1.特斯拉在中国用户的APP上已将“完全自动驾驶能力”更名为“FSD智能辅助驾驶功能”，但中国版的FSD尚未实现完全自动驾驶。
2.中国新能源汽车市场竞争激烈，比亚迪、小鹏、长城、问界等车企纷纷展示城区辅助驾驶功能，价格相对亲民。
3.元戎启行副总裁刘念邱表示，国内第一梯队智驾企业与特斯拉差距不大，但在价格上仍有一定优势。
4.此外，刘念邱认为，智能驾驶技术变革才是创业公司的机会，而非价格优势。
以上内容由腾讯混元大模型生成，仅供参考
元戎启行技术合伙人、副总裁刘念邱
文 ｜ 王伟凯
编辑 ｜ 岳家琛
出品 ｜ 棱镜·腾讯小满工作室
在智能驾驶的牌桌上，马斯克选择了“明牌”，并且将他的王炸告诉了对手。
他的王炸便是FSD（完全自动驾驶）。去年9月，在访华结束后，马斯克宣布，FSD将于今年第一季度在中国落地。彼时，FSD已经在美国掀起了一波热潮，包括何小鹏、林斌（小米联合创始人）等大佬专门赴美试驾，并给予了极高的评价。
如今，第一季度已经接近尾声，FSD也开始陆续在华落地。
2月25日，特斯拉在中国用户的APP上将“完全自动驾驶能力”更名为“FSD智能辅助驾驶功能”，并删除了该功能“有赖于行政审批”的字样。当天，就有部分网友在网上公布了他们试驾FSD的视频。
不过，特斯拉客服回应称，中国版的FSD与美国不同，不能实现完全自动驾驶。不少网友将在华落地的FSD称为“阉割版”。
与半年前相比，如今的中国新能源汽车市场，已经发生了巨大的变化。
2月10日，比亚迪召开的智能驾驶发布会，宣布将“高阶智驾”安装在7万元的车上。虽然外界对比亚迪的“高阶智驾”颇有微词，认为比亚迪的智驾并不“高阶”，但这场声势浩大的发布会，还是将“全民智驾”、“智驾平权”刻在了很多人的脑海里。
小鹏、长城、问界等车企，也都展示过他们的城区辅助驾驶（即城区NOA），一些车企还进行直播，在开启城市NOA时，可以做到0干预，“像极了”FSD。并且，不少车企将城市NOA标配在某些车型上，即便加价，也仅需要万元左右。
在这样的竞争环境下，售价6.4万元的特斯拉FSD还有市场吗？FSD与城市NOA又有什么区别？
我们与元戎启行副总裁、技术合伙人刘念邱聊了聊。元戎启行是中国的头部智驾企业，创立于2019年，总部位于深圳，是少有的一家能够提供城区NOA并实现量产的企业。截至2024年底，他们与车企共同打造的量产车超过3万台。
去年，刘念邱曾前往美国试驾FSD，并留下了不错的印象。但谈及价格时，他认为6.4万并不便宜。同时，国内的交通更复杂，FSD的表现不一定会比城区NOA好太多。
更重要的是，他讲述了近年来车企、智驾服务商在技术路线上的选择和徘徊，以及在竞争激烈的汽车市场中，智驾服务商的生存法则。他说，对于他们这样的创业公司来说，技术变革才是机会，技术成熟了，就没有他们的机会了。
以下是刘念邱的交流实录，在不改变原意的情况下，略有调整：
6.4万的定价，有点贵
问：你在美国的哪一座城市试驾了FSD？
刘：硅谷，我试驾的是软件升级到V13的FSD。在停车场设定好路线后，就直接开到了目的地，我就像是一个乘客。
问：国内很多特斯拉的软件还是V12，V13和V12在FSD上的表现，有什么不同呢？
刘：两个版本的变化是巨大的，V12是一种条件反射式的端到端，可以实现驾驶轨迹拟人、加速行为拟人，但还是一个短时序的行为。而V13，在长时序上有了很大的提升，导航变道就是一个很长时序的问题。
所谓长短时序，是指时间层面的推理能力。比如，基于规则的智能驾驶模型只能推理未来1秒钟内即将发生的情况；现阶段的端到端能推理未来7秒钟可能发生的情况。长时序上的推理能力越强，对于实时复杂路况的处理能力也越强。
问：光哥（指元戎启行创始人兼CEO周光）也试驾过FSD，他当时是怎么评价的？
刘：他在美国试驾了好几天，试驾的是V13的Model Y，从旧金山的南湾驾驶到北湾，再到市中心，整体感觉比较丝滑，尤其是在导航变道跟速度控制上，跟人驾差别不大，FSD的选择符合乘客对驾驶的预期。
他觉得，V13的FSD ，核心提升在导航变道上，特别精准，没有多余的变道动作。在这方面，国内各家还很难跟特斯拉对比。
问：国内的城区交通比美国要复杂一些，电动自行车、公交车、潮汐路等，FSD在中国落地后，会遇到水土不服吗？
刘：美国的路况没有中国复杂，车距也比较大，在一些路口、变道的时候，FSD的表现跟自己的意图比较一致，作为司机的话，也感觉很放心。
中国的城区交通确实更加复杂，在一些交汇路口，会存在人车博弈的问题，FSD的表现就不一定比我们的系统好太多。光哥当时也有一个感受，旧金山已经是美国人口最密集的城市，但跟国内的密集情况还不一样，基本上没有二轮车，也很少有行人横穿马路、电瓶车乱窜的现象，试驾的几天，很少遇到博弈场景，很难给FSD的博弈能力做出评价。
问：在行业里有一个说法，一套智驾系统应该占整车成本的3%-5%，你是如何看待这个比例的呢？
刘：在这个区间内，但也只是一种参考，并不绝对。准确的数据不方便透露，占比肯定不会太多，不同的厂商有不同的策略。
问：特斯拉的FSD售价6.4万，但一辆Model Y的售价才26万左右，这个占比是不是太高了？
刘：6.4万是FSD的销售价格，不是成本价。
问：你觉得这个价格如何？尤其是国内很多车企都要给10万元级别的车装上智驾，FSD在中国落地后，他们的销售会受影响吗？
刘：这个价格确实有点贵，至于它的销售如何，那要看FSD在中国的表现了。
“这是一个妥协的办法，不是真正的技术方向”
问：能不能简单介绍一下过去十来年智能驾驶在技术路线上的变化？
刘：最开始的代表是谷歌的Waymo，当时L4很火，基于高精地图，可以很快速地实现在一个区域内的无人驾驶。但是，它太依赖高精地图了，成本非常高，系统的模块也多，还有大量的规则和工程开发。
这个技术路线一直延续到18年前后。后来，出现了传感器前融合的概念，之前是单传感器融合，图像单独做二级检测，激光雷达做点对点检测，然后把检测结果合并在一起。前融合理念是把多个传感器感知的数据放到一个神经网络里，在物体检测的这个层面，用 AI 的能力把全场景感知的能力建立起来，让感知的准确率、鲁棒性（在干扰、噪声、故障等因素影响下，保持稳定运行的能力）大大提升。
问：创业初期，你们走的也是Waymo的路线，为什么又改变呢？
刘：我们最开始做的也是Robotaxi（自动驾驶出租车），但后来发现，要想在全国推广，高精地图是一个很难维系的技术路线。
之前为什么用高精地图？本质上是智驾系统当时的AI能力不够。道路的变化比较小，就先采集人工标注，车辆去识别这些静态元素，从而降低了对车辆系统能力的要求。
但是，这是一个妥协的办法，不是真正的技术方向。
问：妥协的原因就是AI技术达不到吗？
刘：是的。所以，我们就开始做无图方案了。这是一个很大的转变，整个行业到了2022年才开始认可这种方案，并大范围地普及。差不多也是在这一年，我们又开始推进端到端的技术路线。
问：那段时间，端到端确实挺火的，它是如何跟智能驾驶联系在一起的？
刘：先说一下过去的路线，比如，感知是一个模块，车企就会找供应商来做，规划和控制又找供应商，中间再通过一些结构化的数据进行连接。有了车的速度、位置信息，再去做规划、控制。
这种方式的可控性好，对于企业来说，如果想从0开始快速达到某个水平，这个路线是很容易的，有问题了也能马上修复。
但是，随着车辆的增加，覆盖的场景范围越来越广，遇到的情况越来越多，人写的系统复杂到一定程度的时候，再去对它进行修改，就非常困难了，成本也会大大增加。那个时候，我们就开始推端到端了。
问：端到端的特点是什么？
刘：从传感器输入到感知再到规划决策，全是神经网络。原始信息、有效信息就都会保留到后端，从而让系统做出更好的决策，在复杂的场景下将车子开好，也可以向人类司机学习。
这样就克服了过去路线遇到的困难。比如，在过去，我们写了一万条规则，但当第10001种情况出现的时候，就可能会跟之前的规则产生冲突。也可以这么说，一个车在某个地方开不好，不能正确地变道，那就交给工程师，工程师改一下代码就好了。现在不是工程师在改了，而是让系统通过数据去解决这个问题，它是基于学习的模式。
端到端的出现，一下子就突破过去的技术瓶颈。
问：这种系统对算力的要求是不是很高？
刘：整体来说，对算力的要求确实会高一些。之前，在一个低算力的平台上做相对简单的高速和快速路NOA，算力要求比较低。不过，现在改成全模型架构后，有很多优化可以做，也可以达到同样的效果，对算力的要求不一定更高。当然，它有基础的算力需求，50t以上，接近100t，基本上就可以了。
问：除了端到端，智驾上还有别的技术突破吗？
刘：今年最大的突破是VLA（“Visual Language-Action Models”，即视觉语言动作模型）。端到端相当于让系统具备人的能力，有“路感”，懂得举一反三。举个例子，我们开车的时候，看到旁边的车道车少，就变道过去，但发现这个车道也不快，就又变回来，这就是靠路感和经验开车。
对于老司机来说，要不要变道会观察一下，看看旁边的道路是不是真的快，这就是一个逻辑推理的过程。
VLA本质上就是把大模型的逻辑推理能力加到智驾上。比如，它可以识别潮汐车道，理解潮汐车道的逻辑，然后跟人类司机的意图达成一致。
问：这项技术为什么在今年实现了突破呢？
刘：这其实跟算力需求有很大关系的。再就是大模型一步一步迭代，到了今天也更成熟了。端到端和大模型，都是必要条件。
没有合理的利润，这个产业就没法发展了
问：最近，有车企称要将“高阶智驾”搭载在10万元以下的车型上，这里的“高阶智驾”跟行业里公认的一样吗？
刘：行业里所说的高阶智驾，简单来说，就是全国任何地方，包括城市里各种各样的小路，只要能开导航，就能开的智驾。我们认为的高阶智驾，一定要包含城区，并且是不受限制的城区。只能在高速、快速路上的智驾，只能说是中阶吧。
问：有比高阶更高级的智驾吗？
刘：现在还没有。
问：前两年，在智驾的分级上，大家谈论比较多是L2、L3、L4，今年好像很少提这个了。
刘：在谈论这些分级的时候，可能会有一些误解，有人会认为L4一定比L3高级，L3一定比L2高级，但实际上不是这样的。
L4更多的是一种技术路线，在一定的区域内，无人驾驶，会使用高精度地图和规则算法，这在技术上并不难，用原始的方法就能实现。
L2在本质上还是辅助驾驶，就是司机要承担所有责任，现在最先进的技术都在L2上。
问：这两年，智驾的技术发展这么快，车企在其中扮演了什么角色呢？
刘：车企是扩散者和推动者，他们真正将这个技术带给消费者。如果没有车企的内卷，智能驾驶不会普及这么快。说白了，如果车企都不上智驾，消费者也没办法体验到这个技术。
问：现在，车企也从卷价格、卷老板，到了卷智驾，汽车价格战的硝烟，会蔓延到智驾供应商上吗？
刘：大家都还在观察，但是从我们的角度来说，这个市场是不需要打价格战的。这是一个高投入、拼研发的产业，如果没有合理的利润，产业就没有办法发展。
打价格战，其实是为了抢规模，但现在还没有形成规模。现在要做的，其实还是让更多的消费者认识到智能驾驶，大幅度提高智能驾驶的渗透率。
还有一点，现在的智驾，其实相当于手机行业里的iPhone 3、iPhone4，能够给用户的性能体验带来明显的提升。不像现在，一两千的手机和一万的手机，在速度上差不多。所以，我们认为，现在的智驾，最重要的还是体验上的优势，不是价格上的优势。
问：前不久，比亚迪董事长王传福说，在未来，智驾就像安全带一样，会成为车的标配，你如何看待这个观点？
刘：这几年，消费者在买车的时候，智驾确实是一个非常重要的参考因素，这其实跟智驾的体验有很大关系。几年前的智驾，只有定速巡航的能力，这个意义不大，现在的智驾是真能大幅度降低了司机的驾驶负担，相当于有一个司机在帮你开车。智驾以后会成为一辆车的标配。
问：智驾成为标配的时代什么时候可以到呢？
刘：比亚迪这么一搞，其实差不多到了。就像高快NOA，很多人过年开车回家都会走高速，如果没有智驾，车子的竞争力就会变小。
问：那没有智驾的二手车，岂不是会更加贬值？
刘：这个肯定是。
对数据的理解能力，是智驾的核心竞争力
问：之前，余承东发微博说，凑合能用和安全好用是两个不同的境界，如何评价这个观点？
刘：我不太好评价友商。整体来说，智驾的第一梯队基本上都在转向VLA，第二梯队在端到端上，第三梯队还是原来的感知加传统维护，在这个梯队上，有的厂商其实在一些简单的场景上做的还不错，人才密度也相对较高，但在复杂场景上就不行了。
问：有人说国内的智驾相当于三四千块钱的手机，虽然性能没有那么好，但是可以满足用户的大部分需求。
刘：中国的智能驾驶技术在整个全球市场已经非常先进了，不能拿手机来做比喻。
问：能说国内的智驾革了特斯拉FSD的命吗？
刘：倒不至于，毕竟马斯克是AI的开创者之一，他在AI这条路上做的很不错，特斯拉V13的FSD还是很惊艳的。不过，国内第一梯队的厂商距离它的差距不是很大了。
问：有多大的差距呢？
刘：第一梯队的话，差几个月，第二梯队跟第一梯队可能差半年左右，第三梯队与第二梯队又差半年左右，竞争还是很激烈的。
也可以这么理解，半年前，还没有人谈VLA，但现在第一梯队已经在做VLA了，第二梯队还在用端到端，第三梯队还没有用上端到端，其实差距还是挺大的。并且，即便有这个时间，一些厂商也不一定能够迈过技术门槛，这就要看各个厂商的能力了。
问：你们属于智驾的服务商，与整车厂相比，数据上的优势不大，这会影响你们的研发吗？
刘：整车厂的数据肯定有用，但是不一定全部有用。数据有它的效率曲线，当达到一个位置的时候，数据效果就不会那么明显了。对于我们这些头部智驾企业来说，数据已经够用了。其实，数据大不大不是关键，关键是对数据的理解能力。
问：数据多，不一定就是优势？
刘：可以这么理解，数据就是原材料，比如说，它是铁矿，但我们要的是钢材，使用钢材才能搭建出好的东西，不是用矿石来直接搭建的。
问：市场竞争这么激烈，作为创业公司，你们是如何生存的？
刘：大公司有自己的优势，比如资金规模、人才规模和数据规模，但是智驾技术一直在迭代，每一两年就有一个新的大调整。我们这种创业公司的优势就在技术，我们在市场上还是有一定的生存空间的。
问：去年11月的时候，你们获得了长城汽车1亿美金的独家投资，现在的车企竞争这么激烈，你们在与其他车企合作时，对方是否会有顾虑？
刘：这个行业和其他行业不同，车企优先考虑的还是产品的可靠性、稳定性，我们有长城这样的大车企为我们背书，其他车企反而会更愿意用。
技术变革，才是我们的机会
问：这几年，有的车企在技术路线上出现过摇摆，早期走高精地图路线，后来又变成了纯视觉，如何看待这些车企的选择呢？
刘：我觉得，还是看他们对技术的理解吧，他们最终都会选择他们认为对的路线。不过，在要不要高精地图上，现在基本上没有悬念了，都要放弃了，并且都选择了端到端，不是端到端的话，表现就不好。
问：还有激光雷达，马斯克比较激进，坚决不用，还说“只有傻瓜才会用激光雷达”，但是也有车企保留了激光雷达，激光雷达和纯视觉，是可以并存的路线吗？
刘：激光雷达实际上是为系统多加了一个传感器，会让它的感知范围更广，不管怎么样，还是有好处的。但是，这个好处给人带来的边际效应会随着技术的发展而下降。
问：也就是说，贵一点的车还是会装激光雷达的吧？
刘：还是会装的。
问：不过，现在的激光雷达价格也降了不少。
刘：有的都不到一千块钱了。
问：对于一些大车企来说，如果在技术路线上出现了变化，他们要付出的代价是不是很大？
刘：肯定是。原来的很多积累，相当于就没有产生边际价值了，再多数据也没用了。
问：所以，如果跟你们这样的智驾服务商合作，他们的选择空间会更大，成本也会更低了。
刘：是的。这个市场，其实如果没有车企的内卷，车企就不会来找我们，他们会慢慢研究。
问：也就是说，车企卷得越厉害，你们的生存空间越好？
刘：从这个角度来说，是的。车企都需要好的智驾产品。
问：创业这5年，有没有觉得哪个时间段特别困难？
刘：对于我们来说，比较大的挑战其实还是决策。最开始我们做Robotaxi，后来放弃这个方案，走无高精地图的方案，又从传统架构到端到端。技术架构上的变革，就意味着团队的调整，让团队这么多人支持这种调整，其实是非常有挑战性的。
当然，我们公司也有一大优势，就是能够看到前沿的东西。当行业还没有看到这个方向是对的时候，我们就下决心去选择了这个方向。
我们也清楚，跟传统公司相比，技术变革才是我们的机会。
问：你们是怎么做选择的？
刘：整体上说，团队成员对自己的技术判断还是很有信心的。也有行业里朋友的互相支持，但是别人说的，你也不一定信，在那个点上，最终的判断还是要靠自己。
问：万一选择错了，看错了，怎么办？
刘：那就赌输了。
