2024年1月，特斯拉FSD（Full Self-Driving，全无人驾驶）升级到了V12版本，赢得这样一个评价，“更像是人类在驾驶汽车”。这看似轻描淡写的一句，越朴素，越牛逼。
这次迭代，使用了一种叫做“端到端”的技术，往后的七个月里，科技江湖翻江倒海，再无平静。很多人还没意识到，这是人类科技进程中浓墨重彩的一笔，并且同时写下两个凿凿的结论：
第一，GPT技术有了超级应用，这次AI爆炸不是泡沫。一直有一种观点，爆火之后，始终没有超级应用，AI难逃沦为玩具的命运，并最终泡沫破裂。但是特斯拉用“端到端”完成无人驾驶的质变，就是基于transformer技术的超级应用。他来了，就在今晚。不仅无人驾驶的上限被打开，而且怎么做无人驾驶的方法论彻底改变。
“端到端”之前，车厂都在用模块化做自动驾驶，也就是基于规则（rule-based）。这个路线，很适合中国的工程师红利，人海战术，堆人处理各种corner case。得益于中国市场火热，中国汽车品牌掀起智驾军备竞赛，头部公司的智驾团队干到了4000人-8000规模，最穷的，没有1000人的智驾团队，都不好意思和人打招呼。在裁员和就业难的背景下，HR和猎头针对智驾工程师的挖角，却剑拔弩张。但是，正当卷的火热，“端到端”来了，技术路线变了。特斯拉做端到端的团队在200-300人。这路线不堆人，但掀起另一场军备竞赛算力，今年年底特斯拉要把英伟达GPU的H100囤到8.5万张。这让人联想到OpenAI，几百人的勇于探索商业模式的公司，做出十万人大厂做不出的变革，再一多想，背脊发凉。
不久前还形势大好，因为挖人吵架，立刻180掉头，各大车厂智驾团队停止招人，HQ变僵尸岗位，转而开始裁员。
“端到端”带来的第二结论是，中国必须结束内卷，必须立刻马上结束。另一个佐证是，中国供应链+工程师红利，简直无敌，轻易就卷死了欧美玩家，但是最后证明这样卷，没用，立刻被新技术降维打击。激光雷达是一个典型的中国故事美国创新，中国等着，不着急，直到有了商业前景，利用中国供应链+场景+工程师红利+牛马加班，冲进去，摧枯拉朽，高端科技品干成白菜价，几万美元被卷到几千人民币，卷死了欧美品牌。结果，“端到端”问世，彻底杀死了激光雷达的商业前景。中国那么多资源砸下去，但是在商业上是不可能有高回报了。
这是一个很严酷的警示，靠“卷”，中国到了今天的位置，未来，再“卷”，没用了，即使卷死同行，也卷不出未来，卷不出中国的出路。缺乏创新视野、底层技术和高阶战略，只会被降维打击。
要珍惜中国的工程师红利，不能再这样挥霍了。未来不是靠人才的数量，而是靠人才的厚度和高度。“端到端”是一计棒喝，揭开残酷的事实。
无人驾驶从诞生起，就在依靠激光雷达。直到马斯克的出现。这家伙说要靠“纯视觉”实现无人驾驶，留下那句，严重的挑衅：傻子才用激光雷达。（Lidar is a fools errand）
马斯克的解释是他经常用的第一性原理人就是这样开车的，不用雷达，用“看”。
有趣的是，马斯克的观点在中国收获最多嘲笑。这里流传着一个经典的中国叙事马斯克不用激光雷达仅仅是贵（的确，当时还几万美元一个），只要中国发力，把价格干到几千，你看着，马斯克这厮用不用。
无人驾驶的起源，一般认为是2004年，DARPA组织沙漠无人驾驶挑战赛。Velodyne从起点就去参加了了，这家成立于1983年，原来做音响的公司，开发的传感器装在了参加比赛的车上。第一届，没有一辆车完成比赛。第二届，也就是2005年，已经有车完成比赛。无人驾驶确立了四件套激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达、摄像头。其中最重要，也是最贵的，就是激光雷达。
观众席里，Google创始人佩奇，看的热血沸腾。Google最早下场做无人驾驶，2010年，拿出第一代原型车，车顶一个“罐头”（一个旋转式的激光雷达），从此确立无人驾驶的标配。霸主地位属于Velodyne，一个激光雷达7.5万美元。一辆测试车一两百万美元，大头是激光雷达。
随后，AlphaGo赢围棋冠军。AI大火了，带无人驾驶小火一把。Velodyne的64线激光雷达数十万人民币一个，你还别嫌贵，供不应求，付钱后提货，排队半年起。激光雷达是一个精密的光学仪器，彼时依赖工程师调试校正。64线激光雷达产量非常低，一周只生产几台。
2016年8月，福特和两家公司共同投资1.5亿美元入股Velodyne，只为获得优先提货权。百度在阿波罗1.5版本的发布会上骄傲地说，只要加入阿波罗平台的合作伙伴，可以以百度的价格体系，优先拿到Velodyne的激光雷达。兄弟们，天大的福利啊！后来是经典的中国故事。硅谷诞生酷炫炸天的高科技，中国不着急，让美国人搞去。我们的特长是专注搞钱，不见兔子不撒鹰。从2004年开始，十几年了，Velodyne在激光雷达，建立了看似没办法撼动的巨大优势。
然而，2019-2020年，中国新能源车市场突然爆发。中国力量排山倒海而来，傲慢且缓慢的Velodyne，让你见识一下人民战争的汪洋大海！
2020年1月，禾赛科技完成1.73亿美元的C轮融资，光速中国、博世集团领投。6月，速腾聚创又融资一轮，背后站了、上汽、北汽、宇通等汽车龙头。
不造车的，说要帮车企造好车，最重要的事之一就是搞激光雷达这个汽车智能化最重要也是最贵的部件。
还有大疆孵化的览沃科技、蔚来扶持的图达通，还有赛瞳科技、镭神智能等等等等，还有完整丰满的供应链，有炬光科技、瑞科激光、创鑫激光，探测器有阜时科技、光特科技、宇称电子，做的有芯视界、安路科技、圣邦
就这样，激光雷达从高大上的几万美元，到白菜价的几千块钱。依靠的是中国的工程师红利+中国极强的供应链体系+中国订单爆发等等，等一下，还有，一张“催命符”，中国汽车市场的“年降”制度。
年降，是整车厂要求供应商每年都要降价，一般每年3%-10%，多的可以到20%-30%。兄弟之间不谈钱，只谈生死，要么跟上组织的步伐，要么从此抛弃你。
2019年行业龙头禾赛科技激光雷达的平均售价是1.74万美元（约12万人民币），2023年，变成了3200块钱。速腾聚创、一径科技、亿咖通、森思泰克都把价格拉到了千元甚至千元以内，
欧美品牌，搞十年都无法量产大批量上车。让开吧你，还是要靠中国的人民战争掀起激光雷达的“上车潮”。从前，高端车用个激光雷达就不得了了，但现在中端车都尽管用，中国汽车界流行这样一句线颗以下，请别说话”，闭嘴吧你，让隔壁老外看到，还以为我吃不起。就是那么奢侈，中国汽车从此站起来了。
赢了！你永远可以信赖中国能卷死欧美品牌，2019年末，Velodyne决定裁掉中国办公室，在华销售模式从直销模式恢复到“代理”，基本放弃中国市场。2023年全球车载激光雷达市占率排名前五的厂商中，前三名都是中国企业，是禾赛科技、速腾聚创和图达通，三家的市占率加起来有80%。
AI革命，马斯克一直是那个捣乱的人。我在文章《AI革命，马斯克才是最重要的那个人》，专门介绍马斯克在AI发展中扮演的另类的角色，诡异的使命。
2015年马斯克放狠话，“傻子才用激光和毫米波”，“任何依赖激光雷达的人都注定要失败”。
马斯克的理由是第一性原理（first principles reasoning），将事情缩减至其根本实质，再来想解决方法，人类是通过“看”来开车，那无人驾驶就应该依靠纯视觉。
但是，在中国产业界大多数人，选择捂上耳朵，我不听，我不听。你就是嫌贵。你就是只会商业模式，想普及电动车，就不能贵，一颗雷达比车还贵，不允许！你要纯视觉，是因为这样最老款的特斯拉也能通过OTA升级，才能忽悠老车主。blabla。。。最后甩上一句，等中国供应链把激光雷达卷到几千块，看你用不用？！这些年，其实，单论车，马斯克已经双拳能提百手。特斯拉发新车太慢，2016年的model 3 和2019年的modelY，之后都没有大改外观。或者说，很可能，特斯拉根本没想用快速发新车，来拉销量。而中国这边，群起攻之，这两年我刷抖音，几乎每天都有车企在开发布会，不是发新车，就是进化日AI Day，看上去很像一推新东西。前几天，极氪“一年磨三剑”，被车主堵了办公室，就是这一个时代最好的写照。
中国车企是真卷啊，传统车企大改款的周期往往是5~6年，而中国车企硬生生把新车换代周期固定在了1年，和智能手机的迭代速度一样了。
“端到端”，对应的是之前的技术路径，模块化的基于规则（rule-based），也就是把无人驾驶系统分成感知、决策、执行三个大类。通过激光雷达等传感器，先感知周围有什么，再做个决策，再告诉汽车怎么做。三个模块，每一层传递都有信息损耗，而且，流程很呆板，会遇到无穷无尽的corner case。
而“端到端”就是把三个核心模块整合在一起，传感器端收集信息，就直接到另一个端，执行端立刻执行。
太抽象了。举一个形象的例子，就很明朗。我的车在无人驾驶，右边有一辆卡车压线了，按照rule-based，感知到卡车压线，决策判断，最后根据规则，大概率就是刹车减速。
但是我本人开车不会那么“笨”，遇到这个情况，我会判断，卡车是要变道？还是不小心压线？或者卡车右侧有点挤需要一个短暂的避让？又或者司机睡着了？最终我的决策，不是猛踩刹车，反而是一脚油门，加速超车，远离卡车。
行业评价特斯拉FSD的“端到端”，“更像人开车”，现在你直到，多高的评价了吧。靠的是，大量优质开车视频灌输进去，AI自己学习，像人一样决策。
当下，小鹏对智驾的提炼特别好，无人驾驶已完成了“能用”，接下来要“好用”，在到你“爱用”。靠什么呢？就是需要像人一样开车。
在原来的rule-based模式下，也能调优到“像人一样开车”，可以靠人海战术。刚才的卡车压线，无非就是一个corner case，给我弄一堆工程师，分析，加感知，写规则，加很多ifelse，把代码越写越长，做很多判断，得出比较准确的操作，体验就上去了。这个解决办法，很适合中国的工程师红利，我们人多又便宜嘛。
“端到端”把这样的游戏改了，不比人多，比算力，算力多+优质开车视频数据多，让AI自己学习，不要再逐个分析无穷尽的corner case了，瞬间，代码从30多万行缩减为仅有3000多行。无人驾驶的上限打开了。
“端到端”刚出现时候，很轰动，但是大家观望，因为也有很大问题，比如，”端到端”本质上是一个黑盒，无法解释，不像rule-based，每条规则都看得见。但是经过七八个月的检验，行业高度认可了这个新事物。
何小鹏是大方承认的代表，他说过：我个人的建议是别犹豫，赶紧改，“端到端”才是大家伙”，在此基础上，2024年就是智能驾驶的拐点。“大模型+端到端”已经把智驾能力进展从以前的按“年”计算，提升到按天计算。
其他车企，嘴上不说，但是身体很诚实。比如，原来军备竞赛的无人驾驶团队，不招人了，裁人，转“端到端”。
比亚迪王传福曾经说无人驾驶是“虚头巴脑”，“皇帝的新衣”，但是看清智能化的未来，又能迅速行动，快速补短板，很快在智能驾驶上，算法、芯片、产业链都有了布局，有了大约4000多人的团队。华为，是给中国无人驾驶弄出里程碑的狠角色，大约有7000人规模。另外，小鹏超3000人，其余主流车企、智驾Tier1在千人规模。一度，猎头挖人，大打出手。
但端到端不一样了，特斯拉端到端200-300人。这像极了OpenAI，也就几百人，做出十万人科技公司，也做不出来的颠覆式创新。
游戏规则变了：rule-based下，优势在工程师红利，人海战术。而“端到端”，优势在算力。马斯克不是不投入，他也搞军备竞赛，不过不是招人，不是剥削牛马加班，而是靠算力。特斯拉今年还要花100亿美元用于AI的训练和推理，光是向英伟达买AI芯片就要30-40亿美元。2024年底前，马斯克的Dojo 超算中心总算力要提升至 10 万 PFLOPS。怎么理解呢，纸面上比较一下，中国汽车行业比较领先的，华为的超算中心是3500 PFLOPS，长安1420 PFLOPS。特斯拉是10 万PFLOPS。
“端到端“出现的七个月里，中国车企几乎都跟进了，不过，不是做特斯拉的全局式端到端，而是分段式端到端，被调侃为“端到端到端到端”，行业认为，很大一个原因是算力不够。
马斯克也是大力出奇迹的人。只是下一个时代，大力出奇迹的“大力”，是算力。
03 老一套的“卷”正是当下的障碍一个端到端，把中国车企的智驾团队，干了个180掉头，挖人到裁员。血淋淋的教训。
砸了那么多资源，那么多钱，卷死欧美品牌。现在被“端到端“宣判，激光雷达不会有丰厚的商业回报。
我知道，你要说不服。我们能听到很多为激光雷达辩解的声音。比如，端到端是黑盒，需要激光雷达做安全冗余。李斌说过，谁说不要激光雷达，就是非蠢即坏，马斯克也不是每次都对。禾赛的CEO有一个比喻我很喜欢，说激光雷达是“作弊武器“。特斯拉是好学生，做题快算出答案，但是你用激光雷达，直接翻到答案那一页。激光雷达，是在帮一般学生追赶好学生。这些都特别有道理。但是，问题的核心不是“要不要”，而是激光雷达的地位彻底变了，一落千丈。
之前是无人驾驶的必须品（无人驾驶诞生时完全依赖激光雷达），是绝对C位，以前车企发布会只有请Velodyne领导来站台才有面子，就像现在消费电子发布会一定要找高通站台一样，而现在，激光雷达，地位一落千丈，锦上添花？或者可有可无？武林上的事，真是很残酷啊，一瞬间，卡擦，不重要了，C位大哥变成了哈喽小弟。何况卷了那么多年，中国遍地产能那么多。如果你的定位是“安全冗余”，你凭什么要高价，我马上换一家，所以在商业上宣判了死刑。资本不会说谎的，激光雷达基本都上市了。欧美那几家几乎被卷死了，跌99%，而现在市占率最大的中国的禾赛和速腾聚创，距离最高估值差不多跌去了75%。
2022年，光伏热度起来了，仅上市公司就有108家跨界杀进光伏产业。其中有全国500强企业，还有地方国资，还有无缝服装生产和代工企业，还有珠宝行业，更不可思议的是生产水牛奶的企业对，跨界搞光伏。最近集中爆雷了，不完全统计，超20家企业存在退市、项目终止、延期、裁员、停产、欠债、欠薪、诉讼等公开恶性情况。
电动汽车和光伏，是中国产业政策成绩的代表，“卷”起来的样子也很相似。国家有支持政策，地方政府、金融机构、资本、大企业都打起了自己的算盘。有成绩，卷死了欧美品牌，但也有问题，产能过剩，引发国际贸易纠纷。
“卷”，曾经是功大于过，卷出了竞争力，助力了产业升级和突围，但是当中国已经来到这个体量，再卷，就是路径依赖，依赖老方法，一叶障目，就会看不清未来的路。
996践踏劳动法。还有上文提到的，颇有争议的“年降制度”。所谓，降本增效，分享几个中国供应链里有人尽皆知的恶心故事。某大品牌，凡是要进他采购，就要交技术资料，几周后，告诉你，要么降价一半，要么我就自己研发了，我们研发部门看了，觉得没难度。
还有一则故事。某大品牌采购，下1000万的单给A，拿到A的图纸和模具，交给B，你看，图纸模具我给你，你不需要研发费用，价格必须是A的一半。然后再找A，B只要你的一半价格，你降价不？。。。
所以，智驾团队从抢人到裁员、激光雷达一落千丈，不能简单地用“创新就是要试错”来解释，而是，真的太“卷”了，卷到我们的生态底层病了，如今我们想栽创新的苗，但是我们的土壤是病的，这怎么搞？必须改变。
特斯拉，分配给“卖车”这事的核心精力，是有限的，赚钱这事，其实耽误了。按照行业规律，快速多出新车，特斯拉会卖的更好。
中国这边，冰箱大彩电，一年那么多新车，我也能理解，很多企业要生存。但稍微苛刻一点，容我说两句，比如，特斯拉最大竞争对手，中国利润最丰厚的新能源车企，这几年新车是多的，各个细分赛道杀进去。更有意思的是，从2020年开始，每个季度，它的单车价格是下降的，但是毛利率反而是上升的，从21%到都干到28%了。为什么？因为工作重心还是老一套，降本增效，扣硬件成本，卷，勒紧裤腰带奋斗，鞭子抽在自己和伙伴的身上，大家咬牙冲啊。这一套东西，过去是对的，有功的。但是当下，已经是中国突围的障碍。
衣公子一直觉得，小业靠自己卷，大业靠伙伴。我们很多企业已经成功到自己当行业带头大哥了，再卷，没用的，你要再进步，除非中国迈过一个槛。风暴要来了，有人想着怎么给自己筑起墙，而有人想着怎么给村庄装个风车。作为行业带头大哥，你要做的是领导好生态，建立健康的、尊重知识产权的产业价值观，兄弟们都有合理的利润，大家一起帮中国想想，怎么汇集顶级人才。端到端开启了一个时代，未来比拼的不是人才的数量，而是人才的高度和厚度。国策常提的高水平质量的发展，新质生产力，用大白话来说，也是这个道理。
其实，马斯克一直是好对手，甚至是中国的福将。2019年特斯拉入华，作为“鲶鱼”，成为中国电动汽车爆发的催化剂。这一次，“端到端”，希望它还能再当一次鲶鱼，一计棒喝，中国到了必须结束内卷的时候了。
