上,v12.5的負責人Tony Duan專門為這次推送製作了宣傳海報,並且除他之外還有多名FSD研發團隊成員在X上發佈了關於v12.5的宣傳內容,顯示出一線研發人員對這一版本的信心。



從擬人化和接管率等指標來看,v12.5目前在美國的網路上獲得了幾乎是壓倒性的正面評價。

7月29日,FSD v12.5.1開始廣泛推送。

按照馬斯克的說法,特斯拉將在v12.5或v12.6期間,向中國、歐洲及其他地區的相關部門申請准入。

考慮到v12.5的參數量是v12.4的5倍,而馬斯克預計HW4.0硬體最高可支援的模型參數量將是v12.5的8倍。這意味著v12.6或更靠後的某個版本,參數量將達到v12.4的40倍。

從Scaling Law在大語言模型上展現出的演進效果來推理:特斯拉FSD未來幾個版本的進步幅度,可能會遠超自動駕駛行業人士的想像(多數人只有先看到,才會相信)。

儘管法律法規的推進一定會落後於技術,並且能見度高如自動駕駛的技術的普及,一定會經歷漫長過程、受多重因素相互牽制影響……但從底層邏輯上講,馬斯克是對的:

當有一天,特斯拉擁有數十億、上百億英里的資料表明FSD比人類駕駛安全20倍、50倍、100倍……時,監管部門終究沒有理由對自動駕駛說No。

因此,在FSD持續進步的情境下,監管對其開綠燈只是時間問題。

另一個情境是,Scaling Law在FSD身上不奏效,或不足夠奏效,即FSD以當前的技術方案無法實現足以撬動監管批准的安全率,那麼可能意味著當前在中美自動駕駛領先的特斯拉、華為、“蔚小理”等企業,都將需要切換以Transformer為基的技術路線。

在本文中,讓我們暫時忽略第二種情境,因為那可能意味著與物理世界互動的AGI事業整體遭遇重大滯礙。

下面分別通過對比科技公司和其他汽車廠商,探討特斯拉在Robotaxi競爭中的優勢。


首先,為什麼以Waymo為代表的科技公司,無法在Robotaxi的商業化競爭中擊敗特斯拉?

1.成本:Waymo基於捷豹i-Pace改裝的無人車,單車總成本約在100萬人民幣等級,與特斯拉20-30萬人民幣成本相比不具備競爭力。下一代車型由極氪代工,成本和規模仍弱於特斯拉。

2.技術:Waymo當前採用的技術,依賴(自有車隊建立、維護的)高精地圖,每新開一座城市的服務均需Waymo團隊在該城市進行繪圖、測試和驗證,無法像特斯拉FSD一樣快速泛化至多個城市。

3.硬體/生產:Waymo暫不具備大批次生產無人車的能力,其與極氪合作的M-Vision車型,不具備美國本地產能,且在快速爬產、生產效率等方面與特斯拉差距巨大。

4.規模:特斯拉車隊的規模約為Waymo的一萬倍,且生產能力決定了Waymo在10年或更長時間內都無法追趕;資料規模方面,Waymo的年化行駛里程位元斯拉少2-3個數量級。

5.營運:軟體公司的背景和基因,讓Waymo很難在短期內建立起可與特斯拉較量的車隊營運能力,包括但不限於充電、維修、物流、招聘大規模團隊等能力。

以上因素決定了,Waymo取勝的唯一希望是特斯拉由FSD進化到Robotaxi的技術路線走不通,即情境1不成立。

與Waymo相比,特斯拉則有機會將Robotaxi變成一個軟體滲透的問題——我們可以將Skype的發展軌跡作為類比。

Skype最初於2003年推出網際網路語音服務,一年後使用者達到100萬,兩年後使用者達到5000萬……這是歷史上增長最快的新技術之一,其成功的原因可概括為三點:

  • 它直接取代了已經廣泛使用的長途電話服務;
  • 相比傳統技術,它大幅提升了效率、降低了成本;
  • 非常關鍵的一點是,它使用了現有的PC和網際網路基礎設施(2000年,美國共有1.69億台個人電腦,60%的家庭至少擁有一台)。

在Skype之後,Zoom、Airbnb、Uber、Netflix等產品,原理都是利用現有基礎設施進行軟體升級,也都在早期實現了高增長,並利用早期建立的優勢在更激烈的競爭環境下仍然具有持久性。

特斯拉推出Robotaxi,同樣具備上述Skype成功的三個條件:

  • 需求是普遍存在的——計程車/網約車市場,以及大量當前由公共交通滿足的通勤需求;
  • 無人駕駛Robotaxi的成本將比傳統計程車低70%或以上,同時安全性更高、體驗更一致;
  • 基礎設施已經存在——散佈全球的近1000萬輛特斯拉汽車,以及無需任何升級的公路體系。

通過FSD不斷的軟體升級,特斯拉能夠以更低成本提供更安全、更便利、體驗更好的出行服務。

一旦特斯拉的Robotaxi商業化跑通,其先發優勢和高度垂直整合的業務模式,將成為自動駕駛科技公司(Waymo)和打車服務營運商(Uber)在很長時期內都無法踰越的鴻溝。

那麼其他智能汽車製造商呢?

即使拋開地緣政治因素和全球化處理程序的差距,特斯拉相比華為、蔚小理等自動駕駛技術處於頭部的中國廠商,至少擁有算力和資料兩方面優勢:


1.算力優勢

車端推理算力:特斯拉HW3為144TOPS(稠密)、HW4約為700TOPS(稠密);華為MDC為200TOPS(稠密);理想、小鵬的雙Orin方案為508TOPS(稀疏);蔚來四Orin為1016TOPS(稀疏)。

由於特斯拉自研智駕專用晶片,其算力利用率比輝達方案更高,且下一代AI5的算力將比HW4提升10倍。

雲端訓練算力方面,差距更明顯:特斯拉當前擁有等效3.5萬塊H100的訓練算力,約為35 EFLOPS,計畫2024年底增加到等效9萬塊H100。

中國廠商方面,華為的訓練算力規模約為3.5 EFLOPS,理想、蔚來、小鵬的儲備均低於華為。

此外,特斯拉基於自研晶片的Dojo規模已經達到等效8000塊H100,這為其在輝達之外提供了第二個選擇。中國廠商除華為之外,都面臨採購輝達晶片的不確定性。


2.資料優勢

FSD v12推送之後,FSD的累計里程增長明顯提速。截至2024年6月,FSD累計里程超過16億英里(25.8億公里)。



在2016年《特斯拉宏圖·第二篇章》中,特斯拉曾預測要實現自動駕駛且獲得全球各地監管部門批准,需要積累大約60億英里(接近100億公里)的自動駕駛里程。

按照這一標準,考慮當前的增速,預計特斯拉FSD最遲到2025年底就可達到60億英里累計里程。

國內華蔚小理的車隊規模約位元斯拉低1個數量級,且早期車型不具備支援城市NOA功能的計算平台,因此里程總量僅為特斯拉的1/10或更少。

Scaling Law在自動駕駛領域發揮作用,一方面是指模型規模(參數量)增大帶來性能增長,另一方面是指資料規模的增大帶來類似的收益——這說明特斯拉在算力和資料兩方面領先的重要性。


此外,人才和演算法方面的優勢難以量化,但可能更重要。

特斯拉推出端到端方案後,已不再公佈最新的技術細節。對於其「photons in, controls out」的具體做法,業界並沒有統一的認知。

但是基於特斯拉跑通端到端量產上車的事實,有自動駕駛追求的中國廠商已經行動起來了。理想的“端到端+VLM”、蔚來的“引入世界模型的端到端架構”,就是在端到端理念下各自做出的設計嘗試。

特斯拉FSD的核心團隊不過數十人——類似於OpenAI,大模型時代的人工智慧項目,人才質量和人才密度的重要性遠高於團隊規模。因此,今年以來理想、蔚來、小鵬的智駕團隊都經歷了組織重構和裁員。

理想汽車智能駕駛副總裁郎咸朋認為,從產品表現角度看,理想AD與FSD的差距大約為半年(特斯拉AI5量產後可能會有變化)——這個對差距的認知是否精準,以及差距是在縮小還是在拉大,都還需時間觀察。

無論差距幾何、還需要多久趕上,一個確定的結論是,最具備與特斯拉爭奪Robotaxi市場能力的企業,很可能是中國頭部智能汽車廠商。


結語

Robotaxi不會在一夜之間代替傳統汽車的使用,而是會與現存汽車長期共存,直至絕大多數人的個人交通工具最終讓位於自動駕駛汽車。

自動駕駛汽車將成為一系列新服務生態系統的基礎,這些新的服務,總價值最終將遠遠超過目前的汽車市場。

當前的局面是,特斯拉在這個生態系統中佔據了優勢地位,包括先發優勢、規模優勢和垂直整合優勢。

全球汽車產業將被重塑,誰都無法置身事外。 (建約車評)


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