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38本期节目，我们访谈了智能驾驶供应商 Momenta 的创始人曹旭东。
Momenta 是曹旭东第一次创业，他 8 年前成立这家公司时刚满 30 岁。这之前，曹旭东在清华学物理，后来获得直博机会，但他中途从清华退学，转而去微软亚研院做 AI 视觉研究；2014 年，他加入了刚成立的商汤，创业前，他是商汤的研发总监。
在 2020 年之前， Momenta 都谈不上耀眼，它好像从来没成为过智驾行业里的 AI 四小龙或大模型五虎般的存在。而在 2021 年，这家公司却在一年里融了 10 亿美元，它的大部分融资都发生在这一年。
背后的逻辑也简单：特斯拉在 2020 年大卖，仿佛一夕之间，量产高阶方案就被接受了，而 Momenta 一直在做这件事，过去没什么反响，如今有了客户，而且是最多客户——目前 Momenta 手里有最多的智能驾驶车型定点——包括上汽智己，这是 Momenta 的第一个大客户，还有后来的比亚迪、广汽等等，数量超过了华为。
所以现在智驾行业里有一个新组合，叫“地大华魔”，指地平线、大疆、华为 和 Momenta，它们被认为是智能驾驶供应商里的头部玩家。
现在这一批 AIGC 公司的故事有些像自动驾驶的昨天：极高的期待，大额的融资，优秀的人才，在短时间里汇聚到一起。而一批智驾公司的今天，则展现了一个黑科技领域发展 10 年后可能会是什么样子。
我们和曹旭东讨论了 2023 年以来智驾领域的诸多变化，以及 Momenta 的策略与选择。这个行业还有很多悬念：车企与智驾供应商应该如何分工？在端到端大模型的大方向下，怎么选择具体的技术路线？未来市场格局会有多集中？能容纳多少公司？活下来的公司会是什么形态？
这次访谈的文字版，之前已经发布在《晚点》的公众号上，可见 shownotes 里的链接。
时间线传送：
·FSD 半年进化了几十倍，智驾在买车决策里更重要了
03:10 一年半前最担忧的事是 L2+ 不能真的帮车企卖车
04:12 技术进步，华为问界的催化改变了局面
07:07 部分车企等不及自研，更积极用供应商
08:41 FSD 进中国为是好事，卷价值，而非卷价格
10:07 欧美客户试乘后的评价
12:01 智驾公司盈利的条件
12:46 如何衡量智驾供应商的位置？体验、客户质量、客户数量
13:57 三维度对比，华为 vs Momenta
·超越智驾摩尔定律，未来第一名会占 70% 市场份额
16:31 智驾摩尔定律：每两年硬件 BOM 成本降一半，软件性能提升 10 倍
17:42 产业链定位，为什么 Momenta 做 Tier 1（直接给车企供货的一级供应商），而非 Tier 2？
18:56 整车追求差异化，智驾则没有差异化，只有好与更好
20:10 垂直整合，原因与边界
21:54 价位下探，未来 15 万的车也会标配高阶智能驾驶
22:34 和高通合作则不仅为性价比，也为上油车、混动
23:41 同时和英伟达、高通合作，什么体验？
25:26 低水平竞争可能会在两年内结束
27:17 智驾出海的机会和挑战
·端到端不难，难的是做高端到端的下限
29:02 端到端大方向下可能有 10000 条路
30:17 Momenta 开发端到端：用神经网络做感知→用神经网络做决策（deep learning planning）→感知、决策合成一个大模型
32:07 2021 年底的重要选择，当年底交付的方案到底用模型方法还是用规则方法？
35:39 新方案如何让客户信任
38:36 做出端到端不难，提高下限难，这是个体系工作
40:49 如何提高持续做对技术判断的概率？——低成本短周期试错
44:23 “正确的大方向”举例：围绕交付建立高效体系
46:11 短期压力导致短期救火，导致团队崩溃，坚持主线产品不分叉很重要
·“做有杠杆的事”
51:11 多发钱、高人效
51:45 Momenta 如何从 400 人交一个车型到现在几个人交一个车型
53:40 公司现在最大的杠杆，产品能和技术
54:37 组织目前的杠杆：持续招到和晋升更好的人
58:16 把公司战略穿到身上
01:00 重要决策来自小会议，人数一个车上能坐下
01:02 成为最终头部的挑战，全球化
01:03 在六道口试乘无图端到端，车上聊天
相关链接：
对话 Momenta 曹旭东：超越智驾的摩尔定律
mp.weixin.qq.com
本期人物：
曹旭东，没有驾照的智驾公司创始人
程曼祺，晚点科技报道负责人，即刻/小红书：曼祺_火柴Q
剪辑：甜食
附录：自动驾驶图示 & 播客中提到的一些术语
自动驾驶有感知（Perception）、规划与决策（Planning）和控制（Control）三个模块，靠感知 “看”，靠决策 “思考” 怎么开车，靠控制模块完成驾驶行为。
端到端技术现在一般指从感知到决策，整个过程用一个大模型实现。
而过去的智驾技术系统，尤其是决策模块会使用大量编程写就的规则，而不是用深度学习来做。
我们在播客中聊到，Momenta 做端到端的过程，是先用深度神经网络做了感知，这是 2021 年之前很多公司就能做到的事，接着是在 2022 年用深度学习做了决策，也就是反复提及的“deep learning planning”，之后在 2023 年把两个分段的模型合成了一个端到端模型。
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