到2030年不自动驾驶的车将无法销售?Rivian CEO的AI架构豪赌

AI PM 编辑部 · 2026年02月12日 · 15 阅读 · AI/人工智能

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Rivian创始人RJ Scaringe抛出一个近乎挑衅的判断:2030年,不会自动驾驶的车将“不可想象”。这不是营销口号,而是一场围绕Transformer、AI推理成本和整车架构的深度重构。更重要的是,他解释了为什么真正的竞争不在传感器,而在‘大脑’。

到2030年不自动驾驶的车将无法销售?Rivian CEO的AI架构豪赌

Rivian创始人RJ Scaringe抛出一个近乎挑衅的判断:2030年,不会自动驾驶的车将“不可想象”。这不是营销口号,而是一场围绕Transformer、AI推理成本和整车架构的深度重构。更重要的是,他解释了为什么真正的竞争不在传感器,而在‘大脑’。

一句话把整个汽车行业逼到墙角

“到2030年,买一辆不能自己开的车将是不可想象的。”RJ Scaringe在播客里抛出的这句话,杀伤力不在于时间点,而在于它否定了一种仍被大量车企默认的现实:自动驾驶是可选项。

在他的叙述里,自动驾驶不是某个版本的功能升级,而是汽车存在方式的重写。他说得很直白:世界不需要“另一个Model Y”,世界需要的是选择。这句话的潜台词是——如果所有车都只是硬件配置不同、但智能水平停留在L2,那它们在未来十年里都会迅速变成同质化商品。

对AI从业者来说,这个判断很刺耳,因为它把问题从“模型什么时候ready”变成了“如果你不现在就为自动驾驶设计系统,五年后你可能连上桌的资格都没有”。

从R1推倒重来:为什么“平台重置”比参数规模更重要

RJ回顾Rivian在2021年底推出R1之后,做了一件在传统车企看来极其激进的事:几乎完全重置了整个平台。

原因很简单——旧架构是为“功能车”设计的,不是为“AI车”。他说,现在用于开发自动驾驶的,是“真正的AI架构”。这句话背后,指的不是换几颗更强的芯片,而是从数据流、算力分配、软件定义能力,到整车电子电气架构的系统性调整。

这也是为什么他反复强调:没有软件定义架构的车企,几乎不可能在规模化竞争中活下来。垂直整合的技术栈会天然拥有优势,因为你无法在一个被切碎外包的系统里,指望端到端学习真正发生。

对熟悉AI系统的人来说,这听起来非常熟悉:如果你的数据管道、训练环境和推理部署彼此割裂,模型再聪明也跑不出来。汽车,只是把这个问题放大到了物理世界。

Transformer上车之后,真正烧钱的不是雷达

当Transformer-based encoding出现后,Rivian内部的判断发生了变化:所有关键要素终于同时就位,可以把自动驾驶当成一个真正的AI问题来解。

但RJ紧接着泼了一盆冷水:很多人以为自动驾驶贵在传感器,其实完全相反。雷达“极其便宜”,真正昂贵的是“脑”——也就是持续运行的AI推理能力。

这句话对AI行业极具指向性。我们已经在云端习惯了为推理付费,但当推理被塞进一辆车里,成本、功耗、延迟和可靠性会被无限放大。你不仅要“跑得动”,还要“一直跑、随时跑、出事也不能挂”。

所以自动驾驶的门槛,并不是你能不能训练一个不错的模型,而是你有没有能力在数百万辆车上,长期、稳定、低成本地做推理。这也是为什么RJ说:最终能把这件事做好的公司,数量一定不会多。

驾驶风格会收敛,差异会跑到UI里

一个很容易被忽略、但极其重要的判断来自于主持人的提问:当自动驾驶模型越来越成熟,车与车之间“开起来的感觉”,差异会不会消失?

讨论的方向很清晰——底层能力会逐渐趋同,真正拉开差距的,可能是人机交互和体验层。换句话说,模型负责“不出错”,UI决定“你喜不喜欢”。

这对AI从业者是一个提醒:当模型能力进入平台期,价值会向上迁移。谁能把复杂决策翻译成让人安心、可理解、甚至有情感连接的体验,谁就更可能赢得用户。

自动驾驶不只是一个技术问题,而是一个体验设计问题。只会堆模型,而不理解人的公司,可能会在最后一公里输掉。

R2与45万定价背后,是对EV需求的另一种解读

当话题转到R2——Rivian首款真正意义上的大众市场产品,RJ给出的起售价是45(视频中未明确币种)。这个数字本身并不重要,重要的是他对美国EV市场的判断。

他认为,美国消费者“并不是不想要EV”,而是选择太少。需求没有消失,只是被糟糕的供给压住了。这与他一贯的观点一致:问题不在技术成熟度,而在产品是否真正站在用户视角。

如果把这点和自动驾驶放在一起看,就会发现Rivian的逻辑非常一致——AI不是用来炫技的,而是用来扩展你能去的地方、你愿意去做的事。车不只是交通工具,而是记忆的放大器。

总结

RJ Scaringe的核心判断其实只有一个:自动驾驶和AI架构,不是汽车行业的“下一步”,而是“入场券”。对AI从业者来说,这期播客最大的价值不在具体技术,而在系统观——从Transformer到推理成本,从软件定义到体验设计,每一层都决定了你能走多远。

如果你正在做模型、平台或基础设施,一个值得反复思考的问题是:你的系统,是否真的为“长期、规模化、低成本推理”而生?又或者,它只是在实验室里看起来很美。2030年并不遥远,真正的竞争,已经开始了。


关键词: 自动驾驶, Transformer, AI推理, 软件定义汽车, 系统架构

事实核查备注: 需要核查:1)视频中提到的2030年时间判断是否为原话;2)R1发布时间是否为2021年底;3)R2起售价“45”的具体币种与完整定价;4)关于雷达成本与推理成本的原始表述语境。