自动驾驶AI路径对比：Rivian押注大模型，难点不在算力

Rivian 最近对外展示了它在 AI 驱动自动驾驶 上的进展。展示这件事本身就很有意思：一方面，它证明这家“新势力”正在把自动驾驶当作长期软件能力来做；另一方面，它也把自动驾驶最现实的边界暴露得很清楚——离“真正的自动驾驶”还很远。

我一直觉得，大多数人把自动驾驶的差距想成“模型不够大、算力不够强”。但 2025 年的行业现状更像另一种叙事：难点正在从‘能不能跑’转向‘能不能在所有场景都稳定、可验证、可交付’。Rivian 这次的动作，正好可以作为一个切口，放到本系列《自动驾驶 AI：Tesla 与中国车企的发展路径对比》里，讲清楚三条不同路线：Rivian 的 AI 押注、Tesla 的端到端训练飞轮，以及中国车企更偏“多传感器+座舱体验+本地生态”的工程化打法。

Rivian 的“AI 大赌注”：软件迭代速度决定上限

结论先说：Rivian 把自动驾驶当作一个持续迭代的软件产品，这条路是对的，但它需要的不是一次发布“很强的功能”，而是一套可持续的闭环能力。

从公开信息和行业惯例看，Rivian 的展示大概率在传递三件事：

• 它在加速建立感知与决策的 AI 能力（更像软件公司节奏）。
• 它在尝试把更多驾驶行为交给数据驱动的学习系统，而不是纯规则堆叠。
• 它在为后续更高级别的辅助驾驶铺路（而不是立刻承诺 L4/L5）。

为什么“展示进展”本身就是信号？

自动驾驶的竞争，最怕的是“功能看起来挺多，但每一次升级都像重写”。真正的壁垒是：

1. 数据闭环：能够持续收集问题片段、回放、标注/自监督训练、灰度发布、在线监控。
2. 工程闭环：软件架构支持快速迭代，不被供应链和域控分割拖慢。
3. 安全闭环：把“模型变强”转化为“风险可量化地变小”，并且能对外解释。

Rivian 愿意在这个节点把能力端出来，说明它在尝试进入“软件飞轮”节奏。但现实是：飞轮一旦转起来，研发、测试、合规、售后都要一起转，任何短板都会让体验掉链子。

从 Rivian 到 Tesla：AI 自动驾驶的优势与代价

一句话概括：端到端/强 AI 路线的优势是可扩展性，代价是可验证性与边界条件的暴露更残酷。

Tesla 的影响力在于它把自动驾驶变成了“数据规模驱动的产品迭代”。行业里很多公司（包括 Rivian）都会或多或少受到这个范式影响：

• 更多依赖车队数据，而不是只靠封闭测试。
• 更强调模型在长尾场景下的泛化能力。
• 更重视 OTA 频率，把驾驶能力当成“订阅式软件体验”。

但“软件优先”不等于“体验优先”

我观察到一个常被忽略的矛盾：软件优先的组织，容易把 KPI 绑定在“功能覆盖率、接管率、里程数”，而用户感知却在另一边：

• 车道保持是否丝滑？会不会突然给方向？
• 跟车是否像“新手司机”？加减速是否让人晕？
• 关键时刻会不会给出让人不敢信任的决策？

这也是为什么很多公司在 demo 里看起来很强，但用户日常使用并不买账。自动驾驶体验不是“能跑”，而是“可预测、可理解、可放心”。

2025 年的现实：长尾场景才是成本黑洞

行业共识是：高速/封闭道路相对容易，复杂城市路况才是拉开差距的地方。长尾场景包括但不限于：

• 临停车辆突然开门、行人从车缝穿出
• 无保护左转与非机动车混行
• 临时施工改道、锥桶摆放不规范
• 雨雪雾导致视觉退化、反光与水渍干扰

大模型能学到更多模式，但**“学到”不等于“每次都做对”**。而一旦系统要规模化交付，问题就从科研变成商业：每一次事故、每一次争议视频，都会倒逼更严格的验证与合规。

中国车企的另一条路：多传感器+座舱智能，更贴近“可交付”

核心观点：中国品牌在 2025 年更像是在把 AI 用在“可交付的体验”上，而不仅是“更高级别的自动驾驶”。

这并不是说中国车企不重视自动驾驶，而是它们往往采用更强的工程组合：

• 多传感器（摄像头 + 毫米波雷达 + 可能还有激光雷达）提升冗余
• 多供应商/多域控制方案逐步整合
• 把“智能座舱”作为用户高频价值点：导航、语音、推荐、车内应用生态

为什么“智能座舱 AI”在中国更容易形成口碑？

因为它更贴近日常：从上车到下车，每一次语音、每一次导航、每一次音乐推荐，用户都会感知。

尤其在 2025 年底这个节点，城市通勤拥堵、跨城出行与春节返乡季临近，车机体验的好坏会被放大：

• 语音能不能在嘈杂环境下稳定识别？能不能连续对话？
• 导航能不能理解“走不收费、少红绿灯、避开学校路段”？
• 座舱能不能把驾驶员状态（疲劳、分心）与辅助驾驶策略联动？

这里的 AI 价值更“像产品”，也更容易通过版本迭代体现。相比之下，自动驾驶能力哪怕提升 10%，用户可能也只在少数场景感受到。

但多传感器路线也有硬伤：复杂系统的协同成本

工程现实很直接：传感器越多、供应商越多、域越多，协同成本越高。常见坑包括：

• 数据与时间戳不同步导致融合误差
• 供应商算法黑盒，问题定位慢
• 车型平台多，导致同一功能在不同车上表现不一致

所以中国车企如果要在自动驾驶 AI 上持续提升，最终也会走向两个关键词：

• 平台化（统一硬件与软件栈）
• 数据闭环（用规模化车队迭代模型）

这也是本系列一直强调的主题：路线不同，但终点往往是“更强的软件组织能力”。

把 Rivian 当案例：AI 自动驾驶落地的 4 个关键关卡

如果你负责汽车软件、辅助驾驶或产品体验，我建议用“四关卡”看 Rivian 这类公司的进展，而不是只看 demo 视频。

1）数据：有没有足够“脏”的真实世界样本

自动驾驶不是在好天气的直路上证明自己。真正有价值的数据来自：夜间、雨雪、逆光、施工、乱穿插。

判断指标可以很具体：

• 是否具备规模化车队数据回传机制（触发规则、隐私策略、成本控制）
• 是否能自动挖掘“高风险片段”（hard cases mining）
• 是否能把用户接管、急刹、急打方向转成训练样本

2）训练：模型能力提升能不能稳定转化为体验提升

研发团队经常“模型分数涨了”，但体验没变，原因通常在三处：

• 评测集与真实场景不一致
• 规划控制仍是旧栈，模型输出被“保守策略”削平
• 车端算力/延迟限制导致模型降级

好的团队会用可量化体验指标把训练目标绑住，比如“急刹次数/百公里”“横向加速度峰值分布”“接管原因分布”。

3）发布：灰度策略是不是成熟

软件定义汽车的核心能力之一是发布体系。成熟的灰度不是“抽一批用户试试”，而是：

1. 明确分层（员工车队、先锋用户、地区分批、场景白名单）
2. 在线监控（接管率、异常行为、报警分布）
3. 回滚预案（可快速降级、可远程关闭风险功能）

这也是 Rivian 如果想追赶头部，必须补齐的“系统工程”。

4）合规与信任：怎么把能力说清楚

2025 年，全球对辅助驾驶宣传更敏感。对用户来说，最需要的是一句清晰的话：

“系统擅长什么、不擅长什么，什么时候必须接管。”

谁把边界讲清楚，谁就少一次公关危机，也更容易获得持续使用。

常见问题：离“全自动驾驶”到底还有多远？

直接回答：如果你指的是“任何城市、任何天气、无需接管”的 L5，短期内看不到可交付路径。

更现实的演进是：

• 先把“高频可控场景”做到接近不用接管（高速、快速路、固定通勤路线）
• 再逐步扩大 ODD（可运行设计域），用数据和验证把边界推开
• 同时把座舱体验、导航与驾驶策略打通，让系统更像一个“会协作的副驾驶”

这也解释了 Rivian 这类公司的策略：它们需要先赢下“可持续迭代”，才谈得上“全自动”。

你该从 Rivian 的选择里学什么：把 AI 放在正确的位置

Rivian 把 AI 自动驾驶当成长期赌注，这会迫使它像 Tesla 一样建立软件飞轮；而中国车企的优势在于把 AI 更快地变成可感知的座舱价值。我的态度很明确：最强的路线不是二选一，而是先用座舱 AI 兑现体验，再用自动驾驶 AI 兑现长期壁垒。

如果你正在规划 2026 年的汽车软件路线图，我建议优先做三件事：

1. 把“数据闭环”产品化：接管片段、异常事件、用户反馈进入同一条链路
2. 把“体验指标”前置：让训练与评测对齐用户体感，而不是只对齐模型分数
3. 把“座舱与驾驶”联动：导航意图、语音交互、驾驶策略形成一致体验

自动驾驶 AI 的竞争不会只在算法论文里分胜负，而会在每一次 OTA 更新、每一次用户接管、每一次出行体验里见真章。下一篇我会继续沿着本系列主线，拆解“端到端”与“多传感器融合”在成本、验证和商业化上的取舍——你更看好哪条路？