从新能源卡车、自动驾驶的ChatGPT时刻再到AI与大模型。
@数科星球原创
作者丨苑晶
编辑丨大兔
2024年5月16日，零一汽车于江苏太仓成功举办了首场发布会，并在两个小时里发布了大量关键技术成果，其对外透露了该公司从企业战略到生态联盟、重卡产品，再到核心技术自研等诸多细节。最值得关注的是，其在基于大模型的端到端自动驾驶技术的分享。
在该场发布会中，公司创始人之一的张红松透露，零一汽车采取了分步走的整车战略，从1.0平台的新能源整车市场突破，到2.0平台的完全正向开发，最终将实现无人驾驶与整车智能化的整合。零一选择中短途运输市场作为切入点，针对这一细分市场的特点和客户需求，提供了新能源电动化解决方案。
据了解，零动智卡联盟（ZITA）的成立，是零一汽车联合行业内其他企业共同推动智能重卡技术发展的重要举措。联盟旨在构建开放的重卡技术生态，推动新能源智能技术的进步。零一汽车在其中提供整车技术、控制技术、智能化技术等，并共享供应商体系和质量控制体系。
在产品方面，零一汽车的设计风格强调极简、力量和规律，同时注重车辆的实用性和维护成本。Matrix矩石智能集成电驱系统是零一开发的创新产品，具有高度集成、功能完备的特点。系统采用高效扁线电机和先进的润滑管理系统，提供了优越的动力性能和可靠性。
轻量化设计是零一汽车的另一大特点，通过轻量化电驱桥、车架、少片簧等设计，实现了与竞品相比轻1吨的重量优势。电池技术方面，零一采用了侧置电池布局，提供了更大的安装空间和更低的重心，从而提高了安全性。
在该场发布会中，零一汽车还公布了其首创的商用车热泵式热管理技术，通过集成的热管理系统，实现了驾驶室、电机和电池之间的热量转移和回收，显著降低了能耗。而其智能车控技术的应用，提升了车辆的安全性和经济性，同时简化了维护和故障处理流程。
另一创始人黄泽铧分享了零一汽车在自动驾驶领域的思考和心得，认为商用车是自动驾驶规模化普及的第一站，并强调了场景渐进和可靠的车辆底层系统在商用车自动驾驶发展中的重要性。零一汽车正向设计了水滴冗余线控底盘系统，提供了高可靠性、全功能覆盖、高性能执行和全冗余设计。
最后，零一汽车展示了其基于大模型的端到端自动驾驶技术，这一系统通过自我学习和自我调整，具备强大的场景泛化能力，且大幅降低了自动驾驶系统的部署成本。他强调，零一汽车的愿景是成为全球领先的运输机器人公司，引领商用车重卡技术的突破，为运输行业带来革命性的改变。
在本文中，数科星球DigitalPlanet（ID：digital-planet）整理了两位创始人对零一汽车与自动驾驶的看法。相信本文能以飨读者，帮助世人理解新能源和AI产业发展。
01
自动驾驶的从0到1
媒体：你觉得零一汽车是一家什么样的公司？
黄泽铧：零一不是一家喜欢对外说太多的公司，很多时候我们在谈任何东西时会非常谨慎，因为我们不希望零一成为一家PPT公司。
我们带着成绩去发布我们的新产品，这个产品不只是停留在纸上，我们还是带着很强的一个务实的心态。
我们确实在已经正式进入量产期。
媒体：自动驾驶实现从0到1了吗？
黄泽铧：在自动驾驶这一侧，我并不觉得我们提到的“1”是在未来的12 个月我们需要去完成的事情。其实在上一次发布会时大家就很关注自动驾驶的事情，但那个时候我们没有说，主要是因为这里面存在非常多的不确定性，毕竟这是一个完全端到端的系统。
所以涉及很多技术问题大家都很关心，比如黑盒的问题、安全的问题、稳定性的问题都需要去解决，泛化性也是不简单的。所以这里面涉及很多的事情，我们在当时觉得还回答不出来，我们不想在当时只是抛出一个概念。
那么今天零一的自动驾驶软件做到什么程度呢？
在今天我们其实已经很确定，端到端的事情是完全可行的，爆发能力非常高，并且极大性的收敛。我们其实原计划这一次发布会不聊这个事情，我一直在等待一个时间点，就是自动驾驶的ChatGPT Moment，我并不觉得我们现在已经完全达到了，但这个事情我觉得可能在未来 6 个月左右零一能够去展示出来。
那我们选择现在说这个事情，是因为零一确实已经有了非常明显的结果，同时我们也在各个场景里面去证明了很强的泛化性，所以这条路我们觉得是走得通的。我也不介意整个行业都往这个方向去走，我觉得这行业还是需要大家一起去追求。
媒体：很多人问，自动驾驶的“1”是什么，“10或100”又是什么？
黄泽铧：说实话，我觉得零一的自动驾驶还没走到“一”，但是我们很清晰这条道路是我们会去坚持十年，或者坚持零一整个再往前的一个生命周期里。
那我简单形容一下，“一”是什么？“十”是什么？“一百”是什么？
我觉得“一”、“十”、“一百”有可能是在几乎一瞬间同时到达的。
首先“一”就是我们现在在做的事情，包括跟目前现有卡车的一些系统适配，所以“一”就是我们会在一些场景快速地把车辆去跑起来。然后证明在这个层面，它的学习能力、策划能力、包括它的一些安全跟进能力，所以这是一个“一”，它更多的是一些点上的能力，同时我觉得我们还需要一些数据去证明它的安全边际，比如它会不会在下一秒就往别的地方随机、随意开，我们现在所有的数据里它不会这么做，但是我觉得我们还需要足够大的一个量去佐证。
然后“十”和“一百”，为什么说它天然很容易去达到呢？
是因为从软件的角度去看这个问题的话，其实他本质上是一套架构，一套系统，在这点并不需要去做任何多余的适配，所以我觉得“十”和“一百”会围绕两个方向，一个方向是找到合适的法规，我相信在未来两年，包括特斯拉这次入华，咱们国家应该也感受到了下一个机会，所以这个法规有可能比我们想象得来得更快；但是同时法务可能也是一个很大的制约点，那对于商务者来说现在也是比较好的时候，我们其实还存在一些可以把它稍微放松一点的地方，像包括它可能会涉及到城管等等。
那么这就是“十”和“一百”，一方面是法规这一层的一些突破，也包括我们向政府去提供相关更多的数据。
媒体：所以，我们其实找到了自动驾驶的商业模式？
黄泽铧：商业模式这其实并不简单。现在大家对自动驾驶的理解已经不像 2016 年或 17 年，会因为认为自动驾驶是一个很性感的技术，大家就很疯狂地投资或者制作。
我们其实能看到不管是多好的自动驾驶公司，它需要有载体，它需要商业模式，他需要有一个闭环的能力。最后他需要算能收入多少钱、还能赚多少钱，因为自动驾驶公司能赚钱的目前应该没有，所以这些问题都会是我们的“十”和“一百”，也是比较大的挑战。
媒体：你觉得这里面的技术难点是什么？
黄泽铧：关于技术这一层，我觉得核心关注的东西是边界，即如何大规模地去验证它的一个安全能力。
我对这件事情其实很有信心，因为目前我们的数据看起来关于泛化性和它的安全性其实做的是比较好的，但我觉得还是需要有一个过大量级的数据。如果我们能够先以一些小的产品去突破，因为这些产品相对可控，那么我的安全边界的验证能力或者验证成本相对来说也是可控的。
其实关于自动驾驶这个事，我觉得我们现在仍然像在整个宏大的海洋里讲一个贝壳的故事，所以我们也需要在未来的时间里面去建立更多的认知，这是我们现在的一个状态。
02
新能源智能卡车为什么有前途？
媒体：现在零一汽车的销售情况如何，价格是多少钱？
黄泽铧：关于价格的话，零一现在使用的是经销商体系，是分销的一个模式，所以价格会涉及到终端价格和成交价格。
我没有特别去说具体某一款车的价格，是因为在不同的地方、不同的配置，它会有不同的价格。
但是简单来说我们的价格区间是大概在…... 我怕报低了(笑)，其实我们的价格大概在 50- 60 万之间，实际的可能比这个还要低。
这是我觉得可以公开说的价格。
媒体：在市场选择上，零一汽车为何做中短途？要卷卡车市场了吗？
黄泽铧：首先我认为零一选择中短途市场，是因为零一本身天然的务实性。
我们觉得新势力并不一定是一家讲故事的公司，对于我们而言是没有必要再重新去讲一个故事，去制造一个概念的。
如果不考虑讲故事，那么我们天然需要直接面对、参与市场的竞争。卷这件事本身或者价格的下降，在我看来是一件非常非常好的事情。
为什么？因为其实所有人最终极的一个目标还是想去替代油车，那么我们的产品价格需要靠近油车的价格区间。
回到三四年前或两三年前，一台282的电车价格大概接近七八十万，那个时候的毛利我估计超过50%，后台有些数据可能更高。
但是这样的车其实你希望用户去算清楚账是很难的，所以那个时候其实不具备太强的经济性，而发展到今天，经济性已经完全具备了。
在具备很强的经济性的时候，我们看到的是市场大规模渗透已将近达到 10% 了，我们相信在中短途市场在未来的 3 年到 5 年左右，渗透率可以达到 80%-90%这样高的数字。
在这样的一个情况下，我们必然面临着非常激烈的竞争，首先会是价格竞争，零一是一家很简单公司，我们认为它存在就是有合理性的，我们不能去逃避这样的一个问题，那我们直接去参与这样的价格竞争。
媒体：产品的成本结构是怎么样的？是靠价格竞争吗？
黄泽铧：其实价格竞争的核心有两个部分，一个是供应链，这里面包括我们核心的一些三电的因素，采购量决定了基础的价格。第二个是一些采购成本，比如动力底盘的一些成本，这部分我们主要利用供应链上的优势。
此外，零一具备几乎所有整车厂所不具备的一个优势：数据，数据对于我、对于零一是有价值的，数据对于其他的主机厂没有价值。所以我们还在另外一个维度上可以去产生竞争。所以我还是希望零一能够直面这样的竞争。
在早期客户对于你的产品是不了解的，卖出高溢价产品相对来说会比较困难，那我们就直接去参与价格竞争。然后逐渐地，零一在产品层面，通过第一代产品、第二代产品不断地上升，包括智能化，其实零一的高溢价能力主要在差异化这一层，我们可以提供很明显的用户价值。
那么很自然的，如果我提供的产品所有人都提供不了，那我自然能够去定义价格，相对来说竞争力也会更好。我觉得做商业有商业的一个基础逻辑，这是关于价格竞争的回答。
媒体：你们的销售体系是怎么样的？
黄泽铧：我们现在是分销的体系，当然零一也会直接参与到现在各个区域的销售项目之中，但我们整体上还是依靠代理人和经纪人的方式去帮助我们销售。
主要原因是重卡大量客户群体不是在网上能看到信息，然后直接过去购买，它不像c端的消费，所以它还是需要有渠道资源，所以我们现在是采用这样的方式。
它不是一个不可透风的项目，因为传统的车企的销售体系反而是有to c的。油车时代其实最大量的购买群体是c端的客户，比卡车更开放，这种车类型的在油车里面去购买的比较多，但是也不是它里面的，或者说它是一部分里面的客户。
所以这个时候会导致说我们在油车时代的原来的销售体系，其实会成为这种大型主机厂的一个很大的制约，因为他依靠的是一级、二级这样的代理商。
所以比如说像这种咱们头部的这些主机厂，他在去卖10万台车的时候，他并不知道那10万台车的客户在哪儿，但是在今天，你电车它一定涉及到比如说续航，涉及到这个是客户的地方适不适合这个车，充电桩会不会导致问题，所以他偏向的是一个解决方案式的运营。
在这个运营里面，反倒它的销售体系会成为制约，因为比如说我已经在河北有了一个代理商，我不可能说要么就是我指望代理商自己动起来了，但是他也有他的二级代理，你可能直接去改变它。
但是如果我现在又去发展一个电车的代理商，我这个代理商他也会抱怨问题，但这里面其实我觉得他肯定还是有一定的优势的。
媒体：未来是做燃料电池车还是纯电或者增程？
黄泽铧：关于燃料电池，我们现在的整体的思路是这样的，燃料电池对于重卡的架构来说，它的本质上其实是一个增程，对于现在的电车，它是通过新能源的方式去做电池续航的增加，它本质上其实还是一台电车。
今天为什么不再去做燃料电池，我相信其实大家心里应该也有一些答案，这个答案其实是大家几乎比较共识的答案。
燃料电池在经济上，在政府补贴的情况下其购置成本是算不清楚的，不补贴的情况下则是一个天价；燃料电池的使用成本基本上在大概四块钱左右一公里，还是比较贵的，跟电车比起来远远没有经济性。
而这两个核心的大问题，我觉得在一个整车企业里，或是当下新势力汽车能够得着去解决的。
你真的把它解决好，你会是一家像研发工匠去提供基础的能源系统的公司，或者说这可能需要国家的一些基建，或者是中石油、中石化做制氢，或者说 Distribution 这样的一些公司去完成。
所以在这个系统里面，我觉得在今天去谈大规模商业化是过早的，但是我把电车这件事情做好，未来比如说国家下了很清晰的这个指令，一定要是清洁能源，或者说直接禁止油车进入到市场，那么燃料电池它可能会存在比较大的一个增长市场，我觉得应该那个时候去切入进去也不迟。
媒体：在干线物流做电动卡车，有困难吗？会大规模普及？
黄泽铧：首先干线物流其实现在落地比较难的原因，一方面是续航，这是大家从表面上能看到的最直接的原因，或者说为了增加续航，会牺牲太多的载重和成本，这是直接的原因，但我觉得这个不是本质的原因。
第二个原因是它的经济性，我们现在在干线物流上面，它基本上稳定在一个较高速的区间，所以在高速区间里，电相比油并没有很本质的一个优势，这是我们现在的技术这一层，至少是我们今天所看到的结果里面，有一定的、但是没有太本质的优势。
如果我们再去做干线，它一定涉及重卡怎么去补能的问题。我们现在的服务区的资源太宝贵了，不可能在里面去建立很大规模的充电站给重卡司机去充电。
所以这是我觉得现在面临的比较大的几个问题，而这些问题我觉得在未来的三四年里面会逐步地去解决，它并不是一个很大的完整的壁垒。
其实我觉得，比如说我们的车辆系统，像电驱桥这些进一步的设计，其实我能做出来margin，而且能做出来跟油车在经济性上的差距，低风阻的这些设计可以去做出来这个事情。
同时补能肯定也会越来越快，充电的桩我觉得国家也会去弄，但是为什么我们今天没有特别讨论，是你会发现这里面问题太多了，所以它没有办法去形成一个这种共识性的趋势，它一定是从一个小的市场里面开始，大家去找场景慢慢培育，培育个一两年出现这样的一个模式，再去解决。
我们觉得可能更合理的方式是在中短途的场景里有一个大面积的使用，今天渗透了10%的全是中短途的车。在大面积渗透的战略里，我们把中短途的问题解决好，顺带地就解决了充电的快速的问题，这里面所有的问题都是共性的，我再从这样的模式去进入到看一下产业的一个目的。
当然这里面还有一些问题，比如我们这里面还有运营提升的问题，包括固态电池到底能不能够去支撑足够的续航以及怎么去测算，我们现在还没有足够的数据。
基本上很多东西，比如说电池厂怎么去为固态电池直接去定价？它的循环次数是什么样的？还有一点是这块我觉得需要乘用车先走一两年，重卡才能开展使用。
03
关于卡车自动驾驶的一切
媒体：端到端的架构什么时候上车？
黄泽铧：我们上车的时间大概在今年，现在已经有比较明确的上车点。目前可以跟大家分享，我们不仅上在零一的车上，也已经上在其他平台的车，包括像其他类型的车，有的是生态联盟、也有些是合作项目。
这里面的核心对于我而言不全是商业化的回答，更多是在技术层面要去探寻，这件事情我们的技术有没有边界？从我自己的认知来说，我觉得所有的车都能用自动驾驶去开。
而从商业化的角度，我们的商业就专注在重卡，专注在商用车这个赛道里面，但是上车这件事情，我们会去做很多很多的尝试，大家应该也能看到后续我们发出来的一些demo和新闻。
这样一套架构的好处是，在早期我们可以通过比较好的shadow，相当于影子模式的方式，可以做到一方面是收集，另外一方面是评估这套系统的安全性和稳定性。
当我们在上这个系统时，其实会包含两个过程步骤，第一个步骤我们先去做影子的事，从里面拿到数据去验证这个系统的可能性。
当你的模式合理时，我们会去做安全评估，现在会在一些可控的产品里面去做，当然也会规范化它的一个商业模式，大概是这样的一个方式去推进它的进展。
媒体：货运公司想问，自动驾驶系统会不会增加他们的运营成本，比如购车成本？
黄泽铧：相对来说我觉得比传统自动驾驶公司好的一个地方是，我的客户他本来买我的车就是做一样的运营，也就说他在今天买这些车的时候，它的主要成本肯定还是在电车的成本，同时他也需要自己去找司机运货，所以这部分对他来说没有太多成本增加。
核心的成本增加在于这套智驾系统的成本增加，计算下来也不会特别贵，应该是很便宜，具体的定价我现在可能说的还过早，但这可以做到很便宜。
这样其实非常方便我们的客户可以直接进行导入，比起传统的自动驾驶公司，它里面有一个比较大问题是它没办法去做到重资产的规划，50~100 辆车对公司会产生非常大的一个负担。所以这是零一从自动驾驶部署上的优势。
媒体：零一会经历和“蔚小理”一样的商业模式吗？自动驾驶何时盈利？
黄泽铧：我觉得这个问题，其实我无法给出一个很清晰和准确的回答，因为我们其实还没到“一”那个点，在“一”那个点，我们的商业模式完全形成的时候，才比较好测算盈利这件事情，所以应该说我们现在还比较早。
但其实我对零一的信心是远大于传统自动驾驶的，因为对于我来说，首先我们不涉及到资产的运营，相对来说资产这一块的压力，包括运营的这种成本压力就会很小。这样其实就是我本身在自动驾驶这一层面，对于我们的核心的一个增量。
第二个事情就是我们本身的主要收入来源，在未来至少两年是很确定的，仍然在造车这个部分，所以我的核心盈利目标和收入目标都在造车领域，这个业务形态长期来看是非常非常好的。
比如像蔚小理，其实不会去提它的自动驾驶业务盈利目标，因为自动驾驶系统就是它的整车交易模式，所以我觉得我们在未来也会更多地去采用这样的一套模式。
今天我实话实说，其实并没有一个很清晰的财务目标在压着整个团队往前走，我觉得至少现在，我们还在比较快乐的时间。
媒体：乘用车领域对自动驾驶的无图时代，讨论异常激烈，卡车也会迎来这个时代？
黄泽铧：无图的话是一定的。对于自动驾驶重卡来说，最大的挑战就在于图本身。我之前所在的公司图森，为什么去推高速的电车物流运营网络，原因是因为好制图。
但在中国，除了高速干线，我们还会跑去国道，有时候国道已经算很好的路了，有时候还需要走是乡道，甚至是完全泥泞的路面。
在这种情况下要去建一个高精地图，这个事几乎是无法很有效地去达到的，所以这是制约我们商用车很大规模落地的一个主要原因。
而我们端到端的自动驾驶架构并不需要地图作为输入，因为地图本身在其中就是额外的一些针对性问题的补充，比如继续往哪开、限速这些，但限速我们并不需要高精地图，有低精地图就可以做到。所以商用车自动驾驶的规模化轨迹一定是往无图化这个方向去走的。
并且我们现在看到的产品，不是传统意义上大家理解的高速干线的系统。因为这个产品虽然简单、规模也大，但是从法规层面来说这个是需要有人去开的。
我们更多的会去走城里面的这样一条路，可能是新疆的某一条专业的道路，应该没有人去过，也没有基站信号，所以他没办法去做高精的一些开发，在这种情况下去实现自动驾驶。
媒体：所以，我们如何认识高精或低精地图？
黄泽铧：低精的地图我们默认几乎都是有的，因为低精的地图其实就是一些车道信息或者说限速信息，这是自动驾驶系统一定需要用来导航的，要不然你就不知道开到哪儿。
不能反复地去告诉它就往前开或者往右开，我还是需要告诉它在某个地方，就是你的最终目的地。所以地图是一定会存在的，我们今天谈的所有的地图也都是高精地图。
媒体：我们如何看待自动驾驶和新能源卡车或者叫电动重卡之间的关系？结合点是什么？
黄泽铧：电动重卡和自动驾驶的一个结合，我觉得在前期基本上是可以去推动和发展的。像我们现在的主要客户，大部分都是做大宗物流。
大宗物流其实有一个很明显的特点是它在一个地方是富集的，比如说其实港口也算一个小的大宗物流，他需要去搞港口内部的物流，那最明显的其实是一些专用的这种拉煤、拉沙石的一些线路。
在这些地方其实核心的难度在法规上，或者应该说这个场景本身的一定的可控性上，其实这些项目里面它很多时候都在郊区，相对来说往前推动一步，去做自动驾驶的一个允许和准入，是相对来说比较简单的。所以我觉得大概是这样的一个，可能不一定具有典型的一个方式。
当然干线物流，我认为它对于自动驾驶确实是一个非常干净和清晰的，非常大的市场模式。但是干线物流我觉得面临的不是技术的挑战，当然它也有很大的技术挑战，但更多是在于这个东西的影响太大，当你这么大的一个盘子，去让所有人在这样的一个事情上达成一致，认知一致，它所需要的周期是长的。
比如说它从理论上面具备一个很大的单一市场，但是你从进度上并没有一个明确盖章的政策，需要做到什么样的突破等等，这需要解决的点太多了，并且这些不全是在技术这个地方。
至于我们为什么要造车和同时做自动驾驶，电动车跟自动驾驶相关的关联性是什么？
这里面的核心也是我们所看到的，自动驾驶的一些很大的认知上面的一些问题。在最早的时候，大家对自动驾驶的想象它就是一个纯软件的系统，因为车看起来已经很可靠了，自然会有车厂就把车造好，自动驾驶软件只是安装在上面就可以了。
但实际上我们发现，这个事情跟我们想象中完全不一样，商用车的可靠性是比较差的。现在实际上我们统计的数据也是商用车，其实车辆故障的硬件问题其实要比软件多很多。
这里面任何一个故障，一旦出现安全事故，没有人会去管说是我的感知系统错了，或者说我端到端高大上的系统出现了一个错误，还是可能是爆胎了，所以这几个事情在安全性上的视角是一样的，是平等的。
今天其实能够去解决车辆这样问题的企业，我觉得在全球范围内非常非常的稀少，就是零一现在在做的东西。
电动车给我们的一个契机，就是我们可以重新去定义和设计这个产品，包括我们2.0系统的采购是一个大单体的模式，我跟松哥（张红松）其实讨论过很多，车辆应该怎么去做设计，它的组装其实不应该是这样的一个很散的问题，像是今天有一条线里面三个螺丝，就很难去控制它的质量，也很难去做很好的系统诊断，它应该是一个大的单体，由几个大的部件单独去做自己的部分。
这些东西都依赖于新的架构的产生，也需要有一个新势力，其实它要有这么一个机会去重新设计这个产品，有这样的一个商业模式和商业轨道能够去迭代，但我觉得这个事儿不是一天完成的，所以我觉得电动重卡其实给我们更多的是这些。
因为做油车的话，我其实很难去说服大家我们要重新做一款油车，能够去打开现在所有的油车的这些早就适应的东西，我觉得这个是不可能的事情，所以电车其实是给我们这么一个商业轨道。
04
关于大模型、算力和“ChatGPT时刻”
媒体：自动驾驶行业如何理解端到端，如何理解大模型？
黄泽铧：第一个问题端到端这个事情，这个是我作为智驾研发人员的一个个人观点，它必须跟大模型结合在一起，端到端这个事情，其实我们在很早80年代到90年代其实就有相关论文，我觉得也应该做了。
它大规模的去做是2016年英伟达当时有一个端到端系统，那个时候不太成熟，主要还是受制于模型的理解和泛化能力。
所以这个事情一直到2022年的年底的时候ChatGPT的发布，我们当时看了很多的demo，这些进展展现了系统很强的尝试能力，在那一刻，我个人的观点，智能的问题已经解了。
也是从那个时候是由于真正决定去开始，去重新做自动驾驶，我们没有尝试过任何传统的自动驾驶路线，所有资源都在集中在端到端，也做出来了成果。这个聚焦能让我们弯道超车实现端到端的领先位置。
媒体：如何理解多感知如何在自动驾驶里的应用情况？
黄泽铧：关于多感知融合这个问题，首先真正的端到端的自动驾驶系统，我觉得在今天可能全球真正理解这件事情的公司应该不超过5家，我觉得现在大家都在达成共识的前期阶段。
我们已经看到，包括为什么零一我们本来是计划5个月之后去宣布的，但是我们选择今天宣布也是因为看到了这个共识，大家已经在形成共识了。
因为零一做的一直都是一个原创性技术，我们不希望大家五个月之后去理解这个技术时，觉得我们只是在蹭风口、蹭热点，这件事我们已经为它准备两年，团队也值得这样一个认可，所以这是我们发布它的原因。
但是反过来说，我觉得在今天其实对于这个系统，我们看到的所有，现在已经存在的所有的系统和所有的模式，跟这个系统都是2个系统。
所以大家对今年可能我觉得不是直接可以去参考的，那么反过来说，多感知融合有没有必要。
首先我觉得是有这个需求的，比如说像我们需要多个摄像头，不是一个摄像头，一个摄像头可能有一定限制，在我们实际上开起来的时候，我发现我们自动生成的轨迹，在最开始是对不准车道的，它不知道那个路口要长什么样子，所以一定是需要多个感知的信号。
但是像激光雷达也好，毫米波雷达也好，这些传感器需不需要，我觉得从性能的角度上是不需要的。
所以其实我觉得当然是高阶的人工智能，其实它真的在做产品化落地的时候，其实大家会学到很多事情，这里面包含比如说可能我们在前期，可以去使用一些hybrid的系统，一方面比如说我们整体的决策和感知去依靠端到端去完成。
但是我的保障系统里面会设计一个冗余系统，哪个系统是主的，哪个系统是次的，我觉得在演进过程中其实都是有的，我都可以有调整空间。
媒体：您观察到数据标注和传感器价格下降的情况了吗，对自动驾驶有什么影响？端到端的泛化问题解决了吗？
黄泽铧：这个传感器的成本下降是这样的，很简单，就是摄像头很便宜，并且我们实际上看到这个系统确实是可以仅依赖于视觉的。
我们现在的系统能够对于整个图片的完整的这个context信息去产生理解，比如他们每一个像素。其实视觉信息是最丰富的，像咱们激光雷达其实它没有办法去看到颜色，看到像素的信息，视觉信息是包含所有的信息的。
但是原来我们的人工智能算法没有办法去处理那么丰富的信息，比如说其实刚刚大家有没有发现就是我给大家看的一个例子：把那张图丢给大语言模型以后，他回答第一个是：这是一个奇妙的天气，然后这个奇妙的天气怎么怎么样，我们做自动驾驶什么时候识别过天气？
这个就是他直接从像素层面理解的能力，所以这是大模型去让他具备了这样的能力。为什么要去做端到端呢？首先是因为大模型具备了这样的能力，那我们就不需要画蛇添足。
比如说就拿那个例子展开去说一下，天气对于自动驾驶有没有影响？一定有影响，但是原来为什么大家不去做这个东西，或者说我们在尝试规避这个问题对吧？
没有任何自动驾驶系统上，它会识别它的天气，所以实际上是因为原来我们的智能算法的能力不够，所以我们实际上对于自动驾驶这个事情做了一些人为的一些等效和简化，然后这些等效和简化去形成了今天的这个当前的系统，这是就是现在的这个系统带来的。
所以本质上为什么要去用端到端？就是我们有一些简化是对的，但是有一些简化不一定是对的，比如说天气，我过去经验里面没有直接回答，比如说我知道什么样的天气对于驾驶的一些影响，但是我认为你是不知道的。
所以这个时候你不要去直接去干预系统，就是我们不要去直接指定这个系统。我认为从这个解法上会更优于我们原来的这样一个模块化的训练方式，所以这是第二个层面。
还有一个是标注减少了。很简单，首先我们这里面没有定义过任何模块，所以我不需要做图片，我没有告诉过他行人在哪里，我没有行人识别，没有车辆识别，没有semantic segmentation，比如说语意分割，没有道路线，我必须要去标道路线，所有的标注都没有了。
我们的端到端系统，是直接根据图片在预测开车的轨迹，而这个数据是天然就获得的。这是我从我们车上的摄像头直接拿到他们数据，就是从人类司机的驾驶使用设备直接拿到轨迹数据，所以我没有标注，但是当然不代表这个系统完全没有标注，我们还需要去做一些真实的校验，包括我们需要去做很多的增强学习的这些部分，这里面还是带一定的标注的，但是我们刚说的这些标注都没有。
媒体：目前零一汽车的发展重点是什么？
黄泽铧：首先我们的主业是在造车，所以我之前跟团队约定的是在端到端这个事情有突破之前，用不超过10%的资源去尝试，去做这样的一个学习的框架什么，我们也很幸运做出来了，并且还是我们全球更强最早的一批企业，把这个事情做出来了，新的资源可能会需要重新来计算，但零一的主业在车辆这个板块是没有变化的，我们都在想如何去扩展一些在我们智能化这方面需要的一些额外资源。
我们在做的底盘系统其实才是零一核心的业务，这个核心业务希望跟所有的行业伙伴们一起去做。
因为我们其实相信商用车就是在做场景渐进，并且大家其实不要只把这个思维局限在技术这个东西，我们在做场景渐进的时候，比如说最简单的港口，港口它不仅仅是一个技术问题，还有渠道问题，可能A公司能拿下港口，B公司的背景拿不下来，这里面不一定是技术能解决的。
所以我们觉得这个事情不是一家公司去做的，其实零一在场景渐进的这样的一个模式里面，我们希望扮演的角色，是我们能够去提供全国，乃至全球最好的智能卡车底盘，我的底盘能够去做到冗余，做到安全，做到便宜，这些是我们的一个核心内容。
欢迎汽车与出行企业我们交流
请扫下方二维码↓
「行业研究」
「案例分享」
*数科星球（ID：digital-planet）出品
合作、社群、转载：13681032931
数科星球传播矩阵：微信公众号、快手、抖音、网易号、油管、视频号、哔哩哔哩、微博、东方财富、同花顺、维科网、雪球网、腾讯网、CSDN、知乎、今日头条、百家号、快传号、新浪看点、风闻号、36氪、企鹅号等
热门跟贴