「人汽」比亚迪与特斯拉，孰美？

作者：谢人杰

多年前舆论就喜欢把特斯拉和比亚迪放在一起比较，而这两家企业的成长路线、企业文化和商业风格，其实风马牛。唯一的共同点，就是当前都在新能源这个锅里舀饭吃。对后者，马斯克已经从多年前不屑的态度更正为“值得尊敬的对手”。

特斯拉2023年干得不错，但比亚迪增长率更高。对此马斯克表示两家公司不是一个赛道，“特斯拉是一家AI/机器人公司，虽然在很多人看来是一家汽车公司。”

商业能力是不错的通行标准

这么多年保持高出镜率，马斯克应该是个不愿意输在嘴上的人，为此他付出过很多代价。包括当年特斯拉私有化问题上“剧透”，不仅搅黄了交易，还被SEC惩罚不能做CEO。现在深陷政治舆论漩涡，但不妨碍他嘴壳硬。

从某种角度看，马斯克说的没有大毛病，特斯拉一直强调自己的AI属性，不是比亚迪崛起之后新换的话术。新能源业内现在整体都很强调智能化，考虑到特斯拉在多年前，在智能化方面所做的一系列开创性工作（FSD、算力平台、E-E架构），说他引领了汽车圈奔向智能化，毫无溢美之嫌。

但是，在工业化时代开启以后，任何技术理想，都必须藉由商业化实现。商业不成功，一切等于零。这和纯粹的科学不一样。而且我们很怀疑，世界上到底有没有“纯粹的科学”。

很多数学家或者理论物理学家，声称凭借纸笔就能开展研究。在牛顿时代也许可以，就连爱神的两个相对论，也是大笔经费支撑的试验才可能观测和证实。而且，现在我们几乎每个人都在享有相对论的成果（手机里定位信号部分来自全球卫星系统，而后者必须依靠超级精确授时，这种精度要求下，必须考虑近地轨道与地面的相对论效应）。

任何新鲜工程技术，包括AI、机器人，倘若脱开了商业化，都没有前景。这也是为什么，波士顿动力的机器人、机器狗，演示视频看着很好，也声称美军方感兴趣，但这家看上去很有科幻感的公司被转卖多次，迄今没有做出有任何商业影响力的产品。

回到特斯拉与比亚迪这俩对手。两家企业，谁在商业上更成功？虽然特斯拉在技术上好像声浪更高（创始人IP起到很大作用），但消费市场只看结果，投资市场倒是可以留点幻想。

工业规律仍然主宰汽车产业

从产销量和产能布局，以及供应链的掌控上，也就是一系列工业社会的基本规律上，比亚迪积累起战略厚势，从2019年（特斯拉入华那一年）一路超车。两者现在销量比是10:6，这是暂时的。

特斯拉走量车型就俩，而比亚迪的产品序列，如果马上问王传福，可以打10块钱的赌他说不全。

这就相当于，前者是做快餐连锁的，后者是鲁菜馆子。前者更容易做到标准化，供应链和生产组织，压力相对较小，而比亚迪管理产线和供应链，需要更高超的大规模协调能力。比亚迪从垂直整合出发，降低了协调难度。

食客爱吃什么，因人而异。但是随机招待100个人，快餐店和在鲁菜馆子里，哪一个更容易满足多样化口味？特斯拉当然也在谋求延长产品线，但始终不会像比亚迪那样，为适应细微的区域市场差异，而开发价位和产品点都有部分重叠的产品序列。

这不是一道选择题，而是能力问题。

也就是说，组织工业生产，在消费市场兑现商业价值，比亚迪远远超过特斯拉。目前看到的差距，远未全部表达出来。而二级资本市场有不同的逻辑，两者也不在一地上市，不方便比较。

智能化的可能路线

而AI也好，机器人也罢，其实说的都是智能，而智能的背后是算力。特斯拉所做的开创性工作，就是与Mobileye分手后，在自动驾驶赛道上强化了算力的作用。算法的精进，确实可以削减硬件。特斯拉当时所做的相反，即部署冗余的硬件，在算法的迭代中不断将硬件派上新用场。而智能化在工业和消费的广泛应用中，出行只是其中一个场景。

目前尚未看到特斯拉在其他场景中大规模运用AI，因此汽车仍是其唯一落地的智能场景。这个时候奢谈自己是机器人或者AI公司，至少是还不到时候。

现在的大模型，给解决自动驾驶的长尾问题，带来了希望。但是训练数据达到1.5万亿tokens的时候，为什么大模型就突然产生了“智能爆炸”，没有一种理论能解释这种现象。而模型转移为“端到端”，降低了对本地算力和网络带宽的压力。这条路线是没什么问题的，大家都拼命去升级算力硬件，算法队伍目前没有太好的办法，基本靠堆人力。这条路线也不是一开始就被公认的，Mobileye玩的那一套低算力+2D视觉方案，2023年吃了大瘪。2024年还要继续沉沦。而古早时期，居然有厂家拿着地平线J3，就敢声称做出L3自动驾驶。现在业内全都明白过来了，这茬早就不敢提了。

而比亚迪在这方面投资落后了，底气不太足。在去年晚些时候才开始摇人并大力投资，原因很简单，15万的车，无论智驾智舱，解决有无就行。而70万的车，如果不上智舱大模型和NCA无图开城，就有点说不过去了。

特斯拉在感知和决策大方案上，曾经是业内的启蒙老师（而非Waymo的Robotaxi路线）。现在就算纯视觉，也开发出3D空间占用的路线。当年特斯拉将横躺着的厢式车当做天空背景这种低级错误，应该从原理上排除了。

纯视觉是不是一路能到L5，马斯克说能，因为大家都只有俩眼，谁也没脑袋上顶个LiDAR来回扫。但是AI（“人工智能”）走的绝不是人类智能这条路。

对于后者，固然不知道前者决策的中间过程是如何做的，甚至连自己的中间过程也不知晓。这种直接得结果的决策，是不是“模型转移”，业内有争论，但华为的做法，是一方面砍传感器（3LiDAR降成1个，毫米波雷达、摄像头都在砍），另一方面强化LiDAR分辨率（96线变成192线）。这肯定是基于算法迭代的安排，但我们看不到任何一方的源代码，只能从结果出发看个热闹。

人汽观察：

结果是能看到的，算力和算法在往前推，而对感知的要求在往下走。无论是什么场景（包括驾驶），最重要的能力其实是预测，要求提升推理能力。目前业内找到的最现实的路径，就是大模型训练。所谓生态（OS、芯片、IoT、边缘网络等）则为此提供落地支撑。而生态建设，考验企业的是什么能力？两个，消费市场的泛在能力，以及联合产业链的投资和管理能力。

现在看看比亚迪和特斯拉，哪一个更符合这个要求呢？