今年年底，你的特斯拉汽車將會表現(xiàn)出類似“有意識”的感覺。

這是上周特斯拉 CEO 馬斯克，在 All-In 科技峰會上接受訪談時針對特斯拉自動駕駛表達的新觀點。

與此同時，你是否想過或者意識到，你正在駕駛的車，已經(jīng)開始在“偷偷學習”了？

當你開著它穿梭在擁堵的城市路口，或在高速上疾馳時，它可能并不僅僅在“被你駕駛”。在看似平凡的日常里，它正像一個安靜的學生，把你的每一次轉(zhuǎn)向、剎車、加速、避讓，甚至猶豫，默默記在“筆記本”里。

如果說傳統(tǒng)汽車是“機械”的工具，那么新一代輔助駕駛汽車更像是一個不斷成長的學徒。區(qū)別在于，它并不是只會模仿的“復讀機”，而是通過一種叫做“強化學習”的人工智能魔法，逐漸學會自我博弈、自我進化，甚至在某些場景里，學得比人還聰明。

這就是今天我們試圖要講清楚的故事：一場從圍棋棋盤延伸到馬路街頭的人工智能革命。

從圍棋到“外星人”，強化學習的前世今生

很多人第一次聽說“強化學習”這個名詞，應該是在 2016 年的那場“人類與機器的圍棋大戰(zhàn)”。當時，AlphaGo 以 4:1 戰(zhàn)勝了世界冠軍李世乭，震驚全球。但真正的里程碑出現(xiàn)在 2017 年：AlphaZero 橫空出世，它不再依賴人類棋譜訓練，而是純粹靠著與自己對弈，不斷試錯、不斷調(diào)整策略，最終在 21 天內(nèi)達到勝過中國頂尖棋手柯潔的 Alpha Go Master 的水平。

這背后的邏輯，就是“強化學習”。

如果說傳統(tǒng)的模仿學習像是孩子抄寫課本，照貓畫虎；那么強化學習更像是孩子在游樂場里不停試探，不斷摔倒、爬起，再試一次，逐漸總結(jié)出“最佳玩法”。

要理解輔助駕駛背后的技術(shù)邏輯，我們不妨從一個簡單的比喻開始。

想象一下，如果要教一個從未見過汽車的“外星人”學會開車，你會怎么做？最直觀的方法就是讓它坐在副駕駛座上，觀察你是如何操作的——什么時候踩剎車、什么時候打轉(zhuǎn)向燈、如何判斷車距。這種方法結(jié)合后續(xù)的“實際演練”在 AI 領(lǐng)域被稱為“模仿學習”，就像教孩子識別貓和狗一樣，通過大量標注好的樣本數(shù)據(jù)來訓練模型。

圖蟲創(chuàng)意

但這種方法有個“缺陷”：學生永遠無法超越老師。如果人類駕駛員在某些情況下的判斷并不完美，那么 AI 也會繼承這些缺陷。更重要的是，現(xiàn)實世界的駕駛場景千變?nèi)f化，即便是經(jīng)驗豐富的老司機，也不可能遇到所有可能的情況。

這就像是讓一個學生只通過背誦標準答案來學習數(shù)學，雖然能應對已知的題型，但面對全新的問題時就會束手無策。

而強化學習則完全不同，它更像是讓 AI 成為一個“自學成才”的天才。

想象一個更有趣的場景：我們把這個“外星人”放在一個巨大的駕駛模擬器中，讓它自己去嘗試開車。剛開始，它可能會撞墻、闖紅燈、逆向行駛，犯各種低級錯誤。但每一次嘗試后，我們都會給它一個“分數(shù)”——開得好就獎勵，開得差就懲罰。

圖蟲創(chuàng)意

神奇的事情發(fā)生了：通過成千上萬次的嘗試，這個外星人不僅學會了基本的駕駛技能，更重要的是，它開始發(fā)現(xiàn)一些連人類駕駛員都沒有想到的駕駛策略。它能在復雜路況下找到最優(yōu)路徑，在緊急情況下做出超人類反應速度的判斷。

這就是強化學習的魔力所在。它不是簡單地復制人類的行為，而是通過與環(huán)境的無數(shù)次交互，自主發(fā)現(xiàn)最優(yōu)策略。就像圍棋世界中從需要學習人類棋譜的 AlphaGo，到完全通過自我對弈就能擊敗世界冠軍的 AlphaZero 的一種進化。

而這套技術(shù)邏輯，在最近幾年已經(jīng)開始被移植和應用到了輔助駕駛領(lǐng)域。這意味著，智能化汽車的輔助駕駛能力，不再只是“人類的復制品”，而是有機會成為“超人類的駕駛員”。

超越人類的可能，中美輔助駕駛技術(shù)的“論劍

在輔助駕駛領(lǐng)域，這場基于“強化學習”的技術(shù)革命正在全球范圍內(nèi)展開，而最引人注目的對決發(fā)生在中美兩大陣營之間。一邊是特斯拉的 FSD（Full Self-Driving），另一邊是以 Momenta R6 為代表的中國強化學習大模型。

有趣的是，無論是特斯拉的 FSD 還是 Momenta R6，它們在技術(shù)路線上都鉚足勁讓強化學習率先實現(xiàn)了量產(chǎn)上車。這就像兩位武林高手，雖然師承不同，但都默契地選擇了同一套“內(nèi)功心法”。

但“英雄所見略同”的是：它們都采用了“端到端”的技術(shù)架構(gòu)。

什么是端到端呢？想象一下傳統(tǒng)的駕駛輔助系統(tǒng)就像一個流水線工廠：第一道工序識別物體，第二道工序判斷距離，第三道工序規(guī)劃路徑，第四道工序控制車輛。每一道工序都需要人工設計和調(diào)優(yōu)，就像工廠里每個環(huán)節(jié)都需要專門的工人。而端到端系統(tǒng)就像是一個全能的工匠，直接從原材料（傳感器數(shù)據(jù)）制作出成品（駕駛決策）。這個“工匠”通過深度學習，自己摸索出了最有效的工作流程。

其次，它們也都遵循“漸進式成長”的邏輯。就像培養(yǎng)一個孩子，不能指望他一夜之間從嬰兒變成成年人，這些 AI 系統(tǒng)也是通過不斷的數(shù)據(jù)喂養(yǎng)和算法迭代，逐步提升自己的“駕駛智商”。

但是，兩者的成長環(huán)境卻截然不同，這就像兩個武林高手分別在不同的環(huán)境中“修煉內(nèi)功”。

特斯拉官方

特斯拉 FSD 的成長環(huán)境相對“溫和”。美國的道路環(huán)境雖然復雜，但相比中國來說，規(guī)則更加標準化。道路參與者種類少，交通規(guī)則相對簡單，行人和非機動車的行為相對可預測。這就像是在一個“規(guī)則明確的棋盤”上學習下棋。但基于特斯拉輔助智駕領(lǐng)頭羊的角色，讓特斯拉 FSD 的體驗一騎絕塵，鮮有超越者出現(xiàn)。

而 Momenta R6 則是在中國路況“地獄難度”的環(huán)境中成長起來的。中國的交通環(huán)境可以說是世界上最復雜的之一：汽車、電動自行車、自行車、行人在同一個空間里“和諧共存”，基礎設施不斷更新導致的施工占道、臨時變道，甚至是不同地區(qū)的駕駛習慣差異、基礎設施多樣性……等等。

于是基于強化學習的Momenta R6飛輪大模型在中國復雜環(huán)境下的成長，培養(yǎng)出了獨特的“中國功夫”式的技術(shù)優(yōu)勢：超強的“奇怪”場景適應能力。

例如在擁堵時優(yōu)雅地“插隊”實現(xiàn)流暢插空變道，與電動車“和平共處”，在復雜路口做出最優(yōu)決策。面對加塞、鬼探頭、盲區(qū)遮擋等高危復雜路況，都能精準預判、聰明決策、靈活應對。

甚至還練就了絲滑擬人的操作方式——在借道避讓，窄路巡航等復雜場景中，車輛能夠保持平穩(wěn)流暢的加減速。

而在今年 2 月，特斯拉才正式宣布在中國市場推出其備受矚目的“完全自動駕駛”（FSD）功能。特斯拉車主們期待已久的 FSD 功能終于在中國落地，引發(fā)熱議，甚至開始了大規(guī)模的“中美技術(shù)的比拼測試”但特斯拉此次推出的 FSD 功能在國內(nèi)被定位為“輔助駕駛”，而非自動駕駛，被網(wǎng)友推測為 FSD 的不完整版，甚至也出現(xiàn)了很多“水土不服”的狀況。

有句話說得好：“由儉入奢易，由奢入儉難。”在中國路況這樣的“地獄難度”下訓練出來的 Momenta R6 強化學習大模型，就像是在高原上訓練的運動員，一旦到了平原地區(qū)，自然能發(fā)揮出更強的實力。而特斯拉則開始像一個剛進入高原的運動員一樣，在新的空間中不斷的適應與“快速學習”。

也正是因為這樣的原因，Momenta 的技術(shù)實力不僅征服了眾多中國車企，更是獲得了“BBA”（奔馳、寶馬、奧迪）德國豪華品牌的全面認可，難點就在于德系豪華品牌對技術(shù)的要求極其苛刻，這在行業(yè)內(nèi)無異于“金字招牌”。

同時，基于“強化學習”的 Momenta R6 飛輪大模型的發(fā)力，別克高端新能源子品牌“至境”旗下的首款智能豪華轎車——別克至境 L7 得到了“強化學習”的真?zhèn)?，在業(yè)內(nèi)首批實現(xiàn)“無斷點”城市 NOA（Navigate on Autopilot），其中就包括在中國復雜的高速 ETC 都能夠準確識別，安穩(wěn)的駛過無車道線的區(qū)域，找到準確的通行入口流暢通行。

至境 L7 同時還發(fā)布“多步變一步，不停車一鍵泊入”功能，帶來行業(yè)頂流的輔助駕駛體驗。這些功能聽起來可能很技術(shù)化，但用通俗的話說，就是讓你的車從一個“老司機”變成一個“駕駛大師”。

至境 L7 的發(fā)布會前，別克專門復現(xiàn)了此前懂車帝智駕橫評測試中最困難的兩道考題，分別是高速事故場景模擬“消失的前車”、城市事故場景模擬“盲區(qū)藏輛左轉(zhuǎn)車”。兩項挑戰(zhàn)中，至境 L7 均挑戰(zhàn)通過，主動制動避險。

輔助駕駛的下一個十年，技術(shù)與用戶的“平衡術(shù)”

回到文章開頭的那個問題：你的車在偷偷學習，你知道嗎？

現(xiàn)在你知道了。你的車不僅在學習，而且在進行一場關(guān)于智能、安全和效率的深刻變革?！皬娀瘜W習”技術(shù)讓這場變革不再是簡單的技術(shù)升級，而是一次思維模式的根本性轉(zhuǎn)變——從被動的工具到主動的伙伴，從模仿人類到超越人類。

特斯拉作為輔助駕駛的先發(fā)者，確實在技術(shù)普及和市場教育方面做出了巨大貢獻。但技術(shù)的世界從來不相信“先來后到”，只相信“適者生存”。Momenta R6 飛輪大模型通過在“最難地圖”上的修煉，已經(jīng)展現(xiàn)出了后來居上的實力。

就像中國制造的高鐵，最初是“引進消化吸收”，但最終跑出了世界上最快、最穩(wěn)定的高鐵系統(tǒng)；中國的輔助駕駛技術(shù)，也正在經(jīng)歷從“追趕”到“引領(lǐng)”的跨越。

技術(shù)價值很重要，但用戶價值更重要。無論是多么先進的算法，多么復雜的模型，最終都要落實到用戶的真實體驗上。在這個層面上，那些真正理解用戶需求、能夠在復雜環(huán)境中提供優(yōu)質(zhì)體驗的技術(shù)，才能成為最后的贏家。

而這，可能正是中國輔助駕駛技術(shù)最大的優(yōu)勢——我們不僅有世界上最復雜的應用場景，更有世界上最多樣化的用戶需求。在滿足這些需求的過程中鍛造出來的技術(shù)，自然具備了走向世界的實力。

未來某一天，當你的車在行駛途中全程沒有一次“掉鏈子”，甚至在復雜的路口，它比你處理得還從容。你會不會忽然意識到：你的車，早已學會了“自我博弈”，而且可能，已經(jīng)比你更會開車了。

強化學習的魔法，正在悄悄改變一切。