Rivian 首席执行官 RJ Scaringe：到 2030 年，没有自动驾驶就像没有安全气囊一样

到2030年，购买一辆不能自动驾驶的汽车，会像购买一辆没有安全气囊的汽车一样荒谬。这并非 RJ Scaringe 充满希望的预测；而是一个基于底层技术如何转变，以及为何那些未能实现飞跃的公司将会萎缩至消失的结构性论点。

本期节目

Sarah Guo 与 Rivian 的创始人兼 CEO 进行了一场紧凑的 30 分钟对话，主题是 No Priors。讨论内容涵盖 Rivian 的自动驾驶策略、构建定制推理芯片的决策、软件定义架构的真正含义、R2 大众市场发布，以及为何美国电动汽车的普及率停滞在 8%。Scaringe 对竞争格局的看法异常直接，点名了具体公司，并用确切的数字说明了哪些公司能够生存，哪些公司不能。

大重置：从规则到神经网络

Rivian 于 2021 年底推出了 R1 车型，Scaringe 称之为自动驾驶的“1.0 方法”：第三方前置摄像头向基于规则的规划器提供信息。但他们交付产品的那一刻，就知道这是错误的。

到 2022 年初，他们决定彻底重置平台。不是迭代，而是重置。没有一行共享代码，没有一件通用硬件沿用到第二代。第二代硬件于 2024 年年中发布。

Scaringe 解释说，做出这个决定并不难，因为犯错的代价是关乎生存的。如果驾驶是交通运输的核心，而自动驾驶是驾驶的未来，那么在这个问题上犯错就不是一个产品错误，而是一个会导致公司倒闭的错误。

整个行业也面临着同样的转折点。当基于 Transformer 的架构出现时，从基于规则的自动驾驶到基于神经网络的自动驾驶的转变并非渐进式的，而是一次彻底的重新思考。那些在传统系统上投资了数十亿美元的公司面临着一个令人不安的事实：绝大多数工作都是“纯粹的浪费”。

1 到 5 俱乐部

Scaringe 明确地划定了谁能够真正构建自动驾驶技术。在中国以外，他估计只有超过一家，但少于五家公司具备必要的要素。可能更接近三家。

这些要素包括：

• 完全控制感知平台。 没有中间公司处理信息。原始传感器信号直接输入你的系统。
• 足够大的汽车保有量。 数千辆汽车生成数据，而不是数百辆。每辆在路上行驶的汽车都成为训练车队的一部分。
• 强大的车载推理能力。 无论是购买还是自建，都需要在每辆车上配备。
• 足够的资金和 GPU 基础设施 来大规模训练模型。

当被问及具体公司时，Scaringe 确认：Rivian、特斯拉和 Waymo。“可能还有一两家公司也在其中。”

关键不在于这些公司今天所处的位置，而在于它们是否具备在未来四到五年内保持高速改进的要素。用他的话说，停留在 1.0 框架中的公司“绝对没有机会发展到具有竞争力”。

为什么 Rivian 要自研芯片

感知堆栈（摄像头、雷达、激光雷达）很便宜。雷达非常便宜。激光雷达现在也很便宜。昂贵的部分是大脑：车载推理计算。

“The really expensive part of the system is actually the onboard inference. It’s an order of magnitude more expensive than any of the perception stack.” 系统中真正昂贵的部分实际上是车载推理。它比任何感知堆栈都贵一个数量级。

人们关注感知是因为它是可见的，但计算成本决定了自动驾驶是只能在高端车型上配备，还是可以在每辆车上都配备。Rivian 将芯片设计引入内部，专门为了消除这一成本障碍，并在整个车队中部署自动驾驶。

60 年的烂摊子：为什么大多数汽车无法更新

Scaringe 对传统汽车公司在结构上处于劣势的原因给出了最清晰的解释。这可以追溯到 20 世纪 60 年代的燃油喷射系统。

当汽车首次配备计算机时，汽车制造商将其外包给供应商。然后，每个新的计算机化功能都获得了自己的小型 ECU（电子控制单元），由供应商编写，通常是由供应商的供应商编写。一辆现代汽车有 100-150 个这样的独立软件孤岛，每个都由不同的团队编写。

协调成本非常高。像“汽车识别到你正在靠近，并将座椅、暖通空调、灯光和音频调整到你的偏好”这样简单的功能，可能涉及到来自 10 个不同供应商的 10 个不同的 ECU。更新这个序列几乎是不可能的。

Rivian（和特斯拉）使用的是区域架构：少量计算机运行一个操作系统来控制一切。Rivian 每月都会推送 OTA 更新，添加功能和改进。客户实际上对更新感到兴奋。

这种架构差距非常显著，以至于全球第二大汽车公司大众汽车集团签署了一项价值 58 亿美元的许可协议，以便在其品牌中采用 Rivian 的网络架构。

Scaringe 提出了任何大规模运营的汽车公司都必须满足的两个生存要求：

1. 支持持续改进的软件定义架构
2. 非常高水平的车辆自动驾驶

如果缺少其中任何一个，公司就会萎缩。选择要么是自己构建（很难，因为传统汽车制造商缺乏组织基因），要么是寻找第三方（稀缺，而且大多销售 1.0 解决方案）。

自动驾驶感知差距

自动驾驶等级框架（L2、L3、L4）正在崩溃。曾经区分它们的硬件差异已经消失：以摄像头为主的 L2 系统和以激光雷达为主的 L4 系统正在融合到相同的神经网络方法中。

对于消费者来说，这造成了困惑。对于 99.9999% 的驾驶情况，L2 系统和 L4 系统感觉完全相同。区别在于第五个、第六个或第七个 9：极端情况虽然罕见，但可能致命。

Rivian 的策略介于特斯拉（仅摄像头）和 Waymo（感知密集）之间。更多的摄像头，更好的动态范围，更多的百万像素，用于物体检测的雷达，以及 R2 上的激光雷达。激光雷达不仅仅用于驾驶；它将每辆车变成一个地面实况训练平台，识别远处的小点实际上是什么，以便仅使用摄像头的模型可以学习。

将驾驶个性作为产品

一个有趣的产品洞察：Rivian 已经提供了三种驾驶模式：温和、中等和辛辣。但 Scaringe 认为这将演变为个性化的驾驶模型，学习个人的偏好，你变换车道的激进程度，你是否喜欢靠右行驶，你的跟车距离。

“The overall model is trained on how to perform in a safe way, but it actually learns some of your driving preferences and creates a model around you.” 总体模型经过训练以安全的方式运行，但它实际上会学习你的一些驾驶偏好，并围绕你创建一个模型。

在一个人们很少自己驾驶的世界里，这些偏好成为汽车品牌区分彼此的主要方式。这更多的是关于自动驾驶的用户界面，而不是技术本身。

选择问题：为什么美国电动汽车的普及率只有 8%

Scaringe 完全重新定义了电动汽车普及的问题。不是美国人不想要电动汽车，而是几乎没有选择。

数据：在 70,000 美元以下（大众市场），有超过 300 种不同的燃油车车型可供选择。在电动汽车领域，只有“超过一种，但少于三种”好的选择，基本上只有特斯拉 Model 3 和 Model Y。它们加起来占据了美国整个电动汽车市场约 50% 的份额。

更糟糕的是，确实存在的竞争对手都在抄袭 Model Y。Scaringe 描述了一个设计草图，显示了每个 Model Y 竞争对手的侧面轮廓：它们几乎完全相同。“世界不需要另一辆 Model Y。世界需要另一个选择。”

R2 起价 45,000 美元，是 Rivian 的答案：一款面向大众市场的汽车，旨在成为最好的汽车（而不是最好的电动汽车），因为该产品更具吸引力，从而将客户从燃油车中吸引出来。在 R1 上，绝大多数买家都是首次购买电动汽车的车主，这验证了这种方法。如果他们只是在电动汽车品牌之间转移客户，那就无法完成这项使命。

汽车作为灵感机器

Scaringe 以一种关于为什么汽车占据独特的感性空间的哲学观察结束。与冰箱不同，汽车赋予个人自由。它是自我表达的一种方式。人们会认同自己驾驶的汽车。

Rivian 的设计理念围绕着这一点：车辆不仅应该实现体验，还应该激发体验。安装在门板上的手电筒是邀请你在夜间探索。每个设计细节都旨在推动车主去“拍摄你想要拍摄的那种照片”。

一些观察

• “1 到 5 家公司”的框架是我从汽车制造商 CEO 那里听到的最具体的竞争评估。Scaringe 并没有回避；他是在说，该行业的大部分在结构上都无法生存。
• 芯片决策揭示了 Rivian 的雄心。构建定制芯片不是为了优化成本，而是押注自动驾驶需要成为标准配置，而不是高级附加功能。
• 燃油喷射 ECU 的历史是使结构性问题变得清晰易懂的细节。它解释了为什么即使资金充足的传统汽车制造商也不能仅仅“添加软件”。
• 将电动汽车普及缓慢归因于供应侧的选择问题，而不是需求侧的偏好问题，这与直觉相反，但论证充分。300 多种燃油车选择与 2-3 种好的电动汽车选择形成鲜明对比。
• 大众汽车的交易（58 亿美元）可能是这里最被低估的信号。它表明至少有一家主要的传统汽车制造商已经接受了他们无法自己构建软件堆栈。