楼天城

96: 和楼天城聊 Robotaxi：学习人类优秀司机，让我绝望

2024年12月25日 · 1:27:58

楼天城在小马智行这次访谈中系统阐述了Robotaxi过去5年的技术变革：L4必须从“Learning by Watching”（模仿学习）转向“Learning by Practicing”（实践学习），以世界模型作为车端模型的训练环境。他提出多个反直觉判断：模仿学习最多只能“像人”，但人类对AI司机的双标要求使像人永远达不到L4；越是优秀的人类司机，越依赖超越传感器数据的经验与直觉，模仿其行为反而是“反向优化”；世界上不存在MPI（接管里程）为1000公里的L2产品，因为那要求人一个月接管一次且始终保持专注，违背人性。小马5年前因此彻底放弃模仿学习，转向生成式数据和闭环训练，从零追赶，前两年“没有任何进展”，承受了巨大压力；他强调决定自动驾驶能力上限的不是车载模型，而是世界模型这一“工厂”的精度。世界模型包括数据生成器、驾驶行为评估体系、高真实性仿真和数据挖掘引擎，其中交互模拟和细粒度指标是核心竞争力。楼天城还明确L2+与L4是两件事：L2以低成本辅助人为目标，用模仿学习没有问题，但无法跨越安全与人性的门槛，做得越好，距离L4反而越远。商业化上，他预计1-2年内可实现成本更优的千台级无人车队运营并转正毛利，净利则要到5万台；而特斯拉如果继续坚持Learning by Watching，转向实践学习仍需时间。