第386章 马斯克内心OS：已老实（2 / 2）

在人工智慧领域，多数据不等于好数据我们当然可以往模型里灌更多输入，但信息要有信息熵，要有对理解世界有用的信号。

雷射雷达在高速公路上，或者高度规则化的场景下可能有用，但在日常城市驾驶，它反而会让系统依赖一个捷径，不去构建真正的世界模型。

你提到大语言模型，对，规模很重要。

但语言模型的前提是人类语言本身就包含了整个世界的复杂性，视觉输入也一样，视觉包含了驾驶所需的全部复杂性。

如果我们加进雷射雷达，神经网络可能会依赖『简化的答案」，而不去学习真正困难但关键的部分。

所以，这不是偷懒。

恰恰相反，纯视觉是更难的路线，需要更强的网络，更大的算力，更聪明的训练，雷射雷达是捷径，但走捷径你到不了终点。」

马斯克摊手笑道：「如果你愿意在你的车顶上装一堆传感器，造一辆「科研用的高价玩具」，

当然可以。

但如果你想让全世界几千万辆车都能自动驾驶，就必须走视觉路线，规模化的未来只有一条路。」

林燃说：「多模态多模态，如果连视觉和传感器的数据都没有办法融入到同一个世界里，那又谈什麽多模态。

如果我们真的追求的是简单的，单一的，人是怎麽理解世界，人工智慧或者机器人就应该要怎麽理解世界，这是一种傲慢，人类也不应该有汽车丶有飞机丶有火车，人类就应该只依赖双腿，不断磨炼自己的双腿。

现在的大模型，也不应该用各种结构化丶非结构化的数据进行训练，它不但能对话还能输出画面丶动画。

从数据到图像再到动画，LLM的大模型输出的越来越多元，反而自动驾驶还抱着原教旨主义的人工智慧，认为就应该只有视觉，

现在如果我们有一个框架，能够把雷射雷达的数据融入到整个模型里，真正意义上实现广义的自动驾驶，埃隆，你会认为你是错的吗？」林燃问道。

马斯克对于前面都已经习惯了，这些反驳的观点，他在后台丶在推特上，甚至在特斯拉内部都能时常看到。

特斯拉打死不用雷射雷达真的纯粹是第一性原理吗？又或者是网友们说的那样节约成本吗？

其实都不是，最开始是因为成本，最开始雷射雷达贼贵，贵到离谱，所以你不可能光是一颗雷射雷达就要大几万美元的成本。

所以最开始特斯拉就制定了纯视觉的自动驾驶方案。

后来你已经在这条技术路线里下了血本，庞大的沉没成本让特斯拉没有办法，再调头去搞什麽摄像头和多传感器融合的技术路线，谁知道华国这麽快就能把雷射雷达的价格打下来啊。

怎麽也想不到，这才三年过去，被你们打成两百美元不到的真·白菜价。

大家都是真金白银下去，华为也没有办法做纯视觉方案一个道理。

沉没成本不是那麽好放弃的。

林燃接着说道：「正好，择日不如撞日，待会深红科技和华为联手打造的，搭载全球首个准L5

级别的自动驾驶技术的车就会停在楼下，邀请你去尝试一下，看你能否改变态度。」

马斯克喃喃道：「L5？」

自动驾驶分成L1到5，L3是指自动系统能够完成部分驾驶任务，司机能够把任务交给系统，但要做好随时接管的准备。

华国主流基本都停留在这个阶段，只是说因为权责划分，大家只敢在宣传的时候说我这是L2.99999无限9循环。

L4是指特定条件下的纯自动驾驶，萝卜快跑丶加州的Waymo就属于这个级别，在特定区域内的全自动驾驶。

L5则是指没有条件限制的自动驾驶，系统在所有条件下完成所有驾驶任务。

林燃点头：「当然。」

身为顶级数学大师，林燃在和华为达成合作后的第一件事就是弄一个多数据集融合下的自动驾驶框架。

华为有数据，林燃出算法，在晶片层面，月球带来的半导体工艺优化补齐了最后一块短板。

现在他们唯一的问题是，虽说晶片是华国本地生产，但用的终究还是ASML的光刻机，国产光刻机尚未攻克，在这个基础上，你的产能怎麽都上不去。

升腾计算卡丶麒麟晶片丶自动驾驶晶片，这些都要仰仗那寥寥无几的ASML7nm制程光刻机。

产能摆在那，你很难大规模出货。

也正因如此，引进次一级的霓虹技术才显得如此重要，对华国而言是巨大无比的利益。

马斯克接着问道：「成本呢？多传感器的硬体成本是多少？」

林燃伸出五根手指：「一共不会超过5万，单位是rmb。」

这比一套特斯拉的FSD正好便宜一万，你很难认为这不是故意的。

「？？？」

「要用到尊界上吗？」

「L5？ 」

「友商心态崩了」

「我米好日子才过了不到半年，你现在就掏出L5这样的大杀器？」

「5万成本？算上研发，一起我算它一台的成本是10万，最低定价下探到30万，正好朝着我米来的？」

「燃神，你这就忘了和雷总在月球上共度的时光了吗？」

「马斯克人傻了，我FSD都还没进入华国，现在告诉我，华国已经有L5了？」

弹幕跟炸开锅一样，网友们的讨论格外热烈。

这可是L5。

没有什麽山海经命名，没有开什麽发布会，就这样悄无声息地掏出来了。

「确实是燃神风格，去年深红都没开新闻发布会，叠代更是连说都不说让大家自已去探索，L5

这个风格不是很正常？」

「我现在很好奇华为到时候卖的时候会怎麽命名。」

「要我说别搞什麽山海经命名了，山海经命名真的只能吸引到AAA建材王总，吸引不了年轻人，还不如就叫深蓝来得酷炫「还是叫燃吧，本田能搞个烨，本田·烨，华为和深红凭什麽不能搞个燃？」

后面整个过程都让马斯克心不在焉。

谈登月，他说阿美莉卡会在伟大的大T总统带领下，在月球建造基地，并且成功登陆火星。

谈可回收火箭，他说星舰多有多有优势，然后再吹捧两句燃烧一号改，主打一个心不在焉。

林燃最后总结道：「埃隆，欢迎你来申海，我们现在去看看？」

马斯克点头并起身道：「好！」

阿波罗科技园区的路上已经停着一辆黑色的电动车，车身线条简洁流畅，没有传统的后视镜，

也没有突兀的蘑菇头一样的传感器，一切传感器都被平滑地嵌入车身。

车侧的标识写着简短的四个字母，不是AITO，而是TEST。

「全域L5，没有区域限制，不论是申海丶渝都又或者是WLMQ，无论暴雨丶雪天还是大雾，车辆都能独立完成驾驶任务。」

马斯克端详许久后才问道：「极端天气呢？像暴雨丶浓雾丶暴雪这些？」

林燃说：「还是由它来操作，在这些极端天气中，如果依然要出行，我相信他比绝大部分的人类司机都要更加可靠，毕竟有雷达，哪怕视线受阻，它也依然完美。」

「技术，从常规天气切换到极端天气，你们如何来调整参数，让它在这样的情况下，更依赖雷达而不是视觉？

说的更具体一些，你们怎麽做，让模型在视觉和传感器之间达到平衡？」

「常规天气下，视觉是主导，因为它承载了最高维度的信息。

模型首先依赖的是视觉端到端的世界建模。

我对此一直都没有怀疑过。

但当传感器检测到环境进入极端条件，比如雨滴干扰摄像头成像，或者雾霾造成对比度骤降，

系统会自动触发多模态权重调整。

不是手动去改参数，而是在训练阶段就引入了跨模态自适应机制。

换句话说，模型里有一个动态感知门控单元，它会实时评估各传感器的信噪比与置信度。

比如在浓雾中，视觉通道的置信度下降，雷达和毫米波的置信度权重自动提升，最终在融合层输出给规划模块。

我们把它称为加权共识机制，

视觉丶雷射雷达丶毫米波，不是孤立地投票，而是通过时空一致性检验来互相约束，一旦有一方出现幻觉或噪声，其他模态会立即修正它。

训练方法上，我们使用了大规模跨天气的对抗式数据增强。

不仅是晴天丶雨天丶雪天，我们还模拟了沙尘暴丶强台风丶夜间极光干扰等极端场景。

模型在预训练阶段已经习惯于模态间的权重转移，它不是在极端天气里临时学，而是早就会了。」

林燃在说的时候，直播间里的弹幕都是：「燃神，够了，够了！」

「别说了，老马太坏了，这是在打听情报呢。」

「燃神还是太单纯，要换大嘴来，肯定各种山海经词汇给你轮番上，忽悠得马斯克一愣一愣的「我都能想到大嘴怎麽说好吗：我们有一整套天工系统，它像《山海经》里的神兽一样，可以在风雪雷电中自由行走。

传统的感知是看，而我们的系统是通感，不仅仅是视觉丶雷达丶毫米波，而是把它们揉碎丶熔炼成一个超感知矩阵，在任何条件下，车子都能像鲲鹏一样振翅而起，自如飞翔。

燃神跟他提什麽模态权重转移啊！」

林燃看不到直播间的弹幕，也不在意，这不算什麽，思路不重要，细节才最重要。

他接着说道：「如果用更直白的比喻：视觉是大脑的眼睛，雷达是骨骼里的平衡感。

常规下，眼睛主导。但在极端情况下，我们让平衡感接管，确保整个身体依然稳稳站住。

所以从来都不是只有视觉！

不是我们人为告诉它『现在靠雷达」，而是模型自己在训练里就学会了何时要更相信谁。」

马斯克一下沉默了，他绕着车仔细看了一圈，像是在肉眼目测车上有多少个传感器，分别是怎麽分布的。

他也知道，这些细节最需要捕捉。

车门缓缓自动打开，车内灯光柔和，仪表台上没有方向盘，只有一条细长的显示屏，投射出实时的3D城市占据图。

马斯克开了个玩笑，不是活跃气氛，更像是让自己恢复冷静：「没有方向盘，这要麽是天才之作，要麽是疯狂之举。」

林燃和马斯克坐进车里，座椅自动调整角度，仿佛认出了乘客。

车门合上的瞬间，外面的噪声与寒冷隔绝开来，在关闭车门的一瞬间，外面记者们在疯狂拍照坐在后排的摄影师继续把镜头对准两人。

「傻妞，前往陆家嘴。」

林燃面前的HUD显示出现好几个陆家嘴的地点。

「第一个。」

车辆没有一丝顿挫，像一只无形的手在推动。

从阿波罗科技缓缓驶出，直接并入申海繁忙的高架路。

越靠近陆家嘴，车况就越复杂，尤其在老的街道，电动车丶摩托车丶自行车随时可能出现。

外卖小哥电动车猛地从缝隙里钻出来，马斯克下意识想抬手，但车身只是轻巧地减速丶侧移，

像是早已预判。

显示屏上，马斯克看到的是一幅精细到毫米的图像：每一辆车丶每一个行人丶甚至远处模糊的红绿灯闪烁节奏，都被模型实时预测。

没有延迟，自然也没有犹豫。

马斯克体验过无数华国汽车品牌的自动驾驶，也在特斯拉的实验室体验过最先进的自动驾驶技术，但没有哪个像这个这麽，这麽丝滑。

没错，就是丝滑。

它像是真正意义上人类在开车，而且是老司机。

因为终点是林燃说的，所以存在一种可能，就是整个这段路是数据最多训练的结果，在其他区域没有办法表现的这麽完美。

但也很恐怖。

这意味着特斯拉过去投入巨资的技术路线，很有可能是错的。

感觉整个人都不好了。

林燃很自如，等到车驶向陆家嘴的时候，这里已经全是周围的打工人，大家班都不上，跑来围观，林燃和马斯克的到来。

背后坐着的工作人员提醒道：「林总，这边没有布控，别下车。」

林燃心想，可惜了，本来还想和马斯克在陆家嘴来个煮酒论英雄的，现在只能回去。

「傻妞，前往阿波罗科技，第一个。」

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