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自动驾驶你是真敢投啊?

2026-02-07 10:06:35

自动驾驶你是真敢投啊?

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引言：这是前一段时间知识星球「致知小茶馆」里的分享，整理并稍加扩写，分享到公众号出来。

自动驾驶一直都是人类文明的未来之一，几乎所有人都期待那一天的到来，哪怕你以驾驶为生。

前段时间工信部发布了首批L3智驾准入车型名单，好友谷哥说都是国企没有私企，但我的看法不太一样，毕竟蔚来都快是阿联酋主权基金控股企业。

我个人认为，这还是当下的智驾路线之争。在榜的车型，走的都是WA路线，而VLA路线一辆都没有。

汽车工业发展到新能源车的今天，对于制造业强国来说，堆料竞赛不会决出胜者，设计的借（chao）鉴（xi）更不是难事，最终决出胜者还得看用户体验，那就是座舱和智驾，未来或许会将两者当成同一种东西来聊。

茶馆里关注理想汽车，以及投资理想的朋友应该不少，我认为智驾真的对于投资理想来说太重要了。智驾之于理想汽车，可能就像IOS系统对于苹果手机一样。

大伙之前可能在茶馆里偶尔会看到谷哥谈理想的时候聊到VLA，这个概念其实年中才开始普及，再早之前还在提的是端到端。那么我来科普一下这俩概念。

VLA是vision-language-action,的缩写，即视觉-语言-动作。这里的视觉只是一个指代，它包括了摄像头和激光雷达等所有感知设备所收集的数据。

而这些数据具体指向怎样的动作，也就是方向盘转动的角度和刹车、油门的行程等等，是要依靠现在这个大语言模型来进行处理决策的。

这个大语言模型它是具备思维链功能的，它可以根据用户的需求去进行思考。而由于大语言模型是基于全网的数据所进行训练，不局限于驾驶场景。

可以把VLA理解为，使用AI来当一个类人司机。所以看上去VLA实际上是走了一个捷径，直接利用了大语言模型对于世界的个理解力来控制自动驾驶。

由于AI能力强大，所以很多车企从VLA入手智驾完成0到1非常快，相当于安排了个新手司机，后期再一直喂数据让他成为一个老司机。

VLA部署灵活，不仅开发高效，而且交互性更强，更适合跨平台支持。也就是说除了自动驾驶，它还可以覆盖比如人形器人这样的场景。

但VLA的缺陷就在于输入大模型和大模型输出，都还要token化，也还要转化成文字。

这一点上和真人还有差距，也还不够高效也还会有信息损失、表达缺陷，因为思考有延迟感，所以对本地算力要求很高，预估2000TOPS都只是个开始。

未来应该要突破文字转化这一关，像神经元一样融合感知。而且并没有突破“黑盒”属性，在安全性上有隐患，所以通过安全监测很难。

而WA指的是world-action即世界-动作，通过海量的现实与模拟数据的训练，来让系统掌握专门的驾驶能力。

因为没有这个中间的大语言模型决策层，所以决策理论上是要更高效的。而且由于是基于物理模拟进行了深度训练，他对于长尾场景的解决可能会比较好。物理一致性强，也可以交叉验证。

相比于VLA的语义推理导向，那么WA是物理模拟导向，是数据直接决定动作，WA更加垂直较难跨平台。大家可以把WA理解为，这个路线不追求智驾像一个人类司机，而是追求极致的机器开车。

WA模型目前主要就是华为系和蔚来，蔚来的是在车端，华为的是云端加车端一个小辅助。

据说华为7000人的智驾团队，每几十个人一段时间就攻克一个长尾场景，加上鸿蒙智行已经有这么高的保有量，效率很高。新势力里面，理想小鹏就是VLA的忠实拥趸。

之前去试驾理想i6的时候，花了很长时间体验他的VLA功能也就是当下的智驾，感觉非常不错。很好理解，像理想这样追求用户体验的车企，一定不可能轻视VLA。

包括特斯拉FSD V14也有VLA思想，最近看了一个视频，就是这个智驾能够识别车内驾驶者想去麦当劳得来速餐厅点餐取餐的意图，能够精准停在点餐位，然后完成点餐后有序进入取餐位，简直就像个真人司机一样。

所以WA和VLA其实都是早期的端到端里面的一个优化升级，只是侧重点不一样。两者其实是各有优劣，当下选择主要是看企业自身的发展规划。而单纯从技术层面来说的话，两者其实没有绝对的高低之分，都能够做到很高的。

我个人认为，第一，VLA和WA的核心理念不见得始终对立，可以融合。第二，无论是VLA还是WA, 实际上可能都不是最终局，都可能是一种过渡技术。

就像我们从一个新手司机成长为老手司机，一开始战战兢兢眼观六路耳听八方，到后面已经基本不太需要高度紧张，绝大多数时候都可以靠肌肉记忆完成，除非非常长尾的场景，才可能需要思考一下怎么办。这其实就是一种大多数情况靠WA，少数情况用VLA的实际案例。

可能有的朋友觉得华为用WA没有VLA是实力问题，但我觉得是意愿问题。因为要让司机像人，VLA是肯定少不了的。而且VLA很明显也需要大量数据喂养，这一点和WA并不冲突。

华为优先把WA做得高度完善，后期再去部署VLA其实非常轻松，而且这样还非常节省本地算力。就像我前一段讲的，牛逼的司机偶尔才需要思考。

那先布局VLA的车企，只要同时间还悄默默地做WA，同步投喂给VLA训练，让VLA别瞎思考太多或是想得快一点，也是可以减少VLA的延迟感的。

当下虽然智驾芯片的算力一直在提升，Thor-X有1000TOPS算力，Thor-X-Super有2000TOPS算力，但存储带宽没有太大的提升，比如自研芯片做得比较好的小鹏，带宽也只和Thor持平。下一次智驾模型的突破，可能要基于带宽。

刚好聊了WA和VLA的区别，大家也就能理解为什么L3准入会先给WA模型的车型——因为安全隐患更低，通过安全监测容易。

明眼人都看得出来，当下的外部感知无论对于WA和VLA路线来说，优先级都很高。所以国家一直在提【车路协同】概念，并有相关政策推行，设立了很多先行区推动这个产业发展。

车路协同对应的另一个词叫单车智能，车路协同的终极局面是机器驾驶，单车智能就是追求极致类人驾驶。早几年，这两者几乎是对立面，有点像当下的WA和VLA。

不过后来不怎么用单车智能这个词了，因为自动驾驶L5这个终极局面，只靠单车智能不用车路协同调配运力，看来是不现实的。选择了WA模型的华为，其实一直在车路协同领域有着不少投资。

为啥我对车路协同这么熟悉？因为我有个朋友一直非常看好这个产业趋势，押注了千方科技。

这是一家做路侧软硬件的公司，软件是其拥有大量数据，路侧指的是感知硬件。听起来好像味道很对？可惜最后这笔交易，因为企业业绩暴雷而提前终止，微亏出局。

假设没有业绩暴雷这一茬，这笔交易有没有可能成为一笔成功的投资呢？很难。因为站在我个人的角度，我对于这种所谓的产业趋势是没有那么看好的。

其实站在当下的角度来看，路侧设备依然还是必须的，但为啥不够确定呢？因为路侧设备硬件要装多复杂，什么时候装并不一定。

首先，千方科技并非是唯一的路侧公司。并且作为细分行业龙头，他已经摒弃了很多同行在路侧安装激光雷达的想法。

但即便是如此，根据其测算，安装一个路口需要花费大约100万人民币。我去……中国有多少个路口，这得多少个100万？

且不论国家现在有没有充足的预算，即便有，现在就该装吗？当下的AI和智驾技术发展这么快，今天一个路口还需要安装这么多设备，十年后还是要安装这么多设备吗？大概率是不用了。

所以国家虽然推行这个技术路线，但其实没动力去实现铺设。这个东西，拖得越晚技术越完善，整体投入越低也越可行。

假设国家现在就花纳税人的钱大笔投入，未来这些设备大概率是冗余浪费的，到时候设备也旧了钱还已经浪费了。

整笔买卖大概率只肥了路侧设备公司，这要是清算起来，哪个决策者顶得住。历史上当然发生过类似政府主导投资案例，但不能寄希望于它总是发生。

理论上，哪天政策大手一推，预算一给，车路协同板块当然可能鸡犬升天，龙头也确实大概率收益。

但从上面的逻辑来说，所谓的车路协同产业趋势，天然存在一个偏向于“拖”的变量。

以上是我分析给我朋友听的，我自己对于这类产业趋势的投资，实在是不感冒。毕竟这种有概念的公司，不仅财务数据差，而且通常在A股可不便宜。

我总是调侃说中国股民为啥不容易赚钱，因为A股绝大部分公司在其生命周期里，都是以远高于其价值的价格在交易着。

文末声明：本文仅用于记录个人投资、学习思考，不作为任何投资建议。文中不足之处，还请大家批评指正。另外，文中提及个股均具有极大的风险，切记勿当倒霉蛋。

-END-

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