自动驾驶玩法的微妙转变
将看到蘑菇车联这个新闻的时候，我正在喝第三杯美式。咖啡因让我的手有点抖，但脑子格外清醒——这种清醒让我突然意识到，国内自动驾驶的玩法正在发生某种微妙的转变。
说实话，第一次听到”物理世界AI大模型”这个说法时，我差点把咖啡喷在键盘上。这年头造词运动比技术突破来得更猛，但仔细看完技术白皮书后，我发现他们确实在干一件很”华为”的事：用工程思维把大模型塞进车载芯片，让70亿参数的模型跑出百毫秒延迟。这就像把一头大象塞进冰箱，还要保证冰箱能跑马拉松。
想起去年在亦庄试乘某家Robotaxi，那个号称”全球领先”的系统在雨天突然死机，安全员手忙脚乱接管方向盘的场景还历历在目。当时我就在想，这些堆满激光雷达的”移动服务器”到底离商业化还有多远？现在蘑菇车联给出的答案很明确：与其让车背着超算满街跑，不如把智能体部署在边缘端。这种思路特别”中国式”——就像我们用5G基站覆盖代替光纤入户，用共享单车解决最后一公里。
有个做自动驾驶的朋友跟我说，他们现在最头疼的不是算法，是每辆车每年烧掉200万的电费。这话听着夸张，但暴露了行业真相：很多炫酷demo背后都是不可持续的烧钱游戏。蘑菇车联这个方案最打动我的，是它暗含着一个朴素的商业逻辑——活下去比什么都重要。把大模型压缩到能商用的程度，比在实验室刷榜有意义得多。
不过我也在担心，这种极致压缩会不会带来”降维打击”？就像当年某些国产手机跑分无敌，实际体验却卡成PPT。但转念一想，商业落地本来就是戴着镣铐跳舞，在99%的准确率和可接受的成本之间，创业者永远要做痛苦的选择。
看着办公室里那台动不动就死机的服务机器人，我突然理解为什么他们要同时做Robotaxi和机器人——本质上都是在解决物理世界的感知 - 决策闭环。这个赛道最讽刺的是，越是强调”智能”，越暴露出现实场景的愚蠢。就像我见过最先进的仓储机器人，会被随意堆放的空纸箱搞得怀疑人生。
或许真正的突破不在于模型多庞大，而在于能不能理解中国街头的混乱美学。那些突然窜出的外卖电动车、随意变道的公交车、占道经营的煎饼摊…这些才是检验”物理世界AI”的终极考场。如果哪天算法能理解为什么中国司机都爱压线开车，那才是真正的智能涌现。
