對話小馬智行彭軍：不要迷信大模型，自動駕駛格局已變

今天小編分享的科技經驗：對話小馬智行彭軍：不要迷信大模型，自動駕駛格局已變，歡迎閲讀。

小馬智行的故事，是一類中國科技公司的縮影：在面對巨大變革的浪潮時，他們不斷挑戰技術和工程的極限。這樣的旅程充滿了不确定性和巨大的投入，不是輝煌的成功，就是慘痛的失敗。

然而，要實現如此激動人心的目标，過程是異常艱辛的。随着外部環境的冷熱交替，資本市場的不斷開合，自動駕駛也經歷了從風口浪尖到谷底的劇烈變化。

但很多人可能未曾留意，小馬智行們已經從小規模商業走到大規模量產的前夕。

小馬智行開啓北京大興機場至北京亦莊之間自動駕駛載人示範 | 圖片來源：小馬智行

小馬智行是彭軍和樓天城的第一次創業，之所以選擇在自動駕駛賽道開啓這次創業，并不是源于某種商業推理的邏輯，而是源于一種大趨勢到來時的時不我待。彭軍回憶創業瞬間時説，他不知道實現 L4 要多久，但就是覺得這件事情值得做。

在創業的初期和随後的幾年裏，L4 一直是他們的「原力」和「定海神針」。在美國，自動駕駛市場主要還是谷歌、通用 Cruise 以及車廠等巨頭的遊戲；但在國内，自動駕駛是從「黃埔軍校」——百度開始，随後不斷出走、裂變、再裂變，形成了一張充滿活力的中國自動駕駛創業版圖。當然，這其中也少不了復雜的結盟與背叛，鬧劇、謊言和绯聞。

然而，小馬智行似乎并未受到太大影響，保持了自己的節奏和定力。深入了解小馬智行，我們聽到最多不是融資、新概念，而是對「以終為始」和「規模化」的持續關注。多年來，小馬智行都給人一種武林「掃地僧」的感覺。

當然，創業的路上也充滿了意外和挑戰。彭軍在創業前，覺得創業就是一直朝着目标衝。但他後來意識到，短期和長期目标之間并不是一條直線，就像攀登珠峰需要建設 6 個營地一樣。這是他創業最大的感觸。

疫情的突然來臨打亂了原本的計劃，他們做了很多調整，包括開始嘗試乘用車 L2 業務，開始銷售一些硬體產品。同時，也開辟了 Robotruck 的業務條線。

小馬智行一直是一家典型的技術驅動型的公司，推崇工程師文化，信仰用技術改變世界。這種信念不僅體現在公司的願景中，也融入了每個員工的工作和思考方式。今天中國有不少有科技公司，但真的相信技術能帶來核心價值的人并不多。

在北京亦莊的小馬智行辦公室裏，極客公園見到了彭軍。他給人的感覺是一個内斂的人，交流中沒有那麼多激情四溢的語言，很容易被看作典型的工程師。然而，他所做的事情卻充滿了「夢想家」的氣質，這種氣質也深深植入了小馬智行的企業文化。

如今，小馬智行已經走過了創業的「少年期」，正進入「青春期」。回顧這八年的創業歷程，小馬智行有着自己的堅持和變化：不變的是出發時的願景、目标，和以始為終的思考方式；不斷變化的，則是他們靈活調整的短期目标。最新的挑戰是到 2025 年實現規模化，然後等待技術與市場的交匯點。

勤工儉學的大二學生

極客公園：小馬智行從 2016 年成立到現在過去 8 年了，經歷了許多關鍵時刻。在你看來，如今在中國的自動駕駛行業，已經走過了嬰兒期嗎？

彭軍：對，嬰兒期已經過去了，現在正處于青春期。目前，小馬基本上可以説已經在大學上了一兩年級，目前在勤工儉學。雖然還沒畢業，但個人世界觀和價值觀已經形成，知道自己喜歡什麼，努力的方向在哪。不過，未來能否找到最理想的工作，還是未知數。

極客公園：回到創業的那一刻，很多人都會有一些夢想或使命的驅動。當時你決定離開大廠創立小馬智行，是因為大廠不追求 L4 這個目标嗎？

彭軍：不是不追求目标，而是大廠動作太慢了。大公司病、政治鬥争，各種問題導致進展緩慢，不如自己做得快。

極客公園：小馬智行一開始是堅定地要做 Robotaxi，還是先追求 L4 技術，然後選擇了 Robotaxi 這種商業模式？

彭軍：應該説是後者。從終局來看，L4 技術在前期能夠實現規模化應用定制的，一定是 Robotaxi。因此，我們堅定地選擇了 Robotaxi，當然後面的驅動力是 L4 技術。

極客公園：你當時覺得多快能實現目标？有沒有大致的時間框架？因為融資、團隊搭建和業務成長線都需要有一個預期？

彭軍：説實在，要做多久我不知道，就是覺得這件事情值得做。從終局來看，Robotaxi 行業是機器代替人，那麼它的規模會很大。無論是五年還是十年，做到行業頭部一定有價值。因此，我們最早融資時，并沒有跟投資人説明确的時間預期，而是説我們能做到行業頭部，可以引領行業發展。

極客公園：我們管這種叫頂尖創業者的「邏輯輪融資」，算不出具體數據，主要看邏輯和候選人。從天使輪到 A 輪，小馬大概拿了 1 億美元融資。那個時候，你是如何規劃業務預期的？

彭軍：自動駕駛的不确定性很大。早期還是希望技術先成熟，因此 A 輪甚至到 B 輪前期，基本都是在拼技術。這就像制藥行業，研發一個藥需要十年時間，但早期至少能在動物實驗中看到效果。所以當時我們希望盡快把技術進展展示出來，因為商業的路徑還是很長。

極客公園：那當時技術進展體現在哪裏？比如説從幾台車到 100 台車？

彭軍：關鍵不在于數量，而是安全性、接管率和復雜場景處理能力。説到底，從 100、500 到 1000 台，在技術不成熟之前并沒有本質區别。從 A 輪末期和 B 輪初期，大家關注的是乘車的體驗、能力，不只是看簡單的功能，更重要的是處理復雜場景的能力。

極客公園：在那個時代，如何保持技術足夠的領先？跟大廠有什麼不同？

彭軍：最大的不同其實是團隊合作。自動駕駛是一個復雜的系統，不可能靠「一招鮮」實現。就像醫生看病，不是頭疼醫頭，而是需要系統性調養。有時表面上看是規劃的問題，實際上可能是感知或預測的問題。我覺得整個團隊的協同能力，不甩鍋的能力是最關鍵的。

很多人宣傳端到端技術多厲害，實際上背後有一整套體系支持。同樣用端到端，只有特斯拉做的好，其他人效果一般。所以特斯拉用不用端到端其實不重要，就是他做得好，所以端到端就牛逼了。

L2 的問題在沒做出用户可感知的差異化

極客公園：你最開始決定做 Robotaxi 時，肯定也考慮過 L2 相關的技術和產品，但沒有選擇它。是因為當時大模型還沒有出現嗎？

彭軍：其實，端到端自動駕駛在 2016、2017 年就已經被提及，只是當時技術不夠成熟。我們也做過很多探索，大概在兩三年前，很多端到端的技術我們已經在使用。

現在回想起來，我們的創業出發點與很多人有些不同：對我們來説，創業是為了實現自己的追求，而不是為了創業而創業。當時我們認為自動駕駛很有價值，創業是為了實現用機器代替人類駕駛，所以最開始沒有選擇 L2。

極客公園：L2 不值得你投入如此大的精力？

彭軍：對。很多人覺得 L2 的市場有吸引力，但我覺得天花板太低。即使中國一年有 2000 萬輛車，每輛車裝配 L2 技術的價格在幾千元。即使裝配率達到 100%，整個市場規模不是特别大。而且很多主流車企都選擇自研，十幾家供應商平均份額可能只有幾百萬輛車。加上要承擔的風險，我覺得不值得投入太大精力去做。

極客公園：那回到疫情這幾年，全球的融資環境并不好。在那段時間内，如何調整團隊的目标？

彭軍：在這個時候，我們進行了許多調整，嘗試了很多新的策略和調整。最初我們認為 Robotaxi 三五年就能大規模商用，但疫情期間，我們意識到可能還需要五六年的時間。但作為一家公司，那時候已經成立了四五年，我們需要學會如何商業化，即使這并非 Robotaxi 的商業化。那個時候，我們開始涉足 L2 業務，開始銷售一些硬體產品。

極客公園：如果説天使輪、A 輪關注邏輯，然後 B 輪關注技術。那 2020 年左右小馬進入到 C 輪融資，就需要看看這個技術能不能帶來一些收入。在 Robotaxi 還沒有商業化的時候，你們選擇了 L2++ 業務。它對技術的發展會有幫助嗎？

彭軍：最大的幫助，是使得大家能夠更清晰地知道應該做些什麼，以及整個商業化過程中可能需要經歷的事情。特别是對于公司裏一些純技術高管來説，他們可能沒有闖蕩過真實的商業世界。

我不指望 L2++ 業務能立刻養活我，但很多體系建設、跟車廠的合作能力和合作方式，這對将來 L4 也是必需的。

極客公園：在 L2 領網域，你們對客户選擇有特定的策略嗎？

彭軍：我們主要是做 L2++，一些復雜的功能，更偏向城市高級駕駛輔助系統（NOA）。因為高速 NOA 的功能誰都能做，跟友商卷價格，我們無法赢過他們。我們更擅長處理城市中最復雜路況的處理能力，這是我們能做得比任何人都好的地方。

極客公園：目前 L2 市場本身就有限，但部分客户還在自研，如何看待這種現象？

彭軍：説到底，今天的 L2 產品很難做出用户感知的差異化。你可以説他每小時接管一次，你每 3 小時接管一次，或者他開 5 個城市，你開 20 個城市，但用户感受不到這些區别。

極客公園：我覺得自動駕駛的問題是，車廠們都覺得有希望，而自動駕駛公司都感到絕望，本質上是技術沒做到位。那麼，如何實現差異化呢？

彭軍：目前有一些迹象，部分車廠正在逐步放棄，認為自己做不了。

因為自動駕駛公司和傳統車廠對文化和組織架構的要求不同：對車企來説，供應鏈管理是核心競争力，但在技術發展方面可能就不行了。如果為了自動駕駛，要建立一個新的技術團隊和内部文化是很難的。事實上，在大公司工作過的人都知道，找外部供應商要比内部合作容易得多。

極客公園：那有什麼因素會加速車廠放棄全棧自研，而轉向分工體系？

彭軍：一般來説，基礎能力車企會找供應商，差異化部分要自己建。完全放棄自研不太可能，那車企就沒有可以宣傳的亮點了。他們仍然需要進行差異化的開發，所以會自己找團隊來建設這些能力。這就類似于安卓這樣的汽車作業系統，車廠在上面做很多定制 APP。

極客公園：小馬智行有三個業務板塊：Robotaxi、自動駕駛卡車（Robotruck）以及乘用車智能駕駛領網域（POV）。這三塊業務的商業化進展如何，預計哪塊會走得更快一些？

彭軍：我認為，乘用車 L2+ 業務商業化速度最快，但是天花板偏低，後勁不足。相比之下，Robotaxi 的天花板足夠高，技術比較難但實現後價值巨大。因此，我們的主要發力點依然是在 Robotaxi 上。

至于 Robotruck，與 Robotaxi 在技術上有相通之處，但在業務邏輯和應用場景上也有很大的不同，需要去找布局。不過，Robotaxi 的大規模商業化速度肯定比 Robotruck 快得多。

所以，小馬商業化的節奏應該是這樣：勤工儉學是 L2++，真正的主力職業是 Robotaxi 和 Robotruck，但從長遠來看，還能在幹線物流領網域創造更大的社會價值。

極客公園：這跟很多人的認知好像不太一樣？

彭軍：很多人可能不理解，實際上關鍵在于市場接受度和安全性能的要求不同。Robotruck 要做一個 Demo 很容易，但要将其真正產品化，比起 Robotaxi 來説難度要大得多。

舉個例子，人類司機在城區大約每 2-3 萬公裏發生一次事故，而卡車司機在高速公路上可能需要駕駛 30 萬公裏才發生一次事故。換言之，卡車在高速公路上的安全性是城市駕駛的 10 倍。因此，要做好 Robotruck，至少需要達到 Robotaxi 的 10 倍安全性能，這在技術和實現上都是極大的挑戰，但是我們做到了。

極客公園：如果一家公司選擇的路線是，主打跟人一樣的安全性，但成本下降呢？

彭軍：即使安全達到跟人類司機相似的水平，也是困難重重。技術的實現不僅僅是 AI 的問題，還包括控制精度、天氣、環境等多重因素。同時，即使 AI 技術可以達到 10 倍的安全性，AI 與車輛的整合是否能達到這個水平還是個未知數。

Robotruck 的技術入門低，但要做到及格很難。很多人只看到易上手的一面，但是要在高速公路上做到真正精通，處理的問題遠比城市駕駛復雜。在高速公路上，并不是很多人想象的沒有人，它也需要處理各種復雜情況。

極客公園：那到底 Robotaxi 為啥反而更容易呢？

彭軍：實現 Robotaxi 到處通用确實很困難。但它的優勢在于，只要在幾個城市能夠運營，就已經有了商業價值，形成商業閉環也更為容易。作為出租車公司，我可以在北上廣深等大城市運營大量車輛，這本身就是一個巨大的市場。相比之下，貨運公司不覆蓋全國主要幹線就沒有商業價值。

極客公園：就是閉環的門檻不能太高，否則會成為不斷燒錢的過程？

彭軍：所以我不需要追求無圖的方案，因為不需要在全國範圍内運營。在一個城市内，出租車司機都是帶圖的。因此，我覺得我們讨論技術時不能脱離商業邏輯。

極客公園：很多人提到，高精度地圖方案的成本很高？

彭軍：大家有時混淆了一次性成本和維護成本。為什麼高精地圖昂貴？因為更新和維護成本高。對地圖供應商來説，要做到全國實時更新，需要大量的人力、車輛，所以成本很高。

但對小馬來説，如果在北京有 5 萬輛車在路上，每天都返回數據，那我的地圖就是最新的，并沒有額外的成本。

大模型給 AI 圈來了場「全民健身」

極客公園：最近這兩年，大模型技術在自動駕駛領網域也開始應用。特斯拉的端到端技術加入後，接管率明顯下降。那端到端對智能駕駛是有多大的助推？

彭軍：我認為至少對 L2 有很大推動作用。説到底，端到端、數據驅動結合大模型，能夠大幅降低開發成本并提升通用性，對用户體驗和技術迭代都有很大幫助。例如，很多車企過去需要一個一個城市去開放，如果我買一輛車，只能在十個城市使用，其他地方不能用，這種用户體驗很差。但端到端很好地解決了通用性問題。

極客公園：您提到端對端對 L2 有很大幫助，但對 L4 作用不大，L2 技術無法漸進到 L4，是因為 L4 更復雜嗎？

彭軍：不是更加復雜，而是要求不同：對于 L2 來説，核心是低成本和通用性，而端到端技術很好地解決了這兩個問題。L2 對安全性的要求達到一定高度即可，比如每半小時接管一次，用户已經覺得很好。

但對于 L4 而言，核心是足夠的安全性，之後再考慮通用性。Robotaxi 的核心訴求是在足夠大的有限區網域内（比如幾個城市），能實現比人類司機高十倍的安全性。

打個比方，通過端到端，可以培養一個略遜于人類司機的駕駛系統，它通用性很高，能在各種環境中行駛，但時不時會犯錯。所以，我們在 L4 技術中也會使用端到端技術，它對新城市的早期拓展有很大幫助。但我們還需要在此基礎上進行許多其他優化，僅靠端到端是無法實現 L4 目标的。

小馬智行在亦莊開啓無人自動駕駛出行服務（Robotaxi）運營 | 圖片來源：小馬智行

極客公園：我覺得現在很多大模型公司打的是亂仗，數據、算法、工程、產品從第一天就必須捏在一起，否則就不 work。您認為這會對自動駕駛的組織形态產生影響嗎？

彭軍：短期内不會。核心原因在于駕駛和大模型不完全相同，尤其是與大語言模型不同。

大語言模型追求的不是底線足夠高，而是上限足夠高，可以容忍某些方面的偏差。比如大語言模型可以文生圖、視頻，100 個視頻中只要兩個可用就很牛逼。

但對 Robotaxi 來説，開 100 次車有一次出問題就是大麻煩了。它需要底線足夠高，可解釋性和可重復性要求都很高。所以，我們在大模型之上需要做很多額外的工作，确保系統不會低于這個底線。

極客公園：如果量化一下，你覺得大模型對自動駕駛實現 L4 的進程會縮短多少年？

彭軍：智能駕駛過去的技術棧過于復雜，沒有五到十年的積累很難有所突破，但現在兩年的時間就可以完成通向通用性認知的過程，這是核心的變化。就像醫生培訓的時間從十年縮短到六年一樣，大模型技術讓人們更容易進入這個行業。

這可能是最本質的變化。大模型技術相當于 AI 圈的全民健身運動，提升了國民的身體素質。雖然這些人還不能立即成為職業運動員，但讓國家隊選擇的範圍變大了很多。

極客公園：馬斯克在 8 月 8 日宣布推行 Robotaxi 計劃，您怎麼看待這件事？

彭軍：我猜測馬斯克更可能是推行 Robotaxi 的計劃，而不是立即推出 Robotaxi 產品。如果他要做 L4，那一定是一個新的產品線，這有可能，但他不可能用 L2 技術直接更新到 L4。

極客公園：今年 5 月，Waymo 宣布其 Robotaxi 出租車服務在三個城市每周完成超過 5 萬次付費出行。這個水平如何評價？

彭軍：在我看來，這個并不重要。大廠内部有自己的指标和需求，需要向領導展示成績。在毛利沒有偏向正之前，鋪的量越多虧損越大。因此，我的追求不在于開始量產後就盲目增加規模，那會是在浪費錢。

這個指标不是我要對标或追求的，我更關注的是車輛數量能否產生足夠的數據，支持技術迭代和驗證我們的運營效率，而不是過分迎合短期目标以取悦老板。

不能把 KPI 拆得過細

極客公園：在硅谷，很多創業者先談 Why，然後在談 How、What。目前來看，你們團隊的技術迭代速度明顯高于大廠，核心原因是啥？

彭軍：表面上看，我們的車在復雜場景下的處理能力顯然很好，但真正的核心在于背後的體系建設。

自動駕駛技術本質上并不高深，就是不斷解決路上遇到的問題。但這項技術之所以復雜，是因為有很多權衡取舍（trade-offs）。比如開車時，如果這個彎沒拐好，可以拐大一點，但這可能會引發更多問題。最大的難點在于副作用很多，就像治病一樣，用藥多了會有副作用。我把肝治好了，但腎不能壞掉。

極客公園：掌握這個度非常困難，這也是自動駕駛面臨的挑戰。那從組織上如何實現整體把控呢？

彭軍：為了實現這一點，在組織架構建設就不能像某些大廠那樣過早地拆分 KPI。中國一些大廠在組織體系上很強，比如數據驅動和流量驅動的業務上表現非常好，是因為他們能夠層層拆分 KPI，每個團隊都有自己的目标。

然而，自動駕駛領網域也需要拆分 KPI，但如果拆分得太細，反而會适得其反。一個 KPI 指标表現很好，可能會導致其他指标下降。

所以，最終不是一個拆分 KPI 的過程，而是大家整體來背 KPI 的過程。比如我們可能為了優化車輛變道能力，會組建一個專注于變道的虛拟團隊，讓感知、規控等人員都加入其中。這些團隊在一段時間内的績效指标會集中在變道方面，但他們又能在各自領網域内協調資源。

用户搭載小馬智行的無人化測試車輛 | 圖片來源：小馬智行

極客公園：所以就是相當于縱向組織建立起橫向聯系，各個團隊都能理解其他團隊？

彭軍：對。我們的組織架構，特别是研發體系，一直傾向于這種網格狀的結構，同時有垂直團隊也有橫向團隊。所以，與很多公司不同，小馬每個員工可能有不止一個老板，可能同時有兩三個。所以一開始有些人确實适應不了。我常常看到這些文章，説新人跨級匯報是職場的大忌，但小馬卻非常鼓勵。

極客公園：這其實對人本身是一種挑戰？

彭軍：是的。因為我們不是單一目标優化，而是要多目标優化，甚至幾個業務指标之間是有衝突的，而且在不同事務上有不同的老板來負責。這對人提出了很大挑戰。有些人很聰明、很有能力，最後卻因為這個原因不開心而離開。

極客公園：小馬已經成立八年了，你對于 L4 的判斷有過什麼樣的變化或調整嗎？

彭軍：大方向和使命應該沒有變化，但在一段時間内，我們的關注點會不斷進行小調整。我們堅持用終局思考，基本上還是沿着原路堅定地走下去，當然走的路程充滿曲折。

極客公園：你説的曲折，是指什麼呢？

彭軍：曲折，應該是説當你要把長期目标拆為可控制的短期目标時，它一定不是一條直線的。

這個話題其實很有意思，我在創業之前從未考慮過，但創業後感觸很深。創業就像爬山一樣，如果你的目标是攀登珠穆朗瑪峰。走了很久，你告訴團隊目前只爬了一半，所有人都不會喜歡那樣。

真正的創業者，不僅僅要設定攀登珠峰的最終目标，更重要的是如何在中途建立六個前進營地。因為攀登珠峰就是經過六個營地，才能最終登頂。特别是自動駕駛這種沒有人做過的領網域，這些營地需要自己去建立，實際上是更加困難。這也是對一号位、二号位最具挑戰性的部分。

當下最緊急的是規模化

極客公園：目前來看，Robotaxi 的成本比人低一半，你覺得未來這種比例還會下降嗎？

彭軍：今天目标并不是追求進一步降低這個比例，而是實現規模化。之前的許多努力已經證明了這種模式的可行性，但現在缺乏足夠的資源和政策支持來大規模推廣。

極客公園：要實現規模的增長，總需要一些動力來推動，成本繼續下降是一種很好的方式嗎？

彭軍：基本上目前的成本效率已經接近極限了。實現規模增長并不是一推動二、二推動三，而是一個相互踩跷跷板的過程。只要經濟效益、安全性都足夠高，就會有更多人願意嘗試，政策支持也會增加，更多車廠願意合作生產，這樣就能推廣到更多地方，最終形成滾雪球效應。

極客公園：所以，目前階段只是算直接成本。那如果我們設想一個比較樂觀的預期，未來 18 個月内，Robotaxi 的規模會達到什麼水平？

彭軍：整個行業會超過一萬輛。我們的目标是在未來兩年内達到幾千輛。

極客公園：在走向 Robotaxi 的過程中，小馬的商業模式和定位是如何設計的？

彭軍：如果展望未來 5 到 10 年，小馬的核心還是提供虛拟司機。從商業模式上看，我們既可以通過第三方平台獲客，也可以有自己的平台，兩者可以互補。至于如何抽成，只要合理都是可以的，有更多的獲客端其實是有利的。

同時，為了讓這個虛拟司機更好地發揮作用，我們會做很多定制化工作，比如參與車輛的生產過程，以及出租車的運營。

極客公園：從長期來看，你們的商業效率如何？你們對未來的利潤和毛利有過推演嗎？

彭軍：假設我們提供的虛拟司機，一年能夠節約的成本是 10 萬元，這已經是巨大的市場。

這些都基于我們有幾個核心判斷：因為安全性、法規，Robotaxi 的門檻其實是很高的。即使在十年後，Robotaxi 也不會變得爛大街。只有少數長期投入的公司才能做到這一點。因此，只要我們能比人類司機便宜 20% 到 30%，就具有很大的競争力。另外，從長期來看，人類司機的數量肯定是越來越少，價格一定是越來越高的。