深度研判，小米SU7的自动泊车为何出现集体事故？

第一款车刚上市半年多，小米就开始了大规模的智驾营销。

不过，小米的第一次智驾营销战大概率要受挫告终了，因为前段时间出现了大批小米SU7泊车时撞了南墙还不回头反而继续给油的问题。

抛开立场和情绪，小米SU7的泊车到底出了什么问题？

01

江河湖泊浪滔滔，天下第二也挺好。

不过，经历过十余年智能手机惨烈营销战的小米比懂王还要懂第一的价值。

所以，在2023年底的小米汽车技术发布会上，雷总就提前官宣了小米“自研端到端感知决策大模型全球首次应用于量产车”。

“自研”、“端到端”、“全球首次”、“量产”4个关键词，无一不是华为和小鹏这种深耕自动驾驶多年的企业才敢使用的虎狼之词，小米初生牛犊不怕虎的勇气和“敢想敢说”的气魄可见一斑。

到了2024年的5月份，小米推送全球首个基于端到端技术的代客泊车，再次捷足先登，比6月份宣布全球首发商用代客泊车的华为早了整整一个月。

作为自动驾驶领域的后来者，小米借助“端到端”争夺智驾圈话语权之心苍天可鉴。

不过，饶是如此，在小米于5月份“行业首发”代客泊车之后，华为也没有理会小米的自说自话，不管不顾地在一个月后“全球首发”商用了代客泊车。

不止如此，和小米关系非常亲近的小鹏汽车也在7月30日的AI智驾技术发布会上将自己和特斯拉宣传为全球唯二实现端到端大模型量产上车的车企。

当然，这个“全球唯二”的主要diss对象是华为和理想汽车，应该不包含小米，如果包含，对小米也绝对是误伤。

我们无从得知小米现在是不是真的在行车场景落地了端到端方案，不过，理论上来说，以车速更低、场景更清晰的泊车场景作为探索端到端技术路线的出发点倒还真是个不错的实践。

所以，小米号称实现了基于端到端技术的自动泊车和代客泊车的宣传应该是值得信赖的。

小米这次泊车事故的问题或许就出在这里，因为，端到端反而有着更高的技术门槛。

02

万事万物皆有门槛。

华为、小鹏、理想今年能够顺利转型端到端，是因为他们在过去几年的分模块范式实践中建设了自动化程度不断提高的出色数据闭环。

而且，进入2024年之后，它们终于日积月累地攒够了数据做端到端方案的训练。

根据端到端技术路线的性质，和分模块方案相比，端到端方案更加依赖数据驱动，对数据的规模、质量、多样性都提出了更高的要求。

所以，虽然自从端到端成为自动驾驶行业最火热的营销热词之后，每家车企都在端到端的宣传上加了不同程度的杠杆。

可宣传归宣传，很多既没有好用的数据闭环也缺足够多数据的车企未必是真干。

小米的数据足够吗？

根据它们前段时间的宣传，它们要在2024年底前积累1,000万个Clips视频片段。

虽然恶言一句六月寒，我也不想打脸，但这个数据的可信度真的不太高。

我们可以拿友商的数据做一些横向对比。

在4月30日的智能驾驶系统发布会上，蔚来汽车宣布通过群体智能捕捉了1000万个高价值数据片段。

蔚来在NT2.0平台上通过四颗Orin实现了群体智能，截止到今年4月份，蔚来NT2.0平台车型的销量超过了30万辆。

群体智能的好处在于车端算力极其丰富，无论用户是否开启智驾功能，都可以收集用户的驾驶数据。

相较之下，小米汽车的销量才刚刚过了10万辆，再考虑到智驾里程占比，可收集数据和蔚来足足差了一个数量级。

如果说蔚来汽车收集数据的标准太高了，那就拿小鹏汽车举例。

在9月份的云栖大会上，小鹏汽车表示积累了2,000万个视频片段，截至今年9月份，小鹏汽车累计销量在50万辆左右。

这么对比看下来，只有10万辆的小米不是不可以收集1,000万个视频片段，但是需要大幅度降低数据的质量。

其后果是显而易见的，端到端方案有样学样，数据质量下降，方案的性能自然无法得到保障。

03

良言一句三冬暖，喜欢小米的朋友们对小米端到端方案的性能无需过于悲观。

如果小米汽车的销量明后年继续大爆发，使其可以在两年内追赶上蔚来和小鹏七八年才积累起来的智驾里程，它就能迅速补足数据上的短板。

不过，算法能力和数据同等重要，就现阶段而言，小米SU7的大面积泊车故障表明它缺乏AI模型的设计和部署经验。

一些人对小米有一个先入为主的观念，认为它做智能手机这么多年，具备足够多的软件人才资源，可以迅速在自动驾驶领域打开局面。

这个观点不太客观，因为，以代码为主的软件1.0时代和以AI模型为主的软件2.0时代对人才模型的要求存在很大的不同。

长江后浪推前浪，前浪被后浪拍在沙滩上。

最近这段时间，随着自动驾驶算法由分模块方案向端到端范式的转变，很多智驾方案供应商和车企智驾部门正一边向社会大规模输送人才，一边大规模招聘AI原生算法工程师。

正如100多年前驾驶马车的车夫被开汽车的司机取代一样，在一些强AI属性的行业里，写代码的程序员正在被做模型的算法工程师取代。

如果以2024年作为分界线，科技公司的新进人才和老团队的区别还是蛮明显的。

老团队写代码的经验很丰富，却不怎么了解人工智能的技术栈；

新团队虽然AI原生，但毕竟是纸上谈兵多于实战的新兵蛋子，AI实战经验也相对不足。

AI手机、AI PC今年初才成为新的宣传语，包括小米在内的几乎所有科技公司转型AI的时间都不长。

作为一种强AI的开发范式，端到端方案对AI模型的设计和部署经验要求偏偏又很高，这么冷热交集，小米SU7就出现了大面积泊车故障。

风物长宜放眼量，包括小米在内的智驾厂商们终将踉踉跄跄地度过这段隐隐作痛的转型期。

风雨中这点痛算什么，“至少我们还有梦”，只不过，在自动驾驶的追梦之路上，最好还是尽量不要再撞南墙了。