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    提车礼包｜分享极氪007提车作业拿好礼

    小马

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    小马
    动态

    最近和大家讨论起 FSD ，最近又多了一些新的启发和思考，和大家分享： ★中国市场很难用一个通用模型解决，美国通用性会比较好。 美国当地可能有有 20% 是特殊场景，但是其余有 80% 可复制的场景。 比如美国因为基础设施老旧有复杂的路网、红绿灯、不清晰车道，也有一些行人混杂，但是触发概率比较低，可以针对场景加“规则”来优化，遇到下限问题概率低，我也可以忍受。 但中国每个城市可能代表的复杂场景很多余，广东我常去的深圳广州汕头珠海，道路完全已经截然不同，而中国有数百个这样的城市规模，基本靠一个通用模型解决并不科学，模型有任何下限问题会很快漏马脚。 ★中国通勤以城市为主，美国以高速快速路为主。 出行习惯上美国高速快速路多，中国可能相反，城区通行多，而且有大量的早晚高峰。 有一个明显感受是，我在 LA 开 FSD 非常容易就上手，而且安心感可以很快达到，很快就脱手。国内要达到这样的安心感非常困难，起码需要很长一段时间建立信任关系。 ★数据与训练的矛盾关系。 中国的训练资源不高，不是每个车企都那么有钱，最近政治也收缩了。 但是国内环境数据反而是最丰富的，比如中国几个主流一线城市做完，能力上限就很不错。 虽然丰富，但是国内拿到的训练卡是很少的。我发现 FSD 过于富余了，这个环境有没有必要这么高规格的训练规模，起码这个训练规模反应出来的体验不是正比的。 在这种情况下，国内很多车企或者供应商还是会用大量人造的老司机数据。而且从国内城市的规模量来看，这点我反而感觉中国工程师们的工程化能力比较强，肯花时间打磨苦功夫。 FSD如果落地中国，我觉得也要和国内工程师一样，走过的坑要走一遍，这里没有任何捷径，没有通用性。 ★车位到车位的差异。 车位到车位，中国是基于场景来开发，FSD 纯靠技术开发，所以反映出来的问题有很多不同。 FSD 的车位到车位，上限能力非常高，但兜底比较差。纯模型输出根本不会优化体验细节，如果它处理的好就是模型做到了，处理不好那也不知道原因，因为没有任何模型兜底，细致的一些最后泊车的稳定性也比较随意，明显感受工程师不太在意。 而国内要确保场景价值，肯定要加先验、规则信息，来确保完整性。 但中国如果落地车位到车位，我觉得价值更高，特别是高速服务区、换电充电站或者大型商超、ETC收费站。 ★关于博弈的差异。 复杂博弈中，中国的行人、外卖小哥、公交车和滴滴司机，他们的行驶速度、通行习惯都不相同，系统需要有不同的博弈规则，比如行人的博弈策略和跟四轮的滴滴司机策略肯定不同。但在美国当地基本可以忽略。 ★本质的不同：氛围不同。 国内很少把智驾和创新能力直接挂钩，即使如今最吃香的依旧不是 AI 人才，而是工程化能力的工程师，因为中国市场讲究的是落地量产。而传统主机厂的态度更多是靠它能不能多卖车、带来多少收益价值，商业化挂钩。 在没有变现前，领导会不会投入大量的钱去买卡？大概率是不会批。 FSD 在当地确实不太相同，美国的环境有非常强的创新保护意识。谁能把创新能力变现量产，把论文变成实践，这就形成一个新的投资机会。 所以无论是 FSD 每个软件版本的更新，或者是开发思路，都是更接近这个方向，OTA 的指引和定义就是极致的创新。中国更多的是产品思维，保证用户极致的产品体验。 从体验看我觉得这也是一个优势，但从创新意识讲，某种程度上我们也要正视这也是一种差距。

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    活动君
    2025-01-22

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    闹麻了
    2025-01-22

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    极氪陪我回家的路

    2024年一月提的极氪007，至今已经快1年了，极氪陪我走过三万公里的旅途，又在今年陪我回家回家的路，是心灵深处的温暖召唤。它穿越喧嚣的城市，跨过山川河流，引领 查看全文

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