苹果自动驾驶檔案公开！自博弈技术会成智驾DeepSeek吗？

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十年前，苹果启动 " 泰坦计划 "，试图打造一款颠覆行业的全自动驾驶汽车。然而，十年间团队内讧、路线摇摆、高管出走 …… 苹果造车一度成为科技圈 " 最漫长的失败叙事 "，百亿美元也彻底打了水漂。

当大家都以为苹果汽车 " 就此别过 " 时，谁能想到，苹果汽车竟然还藏有 " 后手 "。

在苹果宣布停止造车的一年后，自博弈（Self-play）技术的突破，让苹果带着 " 自动驾驶新引擎 " 卷土重来。如今，在华为、小米等手机厂商跨界造车的竞争下，苹果的 " 后手 " 是否足以改写游戏规则？

2 月 18 日，苹果公布自动驾驶技术突破相关檔案。檔案显示，苹果将自博弈技术引入自动驾驶系统，实现了前所未有的性能表现，该成果优势显著，尤其是在训练成本方面。苹果的自博弈技术为自动驾驶行业带来了新的技术思路。

通过模拟数据生成和自博弈训练，苹果展示了无需依赖大量真实数据即可实现高性能自动驾驶的可能性，并首次公开一组令人震惊的数据——仅用 10 天生成 16 亿公里模拟驾驶数据，测试表现超越特斯拉 FSD 和华为 ADS 2.0。

图源：苹果檔案截图

关键是，训练成本暴跌至传统路测的 1/36 万，每模拟 100 万公里仅需 5 美元；同时长尾场景覆盖率提升 300 倍，系统可处理 99.9997% 的极端情况，在零样本测试中（未针对特定城市训练），首次进入上海陆家嘴就能流畅应对 " 中国式过马路 "。

以低成本快速实现很好的性能，背后的核心成果是 GIGAFLOW 模拟器，也就是极简版的世界模型。

在 GIGAFLOW 模拟器里不需要编写场景脚本，不需要人类司机的驾驶数据，也不用设计复杂的奖励函数，奖励项只有到达目标、避免碰撞、居中行驶和对齐车道等，处罚项包括闯红灯、驶离道路。

图源：小鹏汽车

原理其实非常简单，简单到每个人都可以理解。用通俗点的话来说，GIGAFLOW 可以同时生成 3.84 万个 " 迷你世界 "，每个迷你世界最多容纳 150 个智能体，也就是 150 辆车，还包括 8 张随机变动的地图，同时迷你世界会模拟多种交通情况和互動场景，比如拥堵的环岛、无灯十字路口和拉链式同行车道。

在这个迷你世界里，道路里程约为 136 公里，一路上会随机生成 1 到 N 辆车，系统会要求这些车在驶向各自的目的地。当然，驶向目的地的过程并不简单，这里面就涉及到了 " 自博弈技术 "，关于自博弈技术我们后面再细说。

据苹果介绍，目前这些模拟训练依然会引起交通事故，频率大概在 300 万公里 1 次。作为对比，目前国内事故率大概在 3.5 万公里 1 次，虽说现实世界的道路复杂度更高，但是 300 万公里 1 次的事故率也是个很不错的成绩。

世界模型并不是什么稀罕物，苹果的厉害之处是将此前曾未出现在汽车领網域的自博弈技术用在了自动驾驶训练上，苹果特别擅长将现有的技术进行排列组合，比如曾经将电容技术用在手机上，两者都不稀奇，但组合在一起就形成了改变世界的 iPhone。

话说回来，什么是自博弈技术？

用大白话说就是让 AI 自己和自己 " 打架 "，通过不断自我对抗来提升能力。就像武侠小说里的左右互搏术，自己和自己过招，越打越强。具体来说，AI 会生成自己的副本或调用历史版本作为对手，在反复对抗中发现弱点、优化策略，最终进化出更强大的能力

图源：特斯拉

虽然自博弈的概念 2024 年才在业内爆火，但其训练思路其实早在 2016 年的 AlphaGo 和 2017 年的 AlphaZero 上就已经得到应用。

比如在 AlphaGo 击败李世石的故事里，就是通过自博弈技术让 AI 不断与自己的历史版本对战，在亿万次对抗中进化出超越人类的策略。

如今苹果将这套逻辑搬到了自动驾驶领網域，我们可以简单理解为，在 GIGAFLOW 虚拟世界中，数万个 "AI 司机 "24 小时不停歇地上演着生死时速：有人故意急刹制造追尾，有人蛇形走位模拟醉驾，甚至会有凭空出现的 " 纸箱怪 " 考验紧急避让能力。

这种 " 左右互搏 " 的训练方式，让苹果的自动驾驶系统以指数级速度进化。

在 2025 年 2 月 18 日苹果公布的自动驾驶技术突破相关檔案中，明确表示其系统无需依赖激光雷达、只靠视觉系统即可达 L4 级自动驾驶水平。这一结论基于苹果通过自博弈生成的 16 亿公里模拟数据，证明了纯视觉方案结合虚拟训练的可行性。

过去十年，激光雷达被视为高阶自动驾驶的 " 眼睛 "，全球产业链投入超千亿美元。而苹果的虚拟训练体系证明：纯视觉方案 + 超级算力，可能才是终极答案。

图源：AI 生图

在智能驾驶产业，" 自博弈技术 " 能否再次掀起 DeepSeek 效应，乱拳打死老师傅？有待观瞻。不过，苹果在自动驾驶技术上的突破，表示其依然没彻底放弃上车。有网友推测，未来，苹果可能会沿着三条主要路径继续发展：

第一条路径是与传统车企合作，开发自动驾驶解决方案。苹果可以凭借其先进的自动驾驶技术，为传统车企提供技术赋能。例如，苹果与宝马合作，将其自动驾驶技术融入宝马的车型中，为消费者带来更智能、更安全的驾驶体验。

另一条路径是将自动驾驶技术应用于智能交通系统。通过与城市交通管理部门合作，苹果可以利用其技术优化交通流量、减少拥堵，提升城市交通的整体智能化水平，为城市出行带来革命性的变化。

最后一条路，就是重启让苹果以及库克都 " 意难平 " 的造车计划。

直接说结论吧，苹果若重启造车计划，短期内仍难以追上华为、小米这些友商的进度，但自博弈技术为其提供了弯道超车的可能性。

我们先复盘一下如今华为、小米处于哪个阶段。

华为目前的主线是全栈自研 + 生态整合，截止目前华为 ADS 3.0 已实现无图城区 NOA，覆盖全国主要城市，日均学习数据量达 3500 万公里。同时通过与赛力斯、奇瑞等车企深度绑定，2024 年问界系列销量突破 50 万辆，生态整合能力肯定是远超苹果 CarPlay。而在自动驾驶方面，华为计划 2025 年推出 L3 级系统，并推动相关立法进程。

小米则是采用爆款流量 + 快速量产的打法，小米 SU7 首月订单破 10 万，目前月订单稳破 2 万，智驾激活率 88%，依托米粉生态快速打开市场。在前几天的北京 2025 海淀区经济社会高质量发展大会上，雷军表示小米电动汽车订单已排至 6 至 7 个月后，市场需求强烈。同时 2025 年预计投入 300 亿元研发创新。目前小米汽车在北京亦庄工厂自动化率超 75%，供应链管理已接近特斯拉水平。