文 | 赛博汽车
加入地平线三年多，首席架构师苏箐首次参加媒体群访。没有 " 黄金子弹 "，没有一劳永逸的答案，他说：" 做产品的人，第二天一醒过来又开始焦虑了。"
在刚刚结束的地平线年度产品技术发布会上，这家成立近十一年的公司一口气发布了三大产品，喊出了 " 致敬梵高、致敬用户 " 的口号，甚至把发布会开成了演唱会。
而在发布会次日，4 月 23 日的媒体群访现场，三位重量级嘉宾齐聚——大家熟悉的创始人兼 CEO 余凯，首次公开亮相的总裁朱威，以及加入地平线三年多以来第一次参加媒体采访活动的苏箐，足以见重视。
这场群访持续了两个多小时，干货满满。作为曾经华为智能驾驶产品的负责人，苏箐在业内以技术见解深刻、表达直接而著称。这一次，他罕见地直面媒体，从芯片集成规律、舱驾一体的必然性，到大模型与自动驾驶的关系、研发管理的 " 噩梦 "，给出了大量不 " 端水 " 的回答。
在苏箐的表述中，做前沿科技产品的人，永远处于 " 发版爽一天、醒来又焦虑 " 的循环里。真正决定生死的，不是那些让人 " 哇塞 " 的概念，而是日复一日填坑的苦活、是发版的确定性、是对物理规律的敬畏。
以下是苏箐在本次群访中的对话实录（略有删减）。
Q：PC 和手机的系统演变，对汽车行业的终局有什么启示？
苏箐：车其实跟手机市场非常非常像，它是一个消费类市场，平均单价是手机的 10 倍，但是它的量可能也是手机的 1/10，整个市场基本上是 equalized。
如果我们看一下手机市场今天的竞争结局，80% 的市场是安卓生态，底座就是安卓，无论你怎么魔改它就是一个安卓。我们看到就两家芯片供应商，一家是高通，一家是 MTK，结束。然后再加上 10% 到 20% 份额的 Apple，它拿的是极高的利润，然后是自研。
这件事情就很有趣，首先你会发现，安卓手机真正活下来的玩家，玩得好的其实也不多了，可能一只手就数过来了。因为我做了很多年手机，如果大家经历过这个市场就知道，五年前、十年前可不是那样的，那个时候你去华强北转一圈，做手机的公司在左左右右、上上下下全都是，那是几百家、几千家的水平，到现在只有几家了，整机和供应商都是这个格局。
这里面有另外一个很有意思的现象，大家会发现底层技术的 vendor 收敛得比整机还要快，原因是什么？坦白地说，因为你在前端的时候研发投入比后端要更大。但每一份销售赚取利润的绝对总额没有整机那么高，就导致必须用更大的量分摊成本，而且停不下来。
就像手机，我不知道大家有没有看过高通和 MTK 的历史，这两家是交替领先过，而且交替领先的反转周期可能就是半年到一年，谁只要投入停下来，或者是做错产品，你就会掉到第二名，然后明年一定要赶回第一名，大家都是在这个过程中被淘汰掉的。最后剩下很稳定的格局，可能就是 2+1 的格局，两份公开市场的，一份是自研的，就是这么一个格局。
如果再看 PC 的话，其实 PC 是完全一模一样的故事，只有英特尔 +AMD，没有其他家了。但是大家如果读过历史的话，当年做 X86 处理器的可不止这两家，还是很多的，甚至于像 Ti 这么强的公司早就消失在历史的长河中了。
今天大家说有没有护城河或者 whatever，其实你可以往一两年以前想一下，当年是什么局面，今天是什么局面？我觉得答案是非常清晰的。
Q：DDR 价格暴涨，舱驾一体到底能解决什么实质问题？
苏箐：其实我在猜大家背后的问题是为什么要做星空这样一颗舱驾一体的芯片，有两个问题驱动。
第一，从用户价值来讲，昨天发布会上看到很多全新的应用，但那确确实实是一个开始。我一直的观点是你做计算机行业，就是做芯片这种比较长期的投资，因为芯片一代其实至少是三年，你看到这些东西都是三年以前开始做的东西，它是长周期的东西，你不能等着它的价值在市场上已经完全明确的时候再去做。而是要反过来想应该怎么做这件事情？应该遵循一些物理规则和物理规律。芯片是高度依赖物理规律的行业，每次都是能卡着物理规律能做的边界，就是当时的人类技术的物理边界去做这件事情。
我们如果看一下计算机工业过去的历史，第一个人类的计算机能用的是 ENIAC，我记得有 8000 多个真空管，那个玩意运行几小时就会坏一次。后来到今天的单芯片复杂度提升了这么多倍，你的电脑是基本上不会坏的。所以计算机工业的本质是什么？就是集成、集成、再集成。 你不要问需不需要，要问的一个问题就是集成度够不够高，元件数有没有变少，这就是芯片行业的物理规律。
下一个问题就是在你拿到的工艺情况下和你的投资水平下、技术能力下，能不能把它做出来？只要答案是能，就要贴着那个物理边界做。18 个月以后你把这件事情再干一遍，再干一遍，再干一遍，这是你应该干的。你不要等着别人做出来之后再去问为什么。这就是从物理规律上你必须要做的事情。
回到用户价值看这件事情，首先计算机系统是什么东西？计算机系统本质上是对信息的处理，无论是用规则系统，还是神经网络，还是 Whatever，它是一个对信息的压缩和处理的过程，这就是计算的本质。这里面很关键的问题是什么？首先要能够获得信息的范围够大，第二是能 access 信息的频率够高，才能把计算做得更深，更复杂。简单来说你只能看到今天看到的信息，你能做的决策范围是这么大。如果你能看到过去十年的信息，你能做的决策范围就会更大。如果你能看到未来十年的信息，你能做的决策范围几乎是无限的，你能通知世界，这就是对信息本质的诉求。
回到芯片和计算系统应该怎么做？就是应该把所有相关的系统信息压平在一个内存平面、缓存平面里面，同时以所有的全带宽去 access 所有的信息。这个时候你能得到的整个系统的能力不是 1+1 大于 2，它是一个指数和平方的关系，这就是集成系统永远能够超过分布式和多节点系统的根源。
我不知道大家注意到没有，英伟达为什么在 GPU 上很领先？不仅仅是 CUDA。英伟达当年做过一个很关键的收购，我记得是 Mellanox，那是一个极其关键的收购。英伟达的芯片个体太大了，已经超过了光刻机所有的物理 sights，那么它需要解决的就是把计算放到多个芯片上，这是它没有办法解决的问题，这是物理边界。第二个要解决的问题就是必须要解决互联，所以全世界在解决芯片之间带宽互联的 latency 和带宽上面做得独一份好的，好十倍的就是英伟达，这是英伟达能够成功极其关键的原因，甚至比 CUDA 更关键。
今天用起来还比较好，没有碰到必须放到多个芯片上去的问题，还有机会把它放到一个芯片上，那我们为什么不做这件事情？我们当然要做，而且要第一个做。
DDR 的问题很清楚了。本质上把芯片合在一起带来一个附带的效果，就是你能省整个器件的 BOM。不光是省 DDR，包括电源、阻容器件全部都能省。因为一个芯片用的就是一份东西，两个芯片就是两份东西。
而且如果把计算系统硬的分割成两份的时候，我们都知道计算机的资源使用是不能超过 70% 的，超过 70% 很容易引起雪崩效应，所以一定要预留这么多资源。那么你把它割得越碎，预留资源浪费得越多，这就是为什么如果你把它割成两个系统的时候，它用的 DDR 天然就一定会比一个大。我们都还没有谈到更高级的，像资源的动态调度的问题，仅仅是静态划分，你把系统割得越碎的时候，要的内存就越多，所以一定要合在一起，内存最多就是原来两个系统的，我们不谈 1/2，2/3 肯定是能做到的，这是很客观的计算机的物理现实。
Q：大模型公司如果转轨自动驾驶，自动驾驶公司是不是 " 命定之死 "？
苏箐：我觉得特别有意思，包括前面的那些问题，我一直在想一件事，不知道大家有没有意识到，所有人都在追求一颗 " 黄金子弹 "，都已经不是 " 银子弹 " 了，所有人都在想这件事情。我们发布的星空真的是 " 黄金子弹 " 吗？大模型就是 " 黄金子弹 " 吗？我可以明确告诉你不是，大家在看到那些很炫酷，很好玩的人格记忆这些东西的时候，你有没有注意到本身的 UI 是非常漂亮的，在国内绝对是顶级的。
你们有没有注意到这个问题？对于一个普通用户来说，你可以跟他讲很多大词，讲很多新的技术，但是实际上在用这个产品的时候，要求的是这个产品的方方面面不能有任何的坑和缺陷。刚才老余说，我们一直干脏活和苦活，脏活我是不愿意干的，但是苦活我是愿意干的。为什么？如果你今天只是发 paper 的，只需要去解决一个人类知识边界之外的问题，可靠不可靠，可不可用不重要，后面有人帮你填这个坑。今天如果你是做产品的，服务用户的，你想把这个东西卖 1000 万套，1 亿套的时候，要放弃这个思维，你要回到用户需要什么，哪里有坑把它一个一个填掉，后面用到的每一个技术点，如果更好的技术可以更高效，可以节省你的效率（那就去用），但是仅此而已，只是一个效率项，不是决定项。
我们开个玩笑说，苹果手机会不会被某个技术淘汰掉？一定会。哪一年？十年、二十年、三十年还是一百年？我不知道，我们是不是今天应该把苹果公司消灭掉呢？显然不是这样的。如果再往前看，英特尔现在可能不是 " 当红炸子鸡 " 了，当年是不是呢？英特尔是对整个计算机工业甚至对世界改变最大的公司之一，大家不会怀疑这个结论。我们当年应该把英特尔消灭掉吗？绝对不是。如果你以世界末日的观点回头看，你今天做的所有技术和努力的活动都是无意义的，完全无意义的，但是该不该做这件事情呢？人类文明的发展就是这么来的，生物进化就是这么来的。技术的发展是 step by step 的，而且是一个综合体，如果你直接奔着 100 年以后的技术去干，你死得是最快的，连出生的机会都不一会有。一定是用未来两到三年效率最大化的技术，成熟度最大化的技术，结合已经完成的 99% 的基座，老老实实不要讲概念，把它做成产品推向市场，18 个月以后再来一次，18 个月以后再来一次，这种人才能改变世界。你能看到当年的乔布斯、今天的埃隆 · 马斯克，这两个哥们都很能说故事，他们说故事的时候真的是按照他们讲得很 sexy 的东西直接干的吗？根本不是的，这俩哥们是最能干苦活，能把整个系统做完善的。老马的火箭用了 30 几个发动机，这是终极技术吗？肯定不是，甚至化学火箭都不是终极技术，今天应该直接干个超大发动机，干个核能火箭，将来也许人类能实现这一天，但是你如果今天干这件事，连出生的机会都不会有，这就是工程，这就是技术，这就是产品。
所以你说是不是大模型公司统治一切，我坦白讲不知道，你要让我自己发表个人观点，我觉得肯定不是，因为大模型公司首先想讲的问题是什么？是你自己跟别的大模型公司有没有同质化？其实同质化是非常严重的。第二你在落地每一个应用场景的时候——我记得以前讲过互联网 +，还是 + 互联网的概念，翻来覆去一个左，一个右，本质问题是什么？是你只是一个赋能项，在赋能项要真的落到每一个产品领域的时候——还有 90% 的工作要做，这项工作要老老实实做，不要讲故事。
Q：如果重新设计汽车，怎么才能更好地发挥 AI 能力？
苏箐：这个问题挺好玩的，我想到两个东西，第一个是大家一直在骂特斯拉的车说特别简陋，毛坯房。第二个是昨天开发布会的时候，旁边有一个车企的老总跟我聊一件事，很好玩的事情，我开始没有想到。他说去年选（地平线）的时候，当时觉得很爽，后来觉得算力选小了，应该选大一点。第三个例子，我应该是中国第一批 Model X 的车主，后来那辆车我已经卖掉了。不是不好开，是三年以后那个车的车机太慢了，操作一下等半天。
你会发现什么？车的其他部分是器械部件的时候，它的体验从第一天，你开十年以内基本上体验是定型的，而且这个玩意的发展是机械行业的发展，以十年维度看，它的发展速度变化不快，十年以后的车和今天的车开起来差别体验不会太大。但是计算机完全不一样，你自己试十年前的手机试试，根本受不了，它的软件是在不断被更新的。这意思是什么？你今天拿到的车上的计算机只是刚开始，你需要为它保留至少三到五年未来系统复杂度升级和体验变化的空间，这些东西你今天一定是不知道的，但是同时也是一定会发生的。
换车还是很麻烦的，大家肯定不会愿意每年换一辆车，这就完蛋了，也是对资源的巨大浪费。为什么埃隆 · 马斯克把这件事情定义成这样？把车的内饰做豪华是不难的，有成熟供应链。但是有两个维度你要想清楚，第一——你要想象这辆车科技普惠也好，或者是销量也好——我们从雅和俗两方面讲，这个车的价钱都应该是一个中产阶级买得起的车，而且应该是轻松买得起的车，所以总成本是确定的。
第二，机械素质和内饰素质，坦白说无论我买个啥车，最多一个星期以后我对它的内饰和外观就无感了，因为很快就适应了。但是每个月我会很关心它的 OTA 能给我带来什么新的体验，自动驾驶是不是开得更爽，座舱是不是更漂亮，操作是不是能持续流畅？我一直在关注这件事情。老马当年做了什么事？拼命用技术压缩机械和传统动力部分的成本，拼命压缩，这个钱放到哪里去了？放到计算机上面去了，老马以前放在自己的 Hardware ——现在叫 AI 芯片上了，那搞得一个豪华，远远超出国内车企现在的豪华接受程度了，它是把钱花在这些地方上去了。
所以还是回到昨天车企老总跟我谈的这个话题，我觉得真的很有意思，传统车企也好，还是 OEM 也好意识到这个问题了，你在选择 BOM 分布的时候，它的考量因素是不太一样的，你对计算系统的考量一定不是今天够不够，是未来至少明年或者是后年够不够，假设一个车用五年，你一定要考虑第三年的时候够不够？第三年如果恰恰好，第五年还是能用的。所以你的成本分布不可避免是（要把）同样的 BOM 向计算机部分转移，谁先认识到这个规律，谁把这件事情做得最彻底——不是简单硬干，是通过技术手段干——那谁就能在每一年的竞争里面取得优势，这已经在市场上面有很明确的案例了。
Q：似乎没有那么焦虑了？大产品系列闭环之后，下一个挑战是什么？现在最头疼什么？
苏箐：你这个问题挺有意思的，我刚才在想我这么多年是一个什么样的状态？我发现做科技产品这一行，尤其是做比较前沿科技产品这一行的状态，我想了一下，就是每次一个版本发出来都会觉得特别爽，任务完成了，第二天一觉醒过来又开始焦虑了。真的是这样的，为什么？刚才大家一直在试图找到一颗 " 黄金子弹 "，只要做了这颗 " 黄金子弹 " 就天下一统，世界太平，竞争对手全部完蛋。
但是其实没有这样的 " 黄金子弹 "，你要做的事情为什么难？（因为）它一直是在取一个 trade off，你得预测，不是猜测，是一种专业的预测，在可达的将来，在市场能接受的情况下，在您的资金链能接受的情况下，在竞争格局能接受的情况下，你应该往前探多少？同时你也要在保证往前探的步数足够大的时候，不要把风格拉大、拉爆，这就是做研发产品最难的一个东西。而这个周期在计算机行业是非常不幸的，可能是两三个月一个 cycle，不断做判断，这种东西是不能错的，连续错两次就会出局。
大家现在都觉得数据驱动端到端特别好，我欢迎大家都去尝试一下，你就知道研发的噩梦真的开始了，半夜都会把你吓醒的噩梦，因为这本身是一个统计学的东西，结果是从大趋势上来讲，一定是快速上升的，系统性的，这一点不用怀疑，统一学证明了这一点，这就像摸奖一样，但是（到了）每一个具体版本的时候，一定是有随机波动不确定性的。如果这个随机波动不确定性出现在关键的发布节点上麻烦就大了，这个就是数据驱动要做的事情，同时每一天，无论你干不干，每天的计算资源的钱都在往前走，就像时间一样停不下来，欢迎大家都去尝试一下这件事情，半年以后看看大家是不是都很 happy，还是大家都很焦虑？
Q：研发试错成本在缩小吗？
苏箐：我不能说试错成本在缩小，我只能说我们进入了一个什么样的轨道，过去大家看得见的是产品性能的提升，比如说这次的 HSD V1.6，是大家看得见的提升，看不见的是我们一直在花很大精力提升发版的确定性，我现在在公司内部的签字就是 " 发版确定性大于一切 " ，你们可以查一下。这件事情比每一个版本进步多少更重要。
我觉得我们跨过了一个大家很嗨的阶段，已经进入到了第二个阶段，我们要在新的方法范式下面，除了拿到统计学的红利，还要拿到每一个版本的红利，我们在过去半年做了大量的工作，现在是有成效的，我可以明确告诉大家。
所以，你说我的心情好了一点的原因，就是我现在终于不用担心明天早上睡醒以后会给我一个大的 " 惊喜 " 了，我现在基本上不用太担心了。所以这个时代看到的概念这么多，我觉得每个时代的技术都在变化，当年工业革命、机械革命的时候也在变化，蒸汽机的时候也是高科技，但是里面有一些不变的规律可能是大家看不到的，这个才是你更该花时间累计和建设的。而这些东西保证了谁能活下去，不是大家看到的那些今天让你爽一下，明天让你喊个哇塞的东西，绝对不是。
