第一款車剛上市半年多，小米就開始了大規(guī)模的智駕營銷。
不過，小米的第一次智駕營銷戰(zhàn)大概率要受挫告終了，因為前段時間出現(xiàn)了大批小米SU7泊車時撞了南墻還不回頭反而繼續(xù)給油的問題。
拋開立場和情緒，小米SU7的泊車到底出了什么問題？
01
江河湖泊浪滔滔，天下第二也挺好。
不過，經(jīng)歷過十余年智能手機慘烈營銷戰(zhàn)的小米比懂王還要懂第一的價值。
所以，在2023年底的小米汽車技術(shù)發(fā)布會上，雷總就提前官宣了小米“自研端到端感知決策大模型全球首次應(yīng)用于量產(chǎn)車”。
“自研”、“端到端”、“全球首次”、“量產(chǎn)”4個關(guān)鍵詞，無一不是華為和小鵬這種深耕自動駕駛多年的企業(yè)才敢使用的虎狼之詞，小米初生牛犢不怕虎的勇氣和“敢想敢說”的氣魄可見一斑。
到了2024年的5月份，小米推送全球首個基于端到端技術(shù)的代客泊車，再次捷足先登，比6月份宣布全球首發(fā)商用代客泊車的華為早了整整一個月。
作為自動駕駛領(lǐng)域的后來者，小米借助“端到端”爭奪智駕圈話語權(quán)之心蒼天可鑒。
不過，饒是如此，在小米于5月份“行業(yè)首發(fā)”代客泊車之后，華為也沒有理會小米的自說自話，不管不顧地在一個月后“全球首發(fā)”商用了代客泊車。
不止如此，和小米關(guān)系非常親近的小鵬汽車也在7月30日的AI智駕技術(shù)發(fā)布會上將自己和特斯拉宣傳為全球唯二實現(xiàn)端到端大模型量產(chǎn)上車的車企。
當(dāng)然，這個“全球唯二”的主要diss對象是華為和理想汽車，應(yīng)該不包含小米，如果包含，對小米也絕對是誤傷。
我們無從得知小米現(xiàn)在是不是真的在行車場景落地了端到端方案，不過，理論上來說，以車速更低、場景更清晰的泊車場景作為探索端到端技術(shù)路線的出發(fā)點倒還真是個不錯的實踐。
所以，小米號稱實現(xiàn)了基于端到端技術(shù)的自動泊車和代客泊車的宣傳應(yīng)該是值得信賴的。
小米這次泊車事故的問題或許就出在這里，因為，端到端反而有著更高的技術(shù)門檻。
02
萬事萬物皆有門檻。
華為、小鵬、理想今年能夠順利轉(zhuǎn)型端到端，是因為他們在過去幾年的分模塊范式實踐中建設(shè)了自動化程度不斷提高的出色數(shù)據(jù)閉環(huán)。
而且，進入2024年之后，它們終于日積月累地攢夠了數(shù)據(jù)做端到端方案的訓(xùn)練。
根據(jù)端到端技術(shù)路線的性質(zhì)，和分模塊方案相比，端到端方案更加依賴數(shù)據(jù)驅(qū)動，對數(shù)據(jù)的規(guī)模、質(zhì)量、多樣性都提出了更高的要求。
所以，雖然自從端到端成為自動駕駛行業(yè)最火熱的營銷熱詞之后，每家車企都在端到端的宣傳上加了不同程度的杠桿。
可宣傳歸宣傳，很多既沒有好用的數(shù)據(jù)閉環(huán)也缺足夠多數(shù)據(jù)的車企未必是真干。
小米的數(shù)據(jù)足夠嗎？
根據(jù)它們前段時間的宣傳，它們要在2024年底前積累1,000萬個Clips視頻片段。
雖然惡言一句六月寒，我也不想打臉，但這個數(shù)據(jù)的可信度真的不太高。
我們可以拿友商的數(shù)據(jù)做一些橫向?qū)Ρ取?/p>
在4月30日的智能駕駛系統(tǒng)發(fā)布會上，蔚來汽車宣布通過群體智能捕捉了1000萬個高價值數(shù)據(jù)片段。
蔚來在NT2.0平臺上通過四顆Orin實現(xiàn)了群體智能，截止到今年4月份，蔚來NT2.0平臺車型的銷量超過了30萬輛。
群體智能的好處在于車端算力極其豐富，無論用戶是否開啟智駕功能，都可以收集用戶的駕駛數(shù)據(jù)。
相較之下，小米汽車的銷量才剛剛過了10萬輛，再考慮到智駕里程占比，可收集數(shù)據(jù)和蔚來足足差了一個數(shù)量級。
如果說蔚來汽車收集數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)太高了，那就拿小鵬汽車舉例。
在9月份的云棲大會上，小鵬汽車表示積累了2,000萬個視頻片段，截至今年9月份，小鵬汽車累計銷量在50萬輛左右。
這么對比看下來，只有10萬輛的小米不是不可以收集1,000萬個視頻片段，但是需要大幅度降低數(shù)據(jù)的質(zhì)量。
其后果是顯而易見的，端到端方案有樣學(xué)樣，數(shù)據(jù)質(zhì)量下降，方案的性能自然無法得到保障。
03
良言一句三冬暖，喜歡小米的朋友們對小米端到端方案的性能無需過于悲觀。
如果小米汽車的銷量明后年繼續(xù)大爆發(fā)，使其可以在兩年內(nèi)追趕上蔚來和小鵬七八年才積累起來的智駕里程，它就能迅速補足數(shù)據(jù)上的短板。
不過，算法能力和數(shù)據(jù)同等重要，就現(xiàn)階段而言，小米SU7的大面積泊車故障表明它缺乏AI模型的設(shè)計和部署經(jīng)驗。
一些人對小米有一個先入為主的觀念，認為它做智能手機這么多年，具備足夠多的軟件人才資源，可以迅速在自動駕駛領(lǐng)域打開局面。
這個觀點不太客觀，因為，以代碼為主的軟件1.0時代和以AI模型為主的軟件2.0時代對人才模型的要求存在很大的不同。
長江后浪推前浪，前浪被后浪拍在沙灘上。
最近這段時間，隨著自動駕駛算法由分模塊方案向端到端范式的轉(zhuǎn)變，很多智駕方案供應(yīng)商和車企智駕部門正一邊向社會大規(guī)模輸送人才，一邊大規(guī)模招聘AI原生算法工程師。
正如100多年前駕駛馬車的車夫被開汽車的司機取代一樣，在一些強AI屬性的行業(yè)里，寫代碼的程序員正在被做模型的算法工程師取代。
如果以2024年作為分界線，科技公司的新進人才和老團隊的區(qū)別還是蠻明顯的。
老團隊寫代碼的經(jīng)驗很豐富，卻不怎么了解人工智能的技術(shù)棧；
新團隊雖然AI原生，但畢竟是紙上談兵多于實戰(zhàn)的新兵蛋子，AI實戰(zhàn)經(jīng)驗也相對不足。
AI手機、AI PC今年初才成為新的宣傳語，包括小米在內(nèi)的幾乎所有科技公司轉(zhuǎn)型AI的時間都不長。
作為一種強AI的開發(fā)范式，端到端方案對AI模型的設(shè)計和部署經(jīng)驗要求偏偏又很高，這么冷熱交集，小米SU7就出現(xiàn)了大面積泊車故障。
風(fēng)物長宜放眼量，包括小米在內(nèi)的智駕廠商們終將踉踉蹌蹌地度過這段隱隱作痛的轉(zhuǎn)型期。
風(fēng)雨中這點痛算什么，“至少我們還有夢”，只不過，在自動駕駛的追夢之路上，最好還是盡量不要再撞南墻了。