作者 | 海怪

對于2019年，一位互聯(lián)網(wǎng)大佬這樣評價：這是過去十年當(dāng)中最差的一年，卻是未來十年最好的一年。

但對于智能駕駛產(chǎn)業(yè)來說，2019年是走出第一次產(chǎn)業(yè)低谷的第一年，也是可以預(yù)計的產(chǎn)業(yè)繁榮的新十年的開端。

在黑天鵝與灰犀牛齊飛，新技術(shù)與新產(chǎn)業(yè)共生的當(dāng)下，我們很容易想起《雙城記》開頭的一句“這是一個最好的時代，也是一個最壞的時代”。

時代冷暖，要看你所站立的位置。

來到2022年，疫情的陰霾仍未散去，而疫情對于全世界經(jīng)濟(jì)生活的影響，恐怕要延續(xù)到未來很長時間。因?yàn)橐咔閷?dǎo)致的居家隔離，使得線上數(shù)字消費(fèi)和社交占據(jù)越來越大的比重。公共交通出行也變得小心翼翼，私家車出行成為防疫安全的最小單元。

伴隨著新能源革命同時到來的智能駕駛變革，其所許諾的更安全、更高效的人機(jī)共駕以及更具解放意義的無人駕駛出行，正在成為后疫情時代的主流形態(tài)。

眾所周知，智能駕駛肇始于21世紀(jì)初的一場無人駕駛挑戰(zhàn)賽，過程中因?yàn)樽詣玉{駛技術(shù)的突破和其極具想象的市場前景，使得像Google這樣的科技公司傾注全力去投入，隨后也有像特斯拉這樣以顛覆式創(chuàng)新聞名的電動汽車企業(yè)將智能駕駛變成汽車業(yè)的標(biāo)配。

（十年前愛答不理，十年后高攀不起）

智能汽車，像移動互聯(lián)網(wǎng)時代的“智能手機(jī)”一樣，成為智能時代的標(biāo)志性符號。不過，智能駕駛的到來并不會是水到渠成的，反而因其本身技術(shù)實(shí)現(xiàn)的難度，關(guān)涉人身安全導(dǎo)致的復(fù)雜博弈，以及產(chǎn)業(yè)成長的長周期，使其從始至終都飽受質(zhì)疑和嚴(yán)格審視。

放眼全球，我們可以看到以Waymo為代表的堅定走Robotaxi路線的L4玩家正踟躕不前，而以特斯拉為代表的走輔助駕駛跨越到自動駕駛的L2玩家正高歌猛進(jìn)。

而在中國的智能駕駛產(chǎn)業(yè)版圖中，我們能看到不同技術(shù)路線下的所有組合。有從L4降維至L2，兩條腿同時走路的早期玩家Apollo，也有堅定跟隨特斯拉的蔚小理等造車新勢力們，還有從限定場景下，比如從實(shí)現(xiàn)難度較小的干線物流、封閉園區(qū)、低速物流等場景出發(fā)的一眾創(chuàng)業(yè)企業(yè)們。

在如此多的智能駕駛的創(chuàng)新模式下，我們該如何才能看清智能駕駛的前途未來？

在眾多智能駕駛的玩家里，我們找到了一家非常有代表性的創(chuàng)業(yè)公司——毫末智行，一家既有科技研發(fā)基因又有傳統(tǒng)主機(jī)廠造車基因的“混搭”型玩家，同時也在智能駕駛的賽道上，同時選擇了高速、載人、民用場景的輔助駕駛和低速、載物、商用場景的無人物流。

在這樣的商業(yè)模式背后，毫末智行CEO顧維灝在剛過去不久的2022HAOMO AI DAY上，公布了自己的“第一性原理”：通過數(shù)據(jù)智能，用更低的成本、更快的速度，實(shí)現(xiàn)自動駕駛不斷升級。而在“數(shù)據(jù)智能”背后，是毫末對于智能駕駛的技術(shù)變量和產(chǎn)業(yè)環(huán)境的“前提假設(shè)”的洞察。

以毫末所提出的“自動駕駛第一性原理”為樣本，我們可以拋開各種或樂觀或悲觀的無意義爭論，深入到智能駕駛產(chǎn)業(yè)的深層結(jié)構(gòu)當(dāng)中，去探究智能駕駛?cè)绾蔚靡猿闪⒌膬?nèi)在邏輯。

“科技創(chuàng)新+人類需求”：發(fā)現(xiàn)技術(shù)產(chǎn)業(yè)第一性原理的內(nèi)部結(jié)構(gòu)

最近幾年，“第一性原理”被商業(yè)世界抬到了一個很高的位置。這仍然離不開“硅谷鋼鐵俠”馬斯克的功勞。有一次他在接受TED采訪時，大談特談其特斯拉汽車的成功離不開對“第一性原理”的運(yùn)用。此后，“第一性原理”成為被很多商業(yè)雜志奉為圭臬的概念。

實(shí)際上，“第一性原理”是一個古早的概念，起源在兩千多年前的亞里士多德。在邏輯學(xué)中，亞里士多德需要一個基本概念，來指稱那些不證自明的東西。讓這個概念成為邏輯推論的基本命題。他這樣來解釋第一性原理：“每個系統(tǒng)中存在一個最基本的命題，它不能被違背或刪除?！?/p>

任何系統(tǒng)都是有邊界的，所謂邊界就是這個系統(tǒng)的前提條件，也叫前提假設(shè)。對于這個系統(tǒng)，這些“前提假設(shè)”會成為“不證自明”的概念和命題，而這些概念命題就是這個系統(tǒng)的“第一性原理”。

如何找到一個系統(tǒng)的“第一性原理”？往往需要通過理論假設(shè)和實(shí)踐檢驗(yàn)的漫長過程。但這一回答太抽象。

我們不妨將問題具體化：如何找到智能駕駛的“第一性原理”？

這里我們不妨引入一個“科技創(chuàng)新+人類需求”的邏輯模型來進(jìn)行穿針引線。

在農(nóng)業(yè)社會，糧食匱乏導(dǎo)致的人口壓力是當(dāng)時人們的第一需要，而通過農(nóng)具革新、灌溉系統(tǒng)的成熟帶來的種植生產(chǎn)效率的提升，在單位土地上養(yǎng)活了遠(yuǎn)古時代難以承載的人口數(shù)量。

在工業(yè)社會，豐富的商品交易和廉價的工業(yè)品成為人們提升生活品質(zhì)的第一需要，工業(yè)化大生產(chǎn)和全球貿(mào)易能夠使一個普通的工人家庭過上比中世紀(jì)封建領(lǐng)主更好的生活。

在現(xiàn)代社會，豐富的信息知識的交換和廣泛的社交成為人們?nèi)粘５膭傂?，而?shù)字信息技術(shù)的出現(xiàn)為現(xiàn)代人觸手可及的即時通信、娛樂提供了技術(shù)可能。

智能時代的到來，追求更多具有價值感意義感的智性活動和更多閑暇成為人們的剛需，而數(shù)字智能化技術(shù)將替代人進(jìn)行各種事務(wù)的判斷、操作，從而極大地將人們從繁重和重復(fù)的勞動中解放出來。

其中，智能駕駛成為當(dāng)前既有現(xiàn)實(shí)社會需求，技術(shù)上又觸手可及，可以被看作是接下來智能時代最典型也最具市場潛力的應(yīng)用場景。

因此，作為一個系統(tǒng)，智能駕駛產(chǎn)業(yè)的邊界也可以由這兩個維度來界定。一個維度就是，智能駕駛技術(shù)的核心變量是什么？技術(shù)的進(jìn)化邏輯是什么？成熟邏輯又是什么？另一個維度是，智能駕駛特別是無人駕駛是否是大眾的一個真實(shí)需求，這個需求的內(nèi)在邏輯是什么？比如說，出于安全的、便利的、社交的、精神滿足的不同需求層級的權(quán)重排序是什么？需求的滿足周期又是什么？

而這些問題，需要我們深入探討。

從“科技創(chuàng)新+人類需求”模型，校準(zhǔn)智能駕駛的第一性原理

在智能駕駛領(lǐng)域，一直存在著三條路線之爭。

一個爭論是自動駕駛的根本技術(shù)路線之爭，即一步到位直接做L4（無人駕駛），還是從輔助駕駛開始。

一個爭論是自動駕駛的產(chǎn)品設(shè)計路線之爭，是走激光雷達(dá)+視覺+其他傳感器的全感知路線，還是走只重視覺的感知路線。

還有一個爭論是商業(yè)路線之爭，即直接基于L4走Robotaxi，還是先做乘用車的輔助駕駛產(chǎn)品。

圍繞這三條路線之爭，目前自動駕駛產(chǎn)業(yè)的一眾玩家們，基于自己的認(rèn)知和能力，都有各自的選擇。

其中，最頭鐵的特斯拉選擇了以AI深度學(xué)習(xí)驅(qū)動自動駕駛的技術(shù)路線，產(chǎn)品上選擇了重視覺，去激光雷達(dá)甚至毫米波雷達(dá)的產(chǎn)品路線，在商業(yè)路線上選擇了先做乘用車輔助駕駛。這條選擇從曾經(jīng)的備受質(zhì)疑和嘲弄的單打獨(dú)斗，變成現(xiàn)在廣受贊譽(yù)、備受看好的陽關(guān)大道。

而與之對應(yīng)的，一開始風(fēng)光無限，技術(shù)領(lǐng)先的Waymo，卻卡在了商業(yè)化遲遲不能規(guī)模進(jìn)展、硬件成本難以大幅降低、Robotaxi運(yùn)營成本居高不下的泥潭里不能自拔。

成王敗寇，雖然還未到終局。但我們不妨來總結(jié)下馬斯克所理解的智能駕駛“第一性原理”。

從技術(shù)路線來說，自動駕駛的本質(zhì)是讓機(jī)器學(xué)會人類開車，那就需要大量的路測數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)不可能僅靠一些測試車上路就能完成，而是需要數(shù)以百萬計規(guī)模的真實(shí)道路數(shù)據(jù)。私家車主在享受輔助駕駛帶來的便捷出行的同時，自然也就承擔(dān)了這部分道路數(shù)據(jù)采集的任務(wù)，輔助駕駛讓更大規(guī)模的自動駕駛數(shù)據(jù)訓(xùn)練成為可能。

從產(chǎn)品設(shè)計來說，人類基本只靠視覺和手腳的配合就可以實(shí)現(xiàn)流暢的駕駛，那對于汽車來說，依靠視覺感知也可以完成自動駕駛，而不需要激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)這種耳聽八方的設(shè)備來獲取信息。特斯拉最重要的任務(wù)就是將視覺數(shù)據(jù)處理成像人一樣能夠瞬時理解和判斷的時空環(huán)境信息。

從商業(yè)模式來說，馬斯克對Robotaxi其實(shí)一直心心念念。但是無人駕駛還為時過早，無人駕駛出行的收入還不能規(guī)?；２蝗缋侠蠈?shí)實(shí)賣車、賣FSD軟件，把現(xiàn)金流搞得足足的，這樣才不至于在Robotaxi的盛宴到來之前倒下。

這對于堅持搞Robotaxi的自動駕駛企業(yè)來說，早已不是什么秘密。在持續(xù)靠資本輸血的Robotaxi企業(yè)，無不在發(fā)展自己的副業(yè)，也無不在跟主機(jī)廠開始抱團(tuán)取暖式的合作。

從人類需求的角度出發(fā)。人類的“第一性原理”始終是，自己的勞動能外包就外包，需要做的事情能讓機(jī)器代勞就絕不動手，更何況是那些枯燥乏味的事情呢？

開車正是這樣一件天然值得“外包”的事情。從汽車發(fā)明后不久，車載收音機(jī)就發(fā)明了。試想，誰都希望在開車的無聊時刻干點(diǎn)別的，哪怕是聽聽音樂和收音機(jī)的廣告呢？

顯然，自動駕駛在代替人類開車出行上面，無疑有著巨大的需求。

但對于自動駕駛安全性的擔(dān)憂，也同樣是普通人的真實(shí)訴求。畢竟，沒有哪個科技產(chǎn)品能夠像自動駕駛一樣，是性命攸關(guān)的。誰也不愿意自己當(dāng)科技的小白鼠。所以，對于自動駕駛產(chǎn)品的普及來說，是放心大膽地交給一步到位的Robotaxi好呢？還是在人類自己監(jiān)督下，長期處在人機(jī)共駕狀態(tài)的輔助駕駛好呢？答案似乎也是不言而喻的。

對自動駕駛便利性的需要和對自動駕駛安全性的擔(dān)憂，注定構(gòu)成自動駕駛進(jìn)入規(guī)?；瘧?yīng)用的一條反復(fù)跳躍的約束條件。唯有技術(shù)的逐步成熟，才能打破這一屏障。

完全無人的自動駕駛是真香，但是放心大膽地咽下去之前，還得在嘴里咀嚼一段時間。

數(shù)據(jù)智能驅(qū)動自動駕駛升級：毫末所發(fā)現(xiàn)的“自動駕駛第一性原理”

按照一個模型去尋找系統(tǒng)的“第一性原理”并不是非常難的事情，但根據(jù)自己分析得出的結(jié)論去實(shí)踐，甚至要打破原有的系統(tǒng)邊界和“前提假設(shè)”，則是一件困難重重的事情。

事實(shí)上，在技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新這條路上，既沒有“常勝不敗者”，也沒有“錯過機(jī)會者”，也不會是第一個嘗試螃蟹者就能贏者通吃，也不會是年輕有為者就能抓住新一輪創(chuàng)新的風(fēng)口。

創(chuàng)新的關(guān)鍵在于創(chuàng)新者或組織有沒有深入系統(tǒng)進(jìn)行底層邏輯思考的決心，有沒有勇氣直接面對系統(tǒng)當(dāng)中存在的問題，有沒有堅定的意志和決心投入資源押注到自己選定的道路上。

對于打破“第一性原理”帶來的恐懼和敢于孤注一擲投入到自己認(rèn)定的“第一性原理”的勇氣，才是個人、企業(yè)組織取得成敗的關(guān)鍵。在這條路上，我們見過了太多的機(jī)會主義者、逃跑主義者和瞻前顧后者。

盡管商業(yè)世界對于商業(yè)模式創(chuàng)新、產(chǎn)品創(chuàng)新、企業(yè)組織管理已經(jīng)有著教科書般的資產(chǎn)積累，但是對于正在到來的新型智能產(chǎn)業(yè)，找到第一性原理，建立成熟的商業(yè)模式創(chuàng)新并不是一件一蹴而就的事情。

對于智能駕駛而言，建立能夠真正能制勝未來的創(chuàng)新模式并不容易。

首先，人們認(rèn)為智能駕駛最終一定會走向完全無人駕駛，人類出行和物流方式將完全變革。但是信心歸信心，技術(shù)歸技術(shù)。沒人知道通向這一無人駕駛終點(diǎn)的時間有多長，是十年還是五十年。

其次，業(yè)內(nèi)早已樂觀的判定，自動駕駛已經(jīng)從技術(shù)驗(yàn)證階段進(jìn)入到商業(yè)落地階段，智能駕駛產(chǎn)業(yè)的市場空間將無比廣闊。但是沒人知道智能駕駛的技術(shù)成本投入到底是多少，為了保障安全的后期投入到底是多少？大規(guī)模降低智能駕駛成熟的數(shù)據(jù)成本的 “第一性原理”到底是否成立？

另外，智能駕駛所帶來的交通出行方式變革，對人類經(jīng)濟(jì)生活、就業(yè)崗位、生活方式的變革，人們會在多長時間內(nèi)接受。大眾對于無人駕駛所許諾的安全性的接納是否向?qū)χ悄苁謾C(jī)的接納一樣在短短幾年之內(nèi)就完成？

對于這些問題，自然不可能有教科書給出解答，也不可能等塵埃落定再去總結(jié)。只有行動者在忒休斯之船上，一邊航行一邊修補(bǔ)，甚至是大修大補(bǔ)。

而對于智能駕駛產(chǎn)業(yè)的新玩家，反倒是可以在看盡前輩們“出?！钡牡雌鸱?，將自己的“忒休斯之船”打造得足夠堅固。

2019年底成立的毫末智行，無疑是智能駕駛眾多玩家中成立較晚的一位新手，但卻是從理論到實(shí)踐都武裝的足夠充分的航海家。

基于對智能駕駛商業(yè)發(fā)展的洞察，毫末智行CEO顧維灝提出了一條發(fā)展定律，即“從低速到高速，從載物到載人，從商用到民用”，在產(chǎn)品路線上，走一條“可行、可靠、可商用”的漸進(jìn)式路線。

走無人駕駛的“低速、載物和商用”路線，也就是末端無人配送路線，解決了無人駕駛最根本的安全困局，同時也找到能夠快速變現(xiàn)的商業(yè)模式，即將末端無人配送方案銷售給B端企業(yè)或?yàn)锽端企業(yè)提供無人配送服務(wù)的方式來完成商業(yè)閉環(huán)。

而“高速、載人、民用”的路線一直是智能駕駛當(dāng)中無人駕駛想要觸達(dá)的終極場景，但是不可避免地要碰觸到“安全、法規(guī)、技術(shù)成熟、成本規(guī)?！钡热侩y題。而毫末智行則合乎邏輯與規(guī)律地選擇了輔助駕駛路線，幫助主機(jī)廠一起打造逐步迭代的輔助駕駛產(chǎn)品，從高速公路的簡單場景一步步擴(kuò)展至城市快速路、城市內(nèi)部道路的復(fù)雜場景，逐步提高用戶對產(chǎn)品的接受度，實(shí)現(xiàn)規(guī)模效應(yīng)。

以此為基點(diǎn)，毫末智行提出了一個“風(fēng)車戰(zhàn)略”的模型，即以“乘用車輔助駕駛、末端物流自動配送車和智能硬件”為葉片，以“數(shù)據(jù)智能”為軸心，通過葉片不斷地去積累場景數(shù)據(jù)，促進(jìn)數(shù)據(jù)能力的迭代，從而能生產(chǎn)出更好的產(chǎn)品，形成了一個“技術(shù)-產(chǎn)品-商業(yè)-技術(shù)”的良性循環(huán)。

在智能駕駛產(chǎn)業(yè)的發(fā)展邏輯中，智能駕駛技術(shù)的成熟始終是核心，安全性、好的產(chǎn)品體驗(yàn)和商業(yè)模式都建立其上。而智能駕駛技術(shù)的成熟依賴大規(guī)模的數(shù)據(jù)訓(xùn)練，這種規(guī)模的數(shù)據(jù)不可能在實(shí)驗(yàn)室里、少量的路測車上實(shí)現(xiàn)，只能在大規(guī)模的真實(shí)行駛數(shù)據(jù)中獲得。毫末在國內(nèi)率先提出了數(shù)據(jù)智能體系MANA，并依托規(guī)模量產(chǎn)乘用車來反哺數(shù)據(jù)智能系統(tǒng)發(fā)展的智能駕駛企業(yè)。

用顧維灝的解釋來說就是：“MANA是毫末自動駕駛產(chǎn)品進(jìn)化的核心動能。隨著時間積累，MANA會讓毫末自動駕駛系統(tǒng)的感知更準(zhǔn)確，認(rèn)知決策更像人類，讓標(biāo)注、仿真驗(yàn)證更高效，不斷提高算力利用效率，打造更快、更穩(wěn)、更安全的自動駕駛系統(tǒng)。”

這成為毫末智行這位新生能夠在短短兩年多時間里就快速發(fā)展的底層邏輯。

截至今年4月，毫末智行已在長城旗下6款量產(chǎn)車型中搭載HPilot輔助駕駛系統(tǒng)，用戶累計行駛里程已經(jīng)突破700萬公里，這些數(shù)據(jù)未來還在進(jìn)一步增長。

值得注意的是，對于智能駕駛感知方案的設(shè)計，毫末智行并沒有像特斯拉那么激進(jìn)。在最近發(fā)布的毫末HPilot 3.0的方案里，我們依然可以看到搭載有激光雷達(dá)。

對于激光雷達(dá)，要不要上車，這不是一個“真理掌握在少數(shù)人手里還是多數(shù)人手里”的問題，而是一個有激光雷達(dá)能否在當(dāng)前階段更能保證輔助駕駛產(chǎn)品安全性的問題，是否有消費(fèi)者愿意為激光雷達(dá)埋單的問題。

顯然，隨著激光雷達(dá)價格的大幅下探，原來讓馬斯克怒不可遏的“傻子才用激光雷達(dá)”的成本問題正在得到解決，而激光雷達(dá)對于智能駕駛安全性的收益則正在顯著提高。另外，從用戶安全角度來說，能夠增強(qiáng)安全冗余的傳感器方案，至少要優(yōu)于僅靠單一傳感器帶來心理上的安全感。

（高精地圖是自動駕駛必選項？）

對于高精地圖這一選項，毫末智行也給出了比較務(wù)實(shí)的態(tài)度。在乘用車輔助駕駛的城市高精地圖獲準(zhǔn)使用之前，毫末智行提出了“重感知”的輔助駕駛解決方案。這相當(dāng)于武功高手在獲得趁手兵器之前，將自己內(nèi)力練好。而一旦城市高精地圖可以納入商用，基于用戶安全第一的理念，自然還是要采用，充分保護(hù)用戶的安全，而即使在某些沒有高精地圖覆蓋的場景，也能幫助用戶規(guī)避駕駛風(fēng)險，保障駕駛的周全。

因此，對于像馬斯克這樣一位在多個領(lǐng)域已經(jīng)有著傳奇色彩的“大人物”，我們也不必過分迷信。馬斯克認(rèn)為人類僅靠雙眼就能感知世界，輕松開車，那么自動駕駛是不是也只靠眼睛就可以呢？當(dāng)然可以。但是能不能開好、開穩(wěn)、開得安全，不犯人類盲區(qū)出現(xiàn)的那些事故，是要打一個疑問的。

事實(shí)上，對于新手司機(jī)和老手司機(jī)來說，盡管他們都在依靠視覺開車，但顯然他們頭腦中的開車的知識是不一樣的。老手司機(jī)有著對于城市環(huán)境豐富的記憶和對于他人開車行為的豐富預(yù)判，對于潛在危險的感知。這些不是僅靠視覺來實(shí)現(xiàn)的。也就是說，老司機(jī)可能在頭腦里預(yù)裝了城市的“高精地圖”，具有了“激光雷達(dá)”一樣的超視距的感知能力，而這些能力不是依靠攝像頭的訓(xùn)練就可以學(xué)會的。把這種能力直接給到智能駕駛系統(tǒng)，難度不相當(dāng)于為新手智駕系統(tǒng)做了功力升級嗎？

在這次毫末AI DAY的分享上，顧維灝表示，毫末城市NOH在中國城市道路場景的表現(xiàn)已經(jīng)不輸于特斯拉在中國道路的水平了。

這一點(diǎn)上，毫末智行似乎沒有迷信“權(quán)威”，也不擔(dān)心被說成是“跟隨主流”。采用實(shí)事求是的態(tài)度，大膽假設(shè)、小心求證，才是做好智能駕駛產(chǎn)品的態(tài)度。

自動駕駛“沒有秘密”

對于“第一性原理”的理解，我們可以看做是任何一個系統(tǒng)的“關(guān)鍵設(shè)定”。這個設(shè)定既不會是誰家自創(chuàng)的武功秘籍，也不可能被誰能獨(dú)家專有的技術(shù)專利，而是一個需要費(fèi)盡心力去探索和思考的邏輯起點(diǎn)。

自動駕駛領(lǐng)域是“沒有秘密”的，關(guān)鍵在于你怎么看待這些邏輯起點(diǎn)。

這個邏輯起點(diǎn)，只需要你信還是不信，想明白還是想不明白，此后的行動能否一以貫之的按照這個邏輯起點(diǎn)去貫徹執(zhí)行，能夠篤定相信這一邏輯起點(diǎn)所打造的系統(tǒng)的“真理性”。

對于特斯拉這樣的業(yè)內(nèi)先驅(qū)，還是毫末智行這樣的行業(yè)新星，對于智能駕駛第一性原理的認(rèn)知是“大同小異”的。即在技術(shù)維度上，通過數(shù)據(jù)智能的方式，從技術(shù)迭代和成本降低兩個方面來實(shí)現(xiàn)自動駕駛技術(shù)的升級，通過漸進(jìn)式方式走向無人駕駛的終局；在人類需求維度上，通過輔助駕駛產(chǎn)品的迭代，同時滿足人們對輕松駕駛的需要和對接受智能駕駛安全擔(dān)憂之間的平衡，來為智能駕駛產(chǎn)業(yè)的成長提供足夠長的成長周期。

當(dāng)然，這些第一性原理只是“兩家之言”，特斯拉的完全自動駕駛（FSD）所承諾的無人駕駛能力也一再延期，而毫末智行的數(shù)據(jù)規(guī)模也還在增長的早期階段。

正如顧維灝所言，自動駕駛是一個長賽道。

一切都沒有定論。目前他們所認(rèn)定的“第一性原理”，也還只是一個“假設(shè)”，尚未成為智能駕駛領(lǐng)域的金科玉律。

至于證明這一“前提假設(shè)”的時間，我們希望不會太過遙遠(yuǎn)。

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