AF:卓馭提出“100%端味”的端到端系統(tǒng),與行業(yè)常見(jiàn)的“規(guī)則+模型”混合架構(gòu)相比,核心差異在哪里?它改變了哪些能力邊界?
馬陸:所謂端到端4.0,本質(zhì)是把原來(lái)還殘留在系統(tǒng)里的規(guī)則逐步移出主流程。早期我們從兩段式走到一段式,模型內(nèi)部仍然保留感知、預(yù)測(cè)、決策這些子任務(wù)的結(jié)構(gòu),并通過(guò)多條候選軌跡配合規(guī)則模塊做篩選。后面一個(gè)變化是模型能力逐漸超過(guò)人工規(guī)則的評(píng)估能力。以前輸出6條軌跡再由規(guī)則選最優(yōu),現(xiàn)在變成模型直接輸出一條軌跡,并在訓(xùn)練階段完成評(píng)估。車端不再做“選擇”,而是直接執(zhí)行。
再往前一步,就是把領(lǐng)航相關(guān)的規(guī)則也完全數(shù)據(jù)化。包括變道時(shí)機(jī)、超視距決策,這些原本依賴人工設(shè)定的邏輯,都被納入訓(xùn)練與評(píng)測(cè)體系。最終形成的是一個(gè)輸入到輸出完全由模型驅(qū)動(dòng)的系統(tǒng)。改變的不是某一個(gè)功能,而是系統(tǒng)邊界。原來(lái)系統(tǒng)是“規(guī)則定義能力,模型做補(bǔ)充”,現(xiàn)在變成“模型定義能力,規(guī)則退到訓(xùn)練和評(píng)測(cè)里”。
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AF:在端到端范式下,數(shù)據(jù)規(guī)模、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與數(shù)據(jù)工程能力,哪個(gè)更關(guān)鍵?
馬陸:首先是模型范式。如果還是傳統(tǒng)小模型,再多數(shù)據(jù)也很難形成能力躍遷。進(jìn)入大模型范式之后,大規(guī)模數(shù)據(jù)才能真正發(fā)揮價(jià)值。數(shù)據(jù)規(guī)模當(dāng)然重要,但更關(guān)鍵的是能不能從數(shù)據(jù)里提煉出有效信息。數(shù)據(jù)本身是混雜的,里面既有優(yōu)質(zhì)樣本,也有噪聲甚至錯(cuò)誤行為。如果沒(méi)有能力篩選、清洗和結(jié)構(gòu)化,規(guī)模再大也只是堆積。所以差距更多體現(xiàn)在數(shù)據(jù)工程能力上,包括數(shù)據(jù)選擇、標(biāo)注、評(píng)測(cè)設(shè)計(jì)以及閉環(huán)效率。我們更關(guān)注每周的迭代速度,而不是一次性積累多少數(shù)據(jù)。
AF:行業(yè)在算力路線上的分化明顯,有人選擇堆算力,有人強(qiáng)調(diào)效率。卓馭為什么更強(qiáng)調(diào)后者?
馬陸:從趨勢(shì)看,大模型一定會(huì)推動(dòng)算力持續(xù)增長(zhǎng),這是不可避免的。車端算力從幾百TOPS走到上千TOPS是一個(gè)確定方向。但在同一范式下,不同團(tuán)隊(duì)的效率差異依然存在。比如同樣的能力,有的系統(tǒng)需要2000TOPS,有的可能在更低算力下實(shí)現(xiàn)接近效果。我們關(guān)注的是在滿足大模型需求的前提下,提高單位算力的利用效率。這不是替代關(guān)系,而是同一方向上的兩個(gè)維度。
AF:端到端系統(tǒng)常被質(zhì)疑“黑箱”,安全驗(yàn)證如何建立?如何判斷模型可以量產(chǎn)?
馬陸:驗(yàn)證方式并沒(méi)有消失,而是發(fā)生了變化。第一是評(píng)測(cè)體系,我們會(huì)把駕駛場(chǎng)景拆分成大量細(xì)分場(chǎng)景,用數(shù)據(jù)集持續(xù)測(cè)試模型表現(xiàn);第二是數(shù)據(jù)質(zhì)量控制,避免模型學(xué)習(xí)到不良行為;第三是版本迭代驗(yàn)證,每周都有模型進(jìn)入評(píng)測(cè),通過(guò)后再進(jìn)入路測(cè)。路測(cè)與仿真結(jié)果一致,才會(huì)向主機(jī)廠推薦。以前領(lǐng)域內(nèi)的專家寫(xiě)規(guī)則,而現(xiàn)在專家更多是在設(shè)計(jì)評(píng)測(cè)體系,以及進(jìn)行優(yōu)質(zhì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)挖掘。相當(dāng)于從“做題的人”變成“出題的人”。
AF:從L2+走向L3,最大的技術(shù)門(mén)檻在哪里?
馬陸:從技術(shù)角度看,L3并不是一個(gè)難以實(shí)現(xiàn)的點(diǎn),而是一個(gè)價(jià)值不明顯的階段。每一代L2技術(shù)都可以拼接出一個(gè)L3,但問(wèn)題在于使用場(chǎng)景受限。用戶更看重的是“能不能在更多地方穩(wěn)定使用”,而不是在少數(shù)場(chǎng)景完全放手。如果 L3 使用條件有限,不能滿足用戶需求,那這種形態(tài)的L3未必是用戶真正需要的。
AF:端到端模型向重卡或物流場(chǎng)景遷移時(shí),最大的挑戰(zhàn)是什么?
馬陸:主要是駕駛動(dòng)作和訓(xùn)練數(shù)據(jù)分布的變化。重卡的核心差異在于動(dòng)力學(xué)和行為模式,比如更長(zhǎng)、更重、響應(yīng)更慢,這需要通過(guò)數(shù)據(jù)讓模型重新理解自身能力。相比之下,動(dòng)力學(xué)適配本身并不復(fù)雜。真正關(guān)鍵的是讓模型在不同載具上形成正確的行為模式。從長(zhǎng)期看,如果模型足夠通用,這種遷移甚至可以不再依賴大量本地化訓(xùn)練。
AF:在大模型時(shí)代,Tier1的角色會(huì)發(fā)生變化嗎?卓馭更希望成為系統(tǒng)提供者還是技術(shù)基座?
馬陸:取決于技術(shù)范式。在規(guī)則時(shí)代,自研相對(duì)容易;進(jìn)入大模型階段,投入和能力門(mén)檻大幅提高。如果是通用大模型,它不應(yīng)該只服務(wù)單一垂類,而是開(kāi)放能力,讓更多場(chǎng)景使用。我們更傾向于開(kāi)放形態(tài),包括硬件、軟件甚至模型能力的不同合作方式。最終目標(biāo)是讓能力被大規(guī)模使用,而不是只在少數(shù)系統(tǒng)里閉環(huán)。
AF:未來(lái)三年,自動(dòng)駕駛最可能出現(xiàn)突破的方向在哪里?
馬陸:關(guān)鍵不在某一個(gè)單點(diǎn)技術(shù),而是是否出現(xiàn)被廣泛認(rèn)可的模型范式。如果有公司在多模態(tài)基礎(chǔ)模型上取得突破,并且通過(guò)數(shù)據(jù)和算力持續(xù)提升能力,這種路徑一旦被驗(yàn)證,行業(yè)會(huì)快速跟進(jìn)。更大的模型、更好的數(shù)據(jù)生成能力都會(huì)重要,但它們需要依附在一個(gè)有效的范式之上。
AF:卓馭長(zhǎng)期以視覺(jué)為主,面對(duì)激光雷達(dá)路線,如何判斷?
馬陸:從技術(shù)角度,多一個(gè)傳感器不是壞事。真正的分歧更多來(lái)自成本。對(duì)于10萬(wàn)元級(jí)車型,純視覺(jué)更容易落地;在更高價(jià)位,多傳感器方案也有價(jià)值。
我們并不限定一定使用自家或某一家供應(yīng)商的雷達(dá),核心是系統(tǒng)整體效果與成本匹配。
編后按
在這次對(duì)話里,能感覺(jué)到最實(shí)在的一點(diǎn),是“規(guī)則并沒(méi)有消失,只是從車上挪到了訓(xùn)練里”。系統(tǒng)的成敗,已經(jīng)不只關(guān)注有沒(méi)有兜底的邏輯,而是提升至數(shù)據(jù)和評(píng)測(cè)是否有足夠支撐。而另一個(gè)則事關(guān)節(jié)奏。每周迭代,意味著沒(méi)有哪個(gè)版本會(huì)一次做對(duì)。量產(chǎn)落地取決于連續(xù)多輪結(jié)果穩(wěn)定,而不是某次表現(xiàn)很好。
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