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本期要点：给比亚迪的善意提醒
你好，我是王煜全，这里是王煜全要闻评论。
一个多月前的2月10日，比亚迪正式全面启动了自动驾驶战略，一举把智驾系统扩展到了7万元的车型之上。其2月销量也随之飙升，股价也在最近创了新高。我们之前也写文章称赞了比亚迪这种敢于自我纠偏的做法。
但在看了比亚迪智驾的具体安排之后，我认为有必要给比亚迪提个醒，因为至少目前看，他们布局自动驾驶的方式还是有一定的隐患的。今天我们就为大家好好认真剖析一下。
这次在硅谷，我们参访了加州大学伯克利分校，并听Allen Yang教授分享了人工智能的最新进展，其中他有关自动驾驶的看法很受启发。比如，他认为Waymo的自动驾驶现阶段比特斯拉更领先，虽然特斯拉未来有可能反超。
现在汽车产业的价值已经从马力转向了数据和算力，因为自动驾驶系统的训练和这些因素高度相关。
Waymo比特斯拉更早开始收集数据，虽然车的数量少得多，但每辆车的行驶时间更长，带来了比特斯拉更强的自动驾驶能力。当然，特斯拉凭借其日益庞大的用户基数和数据积累速度，也有很大的可能实现追赶。
从数据量方面，比亚迪和特斯拉的处境似乎有点像。比亚迪的销量比特斯拉高多了，随着越来越多搭载高阶智驾系统的比亚迪电动汽车驶上街头，比亚迪收集的训练数据量早晚能赶超特斯拉。
可是，关键的问题来了。此时，比亚迪却犯了一个传统汽车企业普遍会犯的错误，即认为推出多款配置不同、覆盖多个价格区间车型的智驾方案，是合理的策略。
毕竟，在传统观念中，高端车就该高配，增加一些硬件配置，就会让人觉得档次更高，多一个传感器就会让人觉得多一份保障，同时按价位区分的不同智驾系统也似乎能更全面地覆盖各种档次的车型。
但我们却要提醒，在自动驾驶领域，增加硬件的多样性反而会破坏数据的统一性，削弱训练效率，最终抹杀规模优势。
众所周知，特斯拉没有在其产品范围内提供多种传感器配置，无论是百万级的Model S和Model X，还是20万的Model 3，都采用了纯视觉的方案。甚 至曾经Model S/X是带有毫米波雷达和超声波雷达的，也已经在2022年后的新款中逐步被移除了。
特斯拉这么做，确保了所有车型都能提供标准化的训练数据，从而可以集中每辆车产生的数据来训练同一个模型；同时反过来，训练出来的模型又能适配所有车型，形成了单一自动驾驶模型的规模化优势，自然性能最优。
而比亚迪采用了三套差异化的“天神之眼”方案，将高阶智驾功能分散在不同价位的车型中，各个级别的方案拥有不同数量、不同技术水平的激光雷达，而且采用了来自不同合作伙伴或是自研的好几种不同的技术方案，希望通过硬件配置的不同让消费者更容易感受到价位的差异，拉开不同车型的档次。
但每增加一种传感器，比亚迪模型的训练效率就会显著下降，堆硬件虽然让“眼睛”多了，但“脑子”慢了。差异化方案也导致了训练数据的碎片化，比亚迪的多车型就意味着自动驾驶模型训练被分割成多个板块，各自独立收集数据、独立训练，且训练出的模型水平也各不相同。
于是，比亚迪销量高、数据量大的优势就被抹平了，在自动驾驶上追赶超越特斯拉的难度更大了。
这其实给我们敲了一个警钟，AI时代的真正目标是要实现“服务规模化”。也就是用相对统一的规模化的数据来训练出最强大的模型，从而提供出最优的智能服务。硬件配置、特别是与智能相关的配置，自然应当尽量统一，并充分适配所有需求，以产生最大的通用数据集。
这个理念推广到汽车产业，就意味着，在AI时代，车本身已不再是主角，自动驾驶能力才是竞争的关键，用规模化的智驾服务来实现服务的平权才是核心，这里所说的“服务”自然也包括了自动驾驶。
就像当年福特T型车引领了汽车浪潮一样，规模化的流水线生产使得普通产线工人72天的工资就能买得起一辆汽车，造成了汽车的普及，也实现了物质的平权。
今天的服务设计也要延续同样的思路。
比如特斯拉，哪怕是最便宜的Model 3，只要车主付了订阅费，就能享受到和Model S一样的自动驾驶服务。特斯拉后续推出了新车型，只要是用纯视觉方案，就无需额外训练、立刻可以获得统一的自动驾驶能力。因为所有车辆共享相同的智能硬件体系，收集到的数据充分共享，并使用训练好的同一个模型提供服务。
特斯拉的这种能力从何而来？哪怕是最高级的Model S，其自动驾驶服务，也是源于Model 3和Model Y所提供的海量训练数据。便宜的产品反而为特斯拉提供了“数据金矿”，这才是它的护城河。
然而，比亚迪的情况却大不相同。他们的低端车型虽然销量最大，有机会收集最多数据，但由于低端车和中高端车智驾系统的配置不同、数据格式不同，这些低端数据无法赋能中高端车型。中高端车型不得不重新花费高价收集数据、训练更复杂的模型，而且模型的质量可能还不尽如人意。
所以，虽然我们之前曾称赞比亚迪全面进军自动驾驶的果决和王传福勇于自我否定，但比亚迪当前的自动驾驶策略表明，他们的思路还停留在传统造车的层面，还没真正理解自动驾驶是一种智能服务，要符合服务规模化的特征。
如果比亚迪真正想培养出自己自动驾驶能力，就必须发起第二次自我革命，摒弃传统车企“不同品类配件搭配不同档次车系，以实现市场全覆盖”的旧思维。在AI时代，规模效应已经从硬件生产转向了服务提供和数据积累，正确的思路应该是，最广泛的服务反而是最先进的。这时硬件不再是核心竞争力，堆料不再创造价值，还可能会成为致命的负担。
这也是给希望利用先进科技实现转型的企业家们提了个醒：企业不光要积极引入技术，更重要的是要升级自己的经营理念，找到与先进科技相匹配的业务模式。
以上就是今天的内容，最后，我们的前哨硅谷行已经结束，在上周日的科技特训营直播课上，我为大家剖析了在硅谷的所见所闻所想，帮助大家理解这场AI变革的本质。如果你感兴趣，欢迎前来学习探讨，与我一起，先人一步，看清未来！
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王煜全要闻评论，我们明天见。
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