L2做得越好离L4越远，无人驾驶的路线之争
小马智行楼天城认为 L2 和 L4 目标不同：L2 用户只要够用、成本更低，做得越好反而离 L4 越远；L4 要的是万小时不出事，还得有一把评价好坏的尺子。
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无人化才是出圈真冲击
武汉萝卜快跑引发关注，楼天城说车队规模、更大试用范围只是那 1%，99% 是无人化。一个人坐进没有人的车，哪怕旁边坐着安全员，冲击力完全不一样；如果这次开放哪怕 1 万辆、10 万辆，但还有一个人安全坐在那边，就绝对不会达到今天的效果。所以为什么火的是武汉，跟城市可能有关，但绝对不是唯一原因。他也在打听特斯拉把 Robotaxi 从 8 月 8 号推迟到 10 月的原因，并说传统 L2 辅助驾驶没有无人化，能不能越过这 99% 是很不同的。
— 楼天城100 到 1000 小时卡在评价系统
他用 1 小时、10 小时、100 小时、1000 小时、10000 小时描述无人驾驶。1 到 10 靠基础模型，10 到 100 靠数据收集和复杂模型，100 到 1000 最关键的是评价：上个月做到 200，这个月新版本是 220 还是 180，不能靠猜，也不能只跑一小时；跑一万小时又会受下雨、修路、周五晚上车多影响。要把这些噪声全部剔掉，才能真正判断做得好不好。他主要精力花在 contest based metric system，内部这么叫。这是超越资源的能力，不然有再多钱、数据、机器，也只是原地打转。
— 楼天城目标不同，才有路线不同
路线之争，楼天城说只有目标不同。想到哪去和最终到了哪差别最大，路线只决定多快、多接近。他把激光雷达比作作弊学生，直接看答案；纯视觉比作好学生，城市觉得好学生再优秀也难比作弊学生，所以做全无人选激光雷达。特斯拉纯视觉是因为不需要做全无人，及格线更低，还有成本、车辆外观延迟。何小鹏试驾后说特斯拉 FSD 明年一定会追上 Waymo，他不同意：L2 和 L4 不是同类比较，一个像足球一个像篮球，评价标准不同，FSD 做得越好，离 L4 越远。
— 楼天城L2 做得越好，离 L4 越远
L2 用户要求只要大 V1 就 OK，所以 L2 产品可以因为成本降低，把指标从 10 降到 8，这是更好的 L2，却离 L4 更远。因为 L4 需要 1 万小时不出事故。他说渐进式无人驾驶占了便宜：为什么先做 L2 再做 L4，而不是反过来？L2 和 L4 目标不同，技术本质差异让 FSD 一定实现不了 L4。激光雷达是作弊学生，物理直接测距、主动光；L4 是一万道题级别的考试，纯视觉好学生可能学很久，激光雷达直接看答案。安全指标之外，速度、舒适度也是评价的一部分。
— 楼天城超越人类后，数据是干扰项
到 1000 之前数据越多越好；超过人类平均水平后，数据越多越难收敛。因为数据里人的开车行为千差万别，模型不知道学谁，又没法取平均。他提到 Edo 说过，数据多时梯度会很快下降为 0，没法收敛。他还举自己达到 6000，再加 1000 的数据会把它拉回 4000。数据不是扔，而是处理，让只留下有用的。端到端提升泛化性，数据多可以帮助泛化，但当你超越数据平均水平，数据就成了干扰项，越多越难超越。
— 楼天城放弃初心不是因为艰难，是不现实的诱惑
创业 8 年，楼天城说最大的诱惑是完全可以做一两年就能商业化的东西。姚期智先生讲过不忘初心，他后来理解后半句坚守初心才是真难。一般人认为放弃初心是因为遇到很多困难，但真正原因是不现实的诱惑；很多人在艰难面前能坚持，却在诱惑面前保持不住。当年很多公司已经出来，现在名字都不知道了，他们没有坚持，基本不是因为艰难或没钱，而是没经受诱惑。所以他把无人驾驶当成几代做技术的人的终极风向，愿意再等三五年。
— 楼天城竞赛高手藏牌：Hold hard
竞赛技巧 Hold hard：有些东西你知道怎么做，但就是不让人知道，通过办法让对手觉得你也不知道，让他放弃真正拼的想法。比如大家都 80 分，你其实能 90，如果让对方知道，他会拼出潜力；所以控制分数，让他觉得差不多，温水煮青蛙，最后一刻亮剑，对手没时间反应。但公司发展不一样，需要 publicity，中间结果、交朋友、合作伙伴都重要。竞赛中间领先不一定最后赢，公司则不能把藏牌照搬。
— 楼天城AI 超过人不是 AI 的顶峰
楼天城说人也只不过是一个 agent，问 AI 会不会超过人，这个问法对自己太高看，凭什么人能够判断 AI 能不能超过人。AI 本身是拟合回归过程，没有创造新的逻辑范围，今天大模型只是在 mimic 人的行为，远没到通用人工智能。但他不玄幻，也承认这种做法可能非常好，能超过人。他还说人的能耗比极其可怕，吃顿饭到现在不饿，同样能耗给机器人早就不行；心脏一生跳这么多次不坏，造不出来。他甚至认为世界可能是一个模拟器，光速是重要参数。
— 楼天城原话 · 已逐字校验
没有 这只有目标不同 首先目标不同的最大差别 想到哪去 和最终你到了哪 这是差别最大的
没有路线之争，只有目标不同；目标最大的差别是想到哪去，和最终你到了哪，这是差别最大的。
楼天城17:50
当你开始超越人类的时候 数据不是越多越好 因为数据是你的干扰项
当你开始超越人类的时候，数据不是越多越好，因为数据是你的干扰项。
楼天城34:15
就是我今天达到6000了 没达到10000 达到6000了 好我把1000数据加多 就把我身体6000拉回来 变成4000
就是我今天达到 6000 了，没达到 10000，达到 6000 了；我把 1000 的数据加多，就把我从 6000 拉回来，变成 4000。
楼天城36:16
但是真正的放弃出境的根本原因是因为 不现实的诱惑 不是因为坚固
但真正放弃初心的根本原因是不现实的诱惑，不是因为艰难。
楼天城45:18
就说我有些东西我知道怎么做了 但我就是不让人知道 我通过一些办法让你觉得我也不知道
有些东西我知道怎么做了，但我就是不让人知道，我通过一些办法让你觉得我也不知道。
楼天城51:18
但是你问这个问题的时候是不是对自己太高看了 就你凭什么觉得人能够判断AI能不能超过人
但你问这个问题的时候，是不是对自己太高看了？你凭什么觉得人能够判断 AI 能不能超过人？
楼天城57:22
AI本身是一个拟合回归过程 AI并没有创造一些新的逻辑范围
AI 本身是一个拟合回归过程，AI 并没有创造一些新的逻辑范围。
楼天城58:23
数字与实体
| 武汉无人化时间点 | 2022 年底做到无人化 | 2:02 |
| Pony 车无接管时长 | 1 万多小时 | 4:02 |
| 无人驾驶时间尺度 | 1/10/100/1000/10000 小时 | 5:02 |
| 到万水平 | 接近 20 万公里不出问题，10 倍人类司机 | 14:07 |
| 端到端成为主流路线时长 | 2 年 | 17:07 |
| 大规模 Robotaxi 时间 | 还要三五年 | 37:16 |
| TopCoder 中国区参赛 | 连续 11 年，去年拿亚军 | 49:18 |
| 编程竞赛决赛倒数 | 4 次 | 55:20 |
| Pony.AI 预期 | 最好三年，最差五年 | 56:21 |
| 特斯拉 Robotaxi 推出时间 | 4 月说 8 月 8 号，后推迟到 10 月 | 3:02 |
术语
- contest based metric system基于竞赛的度量系统
- 楼天城内部对评价 L4 好坏的指标体系的叫法，用于判断版本变好还是变差。
- MPX每次干预里程
- Miles per Intervention 等指标的统称，衡量自动驾驶多久需要一次人工干预。
- Hold hard藏牌
- 编程竞赛中隐藏自己真实实力、让对手误判差距的技巧。
- end-to-end端到端
- 用一个模型直接从传感器输入输出驾驶决策，避免模块间信息丢失。
- BEV鸟瞰图
- 把多传感器数据统一到俯视视角的感知表示。
- Robotaxi无人驾驶出租车
- 没有人类司机、按出行服务收费的自动驾驶车辆。
收听指南
做自动驾驶、Robotaxi 和 L4 落地的创业者、投资人、工程师；也适合想看楼天城如何用竞赛思维做公司的人。
若只关心技术和商业，44 分后的竞赛与个人经历可速听。