张小珺Jùn｜商业访谈录

72. 从蒸汽机到无人驾驶3｜和孟醒聊特斯拉FSD进化史

去年下半年以来，特斯拉V12版本和端到端架构为自动驾驶掀起了一波全新的热潮。这波总是在“5年之后”又“5年之后”屡屡迟到、屡屡爽约的技术革命，到今天，到底发展成什么样了？它距离我们真实的生活还有多远？我们的节目正在推出新系列【从蒸汽机到无人驾驶】，今天是第3集。我们的前两集节目里，已经推出了与何小鹏和楼天城的访谈，他们分别代表自动驾驶领域最有代表性的两类公司：一个是做L2（辅助驾驶）的汽车公司、一个是做L4（无人驾驶）的技术服务公司。这次，我邀请了在自动驾驶行业很资深且背景多元的一位人士。孟醒在过去8年从各个维度深入参与过这个行业。他曾是连续创业者，先后在美国和中国创办了两家人工智能初创公司；他也是投资人，投资过小鹏汽车、Momenta等自动驾驶相关公司；2019年起，他出任滴滴自动驾驶COO。就在最近，孟醒刚刚更换了新身份，再次回到风投行业做一名前沿科技投资人。我和孟醒从他亲身试驾特斯拉FSD各个版本的真实感受开始聊起，深入探讨了端到端架构和FSD进化史。不过这集只是开篇，接下来我们还会推出更多的精彩续集。本集是《张小珺Jùn｜商业访谈录》和《技术不无聊》的串台节目。《技术不无聊》是孟醒制作的一档新播客。我们的播客节目在腾讯新闻首发，大家可以前往关注哦，这样可以第一时间获取节目信息和更多新闻资讯：）【嘉宾小传】孟醒，五源资本合伙人、卡尔动力董事长，曾担任滴滴自动驾驶COO、顺为资本科技组负责人；在顺为期间，孟醒投资了小鹏汽车、Momenta等明星公司；加入顺为前，孟醒曾经作为创始人和CEO创办两家人工智能领域的明星创业公司，分别是美国的Orbeus和中国的知图科技，两家公司都被并购；孟醒还曾在摩根大通投资银行部门任职，负责亚太区科技领域的投资并购以及IPO项目，参与项目金额超过600亿美金。孟醒拥有加州大学伯克利分校应用数学和经济学学士，以及麻省理工大学斯隆商学院MBA学位。 01:30 孟醒的学习和创业经历，从幼儿园就开始在中美两边穿梭 08:33 为什么自动驾驶行业和公众之间充斥着信息不对称？ 11:17 自动驾驶分两条线：辅助驾驶已经到产品中期，无人驾驶产品还处在Pre-A阶段 18:18 辅助驾驶和自动驾驶各自迈过几道坎？还有哪几道坎要过？ 21:18 亲身试驾特斯拉FSD不同版本的感受（从非端到端的最后一个版本V11.3.6到端到端版本V12.3、V12.4，技术提升斜率如何？） 27:37 为什么L4公司看特斯拉FSD像小学生？优化目标和L4公司不一样 29:09 L2直到实现极高驾驶能力之前，应该有最优接管率，不能过高也不能过低 33:12 L2和L4截然不同的产品体系：L2提供更好的人机共驾体验，L4提供成本更低的出行服务能力 33:36 L1-L5的命名体系和它带来的歧义 43:06 特斯拉V12版本和端到端架构为什么重新点燃自动驾驶的热情 52:20 V12更像是辅助驾驶里的GPT-3时刻 54:11 关于特斯拉端到端架构，哪些是已知信息？哪些是黑盒？ 56:43 特斯拉自动驾驶的技术演进史（both硬件和软件） 01:02:54 特斯拉是端到端且不用任何规则兜底，国内公司很难做到 01:04:07 特斯拉的纯视觉路线vs大部分公司的激光雷达路线 01:11:52 端到端是自动驾驶的终极大杀器吗？分别探讨L2和L4 01:17:32 复刻特斯拉FSD需要多少花销？大致的估算 01:19:18 几乎所有中国的竞争者都在跟进端到端架构【更多信息】联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺jùn更多信息欢迎关注公众号：张小珺

71. 和楼天城聊聊Robotaxi和ACRush：“L2做得越厉害，离L4越远”

我们的节目正在推出新系列【从蒸汽机到无人驾驶】，今天是第2集。最近萝卜快跑在武汉引发广泛关注，许多人开始讨论Robotaxi是不是迎来拐点？我邀请了楼天城来聊聊。楼天城是清华首届姚班毕业生，因在编程竞赛的优异战绩又被称作“楼教主”。他毕业后进入Google工作，在这里最早接触了无人驾驶，而后又加入百度从事无人车研发。2016年，楼天城与百度前首席架构师彭军，创立无人驾驶公司小马智行（Pony.AI），他出任联合创始人兼CTO。该公司估值达85亿美元，正寻求在纳斯达克或纽交所上市。节目中，我们探讨了关于Robotaxi的新闻、无人驾驶的简史、自动驾驶常见的路线之争。楼天城说了一些颇为尖锐的观点：比如，“L2做得越厉害，它离L4越远，反之亦然”，又比如“当自动驾驶超越人类，数据就变成干扰项，并不是越多越好”。我们的播客节目在腾讯新闻首发，大家可以前往关注哦，这样可以第一时间获取节目信息和更多新闻资讯：） 02:11 先谈两条新闻：1、萝卜快跑火了，2、Tesla推迟Robotaxi发布时间 04:39 用时间概念来表达“无人驾驶小史”：1小时/10小时/100小时/1000小时/10000小时，自动开不用人接管（跨越每一步中的关键点） 10:10 我主要精力花在“Contest based metric system”（“基于竞赛的度量系统”，旨在根据不同的场景分别评估系统的能力。） 16:45 “端到端”根本变化是，让整个模型的能力加强了，避免模块之间传输信息丢失 17:18 “端到端”只能做到100小时，从100到1000小时是超越资源和能力的 17:50 自动驾驶的路线之争：先有目标不同，才有路线不同 1、激光雷达/纯视觉？“纯视觉只能做好学生，但激光雷达能作弊” 2、车路协同/单车智能？“互相加成，但单车智能是priority” 3、渐进式自动驾驶/跨越式自动驾驶？“一个是足球、一个是篮球” 4、辅助驾驶/自动驾驶？“L2做得越厉害，它离L4越远” 26:57 无人驾驶创业这8年：高潮与低谷，落地得快与慢 35:54 “当你真的超越人类，数据不是越多越好，数据是干扰项” 44:06 关于个人：姚期智先生令我印象深刻的、ACRush、“只有冠军才知道冠军和亚军的差距” 49:10 坚持20年编程竞赛的人告诉你一个竞赛技巧：“Hold cold card”【更多信息】联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺jùn更多信息欢迎关注公众号：张小珺

70. 和何小鹏聊，FSD、“在血海游泳”、乱世中的英雄与狗熊

我们的节目正在推出新系列【从蒸汽机到无人驾驶】，记录这段承载人类出行终极梦想的技术浪潮，今天是第1集。很多人说大模型会改造自动驾驶，加速拐点的到来，但它究竟是如何发生的？本集我邀请了小鹏汽车董事长兼CEO何小鹏。过去1年半，作为一名汽车CEO，何小鹏倒是为大模型做了挺多事——他让团队读论文，自己到访美国三趟，试驾特斯拉FSD和Waymo，还拜访了黄仁勋。在他看来，中国需要通用大模型公司，但中国也需要自己能读懂大模型，把大模型放到应用做工程落地的公司。站在小鹏汽车创办10年的节点，我也和他探讨了友谊、商战、高峰与滑铁卢。他形容，造车就像在“在血海里游泳”。我们的播客节目在腾讯新闻首发，大家可以前往关注哦，这样可以第一时间获取节目信息和更多新闻资讯：）友谊与股价 02:11 雷军怎么邀请你、李想和李斌同时出席小米SU7发布会？ 03:12 他们说“估计你气晕了，在厕所哭啊”，把我笑坏了 03:25 那场发布会上，李想、何小鹏、李斌、魏建军的座次问题 04:17 我们坐在下面讨论什么？我为什么在笑？ 05:50 什么时候发现小鹏汽车的股价跌了？什么心情？ 06:05 我对雷军和他第一台车的看法基因与局限 06:27 小鹏汽车做智驾的源头和基因 10:30 我从之前创业做UC浏览器积累的认知 14:14 蔚小理都是从互联网入局造车的创业者，但基因和思考完全不同 15:56 我的反思：如果我有汽车品牌逻辑，我会切得再高一点；如果我更懂汽车体系，我会先从P7入手，再到maybe G7的体系 17:25 论“小鹏汽车”的命名和从投资人到加入小鹏汽车 20:18 UC创业那十年心理上的高点、低点和忐忑大模型改造自动驾驶 21:32 一个现实问题：自动驾驶能帮你卖车吗？ 23:33 大模型公司没人挣到钱，它在另一个纬度可以挣到钱的，就是自动驾驶 24:33 自动驾驶做了大模型，还需要有“刹车”加“守门员” 25:28 在ChatGPT问世以后，我做了哪些动作？读论文、到美国、拜访黄仁勋 26:00 大模型不是人的思考逻辑，是machine的思考逻辑或者推理逻辑 27:25 软件从科研到规模使用很快，硬件极其难 29:58 大模型怎么在车上落地？按照它的逻辑重写我们的数据流逻辑，增加数据的收集，做预训练，最开始写出来的东西完全不能用，需要巨大的训练量 32:58 你和车企CEO、李想、李斌、雷军会聊大模型吗？ 33:20 中国需要通用大模型公司，但中国也需要自己能读懂大模型，把大模型放到应用做工程落地的公司——小鹏是其中一家 35:10 怎么看马斯克同时做Tesla和xAI 36:54 吴新宙离职和拜访黄仁勋的启发敌人和护城河 40:32 今天随着华为入局，它的智驾能力也被认为是第一梯队，而它的风格又那么凶悍，你感受到了冲击吗？ 41:32 有人说，小鹏要不干脆别卖车了，学华为做智能化提供商 42:45 大模型对于小型公司不利：大AI越强所以越多数据，越多数据所以越多费用，越多费用所以要卖越多车支持这个体系，这是一个网络效应 46:32 复刻特斯拉端到端FSD（完全自动驾驶）要花多少钱、多少时间、哪些基础要素？ 47:40 未来多模态的大模型、自动驾驶模型和机器人大脑会统一吗？乱世快出现了 48:59 “兄弟们想害谁，就让他来造车” 51:40 “我只是觉得在血海里面游泳” 53:31 切忌在人的方面“一脚油门、一脚刹车” 55:49 G9事故反思、变革之难 57:00 和总裁王凤英的分工，我们没有汇报关系 01:00:28 不是壮士断腕，是“壮士把头都断了” 01:01:35 淘汰赛、全明星赛，我的目标是第一 01:03:01 合纵连横频发，乱世快出现了 01:05:44 车企发车好比“出牌”，小鹏为什么今年出MONA M03这张牌？ 01:10:33 变革中的我：最近发的小脾气，从民主到集权，关注2+3问题01:14:00 何小鹏最近在美国试驾完特斯拉FSD和Waymo之后，新鲜的体验与判断【更多信息】联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺jùn更多信息欢迎关注公众号：张小珺

69. 口述全球大模型这半年：Perplexity突然火爆和尚未爆发的AI应用生态

今天这集是【全球大模型季报】第3集，我与广密从AI应用端出发，复盘全球大模型这半年的进展。AI搜索是大模型在应用端达成的第一个共识。这次，我们详细聊了聊AI搜索企业Perplexity，关于它的创业、数据、竞争与护城河。Perplexity最新一轮估值已达30亿美元。此外，我们聊了一些业界关心的重要话题：AI应用为什么还没有大爆发？GPT-5为什么那么慢？大模型的商业模式和壁垒究竟是什么？我们也对美国科技巨头过去半年的状况一一作了点评。我们在这集节目增加了一个互动环节，大家可以就播客中提出的问题在评论区留言，也许嘉宾会现身回复哦：）本集是《张小珺Jùn｜商业访谈录》和《海外独角兽》的串台节目。我们的播客节目在腾讯新闻首发，大家可以前往关注哦，这样可以第一时间获取节目信息和更多新闻资讯：）02:16 突然走红的Perplexity 过去1年，应用端比较无聊，Perplexity是唯一跑出来的（2000多万月活用户，2000多万美元ARR，年底可能到1亿月活，1亿美元ARR，月度环比增长20%以上） Perplexity的创始人和创立过程，硅谷核心圈都投了 Perplexity的豪华投资人天团、已完成四轮融资与估值爬升过程 （投资人包括：Google SVP Jeff Dean，Meta首席科学家Yann LeCun，OpenAI早期投资人Peter Thiel、OpenAI创始成员Andrej Karpathy、知名Solo GP Elad Gil，GitHub之前的CEO Nat Friedman，Databricks联合创始人Reynold Xin，Hugging Face CEO Clément Delangue，亚马逊创始人Bezos） 为什么硅谷的个人投资者参与这么多？ 06:16 信息检索是匹配模型能力最合适的PMF 对于知识工作者有积累创造性任务：组合型创造-探索性创造-变革型创造（信息检索就是组合型创造） Perplexity CEO是先思考产品再思考模型，而不是先做模型再找落地场景 如果Perplexity能向下改模型，Anthropic收购Perplexity，这是很好的组合 11:12 Perplexity最新估值达30亿美元，为什么它值这么多钱？ Perplexity这种产品形态和小红书长期是什么关系？都在抢传统搜索的生意 Perplexity A轮融资的时候，我们拿它和头条早期数据做对比，很有意思（留存、用户心智） 英伟达投资了Perplexity，黄仁勋公开说他用做多的一个AI产品是Perplexity Perplexity怎么和Google、OpenAI竞争？错位竞争！ 面对Perplexity，Google、百度这类传统搜索公司有哪些应对？ 秘塔AI是中国的Perplexity吗？国内一个问题是：内容有割裂性 17:50 Perplexity的护城河是什么？会独立长大还是被并购？ “今天的创业公司似乎都在巨头的辐射之下” 18:25 同样是30亿美元估值的月之暗面和Perplexity，本质区别是什么？19:16 无聊的AI应用生态 首先画一张AI创业公司脑图（大模型公司估值显著高于AI应用公司） 21:10 海外版“大模型的资本扑克牌”，很清晰、巨头主导，关注Meta和Apple接下来会怎么落子 红杉美国只投了OpenAI和xAI 22:50 AI原生应用系统性大爆发了吗？没有！ 为什么说现在模型能力和产品能力不够？ 应用大爆发的关键条件有哪些？（模型能力、调用成本、速度latency） 26:55 未来6-12个月，哪些是高确定性问题？哪些高赔率问题？ 大家远远低估了模型变小的速度——过去一年我们卷云端和数据中心的基建，未来一两年会卷端侧基建 模型变小的挑战是什么？ Apple和OpenAI合作并不稳固，Apple和Anthropic也谈了一个合作，随时热插拔ChatGPT 接下来最重要的能力跃升是：逻辑推理reasoning+多模态 34:10 一个听众互动（大家可以留言）：如果OpenAI GPT-4o给开发者的API成本大幅下降，成本可忽略，哪些应用能爆发？ 回顾一下GPT降价幅度，过去一年降低10倍；我好奇OpenAI为什么不更激进降价？摧毁其他人 AI应用型的人才画像是怎样的？ 给AI新物种大爆发的时间一个预测？ 36:33 过去半年美国AI应用生态有多无聊？（沙滩上建房子）36:58 GPT-5为什么那么慢？ OpenAI模型能力跃升停滞了吗？为什么GPT-5出来比较慢？ GPT-5预计什么时候来？GPT-5会长什么样？ 为什么GPT-4和GPT-5中间插了一个GPT-4o？（为了降成本） 硅谷和中国大模型公司牌桌发生了哪些变化？ 拿到“最后一张船票”的马斯克xAI，有什么差异化？ 41:47 “OpenAI内部状态就像是从东向西开拓美洲大陆，科学家让火车高速奔跑，infra工程师在火车前面修铁路，铁路铺设和火车齐头并进” 过去半年在大模型上，中美差距是拉大了还是缩小了？45:35 大模型的商业模式和壁垒 大模型是好的商业模式吗？壁垒在哪？ Scaling Law之外，会有不一样的路线走向AGI吗？ 怎么看通用机器人？怎么看无人驾驶？ 通用机器人和无人驾驶，哪个来得更快？ 今天通用机器人的目标还没有定义清晰55:25 最后，我们点评了硅谷科技巨头这半年的状态 OpenAI（离职风波对OpenAI有影响吗？） 苹果（AI的feature能不能带来换机潮） Google（模型上不乐观，流量优势明显） 英伟达（从股价角度超出了可分析性） Amazon Meta 微软 特斯拉 61:43 “创业公司和大公司不是颠覆关系，是依赖关系” 63:32 RAG、检索增强是阶段性需求，做得好不好是工程问题 64:18 中美创新生态的差异（创新的温室） 65:23 2024下半年展望：你会把时间和精力重点分配在哪些问题上？【全球大模型季报】：2023年：口述全球大模型这一年：人类千亿科学豪赌与参差的中美景观2024年Q1：和广密聊AGI大基建时代：24 Q1全球大模型前沿手记播客中提到的文章：Perplexity CEO：AI 创业公司要先做产品，后做模型【更多信息】联络我们：微博@张小珺-Benita更多信息欢迎关注公众号：张小珺

68. 和MiniMax天使投资人聊，MiniMax幕后故事和大模型资本扑克牌

今天的嘉宾是MiniMax天使投资人、云启资本合伙人陈昱。MiniMax是中国6家大模型创业公司中，除月之暗面之外，另一家估值比较高的独角兽企业。这集我们聊了聊MiniMax的创业、融资和团队故事。此外，最近很多投资人都去美国参加了GenAI大会，陈昱在现场聊了聊他的观察。我们的播客节目在腾讯新闻首发，大家可以前往关注哦，这样可以第一时间获取节目信息和更多新闻资讯：）GenAI大会 01:00 陈昱的自我介绍 01:55 聊聊最近在美国举办的“GenAI Summit SF 2024”大会 03:36 中美博弈下，美国基金怎么看有华人参与的AI项目？美国公司怎么看中国资本？ 10:18 美国的AI创业方向和中国总体差距不大，以软件为主 11:00 GenAI大会在组织中，出了许多问题AI在过去10年的演进 11:40 过去10年，AI在技术和投资两个层面的演进路径 13:05 三波AI应用浪潮：计算机视觉（诞生了AI四小龙）、自动驾驶（L4落地的艰难）、大模型 15:05 我这次再次体验了Waymo 18:22 2022年底all in大模型以后，也分了若干阶段MiniMax的幕后故事 24:25 作为第一个投资人，投MiniMax背后的故事（和联合创始人贠烨祎是校友） 29:34 创始人闫俊杰的代号叫“IO”（Input/Output），见过一次后我对他有好感 31:46 MiniMax是从商汤出来的创业公司，商汤的局限性 33:57 MiniMax是一把手亲自参与、高度保密的项目 36:22 MiniMax的技术、应用、产品迭代（数字人-Glow-海螺AI、星野等） 39:30 原今日头条产品负责人张前川在高瓴的牵线下加入 40:39 关于闫俊杰、贠烨祎和团队？ 43:38 怎么看巨头引发的大模型降价潮，特别是对创业公司的影响《大模型的扑克牌》 47:12 玩家：巨头是筹码最多的大户，其次是融资领先的创业公司 49:24 后面几家创业公司的首要课题是融资 50:15 Club Deal（俱乐部交易）现象为何在大模型浪潮里如此突出？ 51:00 “看看牌”，今天仍然不敢说一定有创业公司的机会 52:18 一共5轮，我们基本每一轮都在加码 52:52 6家大模型创业公司今年的入围线 55:00 巨头推出的大模型产品PK创业公司的产品 56:56 你能接受MiniMax被巨头并购吗？【更多信息】联络我们：微博@张小珺-Benita更多信息欢迎关注公众号：张小珺