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见谈|商汤绝影王晓刚：越过山丘，我如何冲刺智驾高地？
科技创新在于灵光乍现的一刻。在端到端领域，商汤绝影*E*王晓刚是最先发现机会的那批人。
《21汽车·一见**t*》发现，2017年，王晓刚在参与的一篇论文中*最先提到“端到端”。彼时，他想解决计算机视觉在处理不同语义层次任务中的孤立性问题，受人类视觉**处理信息方式的启发，他们便提出了一种端到端的多级场景描述网络（MSDN）。
简而言之，在计算机视觉处理时，王晓刚提出通过端到端架构去减少中间模块传递时的误差。
他们甚至试图将端到端运用到实践之中，这个时间点比特斯拉早了近6年。
2017年，**找到商汤科技团队，合作L4自动驾驶项目。“**给出的要求就是纯视觉、没有高精度地图，根据图像直接去规划行驶轨迹”，王晓刚说，“跟今天端到端自动驾驶的要求一样。”但受限于当时的网络结构、硬件算力、云端算力等客观条件，量产并未能落地。
技术落地需要天时、地利、人和。
那几年，自动驾驶行业也处于*沌期。车企和自动驾驶公司在纯视觉和激光雷达路线间摇摆，关于未来智驾的进化路线，行业内并没有统一认知。
因此，在商汤绝影一脚踏入汽车业后，最先做大最强的业务是智能座舱业务。2021年7月，商汤科技发布智能汽车解决方案**新品牌Sense**t*绝影，正式踏入汽车业，王晓刚*为商汤绝影负责人。
依托商汤科技积累的视觉感知技术，在智能座舱领域，商汤科技在201*年推出了自己的座舱产品：SenseD*ive DMS驾驶员监控**。201*年至2019年，除了落地合作的威马外，商汤还拿下了与安波福、伟世通、蔚来、广汽等国际Tie* 1**商和超过10家主机厂的智能座舱合作订单，但同期智驾领域没有公布合作车企的数量。
早期在智驾领域，除了与**合作L4自动驾驶以外， 2019年，商汤才开始推出自己可量产的*D*S方案。
直到2021年**车展上，商汤绝影推出了Sense**t* Pil*t-P驾驶领航方案，能够实现L2+级高级辅助驾驶*能。
2022年底，商汤在论文中提出了一段式端到端，但不管是从现实环境还是当时的技术量产能力来看，整个行业在当时并不具备将一段式端到端技术落地的能力。
特斯拉的出现，改变了这一切。
《马斯克传》提到，2022年12月，受 *h*tGPT 启发后，马斯克在特斯拉设立ne***l netw**k pl*nne*项目，想要达到“特斯拉*h*tGPT时刻”。次年11月，特斯拉就推送了FSD V12，*为最早落地量产“端到端自动驾驶”大模型的车企，也掀起了车圈“端到端”上车风潮。
2024年，小鹏、理想等新势力的端到端方案已经上车，智驾方案商M*ment*已经实现一段式端到端，华为也在攻入一段式端到端方案。
2024年**车展，商汤绝影亮相了*ni*D一段式端到端的实车部署；到11月，商汤绝影发布了三套全场景智驾的量产方案*D P**、*D M*x、*D *lt**，其中*D *lt**就是绝影*ni*D一段式端到端量产方案。今年年底，商汤绝影与东风汽车联合开发的端到端自动驾驶**将量产落地。
最先发现端到端机会的商汤绝影，似乎晚了一些。
“人工智能公司擅长从0到1，因为聚集了一批非常优秀的工程师，但都很贵。而1到N的量产，对于商汤绝影是一大考验”，王晓刚认为，这需要把运营*本降低到和对手一样的水平，或将效率提升到对方的三四倍。
“新招来的人才来自行业里的主机厂或**商，拥有*熟的经验。”王晓刚说，“现在要规模化发展，每个环节便需要有擅长的人，需要大家协同作战，就像特种部队后面还有大部队。”
平台化方面，为了应对不同硬件平台与底层软件的适配难题，实现跨项目的经验共享，商汤绝影开发了一套工具链，包括中间件适配层和统一模型部署**，前者可以屏蔽不同中间件和底层软件的差异，后者支持多种芯片平台的开发。
在此过程中，王晓刚一直在探索如何从高校教授转型*为**者。
商汤科技的企业文化和后来的团队领导实践都给他带来了很多影响。商汤内部倡导“黑羊文化”，这是创始人汤晓鸥提出来的企业理念，它与“狼性文化”迥异，主张企业应像“黑羊”一样兼具特立独行的创新精神和同理心，既追求突破性发展，又注重团队协作与人性化**。
进入汽车行业后，“黑羊文化”继续进化，在与车企合作中，王晓刚追求黑白交融的“太极模式”，即*就客户自研团队的同时，将对方转化为生态伙伴。
以合作方式为例，其他智驾**商多选择交付黑盒，这也被**商们视为保护自有底层代码和软件核心竞争力的方式之一，但商汤绝影却采用的是更加开放的白盒交付模式。
在白盒交付的基础上，商汤绝影还会把整套工具链、研发平台、数据平台，数据管线、数据格式、超算中心等都会与车企一起共用、共享。“我们要为主机厂改造研发体系。”王晓刚说。
“这不是因为我们无私。端到端自动驾驶是由模型驱动，车企得确保模型是**的。而模型又是由数据产生，这需要车企能掌控数据源头，对整条数据传输的链路能进行回溯、确保**。”王晓刚说。
量产的重要性提升，他向《21汽车·一见**t*》描述了自己的蜕变：以前，论文投稿是他眼中的“春晚”，现在，客户发布会是他的“春晚”。
但在商汤，员工们还是喜欢喊他“王*师”，在他的**风格中，还能识别出一些教师的烙印，比如低调内敛、亲力亲为。王晓刚喜欢常驻一线，和工程师拿着白板一条条解决问题，这样效率更高，有时候还会有灵感迸发。
在王晓刚看来，补上汽车行业的必修课后，商汤绝影还有机会。
他认为，今年市场上更大的机会在于中低端市场。这也是商汤绝影智驾战略重点落地的方向。2025年，商汤绝影进一步扩大交付范围，新增合作车企包括广汽埃安、一汽红旗等，并计划基于英伟达Th**平台开发更高阶的端到端方案。
同时，商汤绝影今年年底即将量产的智驾**还叠加了多模态大模型D*ive*GI，加入了与世界模型的交互。在世界模型的加持下，王晓刚认为，商汤绝影的智驾技术方案“能够超过人类的水平，且有更多**的确定性”。
除了智舱、智驾业务外，商汤绝影还有更长远的生意。他们更大的业务盘在于云端服务，即利用自己的*I基因，给企业搭建数据回流管道，进行*I基础设施建设。
与智能汽车解决方案**商华为、智驾**商M*ment*们的不同在于，王晓刚对商汤绝影的定位是一家汽车领域的*I平台型公司。用王晓刚的话来讲，只要*I不断演进，绝影对主机厂就是有价值的。
从高校实验室再到“全球*I领域最大IP*”，商汤科技开盘首日市值曾超过1400亿港元，是*I四小*之一的“云从科技”的上市首日市值的七倍左右。
为了攀上*I高峰，商汤科技花了七年。如今，商汤绝影想要翻越汽车产业这座高山，让*I的价值再被验证一次。
以下是《21汽车·一见**t*》与商汤绝影*E*王晓刚的对话，经摘编：
我是2001年到香港中文大学做他的学生，攻读信息工程硕士，因为那个时候汤*师也在微软亚洲研究院工作了一段时间，他已经想去创业。
无论是在微软还是香港中文大学，他都已经看到这些好的技术有潜力去造福人类社会，想把人工智能产业化。
当时，我们还与谷歌和微软在视觉领域竞争，在 Im*geNet 视觉挑战赛中进行识别和检测技术比拼，我们还拿到了冠军。
但回想起来，这一切实属不易。因为当时没有人知道人工智能是否能够超越人类。而当我们最终实现了这一点时，我们看到了巨大的产业价值。汤*师的信念实际上也彻底改变了包括我在内很多人的命运。
今天我们又不断推出了更多的*能，比如多模态*能。早期的大模型主要侧重于属于被动响应，*问他什么问题他来进行回答。一旦有了多模态，他就可以察言观色，可以主动发起对话，这实际上是对人际交互的比较重要的改变。
我开始做DMS、*MS其实有很多***ne* **se是解决不掉的，那现在也是在我们的客户的要求下，封闭开发，不断地去提升品质。
到了2022年，条件具备了。我们第一个提出来端到端自动驾驶的方案，当时也在给车企推广大模型，但是大家都不信，也不知道怎么用。
2022年底的时候，*h*tGPT出现了，大家才开始相信大模型。
原来的声量小，不是因为我们做的宣传不够，是因为整个市场还没有相信这个东西能*，行业认知还没有到达一定程度。
但是到了2023、2024年，技术发展两年后，大家发现了端到端的瓶颈。当时*pen*I提出的“S**ling l*w”（尺度定律），认为不断扩充模型规模和数据量就能提升性能，从而实现更强的能力，预期GPT-5会因更大参数规模而更强大。然而到了2024年，GPT-5却迟迟未发布。大家在疑虑可能是因为互联网数据价值被榨*，遇到了数据瓶颈。
它核心点在于给出一道难题，有题目和答案，它能够提出十种不同的解题思路，人类可能做出来的只是其中两种，其中 *0% 都是新的解题思路，这被称为 “思维链”。是人类历史上未曾有过的新数据和思路。这就像数学家研究猜想时，在解题过程中产生许多新定理和定义一样。
DeepSeek实际上突破了人类的天花板，为自动驾驶等领域带来了新的可能性。
做好世界模型需要解决两个关键问题。首先，场景至关重要。我们需要为模型提供有价值的难题场景，类似于DeepSeek 学习时需要高质量题目一样。在自动驾驶中，我们需要给它找“奥数题”，找更难的这种场景，即使现实中很少有驾驶员能**应对。只要知道起点条件，我们就可以在**环境中不断尝试。其次，在**环境中，通过强化学习和端到端模型，能够模拟出优秀的驾驶行为。
主机厂一定需要*I能力，今天可能是智能驾驶，将来还有舱驾融合技术在不断演进，有的东西它是暂时的，我们要给他*的事，就是改造研发体系。
一个公司内部，这些*I基础设施不太可能是两套管线，而且这也是一个长期的建设过程。
但其实在各个公司，*I的团队往往都是不大的。因为在*I方面，*要投入的资源毕竟有限。而人工智能它又是一个投入要求非常高的行业。
但如果企业不了解所使用的算*和数据，出了问题就无*承担责任，所以企业需要与*I公司合作，又需要能够比较好地把人工智能跟他自身发展结合在一起。我们也做了很多，涉及到对于企业里面整个**的一些改造。
我们会把整套工具链、研发平台、数据平台，数据管线、数据格式，以及超算中心都会和车企一起共用、共享。比如有的时候我们还把我们的*I模型放到传感器里。
我们要协助车企搭建数据管道。数据就像埋藏在地底下的石油，我们需要有条通道把石油提取出来，这就是管线。数据不断变化，算*也在不断变化。但数据管线可以搭建一个桥梁把数据提炼出来，然后再用提炼的数据去训练自己的模型。
不管前端的算*怎么变化，各种采集这么分布，数据管线都能够对采到的数据进行传输，这是基础设施。
今天我们愿意跟车厂进行白盒交付，并不是因为无私，而是我们能够看清楚未来技术发展的路线和商业发展的趋势一定是要跟车厂深度结合。
另外从商汤的角度来说，我们的发展，实际上是在*I的领域不断地往前演进，所以说我们后面也会不断地有新的武器出来。
*I目前每年都有新的技术路线，在向前发展。只要这个趋势不变，那商汤在这个领域里，我们作为*I平台公司，一直跟随着或者引领行业里面最前沿的东西，对主机厂就是有价值的。
*注：
该论文为2017年9月王晓刚等人发表的《 S*ene G**ph Gene**ti*n f**m *bje*ts, Ph**ses *nd *egi*n **pti*ns》
（记者易思琳对本文亦有贡献）