作者|潘磊

今年的2024中国汽车重庆论坛，我愿称之为一个分水岭。

很多人都看到了一场论战。

好几家车企的老板、PR，疯狂炮轰比亚迪。

好像只有打倒比亚迪，这些车企才有饭吃。

但这场论坛也有极具启发意义的演讲，对自动驾驶非常关键，却被那场有关的内卷的辩论淹没了。

这场演讲来自理想汽车创始人、董事长兼CEO李想。

我知道很多人不喜欢李想，也不服李想。

有人天天发视频，在网上对李想各种内涵。

按我的想法，这么做的原因，无非就是想从理想那里要点好处，但被拒绝了，所以就恼羞成怒+气急败坏，通过拍段子发泄不满。

这很不好。

但幸好这些人不是主流。

我想提醒的是——李想治下的理想汽车，是迄今为止第一家、也是唯一一家实现了正向现金流的“造车新势力”。

仅凭这一点，李想就足以在中国汽车史上扬名立万。

按照中国人的记史习惯，历史不为普通人立传，只为那些做出了开创性业绩的顶级牛人立传。

李想显然符合这个条件。

他肯定犯过错，但不能因此就对他冷嘲热讽，从而否定他，或者打倒他。

因为按照唯物辩证法的观点，事物都是连续的运动的发展的不断变化的。

世界上根本不存在所谓的“完人”。

用这个标准去要求李想，显然也并不合适。

当然这些话都扯远了。

李想一上来就强调，他讲的可不是什么辅助驾驶，甚至不是“智能驾驶”，而是自动驾驶！

不用说，这是一个相当炸裂的观点。

我在之前那篇文章中说了，李想能把生意做这么大，他最顶级牛逼的一点，就是惊人的学习能力。

这种学习能力的一个典型体现，就是他能够从日常小事，洞悉复杂事物的运行规律。

我承认，关于自动驾驶，以及所谓的端到端，或者Transformer，以及神经网络等，我绝对是一知半解。

但李想演讲中提到的一个类比，让我对自动驾驶有了更为具象的观察角度。

他是这么说的：人类开车为什么不涉及学习Corner case（极端情况）？

如果不能解决这个问题，自动驾驶团队每天干的活，都是靠人工去调试各种各样的Corner case。

他的意思是，这会陷入一个与Corner case有关的魔咒。

我的理解是（这不是李想说的，是我自己的猜测），这就像是在一张白纸上画圆圈，你画的圆越大，你的认知范围扩大的同时，你面临的未知也更大了。

李想说，（很多）车企往往用几千人的自动驾驶团队去搞Corner case，而且团队越大，Corner case就越多。

这就像一个蚂蚁一样（这也是我自己的理解），你爬的路程越多，你面临的未知就越多。

你唯一能够解决的策略，就是把自己升维到人类视角，然后才能成为这个星球的主宰。

但如果想上升到宇宙主宰，那还需要新的法则。

这就跟罗辑悟出黑暗森林法则一样。

当人们不了解这个法则时，在宇宙中几乎就是裸奔状态。

当罗辑搞定了这个法则，人类也总算找到了一条延续文明的路径。

李想也举例称，通过他爱人开车剐蹭这件事，他发现一个一个去解决Corner case根本没用。

最终，剐蹭问题通过参加宝马驾驶培训初级班得以解决。

这个培训班只教了两件事——一是看路的能力，二是踩刹车的能力，不涉及任何Corner case。

基于此，李想认为可以把人类学习开车的能力，复制到车端。

李想也提到了一本《思考，快与慢》的书，这本书描述了人类大脑在工作时，分为系统一和系统二，前者负责一些需要快速响应的事情，后者则解决涉及到推理或者博弈的未知问题。

人类开车时，95%使用系统一，5%使用系统二，所以既把能耗维持在了一个理想状态，也不需要去解决无穷无尽的Corner case。

现在的问题，就是把自动驾驶的系统一和系统二，对接到人类大脑的系统一和系统二。

最终的结果是，用端到端来承载大脑的“系统一”，用VLM视觉语言模型来承载“系统二”。

具体分配是，系统一解决自动驾驶能力（即端到端），系统二解决兜底和泛化能力，这里面还涉及生成式的小模型，等等。

李想表示，这是他带领的团队在过去一段时间内，最为重要的一个技术突破，而且已经通过了验证。

基于此，李想认为无监督的L4级自动驾驶，将会在3年内实现。

坦率地说，看完李想的演讲，我依然有点懵逼。

如果对应到罗辑发现黑暗森林法则的意义，看上去李想又搞定了一个很多自称自动驾驶大牛的人，都没有搞定的难题。

这非常超现实。

当时我也无法领会李想这次演讲的意义，我唯一能做的，就是迅速把他的演讲全文发到我自己的公众号上。

我知道他这篇演讲很重要，但我无法完全理解。

但有一件事的发生，让我觉得李想或许真的洞悉了有关自动驾驶的秘密法则。

在特斯拉2024年度股东大会上，马斯克承认，FSD问题不少且面临挑战。

最大的问题就在于，AI模型越先进，对其的评估难度就越高。

马斯克说，一个模型通过学习后能够解决一个问题，但同时又出现了一个或者若干个新问题。

特斯拉已经在高达几千个复杂路口进行针对性测试，以解决复杂路况难题。

但问题在于，没人敢保证这几千个路口的路况，能够解决所有与路口有关的Corner case。

这就进入了李想所说的一种Corner case陷阱——你解决的Corner case越多，你遇到的Corner case也会更多。

特斯拉的优势在于，可以通过利用自己卖出的数百万台汽车，评估和优化AI模型的能力。

但问题依然存在。

Corner case之所以被称为Corner case，就在于其代表了未知的极端工况。

这就像宇宙一样，没人知道宇宙的边际到底在哪。

唯一能够解决问题的，就是像罗辑那样搞定黑暗森林法则。

所以事情到此为止，开始变得很有趣。

就像罗辑发出一个信标，以验证黑暗森林法则是否存在一样。

但无论如何，李想给出了一个新颖的思路。

对于我们普通人来说，李想其实也给出了一个解决问题时的超前思维模式——他一直在解决问题，而且总是把效率排在很高的位置。

他通过阅读《思考，快与慢》这本书，以及他的爱人学车获得了启发。

而我作为行业观察者，虽然没看过那本书，但照样从他这里获得了启示，而且是免费的。

他真的是什么都说了，而且毫无保留。

所以我真心希望李想能带领理想更上层楼，继续在中国汽车史书写他的故事。