對話商湯絕影王曉剛：特斯拉FSD入華，對我們來說是機會點

商湯科技聯合創始人、首席科學家、商湯絕影CEO王曉剛

編者按：騰訊汽車編輯部把過去十年的電動化浪潮稱之為中國汽車工業的“狂飆年代”，如今，站在2024年這個被譽為“智駕元年”的歷史節點，我們不禁要問：產業主要參與者將堅持怎樣的技術路線？又如何構筑各自的競爭壁壘？騰訊汽車特別推出智駕系列策劃，通過訪談、實測、橫評、綜述等多種方式，力求站在歷史的原點，進一步洞悉汽車工業未來十年可能發生的巨大變革，為讀者和行業提供更全面的內容導引，為行業留下部分歷史注腳。

騰訊新聞《遠光燈》

作者 傲敦

編輯 楊布丁

商湯闖入汽車圈，或許要感謝一場暴雨。

2017年夏天，商湯、本田和另一家公司的技術團隊同時出現在本田日本測試場，本田要求商湯只用兩顆攝像頭完成車輛自動駕駛，其他團隊則使用多傳感器融合方案。

誰都沒料到，演示那天下起了暴雨，那些依賴激光雷達、慣導、高精度地圖的車輛徹底“罷工”。商湯用純視覺方案，在惡劣天氣條件下順利完成了任務。

幾個月后，商湯和本田簽署了長達5年的合作協議，雙方共研L4自動駕駛技術。

那日帶隊贏下項目的是商湯科技聯合創始人、首席科學家王曉剛，現在他還有另一個新身份——商湯絕影CEO。從2017起，王曉剛便帶著近四十人的團隊一腳踏入眼下最卷、最殘酷的行業：汽車圈。

2017年的智駕圈，Transformer等先進的網絡結構尚未成熟，如今火爆的端到端更是沒出現，自動駕駛技術路線、商業模式也都不清晰，多數以L4級為主，距離規模化量產還有一段距離。

直到2020、 2021年，商湯等一批新入局的智駕供應商終于看到了機會。當時國內車企多數用Mobileye方案，但它高度封閉，導致車企無法采集自己數據，車廠不得不嘗試更多可能性。王曉剛回憶說，那時商湯看到了做量產智駕方案的機會，開始逐步加大對智駕的投入。2021年絕影品牌誕生，聚焦智能汽車領域。

闖入汽車圈后，商湯絕影經歷了波折且痛苦的轉型過程，但最終還是成功交付，完成了第一階段蛻變。如今，特斯拉FSD入華已箭在弦上，但在王曉剛看來，這是商湯絕影一個機會點，“車企跟我們深度合作，會是在AGI時代取得成功的最佳路徑”。

“中國車企和科技公司的合作閉環里，不能只是會解bug。”王曉剛認為，雙方需要建立“你中有我，我中有你”的模式，共同打造一個可升級、可迭代的研發體系，即AI時代的基礎建設。

從2014成立那天起，商湯一直在聚光燈下，那里有一群頂尖科學家，曾被稱為“AI四小龍”之首。但成立十年來，商湯一直在探索如何通過技術變現來養活自己，按照王曉剛說法，“壓力還是很大的”。他對絕影團隊說， “只有半年的生命，半年之后可能再續命”。

以下是騰訊新聞《遠光燈》與王曉剛的對話，經編輯：

“在今天，汽車成了AI最大的牽引動力”

《遠光燈》：我比較好奇，你從學術界轉到工業界，今天又進入到汽車這個特別卷的行業，有什么感受？

王曉剛：我是2016年從學校進入到商湯，大家很多時候都覺得商湯是教授從實驗室出來創辦的公司，那里面學術氛圍比較濃，不接地氣。其實不是這樣，從商湯建立那天起，你就必須得通過技術變現來養活自己，壓力還是非常大的。所以，那時候開始我負責研究，很快開始接觸業務，包括當時跟本田的合作，手機業務、互聯網業務我都負責過。

今天我們說汽車行業“卷”，其實手機市場 “卷”得更早。在手機業務市場，我們經歷過比較殘酷的、激烈的市場競爭，記得當時我們大年初三就到崗，跟友商PK非常激烈，好在我們在技術比拼方面比較有優勢，最后我帶隊拿下了訂單。

另外，我們最早接觸的本田項目也是我帶著團隊最終贏下來的。當時有一個展示前端技術的活動，本田的社長等高層都在場，本田要求我們就用兩顆攝像頭，在本田日本測試場里能夠完成自動駕駛。

那天有我們和本田自己的團隊、還有一個外部團隊，他們用的就是激光雷達、慣導、高精度地圖。演示那天下起了暴雨，那些強依賴于這些傳感器和硬件設備的團隊，整個就不能工作了。最后我們商湯純視覺方案，就用兩個攝像頭，還是在惡劣天氣條件下順利完成任務，最終贏得了這個項目。

商湯是經歷了很多考驗，但是進入汽車這個行業后，我們發現競爭更加激烈、更加殘酷。到淘汰賽階段，車廠對交付、質量要求、deadline的限制，這些要求都特別高。我們也經歷過項目交付的各種挑戰，我跟團隊一塊駐場，跟客戶一起完成的。我覺得，這些都是必經的過程，商湯和絕影也都是在這樣的過程當中成長起來的。

《遠光燈》：“AI四小龍”里，其實你們是最早堅定的進入到汽車產業的公司，這是為什么？

王曉剛：這跟創始人對于每一個公司的未來和定位是息息相關的。商湯是一家人工智能平臺公司，因為AI的發展是有周期的，跟行業密切相關，所以不同行業依次會形成AI的推動力，AI的發展需要某些行業來進行牽引。

在今天，我們看來，汽車就成了AI最大的牽引動力。但是，若干年前那就是智慧城市、手機和互聯網，它們是AI的動力。商湯其實都有前瞻性的布局，作為一個平臺公司，商湯也是隨著行業的變化和發展，往前演進。

今天汽車作為非常重要的板塊，我們需要深耕下去，大模型無論是在智能駕駛還是智能座艙領域，它都是有非常好的、比較明確的落地場景。

將來，這些技術可能又能夠被機器人所復用。只不過今天，機器人的量產數量是非常少，汽車有比較龐大的量產群體給你提供反饋，去打磨你的技術。

《遠光燈》：所以對于商湯這類AI公司來說，下一個風口行業就是機器人？

王曉剛：對于絕影來說，我們會扎根在汽車這個方向。商湯本身，它不會一直就只停留在汽車這個方向，它還會再往前走。因為人工智能技術本身也還在演進過程當中，我們就會一直深耕下去。

《遠光燈》：目前你們在算力層面的儲備是多少？

王曉剛：在算力層面，商湯從2018年開始布局建設AI基礎設施，在上海臨港投入了超50億元建設智算中心AIDC。商湯大裝置已經布局全國一體化的智算網絡，運營54,000卡GPU，總體算力規模達20,000 petaFLOPS（每秒千萬億次浮點運算次數，下稱“P”）。

其實，國內大多數車企的算力儲備尚未突破2,000 P，所以說，我們充足的算力資源為UniAD自動駕駛方案的高效訓練學習和實車部署奠定了堅實的基礎。

《遠光燈》：商湯大裝置和基礎設施會給到絕影什么樣的支持？

王曉剛: 我們的合作非常緊密。首先，像基礎設施，也就是我們說的大裝置，算力平臺、數據存儲等，因為自動駕駛，尤其是端到端對于數據存儲要求非常高，因為都是視頻片段。

在端到端早期訓練過程中，我們遇到了很多困難，中臺部門跟我們一起進行反復迭代；另外，大模型、多模態大模型等很多方面，商湯產研部門會進行支持，包括最新的日日新5o流式多模態大模型。我們把商湯在大模型上的這些突破運用到車載的領域。

自動駕駛量產交付是考驗的第一步

《遠光燈》: 從最早的本田項目再到絕影品牌，你們是怎么確定的這個方向？

王曉剛：我們是從2016、2017年開始了智駕方面的研發。當時本田來中國尋找智駕合作伙伴，他們看了很多公司。當時商湯整個體量還比較小，做智駕的研發人員也就三四十人，但本田非常看重商湯在基礎設施、訓練框架等方面的能力和創新能力，所以最終選定跟我們合作。

本田當時給我們提出的目標跟今天的端到端自動駕駛非常像，就是純視覺，只用攝像頭、沒有高精度地圖，不使用激光雷達，直接根據視覺去預測輸出駕駛軌跡。在當時，像Transformer等先進的網絡結構還沒有成熟，無論是端上的算力還是云上的算力，也都不具備相應條件。

另外，早期自動駕駛的技術路線、商業模式也都是不清晰，那時候雖然有很多自動駕駛公司，但大多數以L4級的自動駕駛為主。

直到2020和2021年，我們在智駕方面看到了一個契機。一些國產車廠之前大多用的都是某廠商的方案，它是高度封閉的，甚至車廠連自己的數據都沒有辦法采集到，就只能給到某廠商。所以，一些新的供應商獲得了一個契機，為車廠去做量產智駕解決方案。從那時開始，商湯開始逐步加大對智駕的投入，2021年，商湯就有了“絕影”這個名字和品牌。

《遠光燈》：當時你們內部有沒有產生過什么爭執或者猶豫過？對你們來說這是一個比較大的轉型。

王曉剛：2021年商湯上市之前，我們內部針對智駕做過比較大的討論，因為智駕投入是比較高的，而且有很強的不確定性，風險比較高，但是汽車給AI帶來的牽引動力會是巨大的，最后我們還是下決定要做。所以到2022年，我們就成立了絕影智能汽車事業群，由我來負責。

另外，這幾年商湯逐漸加大智能汽車領域的投入，因為我們也看到一些比較清晰的商業模式，跟主機廠合作去提供量產方案，這是一個趨勢。到2022年年底，我們提出了端到端UniAD的解決方案。

同時，2022年年底，ChatGPT出圈了，大家對大模型開始有了認知。其實在2022年一整年，我們給各個車廠推的就是智駕大模型，現在看來確實是太超前了。

所以到了2023年，我們絕影繼續加大這方面的投入，包括UniAD端到端自動駕駛，車艙大模型應用。在這個過程中，絕影逐步找到了自己在整個行業中的定位和未來發展方向，同時商湯本身在基礎設施大裝置方面的優勢也更加清晰。

《遠光燈》：剛開始的時候你們有沒有制定一個目標或者打法？

王曉剛：具體看業務本身，座艙相對來說“輕”一些，交付速度會快一些，現在我們的市場覆蓋度還比較高，有30多個車廠合作。智駕業務比較“重”，從未來發展趨勢看，其實是要求合作伙伴跟車企有一些比較深度的合作。

尤其在今天的端到端時代，我們的目標是能夠尋找幾家重點車企形成戰略合作，因為車企有量產車，有比較豐沛的數據，而我們商湯絕影有包括算力和數據生產管線在內的基礎設施，雙方能夠打通整個閉環。

這是比較重要的，因為汽車市場競爭比較激烈，未來還會進一步聚焦，我覺得重點不是說貪多，而是要一些形成閉環、戰略合作。

《遠光燈》：商湯是一家AI公司，你們是怎么說服更多車企客戶跟你們合作的？

王曉剛：我們這樣的AI公司作為供應商進入汽車行業，在量產交付上一定要實現一個蛻變。從整個行業看，2021年到2023年大家剛開始做自動駕駛量產交付、開始轉型，我們有三個量產交付的客戶其實都很關鍵，就是廣汽、合眾和一汽。

很多時候，實際上是我們客戶幫著我們成長的，因為他們有各種流程、工作方式的要求，這個轉型過程是非常波折和痛苦的，但最終還是成功交付了。

所以我覺得在那個階段，經歷量產的考驗是第一步，是里程碑，絕影完成了蛻變。

我為什么說我們“只有半年的生命”

《遠光燈》：聽說你跟團隊說“只有半年的生命，半年之后可能再續命”，這是什么意思？

王曉剛：在汽車行業，我們學到最多的就是結果導向。最終你要去看結果，你的量產交付質量、時間點，在一個項目里面，我們做軟件可能是最后一環，那前面還有很多環節，最后到我們這是后墻不倒。

具體到自動駕駛，它又是一個技術棧特別深的的方向，要依賴的環節很多，所以要給大家梳理，要結果導向，守住自己的每一班崗。說的再好、再怎么樣天花亂墜，最終還是要結果。

對絕影來說，我們敬畏客戶，取得他們的信任和友誼，形成持久的戰略合作，這是因為我們在關鍵時刻能夠去交付好的結果。

汽車行業你也知道，很多時候有一款車沒有做好，可能關系到這家公司的生死存亡。之所以我說半年的時間，是因為在汽車行業經歷的特定的時間點上，產業的演進速度與競爭格局是非常激烈的。

只有半年的時間，并不是說沒有錢了、沒有現金流了。而是說，當你的技術落后了，或者是沒有去交付好的時候，半年以后你可能就沒有客戶了。沒有客戶，你自然就已經是被市場拋棄了，那么無論你是有多大的團隊規模、多少現金，其實都是面臨著被淘汰的危險。

所幸的是今天我們是有機會的，但我們要時刻提醒自己，這個機會也是稍縱即逝的，因為大家演進的速度都非常快。

大模型上車、端到端自動駕駛，在這個時間窗口里面，如果你不能夠拿出市場上認可的產品和技術的話，那就會被淘汰。

《遠光燈》: 你的意思是說，無論是誰，汽車產業的競爭變化是半年決定著大家的存活。

王曉剛： 對，而且你的技術路線也都是這樣的。去年這個時候，大家都在追求從高速到城區，從有圖到無圖，現在是端到端的兩段式與一段式，技術演進非常快。

《遠光燈》：從競爭氛圍看，你覺得2021年同2024年有哪些不一樣？你的對手、客戶，跟2021、2022年相比發生了什么變化？

王曉剛：我們覺得上一個階段競爭出來的結果是一種標準化產品的交付，到了今天，大家開始關注端到端，很多企業也開始了內部調整。

在上一個階段，大家發現市場上已經有一些成熟方案跑出來了，出于時間和成本的考慮，客戶直接采購市場上成熟的方案就可以了。這會使得車企自研團隊跟供應商，某種程度上是競爭和替代關系。

但是端到端出現以后，讓事情發生了變化。車廠數據、用戶駕駛數據更具價值了，車廠會給自研團隊一個新的定位。像特斯拉，它不僅有數據，還有比較強的AI基礎設施。這十萬塊GPU和幾百萬臺車，能夠形成數據閉環，特斯拉想采什么數據就可以從自己的數據中拿，根據需要去訓練模型。

我們的車廠沒有那么多算力，別說十萬塊GPU，有的連1000塊都沒有。作為供應商來說，它又沒有辦法去拿到數據，那車企和供應商要怎么去跟行業的標桿進行抗衡？只有兩個結合在一起。

《遠光燈》：絕影能解決什么痛點？你們怎么保證這個結合一定能形成合力？

王曉剛：車廠自己的數據是有價值的，但怎么去用好這個數據？這需要有資源，怎么用好數據也有門檻。

車上每天產生的攝像頭采集數據量是龐大的，你不可能把這些數據都傳到后臺去，怎么去選擇這些數據、在什么樣的條件下去弄，這是非常關鍵的。

過去的標準化交付和未來與合作伙伴深度的合作，兩者之間有哪些差別，這些需要有車企自研團隊能夠去理解。

你可以想象，如果我們是一個標準化交付，給車廠的方案都是黑盒，車廠不會放心的把數據交給你。因為把數據交給你，他什么也沒有得到。只有車企也能夠擁有這些研發體系，能夠理解你的研發流程，才能夠跟你一起去共同合作，共建共生。只有這樣，車企數據的價值才能發揮出來。這里面就是會產生新的合作的模式，那就是下一個階段了。

《遠光燈》：下一個階段是指什么？

王曉剛：在端到端時代，車企和供應商是要有比較深的融合，不僅僅是產品交付層面的合作，中國車企和科技公司的合作閉環里，不能只是會解bug，需要共同打造一個可升級、可迭代的研發體系，其實就是AI時代的基礎建設。

車企和AI公司深度融合，雙方把研發流程，研發體系能夠去對齊，不斷更新和迭代它的產品和服務，將推動雙方的進一步合作。

《遠光燈》：你的意思是說，下一步車廠研發團隊來把數據這一塊做好，絕影發揮AI優勢把算法做好，雙方深度綁定。這么做的原因，更多是考慮技術落地還是成本？

王曉剛：兩方面都有。比如，現在AI、大模型技術門檻本身就很高，同時需要持續投入，也需要演進。雖然現在看到有一些有車廠也做大模型，同時自研自動駕駛，不過你會發現這種模式一定是不劃算的。因為這些投入和基建設施只是服務一家企業，但像商湯這樣的AI平臺公司，基礎設施和服務投入不光可以分攤到汽車行業，還有到其他行業，去不斷迭代和共享這些平臺。

我們可以說，無論怎樣，目前自動駕駛還在投入期。每個車廠維護一兩千人的團隊，大量投入和維護基礎設施，對他來說是不可持續的。尤其是今天，汽車圈價格戰一直在持續，這對成本的要求是非常高的。

除了特斯拉，很少有車企能夠一家單打獨斗把算力、模型和數據幾方面都形成規模，這既需要持續的龐大資源投入，還需要強大的技術實力支撐。

“大家要拼平臺能力，否則給了代碼也跑不起來”

《遠光燈》：假設絕影有了十家合作伙伴，他們都要把數據跟你們分享，那客戶們會愿意嗎？

王曉剛：這里面不是直接的數據融合。我們絕影具備商湯大裝置這樣行業領先的算力儲備、原生垂類汽車大模型、領先的軟硬件架構和全棧數據生產管線等四大技術基座，是平臺化能力。

合作過程中，絕影愿意白盒交付，對合作伙伴開源，幫助車企掌握大模型研發的Know-how，理解絕影的研發流程，雙方的研發流程和研發體系相互對齊，讓數據在合作伙伴之間流轉起來。

在全新的合作模式下，車企在掌握大模型Know-how、對齊研發流程和體系之后，能夠理解和放大數據的價值，選取不同組合的數據來針對性訓練專屬于自己的模型，打造差異化的特色。

而絕影作為大模型平臺能力的合作支持方，車企伙伴的數據回流，形成數據閉環，以量產車輛數據來驅動基礎模型的訓練和迭代，打造更有針對性、性能更強大的垂類基礎大模型，形成一個良性循環的深度合作模式，讓雙方你中有我，我中有你。

以大模型行業為例，既需要GPT-4這樣的模型，也有基于GPT-4長出來各具特色的面向C端的應用或者Agent（智能體）。

《遠光燈》：如果自動駕駛的底層技術越來越趨同，這個差異化怎么體現？供應商去做，還是車企去做這個差異化？

王曉剛：車企主導，因為在最終產品交付階段，供應商跟車企共同完成。車企要篩選數據，重點強調什么樣的場景，什么樣的用戶的體驗，這是由車企來主導來完成。

《遠光燈》: 意思是說，就像傳統燃油車時代的博世一樣，你們給各車廠提供一樣的產品或者部件，讓車企去做面向智能化時代的產品和體驗？

王曉剛: 我們提供的不是一樣的產品，如上面說的，我們提供平臺能力，包括訓練模型的能力、處理數據的能力，還有一些其他基礎能力，這樣的話，車企不需要從頭開始。

絕影的合作模式跟之前博世跟車廠合作不一樣，之前博世是提供比較標準化的部件，讓車企完成組裝、安裝。我們不一樣，未來人工智能時代，差異點最大的是在于高質量數據，大家都得在這方面去下功夫。但是做這個事，得有一個基礎。如果從頭開始做起，別人花一年兩年時間就做好，你要三四年才拿出產品去比拼，這是大家接受不了的。

所以絕影其實就是幫助車企打造一個比較好的起點，在這個起點的基礎上，車企再琢磨怎么把數據的質量進行提升。

《遠光燈》：剛才說白盒交付，這是多大程度的白盒，你們還是有所保留吧？

王曉剛：在大模型時代，白盒交付不是最大的難題。其實今天各個車廠可能已經收集很多套白盒代碼了，但是技術在飛快的演進的，今天收集到這些東西，明年又是下一套。

解決這樣的問題，核心是要找到一個戰略合作伙伴，雙方共同去打造一套研發體系，而且這個研發體系，是能夠不斷快速迭代和進步的，這才是比較關鍵的。

比如說，車企今天用的是A的研發體系，供應商B來了，給一套白盒，這個白盒也挺好的，但要讓所有的研發團隊從A切換到B，采用另外一套東西的時候，成本就非常高。就算別人給了你白盒，你都不一定愿意做切換。所以，今天就是大家要能夠形成這種合作的話，是比較關鍵的。

將來，車端的那些代碼會越來越簡單，越來越復雜的是后端的平臺化能力，算力基礎設施、數據生產管線這些需要時間沉淀和積累的能力。

《遠光燈》：現在多數車企都已經在喊大模型上車了，這個不能幫助他們解決這個問題嗎？

王曉剛：今天大模型時代好多開源的大模型，也有很多開源的代碼，或者是工具鏈。開源大模型的性能或許不弱，但并不能夠百分之百解決問題，滿足企業的需求，這也導致不能夠把大模型用到實際的業務當中，不能完全解決問題。

從這種意義上來說，大模型其實沒太大的用處。車企更需要的是什么？是這套模型背后的數據生產管線、訓練平臺，通過這些要能夠重新再把這個模型再訓練一遍，這個能力是很重要的。把開源大模型再訓練一遍的企業，這是非常少的。將來大家要比拼的是平臺能力，否則就是給了代碼，企業也跑不起來。

比如說，一個模型要幾千塊GPU一起才能訓練成功的，一般的集群訓練起來的話，每20分鐘就要中斷一次，做一次診斷，又得花一天兩天的時間。這其實根本就跑不起來，只有在一套平臺下面，大模型才能發揮作用。

《遠光燈》：相比幾年前，車企現在還糾結白盒黑盒問題嗎，有沒有一些改觀？

王曉剛：我們其實不太糾結白盒交付，一直以來，我們跟車廠的合作都是一個比較開放的，各種合作方式都是可以談。

現在車企對大模型的認知越來越深刻，行業本身已經有一些標桿，同時，各家有的時候自己也嘗試過訓練大模型，他會發現大模型都是金子堆出來的，資源消耗非常高。

想從頭到尾去訓練一個大模型，比如類似ChatGPT這樣的一個模型要訓練出來，消耗都是上億級的，所以這時候大家也都逐漸明白，大模型時代要分工協作，最后才能把有競爭力的產品和體驗做出來。

這個行業里，無論是白盒還是黑盒，在殘酷的市場競爭面前，在快速發展的技術面前，只有好的產品和體驗才是最具價值和競爭力的。

《遠光燈》：北京車展你們說過商湯絕影UniAD方案的天花板更高，今天還是這樣嗎？

王曉剛: 因為現在大家采用比較多的還是兩段式的端到端，就是把感知的輸出作為規控的輸入，過程中信息量已經大大縮減。最終的結果就是感知網絡加上一個比較小的規控網絡，它對復雜場景的理解能力是比較有限的。

絕影的方案是只用一個網絡，輸入感知的信息，直接輸出行駛軌跡。預測行駛軌跡這件事情是非常難的，要達到這個目標，就必須得讓這個模型自己能夠理解很復雜的場景。

絕影的一段式端到端，我們并沒有刻意教它去理解復雜的道路場景，比如施工路段、潮汐車道，還有一些交通標志，但最后它也能夠做出復雜分析決策和路徑規劃，它是通過視頻數據訓練的方式學會的。

這種訓練方式需要一個比較大的模型，充分發揮模型的能力，這需要像商湯大裝置這樣的豐沛算力。如果要是兩段式，其實對訓練算力、車載算力的要求，跟以前沒什么太大差別。

我們在北京車展的時候，特別強調絕影的方案是一段式，是真端到端。現在一些行業專家和企業也認可了這個說法。其他企業也開始走一段式的路。

《遠光燈》：總結下來，絕影跟車廠之間有幾種合作模式？

王曉剛：一種是標準化交付，就是針對已經比較成熟的基于規則的自動駕駛方案，我們就進行標準化的交付；另外一種是數據驅動的端到端方案，我們希望跟車企深度合作：我們輸出的是平臺化能力，能夠去實現把商湯絕影的基礎設施跟車企的量產車連接，這樣能夠給端到端的產品帶來比較好的更新迭代，未來隨著商湯大模型技術和基礎設施的不斷演進，絕影會給客戶持續更新底層的平臺化能力。

特斯拉FSD入華，對絕影來說是機會點

《遠光燈》: 你怎么評價特斯拉FSD入華？

王曉剛: 我覺得是好事，行業標桿能夠讓大家感受得到自動駕駛的價值，行業里面有這樣的一個錨點還是非常好的。

我們兩家都是走感知決策一體化的端到端路徑，從推動一段式端到端落地角度來看，我們都是技術領先的玩家，以更低成本帶來更高開城效率，同時讓量產智駕有更高性能的天花板。

《遠光燈》:它是“鯊魚”還是“鯰魚”？

王曉剛：無論鯊魚還是鯰魚，特斯拉FSD入華對整個行業的示范作用還有引領作用，這是比較重要的，害怕也沒有用，要積極的去擁抱新的趨勢，參與競爭。我覺得車廠賣車不是單靠自動駕駛這一個功能，涉及到方方面面，有很多綜合因素。

《遠光燈》：假如，特斯拉FSD入華后的表現真的非常強，做到了技術上非常領先，是不是反而可能會對絕影這樣的供應鏈公司有利？傳統主機廠可能會更著急補齊能力？

王曉剛：這確實是我們的機會點。現在行業里還有觀望的人，產品、性價比很重要，但時機也很重要，錯過了，可能就沒機會了。這個機會窗口對于車企和我們來說，都是一樣的。

主機廠要補齊能力，追趕甚至超越特斯拉，需要實力深厚且志同道合的戰略合作伙伴。商湯絕影是智能汽車行業非常稀缺的同時具備“大算力+大模型體系+數據閉環+量產經驗”等全棧技術能力的AI公司，我們相信，車企跟我們進行深度合作，會是在AGI時代取得成功的最佳路徑。

在我看來，自動駕駛技術的發展與應用是循序漸進的，商湯絕影目前已經跟廣汽、哪吒和一汽紅旗等多個品牌實現量產落地。同時，我們商湯絕影的UniAD也是面向量產的端到端技術方案，預計明年也會量產落地；此外，絕影還有下一代自動駕駛技術——基于多模態大模型的 DriveAGI智駕大模型。

這些不同技術路線的智駕方案，都可以成為我們合作伙伴與特斯拉競爭的“武器”，大家一起抓住這難得的時機。同時，商湯絕影是面向全球布局的，對于車企出海戰略也能夠提供有力的支持。

《遠光燈》: 你們正在研發的DriveAGI相比UniAD方案有哪些不同？是更多考慮了艙駕結合嗎？

王曉剛：無論是駕駛還是座艙，其實都是大模型的需求，尤其多模態大模型的出現，它既能服務智駕也能服務座艙。DriveAGI，它是基于多模態大模型對端到端智駕方案進行改進研發，也能服務座艙，能夠帶來感知和交互的變革。

DriveAGI的交互能力非常強大，在體驗上進一步做到可感知、可交互、可信賴。比如在自動駕駛的狀態下，導航信息顯示車輛需要在下一個路口調頭才能到達目的地，但主駕位上的用戶知道可以提前在一個缺口直接拐彎，用戶可以語音命令它“直接左拐”，系統會根據實時路況對命令進行反饋操作。

我們看到了一些芯片廠商正在推出大算力芯片，像英偉達Thor有1000T、2000T的算力，這么大的算力，駕駛部分占用個幾百T，還有很多算力是空出來的。所以大家在想，那就把座艙的大模型也放到同樣一顆芯片里面去，絕影也在努力實現芯片層面的艙駕融合。現階段我們也是有駕駛跟座艙在產品上一些體驗的融合。

《遠光燈》: 艙駕融合行業內說了很多年，一直沒實現，你覺得這種真正的艙駕融合什么時候才能落地？

王曉剛: 這已經有明確的量產時間表了，明年就會有量產車出現在市場上。

《遠光燈》: 價格會不會很高，高算力芯片都不便宜吧？

王曉剛：它也會分成不同檔次。另外，除了英偉達以外，高通、MTK都在推他們的大模型芯片，核心在于把場景跟體驗做出來，消費者才愿意買單。

《遠光燈》: 有觀點說2027年之前，中國市場有90%的汽車品牌要么會倒下，要么就退出中國市場。你怎么看？

王曉剛: 競爭激烈，進入淘汰賽是共識。我覺得是會分成不同的層次，大家在不同的區間，找到自己的發展領域。

《遠光燈》: 商湯絕影希望是在哪個區間？

王曉剛：我們絕影不希望只是單純拼性價比，而是一定要依托于商湯的基礎設施和AI大模型能力的領先性，把通用人工智能、大模型這些平臺能力跟車廠形成一個比較深度的合作。

《遠光燈》: 你說的這個領域會不會出現一家獨大的這種局面？比如華為。

王曉剛: 我覺得行業里面不太會出現一家獨大的情況，因為它需要有一個更加開放的合作模式。以前，某廠商算是一家獨大，從市場份額來說是絕對的領先者，但隨著產業的發展，它的合作模式被發現是不可持續的，行業迎來了新的機會，開放合作是更加長久的模式。

（轉載來自：騰訊新聞）