一凡 发自 凹非寺调教 漫画

量子位 | 公众号 QbitAI

自动驾驶已毕垂直范围的AGI，有了新旅途。

不是Robotaxi，而是RoadAGI。

在英伟达GTC 2025上，元帅启行CEO周光受邀共享，建议用RoadAGI，能更快大限制商用自动驾驶，已毕垂直说念路场景下的AGI，RoadAGI的履行平台，是元帅最新共享的AI Spark：

高跟美腿

不借助高精舆图，一个平台赋能智能车、机器东说念主以致小电驴……总之，一切可动的出动体，都将具有自主出动的闭塞。

这是一条通过自动驾驶已毕AGI的新路子。

元帅启行和CEO周光，代表AI公司、自动驾驶公司，设备起了第二种可能性。

是以RoadAGI究竟是什么？

用RoadAGI迈向AGI

先说东说念主东说念主可感知的场景——

你下一次点的外卖，可能是这样的：

赛博"外卖小哥"，全程无须高精舆图，自动识别店铺：

拿到商品后，一排小跑到路口，自主识别到红绿灯：

然后一停二看三通过：

它还能进到楼里，我方过闸机、摁电梯：

然后到电梯里，再我方摁楼层：

出电梯径直给你送到公司前台：

整个这个词过程，是不是跟我们东说念主相同？

你也可以让它把商品放外卖柜里：

这即是元帅启行在英伟达GTC 2025上，共享的物理AI最新发达：

RoadAGI。

用一套AI底座，科罚路上的整个出动体，已毕垂直说念路场景下的AGI。

前边展示的是RoadAGI落地的第一个样子Spark 1.0，看着很像无东说念主配送车，然而据了解有执行不同。

着手，技能上，其出动不依赖高精舆图，在导航的指引下，自主识别驾驭环境信息，就能已毕"门到门"位移。

为什么不需要扫图？

因为元帅把技能底座VLA走通了。

VLA，即视觉语言动作模子，是端到端的最新服从，瞻望本年年中量产上车。

新范式已得到了行业头部的响应，比如想象汽车，详细成为行业共鸣。

VLA用一个多模态模子，斡旋畴前的视觉语言模子和端到端，将说念路图像信息和文本引导交融处理，输出驾驶步履和笔墨。

这意味着，VLA买通了空间智能、语言智能和步履智能。

因此，VLA加抓的出动体，改善了配送体验。

以往的无东说念主配送，只是认真配送的一个设施，只可作念到"楼到楼"。你买个东西，还要我方下楼取。

当今不相同了，径直已毕"门到门"，整个这个词配送经过闭环了。

但问题是，元帅启行作为端到端智驾的代表性公司，智能驾驶范围的竞速正在汹涌澎拜，若何就此时此刻设备起第二弧线来了？

围绕最新战术，量子位进一步与周光伸开了对话。

周光说，根底上是因为元帅从不将我方行动智驾公司，而是一家AI公司。

智驾只不外是已毕物理AI的买卖化聘用，元帅已取得了可以的发达：

在国内最早开脱高精舆图依赖，率先转向端到端，旧年首个量产车型上市后成为爆款，凭借单款车型取得了城区NOA市场15%的份额。

智驾爆款让元帅的数据飞轮加快动掸。

经过4000万公里的智驾数据蕴蓄后，元帅的AI才调愈加通用，是时候朝上走，已毕RoadAGI，向物理AI再迈一步了。

周光认为，RoadAGI的出现一定早于L5，不外这还不算已毕物理AI，只是科罚了说念路场景。

而当已毕物理AI，并将其与生成式AI和语言AI买通时，信得过的AGI就到来了。

以下为对话实录整理，内容较长，可参考目次阅读：

- 阅读指引

1. 谈RoadAGI：与无东说念主配送执行不同

2. 谈期间点：RoadAGI调教 漫画，为什么是当今？

3. 谈影响：RoadAGI对元帅的影响和方针？

4. 谈AGI：先RoadAGI，然后Physical AI，最终已毕AGI

5. 谈DeepSeek：中国的遗址，让全球重估中国钞票

6. 谈FSD入华：最初国内一代，只是数据"水土不屈"

7. 谈智驾行业：AI越稠密，越不需Lidar

8. 谈技能的聘用：聘用比竭力于进攻谈RoadAGI：与无东说念主配送执行不同

量子位：若何和会RoadAGI？

周光：RoadAGI执行上是基于AI的通勤才调。访佛你外出上班，离开家到公司，重新到尾只用腿，很少用手。

就像"外卖小哥"相同，RoadAGI，或者说Spark 1.0可以已毕配送的闭环：从店里拿到东西，然后用"小电驴"到另外一个所在，再把东西送达到目标地。

量子位：这和畴前的无东说念主配送车有什么辞别？

周光：我以为技能层面上有执行的不同。

我们是基于AI的，以前是基于高精舆图。这意味着，RoadAGI是免部署的。举个例子来说， 我要到你的办公室，你告诉我你的办公室在海淀的哪栋楼，哪个房间。

只须东说念主能找到你的办公室，那么我们的RoadAGI智能体也应该可以。

天然如果说这个小区特出破旧，连字都莫得，需要问路，AI Spark可能刻下还找不到。但只如果通过东说念主不雅察就能找到的所在，AI Spark就能通过推理，已毕点到点的通勤。

而不是说基于高精舆图，那是不现实的，这又不是旅馆机器东说念主。

我以为今天的L4其实挺像旅馆机器东说念主。

量子位：你们盘算推算若何已毕RoadAGI，会软硬件全栈自研吗？

周光：莫得。我们只作念高品级的计较，把机器东说念主看作一辆车。我们不是说作念一个能走的机器东说念主，我们是机器东说念主能走后，告诉他该若何走。

比如像霍金，他不会走，然而他通过他的轮椅遥感，他知说念该若何走。

我们给的是一个高等的AI才调，而不是说腿能走的才调。

各家公司有各自的作念法，作念机器东说念主的公司有许多蕴蓄，他们走得很好，以致能跳能跑了。是以我们莫得必要去作念。我们替代的是适度无东说念主机的飞手，替代的是机器东说念主后头拿遥控器的东说念主，我们的目标是已毕信得过的自动化。

量子位：已毕RoadAGI的要道是什么？

周光：就像外卖小哥去一个所在，当他骑上小电驴的时候，这跟自动驾驶莫得什么辞别。

当他停好外卖车，接下来这部分跟自动驾驶就有辞别了。

他下了小电驴，要去市集或者小区送东西，这就比较复杂了，这个场景我以为需要通过AI Spark平台去科罚。就像外卖小哥，以致还要跑到每个楼的犄角旮旯里。

量子位：荒谬于外卖小哥下了车，即是一个新的场景？

周光：不是。我只是说科罚这个场景，弗成靠建高精度舆图。

谈期间点：RoadAGI，为什么是当今？

量子位：RoadAGI，为什么是当今？是因为看到物理AI的海浪和契机吗？

周光：其实旧年GTC大会的时候，我们就想要作念物理AI了。

△周光在英伟达GTC 2024

端到端出来后，VLA这条路厚重走通了，那我以为这个时候去作念RoadAGI是比较平时的。

当今的一些机器东说念主都是基于律例的，作念一些低阶的适度，比如挥个手，跳一支舞。那些其实说真话弗成叫物理AI，它只可叫一个动作，今天可以通过学习作念一个更长的动作。然而它不具备这个自主的步履才调。

量子位：作念RoadAGI是出于投融资的考量吗？

周光：不是。我只是以为我们应该去作念这项技能，不是为了献媚投资者，就像畴前我们率先作念无图NOA，转向端到端。

我们一直不是为了献媚投资者去讲故事。我们只是以为端到端、VLA这些技能出现后，不单是可以期骗于自动驾驶。

量子位：作念RoadAGI和具身智能的火热相关吗？

周光：RoadAGI和具身智能根底不冲突，我们作念的是计较和大脑。

量子位：为什么将RoadAGI称之为元帅战术的蔓延？

周光：我们是个AI公司，AI本人就要作念各个方面。端到端出来后，我们自关联词然料想可以作念机器东说念主。

机器东说念主需要高品级的智能，去作念更高品级的计较，而不单是扫个图、能跑能动。我们的目标是用技能科罚智能体的出动问题，像我们东说念主，我以为最进攻的是手。

除了手除外，我们东说念主应该是想去那里都能去。东说念主外出就用各式导航，进到小区，我们我方会不雅察，我方会看，走到目标地，然后再去作念手上的事儿。

我认为RoadAGI是我们的才调蔓延，况兼是纯熟的技能的蔓延。

量子位：元帅作念RoadAGI有什么上风？

周光：我们的上风是，我们把智能驾驶跑通了。我们之是以莫得去作念手，附近上门是因为作念手跟我们的RoadAGI照旧有辞别的。

RoadAGI跟我们刻下作念的端到端自动驾驶，我以为是高度近似的，可能也即是数据闭环上有一些变化。

这亦然作念RoadAGI的一个原因：技能的相似。

另外一个原因是买卖化。我认为RoadAGI最快的买卖化落地样子其实即是"外卖小哥"。

今天点到点的无东说念主配送，有许多都需要依赖扫图，我认为买卖价值比较受限，因为图很难穷尽。

我认为更有买卖价值的即是RoadAGI。像今天自动驾驶的MPCI(Miles Per Critical Intervention) ，各人都能作念到百公里级，这意味着两个小时出现一次安全给与。这在许多场景其实照旧可大限制买卖化了，比如洗碗。

我认为，L5级自动驾驶难以已毕就在于它的容错率太低了。而RoadAGI大都的场景其实是有容错的， 是以买卖化会来得更快。

量子位：为什么不等市场更纯熟了再去作念？

周光：就和当初为什么我们要作念无图相同，想作念好自动驾驶就需要先作念好RoadAGI。

量子位：这不是一个纯熟后再去作念的事情，而是当今智驾需要这方面的才调？ 

周光：对，我认为智驾是需要具备RoadAGI才调的。

谈影响：RoadAGI对元帅的影响和方针？

量子位：关于初战到手的智驾业务，RoadAGI战术或者说AI Spark平台会散播军力吗？

周光：不会。为什么我们不去作念手？如果是去作念手确定会散播军力，因为技能栈不相同。

我们的AI Spark平台跟智驾其实是高度一致的，只是数据不相同辛苦。就像东说念主步行用步行导航，驾驶用开车导航。这个相似度太高了，只需要换数据集。到了一个小区里面，即是停车的场景。

量子位：RoadAGI造成的技能壁垒是什么？

周光：在物理AI范围，我深信刻下各人都还不具备像我们这样大限制量产的数据闭环才调， 端到端的才调。我觉顺应今可能莫得竞争敌手。当今那些所谓敌手，技能聘用跟我们不相同，主要基于高精舆图。

我们不认为他们是竞争敌手，就像ChatGPT和Siri不会是竞争敌手。

量子位：作念RoadAGI有什么买卖化方针？

周光：刻下起初落地的一个场景是送外卖，先跑起来。我以为这个资本更低廉， 用汽车的供应链，硬件资本可能也就一两万块，就能已毕点到点的出动，前程广袤。

量子位：作念自动驾驶是把司机从驾驶位拿下去，RoadAGI是把外卖小哥从驾驶位拿下去。

周光：也不是。不光是将小哥从车上拿下去，因为外卖小哥下车后还要跑，RoadAGI也要跑通下车后的这段路。

量子位：比较畴前的无东说念主配反璧需要东说念主去拿，RoadAGI当今作念了一个闭环，为什么会这样？

周光：因为技能纯熟了。就好像AI游戏创业，ChatGPT出来之前，没东说念主会去变革游戏中的NPC，因为以前技能不纯熟，作念不了。

今天有了端到端，加上机械手臂，可以作念到一些复杂任务。如果不是技能纯熟了，今天还要靠扫高精舆图的话，我就不去作念RoadAGI了。

量子位：为什么说当今技能纯熟了？

周光：因为VLA厚重初始纯熟，让RoadAGI可抓续了。我们2023年就想作念（RoadAGI），然而其时端到端还没作念出来，就先不去想别的。

量子位：当今可以说VLA高度纯熟了吗？

周光：当今还莫得。就好比端到端，我们从来都莫得去纠结过什么叫两段式，什么叫一段式，我们不参与这种盘考。我们是家 AI 公司，我们不是一个纯智驾公司。

我们的愿景其实照旧作念物理AI。我以为这也需要产业链的，但愿不是只须我们一个东说念主作念。我的逻辑很澄澈，东说念主的出动才调，跟车子高度干系。

量子位：你会系念一些公司进来抢RoadAGI的蛋糕吗？

周光：我认为无须系念这个。我以为一个东西没东说念主作念才需要系念。如果好意思国的Robotaxi就Waymo一家，它能火吗？

我以为第一，我们RoadAGI技能纯熟度蛮高的。

第二，买卖化相等澄澈，我们的首个落地期骗样子，是一个能大限制买卖化的场景，罕有千万的骑手。

量子位：有生态的互联网巨头如果后续插足，你们的RoadAGI比较之下有什么上风？

周光：我们的技能先发上风很大。互联网巨头也有竞争敌手，如果从0起步，不如找我们互助，各式层面的互助，公司单唯一个部门都可以找我们互助。

我以为技能的最初性，其实是给我们买卖竞争的期间窗口。

量子位：这个期间窗口若何去算？

周光：算大约最初市场多久。如果最初市场2年，以致可以重塑行业第一梯队。今天布局的上风不一定存在。

我以为整个技能（最初），归根结底都是给你的期间，这即是技能的价值。ChatGPT不即是这样，当OpenAI有了技能，整个东说念主都参考OpenAI，但OpenAI照旧最初2年。

DeepSeek出来后，可能裁减了这个差距，然而仅限于DeepSeek一家。

量子位：RoadAGI会让外界对元帅有什么新的相识？

周光：我们一直不以为我方是单纯的智驾公司，濑亚美莉全集我们是个AI公司，况兼是一个物理AI公司。只不外智驾是刻下来说我们认为最大约买卖化的场景。

量子位：RoadAGI亦然自动驾驶技能的训戒蕴蓄，产生的买卖化聘用？

周光：今天自动驾驶的技能很纯熟，你如果按照洗100个盘子碎一个盘子来说，那自动驾驶完满逾越这个水平了。

量子位：RoadAGI可以和会为元帅的第二增长弧线吗？

周光：RoadAGI是更大范围的AI，它包含了智驾。我们作念RoadAGI想把 AI 作念得更通用化，不光是基于买卖考量。

我们想作念一个整个物沉默能体（Physical Agent）都可以用的AI，只是里面包含了汽车资劲。为什么我们叫RoadAGI，即是说以后整个的出动体都可以用这套 AI 去已毕点到点。

我们是把 AI 更往上作念了。如果从智驾的层面上来看，会以为我们多了一条增长弧线。

但如果从 AI 的层面看，就像我们其时为什么作念无图和端到端是相同的。它即是技能层面上更高的一个聚首。

量子位：是以RoadAGI也可以和会为是元帅愿景的蔓延？

周光：我们是一个 AI 公司。但没看法，从现实来讲，我以为公司得活下来，买卖化相等进攻。

你弗成买卖化，技能再好也莫得效，我以为你要找到买卖跟想象的均衡。是以我们塌实作念智驾，作念量产委用。

旧年委用了快3万台车，本年有可能逾越20万台车，我们要作念买卖化。然而我认为，我们不要健无私方是一家 AI 公司。

量子位：你们是要络续地追求一些更难的东西。 

周光：对，我们一直追求上限，一味地追求下限罢了会不太好。

量子位：那已毕RoadAGI需要多久？

周光：我认为RoadAGI一定早于L5级自动驾驶。我们认为会比较快，因为着手我们的自动驾驶技能有基础，其次它的安全性条目莫得那么高。

已毕RoadAGI比已毕L5早，是因为 L5 条目不相同，我都不知说念到底终末东说念主类会对自动驾驶有着什么样无情的条目，才可以真实大限制以致世界范围内莫得东说念主开、都是车自动驾驶。今天适度区域的自动驾驶，后台还配有安全监管，我认为这不完全算AI。

量子位：是以RoadAGl的标的是明确的，然而你们不给我方定期间表。

周光：我们想成为中国第一家已毕物理AI的公司。

谈AGI：先RoadAGI，然后Physical AI，最终已毕AGI

量子位：你信仰AGI吗？

周光：我完满信仰AGI。

量子位：最近各人都在磋商AGI，你若何看？

周光：我以为信得过的AGI还需要期间，当今都是垂直范围的AGI。比如说数学和化学范围，还有像我们这种说念路场景。今天要已毕一个万事齐好用的AGI，照旧困难的。

从更大的层面来说，语言模子跟生成式模子这两个完全不相同。我举一个例子来讲：

生成式AI里有许多东西不相宜物理律例，比如碰撞、摩擦和穿透。但语言模子还要懂物理律例，它告诉你物体跟物体弗成碰撞，这响应出当今基础模子层面还莫得买通。

当今各人也在想若何去买通。比如我们东说念主，可以把我们学到的东西以作念梦的神态生成出来。但执行上，关于机器，语言AI跟生成式AI是不搭边的两个范围。

天然说生成式AI可以用一些笔墨的prompt，但并不代表它能和会这个物理场景。

量子位：你认为什么时候能已毕信得过的AGI？

周光：当物理世界的AI跟数字的AI，还有生成式AI大约买通，斡旋用一个模子已毕的时候，我认为信得过的AGI就来了。

量子位：访佛世界模子？

周光：你可以认为算是一个世界模子。它有语言才调，有生成式的才调，还有物理世界的交互才调。就跟东说念主相同，东说念主会话语，会作念梦，会在现实世界举止，我们这都是一体的，不是用三个AI模子组成的。

但不是那种模拟仿真实世界模子，东说念主也不是通过代码举止的，这是两码事。AGI应该有整个的才调。

当今的机器东说念主，可以挥手，这是一套代码。然后下个动作，又是一套代码，这是另外一种东西。我们当今作念的RoadAGI，即是把整个物体的出动才调都放在一齐了。

量子位：是以元帅刻下亦然去作念一个模子？

周光：我们还没作念到物理AI，只是用AI Spark平台把路上的东西都科罚了。我们的AI是一个更大的垂直AI，在更大的范围里越来越泛化。

谈DeepSeek：中国的遗址，让全球重估中国钞票

量子位：是以你若何看DeepSeek？

周光：我以为DeepSeek是中国的一个遗址。DeepSeek冲破了中国跟好意思国最佳大模子之间的差距。我以为以前的差距，是以年计量的，以致逾越一年。

DeepSeek出现后，我以为中国有一支团队，至少说在语言范围，它可以作念到跟好意思国头部是相同的水平。我以为这不仅是对中国，对全世界影响都挺大的，让全球从新评估了中国的钞票。

我照旧挺佩服的，哪怕是OpenAI 的东说念主也挺佩服DeepSeek的。

DeepSeek让别东说念主以为中国其实是有好公司的，就像智驾行业相同，有好的公司，但也有一些备位凑数的。我们都但愿大约有更多DeepSeek这种公司出来，让好公司的实力可以被看到。

量子位：强化学习会改动智驾吗？ 

周光：我以为大模子用强化学习进行后锻练，当今都是行业故事。这也不是什么好意思妙。

谈FSD入华：最初国内一代，只是数据"水土不屈"

量子位：在国内体验FSD了吗，嗅觉若何样？

周光：体验后嗅觉它的基础分析才调，和其他活泼车的交互才调相等强，比如应酬加塞，基本上会让你莫得暴虐感。

我以为（基础才调）比刻下国内玩家强上一代，这亦然我们这一代系统的方针。我们但愿这一代智驾系统，大约作念到FSD V13的嗅觉。

评价FSD的才调，弗成拿公交车说念和自行车说念来说。因为FSD在中国没建过高精度舆图，没见过公交车说念和自行车说念，弗成拿这个来算给与。要对比信得过体现FSD智能的所在。

量子位：国内FSD的体验，对比你在硅谷的体验有什么不同？

周光：硅谷更好一些，毕竟在硅谷FSD罕有据。我以为因为FSD莫得国内的数据，是以说它的静态才调照旧不够好，有蛮多问题。

然而它的动态才调，就像东说念主开车，岂论在中国照旧好意思国，交互博弈的逻辑是高度相似的， FSD是没问题的。是以我说它比较强。

还有一丝，FSD对东说念主的处理比较保守，因为好意思国车子的民俗是看到行东说念主就让，但在中国的复杂说念路，车子老是让就没法走了。

量子位：是以你以为FSD路测更经久间，有了数据之后，水平会提上来？

周光：我以为如果FSD莫得国内的数据，还想绝对在国内作念好，蛮贫瘠的。比如说平时的过拟合，你的锻练集就等于是你的测试集，这种过拟合是最佳的。

但当今FSD的锻练集来自好意思国，测试集来自中国，这若何办？

天然可以通过测试集的score去诊疗模子，不外这种神态不是很径直，很花期间，然而也可以莳植模子的性能。因为你对模子打分是基于中国说念路打分，每次都会得到反馈，然后证实反馈去修改模子，修改数据，然而这确定不是最佳的。我认为也会有莳植，然而不会那么快。

量子位：FSD能克服水土不屈吗？

周光：罕有据就能科罚。如果FSD能领有中国的数据，我以为以特斯拉的才调，3-6个月，再沟通到还有部署各式问题，6个月完满可以上一个大台阶。

量子位：你认为FSD至少最初一代，那你以为国内有但愿追上吗？

周光：我们新一代系统的方针即是作念FSD V13这种AI 架构。我认为这不是说堆东说念主、堆数据就能科罚的，而是需要更先进的 AI 架构。

你一定要花期间、花资源想赫然AI架构若何作念。我们公司想的很明晰，若何作念到V13的这套架构。加大数据量之后，我们也应该有访佛的性能。

量子位：FSD的「车位到车位」，你若何看？

周光：当今的车位到车位是通过建图，不是基于大模子，我们东说念主开车也不是靠高精度舆图的。

我以为照旧要通过AI的技能，去把「车位到车位」作念出来，而不是说建个图。

刻下市面上的策略，「车位到车位」在车库里全是扫图，然后出车库又是无图。

谈智驾行业：AI越稠密，越不需Lidar

量子位：若何看待智驾行业本年的爆发，比较你的预期，是快照旧慢？

周光：我以为华为点火了性能之火，比亚迪点火了普及之火。对我们来说都是善事。然而我认为有的技能门槛不高，主机厂我方能搞出来高快(高速和城市快速路)NOA和自动停车。

城区NOA当今有技能门槛， 但三五年后就不见得了。技能都是这样发展的，然而对企业来说，智驾是一场淘汰赛，当今的竞争相等热烈。

跟元帅在一齐可以让车企最初一年到两年 ，增多车企的竞争力。我们是一个小公司，然而我们可以帮一家大公司最初，让它更有竞争力，这即是我们的价值。

量子位：荒谬于元帅能给车企一个加快度，帮它勤俭期间。 

周光：是的，是以我觉顺应今车企其实也要想一想，不是只是科罚高快NOA跟停车就完结。

量子位：是以你作念好了改日主机厂都自研智驾的准备？

周光：我是说智驾供应商得作念得更好，如果你的竞争上风还不如主机厂自研，那其实莫得必要活下来了。为什么有的智驾公司活不下来？

即是因为它能作念出来的，主机厂都能作念出来，况兼比这些智驾公司还好。技能落伍了，写几行代码，扫个图，这些基于律例的东西都照旧平权了。

量子位：有东说念主说，你们互助的第一款车就成为爆款，是因为命运好，你若何看？

周光：有10 个选项，落到你头上，这才叫命运好。而我们作念量产车的时候，无图NOA就只须我们和华为有。阿谁时候许多东说念主还在讲高精度舆图。

我以为别把我方的不得胜归因为别东说念主的命运好。

量子位：有东说念主看了FSD的国内测评后，认为智驾照旧需要激光雷达，你若何看？

周光：我以为莫得。你看特斯拉纯视觉的OCC(Occupancy Network)作念的很好。只可说FSD偶尔走错路，违抗交规，但你什么时候见过FSD蹭过马路边。这就叫基础才调，OCC可不分中国和好意思国的说念路。

量子位：那你若何看待纯视觉和激光雷达的路子之争？ 

周光：我以为智驾越AI化，就越不需要激光雷达。你看大模子，有东说念主用激光雷达了吗？莫得，大模子照样认得准，比如ViT和SLAM，靠视觉都可以作念得相等好。

以致当AI有余稠密的时候，视觉的效果是逾越激光雷达的。

一初始作念自动驾驶的时候，激光雷达作念物体检测比如能得90分，录像头只可得 70 分，两个加在一齐95分，其时增益效果相等好。当今激光雷达可能到了98分的水平，而纯视觉可以作念到97，两个加在一齐照旧98。这实在莫得增益了。

之前是因为两个传感器效果都不太行，是以说1+1=2。当今是1+1=1.1，以致1.01这种效果。往后走，AI 模子越来越强，可能1+1它就实在等于1了，激光雷达就莫得必要装了。当今可能照旧有小数的增益，然而我认为对特斯拉来说，可能增益没那么大。因为他们的OCC作念得很好。但你说主驾去掉东说念主，作念自动驾驶，那么哪怕多0.01，亦然想去争取一下。

然而当今一定不会像以前那种，所谓的激光雷达和视觉前交融，有那么大的不同，以前就像加了魔法相同，当今加激光雷达的收益越来越小了。

量子位：是以你们的AI Spark平台莫得效激光雷达。

周光：我们的AI Spark平台就不适用于高速领会物体，刻下落地的场景速率不会很快，就像外卖小哥阿谁电动车，限速25km/h。

量子位：跟着算法络续进化，会祛除一些路子干系的争议？

周光：至少说刻下来看，增益确定照旧有的。说真话，纯视觉的车，关于边际场景的把控就会差一些，然而其他的没什么大的辞别。然而特斯拉的OCC很准确，连超声波都不装了，你从车机上看它渲染出的界面就可以看出来。

这种就属于是真功夫训出来的。它的模子吃了许多数据，这是拼钱的，钱多就可以把这些作念好。这里面也没什么魔法，即是你数据多，然后锻练，再然后就出来了。

谈技能的聘用：聘用比竭力于进攻

量子位：有从业者认为，科罚问题比科罚问题的步调更进攻，你若何看？ 

周光：从买卖角度上来讲有料想，但如果都以这个逻辑去作念技能，那就很难出现颠覆性的东西。

只科罚问题，不找到步调，始终不会上一个台阶。我以为每家公司不相同。我们是一家AI公司，我们就更但愿能作念AI的事儿，而不是去作念纯真买卖目标的聘用。

量子位：为什么你以为基于工程的公司很难遥远活下来？ 

周光：因为技能变化太快了。当今这个时期是一个技能高速变化、日眉月异的时期，我以为在技能特出纯熟的时候，工匠精神是有效的。

但在技能高速变化的时候，我认为工匠精神要向后排。 

量子位：当今还打DOTA吗？ 

周光：打，为什么不打？ 

量子位：打DOTA有什么作风？ 

周光：我就可爱看准契机上。哈哈哈哈哈。我以为看明晰更进攻。打游戏其实不在于你有多骁勇，看准时机最进攻，想赫然最进攻。

聘用比竭力于进攻。

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