楼教主：今天具身智能的状态很像2018年的自动驾驶

一凡 发自 副驾寺

智能车参考 | 公众号 AI4Auto

新一代Robotaxi家族车型亮相，小马智行联合创始人、CTO楼天城对外分享了关于自动驾驶的最新思考，从L2谈到L4，从L4的技术谈到运营，以及自动驾驶后新的AI浪潮：

AGI和具身智能。

在楼教主看来，L2与L4有着本质的不同，“L2无法升维成L4”，L2做的越好，离L4越远，反之亦然，当下L2火热的VLA范式甚至在L4“基本帮不上什么忙”。

作为L4最前沿的落地应用，作为落地应用的最前沿玩家，小马智行Robotaxi进展如何？未来有什么规划？

如何看待今天具身智能的火热？

以下为采访对话实录，经编辑

谈技术：VLA帮不上L4，世界模型用5年了

Q：如何看待VLA？

楼天城：VLA在L4上基本帮不上忙，原因是一个模型有两种东西，一个是能力，还有一个是本身的属性。VLA的属性就是遇到再复杂的情况，它也能给个大差不差的东西，它是一个全科大夫，但是L4要求极端安全，需要的是一个专科大夫。VLA再强也看不了专科病。拿长跑短跑举例子，博尔特可能是一个优秀的短跑运动员，但是你指望他跑长跑肯定不行，因为腿的肌肉都不一样。

运动员有长跑短跑的属性和他能力强不强，这是两码事儿，他可以不断锻炼，让自己变成博尔特这样，但是不表示他长跑就有进步。过去两年我们技术最关键的变革，一个是端到端，一个是世界模型，其实世界模型在机器学习领域有30年的历史了，我们用了大概有5年的时间，Waymo比我们略早一些，百度我觉得时间差不多，我没有意识到大家不知道世界模型，所以我在去年底出来说了这个东西。

具身智能公司都在说这个东西，只要脱离人，不依赖人，独立完成一个事情，基本都要用世界模型的概念。因为它要基于强化学习的概念，要基于世界模型的概念，所以这在机器人领域是一个非常常见的事，我没有意识到这一点，所以就把这个概念带给了市场。

世界模型的理念其实就是学习方式不同，人生有两种学习模式，一种是传统的教育模式，老师怎么做，我怎么比划，这叫模仿学习，这是最常见的学习方式。它的优点是非常方便、快，也没有什么不确定的因素。缺点很明显，你很难超过老师。另一种是强化学习，老师也不会做，但是老师给你创造实验环境，就像我研究生时候，老师给我创造实验环境，让我朝这个方向去努力，自己去摸索，这叫强化学习。

所有L4公司用的都是强化学习，也是为什么我们说世界模型的观念，这是根本的不同，这个事情在行业中有四到五年的共识了，但是我没有意识到大家不是这么想的。

Q：无人驾驶的成本什么时候低于传统司机？

楼天城：新一代车型量产运营后一定能实现。上一代硬件成本还比较贵，所以做不到。这个过程有两个大的里程碑，第一是要去掉人，如果有人的话肯定做不到。第二步就是用车规级量产硬件。这一代车型达到了这两个目的。

Q：如何看待5G云代驾？

楼天城：这是一个伪概念，我从不会以任何方式尝试云代驾的逻辑，在技术上太commonsense了。云代驾对网络要求非常高，相当于我花十倍无人车的钱来雇一个云代驾，而且网络是很不稳定的，一天上午就断好几次网。而且云代驾没有身临其境的感觉，所以它做的判断也是有误差的。小马从没有尝试过任何云代驾的概念，但我们也有远程，你可以认为我们的是一个客服，但是他绝不会操作车，其他家像Waymo也完全没有做过这个东西。

Q：车队到达什么量级可以去方向盘？

楼天城：要过万。这也是我很想发生的事情。

但是我刚刚说的特斯拉的那个还在做。因为我是做技术的，特斯拉按结果来看他还不在桌上，他只是说他某天可以很快到桌上。

一个做技术人的表示，你上了桌再教别人打牌。

谈Robotaxi运营：开城越快，盈利可能越慢

楼天城：我先简单介绍自动驾驶今天的发展现状，今天我们的Robotaxi大概至少跑了50万个小时了，开到了市中心，高快速度，雨天、暴雨也都能跑，所以技术上的驾驶安全性上，2022年底就ready了。

为什么这一次我们讲的都是成本、车规、量产，就是基于这个前提，技术至少我觉得已经是接近满分的状态了，这就是自动驾驶L4发展的状态。

技术路线其实也经历了很多变革，其中一个变革其实就是端到端，这也是两年前的事了，大概在那个时候，我了解到像我们、Waymo、百度都已经用了。今天对L4公司已经是标配了，但是对L2公司不一定，所以有时候因为大家习惯讲L2，会说你有没有端到端，觉得你做的好不好。

刚才说的50万小时，做到这个，那自动驾驶玩家就还在牌桌上，否则可能还在牌桌下。

Q：Robotaxi运营时零件坏了怎么办？

楼天城：我们有冗余，就像飞机上很多零部件会失效，但是飞机也能带我们回家。

Q：现在每辆车日均订单有多少？

楼天城：我们每辆车每天有15单，现在不够高的原因是因为车少，接单的时间会比较长，浪费很多时间。订单量后面会随着车增加会上涨，

Q：这一代套件成本怎么样？

楼天城：相对来说比上一代降低了70%，它全都是车规级的价，比如我们雷达，用的就是理想上的雷达，我们的域控是蔚来上的芯片，都是这些零部件，所以加起来不会特别贵。

Q：这个成本是自动驾驶系统的成本，还是整车？

楼天城：刚才说70%是指自动驾驶的成本，因为整车的话，就像大家出门打车有优享、专车和快车。我们现在有多个平台，也有这方面的考虑，比如用更高端的车。

Q：会完全自己运营，还是会跟什么公司一同运营？

楼天城：现在是一个混合的状态，我们自己有app在运营，我刚刚推荐各位用我们的app，小程序也可以。但是像如祺、高德这样的平台，两个是混合的状态，也帮我们补充一下。

Q：小马出海规划是怎样的？

楼天城：我们现在出海顺序是韩国、新加坡，大陆之外香港，还有中东，还有欧洲，我们都有这样的布局。因为重大政策需要时间来准备，我们就今天开始布局，然后到了几年之后它能够在海外有这样的情况。

Q：为什么现在中国Robotaxi都在出海？

楼天城：今年也许国内有很大的市场，但是三年以后，我还是希望海外是一个巨大的增长点。但是为了三年后海外增长，就得今天开始布局，不能等三年后再布局。

Q：第七代Robotaxi打车定价如何？

楼天城：非常好的问题，简单来说我们会定在一个相对比较高的价格，我一直坚信AI应该提供好的产品，为大家提供高质量的服务，而不是把很多事情卷的价格更低，这是AI的意义。

所以我希望我们的服务是高质量的，然后收一个合理的价格。比如说我提供专车服务收优享的钱，但是肯定是那个级别的，绝不会往下去做，因为这是我们的理念。我一直觉得AI这么多年，如果说只是为了提升效率，并不是AI的目的，AI还是提供高质量的服务，改善我们的生活，提高服务质量。

Q：怎么吸引用户去坐我们的车辆呢？

楼天城：性价比肯定是高的。一定是有好的服务。比如说这是一个私密空间，并且他开车的驾驶能力是非常一致的。有的时候你坐车，可能今天司机和明天司机的体验都不一样，而这个是非常一致的体验，一种好的体验是非常必要的。其次在这个好的体验的前提下，是一个相对还优惠的价格。

我们在北京遇到一个很神奇的用户，他每天中午都打一趟我们的车，起点终点一样，去哪一个地方绕一圈再回来，我就想这个哥们是干吗的呢？我就去找了他，他说他中午想找个地方睡一觉，没有地方打盹，就打我们车睡一觉。我说我们的车还能干这个。

Q：那我们的车未来会给用户提供这样的场景吗？

楼天城：这是产品设计的亮点，但是真正产品改造还是以更多的客户作为主要的策略来源，不会专门为某一个用户去改。

Q：为什么欧洲Robotaxi价格比出租车高很多？

楼天城：其实这个跟出租车公司有关系，不同国家不太一样，像日韩就挺高的，中东不明显，新加坡很高。总体上来说，确实我们出海的很多市场当中单价高，也是很好的吸引我们的地方。至少两三年后，单价对应的是利润，这个还是非常有帮助的。

Q：如果很多IT大厂入局Robotaxi，小马智行如何应对呢？

楼天城：我们有很多时间领先性，大厂要做技术上需要很长时间。比如说我们用了8年时间，大厂就算快一些，比如说用5年时间，但是5年之后，这个市场早就不同了，这个时间差是很难被追上的。我只是说如果说现在新做的话，相对来说IT公司会比车厂做得更好一些，至于说他有没有这个决心是另外一回事。

Q：咱们现在的无人车是在量产车上做一些改款吗？

楼天城：现在的车已经不是这样了，可以说是市面上车的改款，但是不再是人敲的那种东西了。

Q：会不会开城越快，盈利越慢？

楼天城：开城越多是会影响盈利点的。首先是分散，一个区域内的车变少了，服务质量下降了，盈利能力就弱了。其次城市之间的盈利点也不同，为什么我们做北上广深，这就是中国收入最高的四个城市，不同城市司机收入不一样。

为什么我不聚焦一个城市？作为一家初创公司也需要一些曝光量，四个城市的话，大家经常多去去。我在一个城市的话，可能大家一年都不来一次，也有这方面的考虑。单纯从盈利来说你说的是对的，就是太分散之后会影响盈利时间点。

还有一件小事，从驾驶能力上，不同城市之间，在L4领域其实差别不大的。大家说L2的时候，说你能覆盖100个城市、200个城市，500个城市跟10个城市不一样，但是L4不一样。L4哪怕在海外的泛化性都是非常好的。原因是什么？原因是L4关键是解决极端场景的，就是其他那些非常疯疯癫癫的，不太守规矩的人。不同国家正常人开车习惯是不一样的，但是疯子是一样的。所以泛化性是非常好的，为什么不多开城是一个商务决定。

Q：只做北上广深是兼顾了两个方面，既有足够多的车，也可以保证未来有盈利的空间？

楼天城：是的。

Q：Robotaxi量起来后如何监管呢？

楼天城：有自驾办专门来监管这件事情，首先我们是有牌照的，我们要缴税的。他会利用一些已有的法规来监管，比如说定责，比如说牌照怎么发。比如说一个人驾驶证是12分，但是企业不能说12分，但是他会有一个比如说出了事故就扣分，扣没了就考照，除了事故之后如何定损、定责，各地有一套这样的东西。下一步可能会有中央的突破，现在还是在各个城市，但是这方面相对来说都已经很健全了。

Q：今天最新一代有车型基本架构似乎和阿波罗5代差不多，怎么理解？

楼天城：是一个节奏的区别，其实RT 6我估计已经触碰到问题的答案了。对我来说，我更看重先把成本下来再上规模，所以让你觉得上规模比他晚一些，但是我降成本会比他降得早一些，其实是一个错位的点，其实在整个速度上大家是一致的，你看RT 6，先不管他报出多少价格，大家用的东西其实都是这些东西，成本上我们是有共识的。如果你说我们的不同点，我们可能在车规上走得更极致，就是我们现在车上所有的零部件100%都是车规的，其他家一定都没做到。这一点上，Waymo是做得最差的。

Q：那Waymo会掉队吗？

楼天城：只要它还是Waymo，就一时半会儿不会。

谈具身智能：今天的状态就像2018年的自动驾驶

Q：小马自动驾驶的技术未来会不会复用在机器人上？

楼天城：现在我先说“不”，至少我们现在没有任何具身智能的计划，究其原因不是因为技术不通用，而是说真正把一个应用落地，我觉得自动驾驶是机器人领域最好落地的东西，如果说这个做不到，那就无从谈起。而且具身智能需要蜇伏更长的时间。

大家会觉得在中国做技术，这恐怕是一个很难的点，就是一旦一个技术要做到三五年的时间，很难有一个团队在一个地方能够容忍他做那么久把事情做出来。比如说大的互联网公司钱很多，但是不要说三年了，三个月不出东西老板就要找你了。对于我来说我也很累，我今天给投资人讲这个，下一次讲什么？过一年之后我跟投资人说我没有进展，你觉得投资人会怎么想你？所以都有这个压力。所以就需要找真正懂这件事的合作伙伴。

Q：现在有一个说法是具身智能这波浪潮，基本上是自动驾驶失败者联盟，您同意这个说法吗？

楼天城：首先创业失败是很正常的事，所以犯不着叫失败者联盟，创业有一些磕磕碰碰很正常。具身智能今天的状态和自动驾驶2018年的状态非常像，我非常怀念那个时候，做做Demo就行了，但是我也知道到2019年会发生什么，那也就是自动驾驶接下来一年发生的事情。

自动驾驶有一个很重要的红利就是我们蜇伏的那几年刚好是疫情，疫情的时候大家心态比较平比较淡一些，帮助团队撑过了那段真空期。否则在快速发展的时候，今天说人家做了什么，你怎么不做？我说稍等，但是这个等可能就撑不住了。不说别的，我的很多同事，他可以自己相信这件事，他家人也得相信。比如说他老婆问他说你这个有什么进展？看不出来，车还是这样。

Q：越懂技术的人是不是对未来发展越悲观？

楼天城：首先这和懂技术的态度不太一样，做技术的人往往会对结果更敏感，对过程更淡化。但是我先说人工智能的威胁。比如说今天上午介绍过人工智能的分级，人工智能的第一级已经过去了，第二级是Copilot，就是今天的DeepSeek、豆包，它是一种辅助工具，帮助你干事，但是决策还是要自己做。比如说今天的材料很多问题就是DeepSeek给我推荐，但是还是要我来写究竟应该怎么做。第三级就是L4 Robotaxi，就是它来负责，不用人管，它自己解决，叫Agent，具身智能在AI的分级叫Agent。下面一级的AI叫innovation AI，就是AI会自己创造发明，这是一个极其可怕的事情，就是AI做到这里已经很可怕了，AI会自己创新了，你就不知道他要干什么东西了，AI的威胁是源于这个。innovation AI再往后是AI会自己建立体系了，那是真正要开启硅基生命了。其实AI不是前两级有威胁，而是后两级有。我觉得马斯克看到了所以他失望，但是不是今天这些。

Q：所以您是认可AI的威胁？

楼天城：简单来说，我觉得可能人是拦不住的。

Q：所以还是悲观的。

楼天城：这不算悲观，这就是时代发展。说的更夸张点就是优胜劣汰。

Q：AGI这两年有比较好的商业模式吗？能快速实现吗？

楼天城：AGI就是通用人工智能，我觉得它会经历自动驾驶一样的真空期，如何过真空期还要打一个问号，什么叫真空期呢？就是今天具身智能做很多展示，拍很多视频，看着很炫酷，今年OK，那明年呢？明年继续拍，后年呢？它总会到一个大家对于视频，对于demo麻木的状态，去做到下一个节点，也就是真正商业化，需要考虑很多长尾的问题，这个过程中有很长时间的一个真空期：

这三年时间对外展示不了任何进展，这个时候有多少公司能撑过去？非常困难。然后才是应用的价值，大家愿不愿意为它买单，这是另一回事，所以这两个挑战都是自动驾驶曾经遭遇过的，因为我经历过，我知道有多困难，AGI肯定也是躲不掉的。

谈辅助驾驶：L2永远无法升维成L4

Q：L2永远无法升维成L4？

楼天城：简单来说“是”。

刚刚说了模仿和强化其实就是一个原因，但是这是技术怎么做，我还是从产品表现来说。

比如车位到车位，是一种产品的形式，技术上终究会有一些时候要让人来介入。

换句话说，安全有一个及格线，L4的安全及格线很好说，你就可以认为是一个满分线，当然满分线不是无穷大，因为我不撞别人别人会撞我。

我那天在路边停了两分钟，还有一个车就把我撞了，去掉这种跟自己无关事件之后的事故，我们叫满分线，因为满分不可能被超越了，及格线基本就是满分线，L4真正的挑战是在这里。

L2还差得非常远，而且这几年大家讲的都是平权，都是成本，都没有再继续优化这件事情。所以它其实根本过不了L4及格线，而且会越差越远。

究其原因是背后的做法，回到我之前举的长跑、短跑的例子，你腿部肌肉都不一样，你短跑跑得越好，你长跑越难成为专业长跑选手，博尔特永远不会成为专业长跑选手。

Q：车企卷到最后发现L2无路可走，会不会转向L4？

楼天城：任何企业都可以某一天突然决定开始做L4，任何企业都可以。但是单从竞争角度来说，IT公司更擅长。

因为做L4需要很多东西，比如说世界模型，本质上是需要AI的人才和对算力的把握，这些是IT公司更擅长的事情。如果说这些车厂他卷不动L2要做L4的话，他需要从头把L4公司走过的路都走一遍。并不是说因为他有一个什么基础就可以走得更快，因为我刚刚说了，世界模型是一个虚拟世界，真实数据不是干这个的，也不是用来模仿的，所以那些东西没有什么直接的帮助。所以我的观点是任何家都可以做，IT背景的公司可以做得更快。

Q:假设车企放弃L2上和供应商合作，然后来找小马合作，那小马的L4有没有下放的可能？

楼天城：首先小马已经和北汽和广汽合作了。如果是说放到量产车上卖给个人，这是一个非常有价值的市场，但我觉得这个技术上需要更长的时间。Robotaxi是一个，专门控制区域，专门运营，天天车自己看护的业务，还有远程客服，到今天也就只做了几个城市，在这几个城市Robotaxi够了。但是卖给个人是要开全天下的，这个难度不可同日而语。

Q：L3是存在的吗？

楼天城：首先来说L2，L2基本上非常明显导向成本优化了，都在讲平权了，再回到L3，如果想实现比L2更高的功能，确实要考虑不再依赖人，这是对的。但是基于L3本身，还是有很多做法上延续了L2的影子，让大家觉得很像L2延续，但其实大家忽视了非常多L2跟L3不同的地方，关于这一点，有一些太反直觉的东西，之后我们找更合适的场合跟大家分享。

我们仔细思考过L3这件事，但是我觉得现象级L3的思考都还是有非常重的L2的影子，同时大家对L4的理解也有偏差。

Q：如何理解L4是有技术壁垒的？

楼天城：这个壁垒不是说不能做，只是要从头开始做，你要重新再做五年才能达到这个状态，L2不会做着做着突然变成L4。这和长跑、短跑还不太一样，人不能把肌肉卸了，不能返老还童到年轻的时候再来一遍，但是如果说能再来一遍，其实可以变成另外一个运动员。

Q：如果把L4下放到辅助驾驶的话成本会很高？

楼天城：不仅是成本，还有另外一个很大的问题。举个例子，其实人开车开得并不好，我个人是一个围棋爱好者，当年AI就是由AlphaGo这个故事开始的，现在已经叫Master了，我看Master下棋我看不懂的话，我第一反应是我太蠢了，我没看懂它下棋，我水平不够。

今天我们的L4车上已经出现这个情况了，很多人觉得你车怎么不这么开，我说是你开得太差了。但是L2不能这样，因为L2的话，用户绝不会觉得是他自己开得差，因为助手就是要为主人帮好忙。所以L4越做这个东西，这方面会越严重。

就好像L2版的AlphaGo，我推荐你下棋怎么下，但是每一步一定要在你的理解范围之内，所以它变得越智能之后你反而变得越不理解了，那就是一个不好的情况，虽然很少有这个问题，但是确实是这样的。

所以我三个月前说L2做得越好，距离L4越远，其实反面也是的。

Q：你在国内有体验过其他家的智能辅助驾驶吗？

楼天城：经常体验一下大家的智驾的，但我非常清楚智驾的极限，我可不会在智驾里睡觉或者干别的，我个人是各种新能源车都会去尝试。