地平线苏菁今天上午的演讲，很有温度啊，听下来感觉不仅仅是对技术本身有足够的精通，更在行业以及从业者的关注上有充分体现。1、所有参与过智驾的开发、测试人员，其实都是勇士，这是一个并不那么确定的赛道，甚至部分程度上比搞科研还要难，因为测试过程中不确定性需要驾驶者时刻保持警惕（不仅仅是对自己，更是对道路交通其他参与者，所以需要极大的责任心和公共意识）2、对于特斯拉FSD V12这个版本，将其比作第一颗原子弹；我们对这块不是那么熟，等一周左右的时间看看有么有反对意见，如果有的话再轮；如无，则意味着给了全行业新的开发、应用模式，给所有行业迷茫者指明了一条可能的出路。也就是一段式端到端大模型的应用，将所有基于规则以及感知、决策、执行等模块独立运行的局限克服掉了3、基于上一条，基于规则的方式，需要大量的开发人员去穷举所有规则，这显然面临两个问题：其一在于规则本身在动态变化的，各国甚至各地区都有很大的不同；其二需要车端有越来越大的规则执行算力；当然，数据驱动之下，势必需要各智驾供应商分别拥有自己的数据潜力挖掘的能力；这在国内可能该问题更加突出，每家的数据可能绝大多数是类似的，每家建或者租一套分别运算？目测在这个领域可能会出现一个类似于DeepSeek的产品4、低成本势在必行，L3本身可能只是一个伪概念，直接进入L4，按苏菁博士的说法，将可能Robotaxi与乘用车双形态落地；而从我们最近试驾的星纪元ES（文远知行方案）可能同时也是一个很好的案例。真正有AI研发能力的方案将会越来越脱颖而出，而伪装的可能要越来越尴尬5、Scaling Law（缩放定律 / 规模法则）将可能类似于计算机时代的摩尔定律一样，每次提升对于算力或参数规模都是指数级的，也就是现在大家津津乐道的各种智驾，未来某个确定周期下立马变成玩具而已。那对于花高价买智驾的客群可能会越来越成为一个尖锐的问题