Applied Intuition 估值 150 亿美元，融来的钱一分未花，想做汽车和坦克的操作系统

Qasar Younis 穿着一件 Carhartt 工装夹克来到 No Priors。他说，自己收到一封所谓“潮流俱乐部”的通讯，说这个工装品牌突然流行起来了，于是穿着它来到硅谷，代表的是底特律。主持人 Sarah Guo 认识他十多年，还带头投过 Applied Intuition 的两轮融资，她原本担心他会穿得太正式。和屋里的另一个数字一对比，笑点就出来了：公司刚刚以 150 亿美元估值完成融资。Younis 说，自己可没打算就此抽身。录制前一晚，他和全球前三大整车厂之一的 CTO 吃了顿饭，对方恭喜他完成融资。那位 CTO 没有透露姓名，因为双方的一笔交易正在谈判之中。Younis 承认，自己多少有些紧张。他说，他要把对方的回复发给全公司，内容是：“别当懦夫，冲上去。”

Guo 对这家公司的勾勒，会让人觉得风投的算账方式有点失灵。Applied Intuition 的员工已经超过一千人，营收达数亿美元，而且一直都是盈利的。它融来的钱一分都没有花掉。她称它是 AI 领域最成功、也最低调的公司。Younis 在密歇根州长大，他创办过一家小公司，后来被谷歌收购，之后还担任过 Y Combinator 的 COO；CTO Peter Ludwig 在谷歌参与过 Android 开发，两人就是在那里认识的。公司总部位于桑尼维尔，在硅谷以南，一只脚踩在汽车产业的地盘上，另一只脚踩在湾区。他说，他们想改掉这份沉默，而这要从旧金山的一件牛仔夹克开始。

在介绍产品之前，先说的是对创始人有用的一课。Younis 认为，公司还年轻的时候，不时刻抛头露面有着巨大的价值。人们不认识你的时候，招人会稍难一些，但这对他们来说从来不是大问题。好处在于自由。“一旦你说我们做 X，外界就会期待你做 X，哪怕 X 最后证明是错的。”他把这归入“身份越小越好”的原则。接着，他说，Applied Intuition 做的是车辆智能：把那些在大语言模型（LLM）和聊天应用里表现不错的 AI 部分，搬到汽车、卡车、坦克和战斗机上。业务分为三条线。他们最早从工程工具入手，用来构建、部署、测试和验证这种智能，因为与笔记本电脑不同，这些是关乎安全的系统。最初是为自动驾驶世界做的仿真，后来扩展到车辆里的所有软件。

Ludwig 强调的是同样的三个方向：工程工具、车载操作系统和自动驾驶应用。工具最终会逼着你自己去开发应用，否则你就没法把工具做得更好，也够不到下一代技术。应用必须跑在车上，这意味着你需要一个出色的操作系统，而他们认为，自己能做出比世上任何其他系统都好的东西。Younis 拿微软的历史来类比：1975 年到 1982 年，微软的主营业务是工具，这一段大多数人已经忘了；然后是操作系统；再然后是 Office 这类应用。Applied Intuition 走的也是这条路，只不过硬件厂商换成了汽车和卡车的制造商。

这种逆向判断，用 Peter Thiel 的老话来说，就是：你相信什么，而别人不信？它形成于 2016 年和 2017 年，当时一大批创业公司都在做自动驾驶。他们的看法是：如果不让整车厂参与，通往下一代的路就走不通。如今，他们把自己描述为“几乎就是去掉硬件的特斯拉”：特斯拉拥有的全部软件，他们是与整车厂合作出售的，不做一辆与之竞争的汽车。Guo 提到了这场竞争的记分牌。在那一波的二三十家公司里，美国最成功的，可以说是两家已有的巨头：谷歌旗下的 Waymo，以及特斯拉。Applied Intuition 则更广泛地向任何汽车供应商提供这套技术栈，适用范围也不只是自动驾驶。它的大部分业务来自大型车企，此外还有国防和工程机械领域。

当他们说车载操作系统时，Ludwig 指的是运行在车内嵌入式系统上的整套软件栈。最底层，他们甚至自己做引导程序（bootloader），因为要做到可靠的更新，就必须掌控启动路径。再往上，是操作系统本体；再往上，是用于抽象和安全关键数据传输的中间件；最上层是真正控制车辆、并显示信息的应用，显示给车内的人，也可以显示给车外的人，比如矿山场景中的例子。Ludwig 在安卓上的经历，正是这套体系的模板。安卓的关键本事，是让应用在各种各样的硬件上统一运行，并保持一致的用户体验。兼容性测试套件如今已经有数百万个测试用例，正是用来保证这一点的。真正的目标，是为数十亿人、数千种设备类型打造一个操作系统。Applied Intuition 已经把这些技术应用到了各种车型和芯片组上。

Guo 指出，汽车供应链里有大量带嵌入式系统的模块，整车厂其实用不好，因为缺少好用的 API。Ludwig 把这一点讲得更尖锐：这些软件很多其实是“嵌入式的非智能”，比如座椅加热的开和关。把这些信号汇总到一颗中央 CPU 上，你就能得到特斯拉已经展示过的两样东西：因为信号在同一处理，能做的事情更有意思；而且可以去掉冗余的控制器和线束。在功能增加的同时，可以省下数千美元的实物硬件。那些在硅谷“买台电脑、写点软件”的思路中长大的人，与硬件实际如何运作隔着一层。关乎安全的系统恰恰相反：要在野外多年可靠运行，成本约束苛刻，而且人们仍然希望做出先进的功能。在他们看来，把先进和便宜两者兼顾，是他们做得不错的一件事。人形机器人创业公司的垂直化程度更高，但仍有不少类似问题没有答案；汽车、卡车、坦克和战机，一个产品背后往往牵涉成百上千家公司，却没有人把它们串起来。Applied Intuition 既不做线束，也不做芯片或云，因此它可以走进一家整车厂，直接说：这台车的操作方式需要换一种新做法。

公开场合里最有代表性的客户是保时捷。Younis 说，法拉利每辆车赚的钱更多，因为它是真正的奢侈品；但保时捷是全球利润最高的汽车之一：每辆车的利润在 30,000 到 40,000 美元之间，正好处在销量大、品牌又能定高价的甜蜜点上。这样的公司，既承受着来自特斯拉的压力（虽然产品差别很大），也承受着来自中国新锐品牌的压力。Applied Intuition 的作用，就是帮它们提供与对方持平甚至更好的消费者体验。

全球格局的变化，包括比亚迪、小米在大约五年内推出汽车，以及人们普遍认为自动驾驶系统已经相当不错。Younis 的看法比恐慌更有层次。汽车行业的国际化程度极高；他的话同样适用于卡车、工程机械和矿业。1980 年代和 1990 年代，大家的假想敌是日本，说法是：日本买下洛克菲勒中心，我们都要改说日语了。后来并没有发生。2000 年到 2010 年，轮到现代汽车和韩国的财阀企业。现在是中国。之后还会有新一轮，可能是越南、印度，或者别的什么地方。一个没有历史包袱平台、也没有数亿辆车需要维护的新锐玩家，可以从白纸开始，并借着电动化转型推出大量品牌，覆盖各种价格带。谈到自动驾驶和功能配置，他在中国经常试驾之后，说得很直接：本土产品非常出色，全面优于特斯拉。马斯克这些年也说过类似的话，而特斯拉在中国的销量也没那么亮眼，因为你去那里对比一下就知道，本土产品确实很强。

较少被提及的是补贴。中国对待汽车产业，就像美国对待国防一样，视之为国家资产；而制造工厂本身就是就业项目：一座工厂的投资在 15 亿到 50 亿美元之间，大型整车厂往往拥有几十座甚至数百座工厂，整座城市的经济都围绕它们转。他快进五到十年去看，预计行业将出现大规模整合。华为已经在成为新一代供应商。Younis 说，如果 Applied Intuition 能算作中国的某家公司，那就是华为：指的是为整车提供一切的汽车业务，不是手机那一块，即提供平台和参考车型，让整车厂专注于制造、营销、品牌、渠道和消费者体验。这是地球上最活跃的生态系统。他提醒大家，特斯拉是一家美国汽车公司，不只是底特律的公司。欧洲之所以感受到更大的威胁，是因为它的市场更开放，而比亚迪正在抢占份额；美国的关税则更重。欧美企业，包括通用和大众在内，在中国赚了很多钱，因此某种程度的贸易平衡是合理的。从长远看，销量足够大之后，各国都会要求本地制造；而一旦在同一地点生产，成本差距往往就消失了。

他更尖锐的看法是，欧洲的领导层在方向盘前有点打瞌睡。如果他能对欧盟委员和工业家族说一句话，那就是他当年被告知的那句：你们得斗起来。罗马尼亚的全自动化工厂和中国的工厂，差别没有人们想象的那么大，那些关于劳动力套利的说法被夸大了。作为一名美国公民，他并不想要一个只消费、不生产的国家。制造本身能带来就业和专业知识。他对底特律的不满很具体：生产外包，包括外包到墨西哥，制造的知识也随之外流；而一层薄薄的中间商随后拿走利润，你并不需要圣地亚哥那二十五名员工去为这个空洞做营销。泰国有战略，巴西也有战略；美国则是有意识地让自己的工业基础流失，还把它包装成全球化。“我们天真地以为，系统会自己搞定。它做不到，因为全球并不是所有人都遵守同样的规则。”这并不需要零和的叙事。英国赢了，德国赢了，日本赢了，美国也依然赢了。DeepSeek 是真实存在的，不能轻视。硅谷剩下的筹码是：最优秀的技术人才仍然来这里。他认为，机器人和工厂自动化是把专业知识拉回来的巨大机会。Re:Build 和 Anduril 正在接受这一现实，它们的资金来自传统的风险投资人，不靠纽约那些以并购整合起家的私募股权公司。

谈到模型，Ludwig 举了 L4 级卡车的例子，主要在日本，此外还有空中和海上的自主系统：战斗机、无人机和船只，这些场景的数据比道路上难收集得多。他们多年来一直在投入合成数据（synthetic data），在自家技术栈的好几代迭代中，从以计算机图形学为主的方法，到高斯溅射（Gaussian splatting）和扩散模型，甚至包括涉密的国防领域。旧的数据集依然重要。随着技术变化、论文不断涌现，几年前收集的数据，也能跑出过去做不到的效果。Younis 明确说出的技术策略，是等待：等自动驾驶生态在 Transformer 热潮之后，收敛到少数几种技术路线，再行动。坐一坐特斯拉 FSD v13，或是坐一坐中国的系统，感觉就是：这东西成了。三四年前，业界还在激烈争论，以摄像头为主的端到端系统到底能不能跑得好；“端到端”与其说是技术术语，不如说更像营销用语。如今，整个生态在一点上已经达成共识：自动驾驶会实现，而且大致会以什么样的方式实现。问题是，谁来把它变现。

Waymo 非常了不起，但有一个附加条件：它的商业模式还没想清楚。特斯拉的商业模式已经想清楚了。人们对特斯拉的系统议论纷纷，说它危险，还不如 Waymo，但它存续下来的可能性要大得多。Applied Intuition 很可能是 Waymo 之外最大的雇主之一，它也从 Cruise 和特斯拉招人。有一种错误的看法，认为做自动驾驶有什么秘诀。在这一行里，大家其实都知道。四年前还在争论；技术一旦定型，就该出手了。按汽车行业的划分，有研究、先进工程和量产三个层次。他们一直徘徊在先进工程这一层：既不是一群 50 到 80 名发论文的研究员，也不是纯粹的系统集成商。Guo 在安全问题上提出的，其实是生成式 AI 的一道标准：人们能容忍一场人类创业者的 A 轮路演出点岔子，却对 ChatGPT 挑剔得很；而监管者则对那些声称能减少死伤的系统设置重重障碍。Younis 的口语化回答是：这些系统里大多数已经相当不错了。以接管间隔这类指标衡量，Waymo 的数字是几万英里，而每英里的事故、受伤和死亡率，远远不及人类驾驶。许多 L2+ 系统也好得多。商业上的关键问题是责任，而责任大体上归结为：有没有人坐在驾驶座上。Waymo 采取的就是这个立场；Waymo 的工程师会说，FSD 跟他们完全不是一回事。媒体的标题永远是“Waymo 造成事故”，从来不会是“Waymo 救下九条命”。昨晚美国又有九名行人死亡，就像每个晚上一样，这不成其为新闻。Uber ATG 多年前在亚利桑那州的那起死亡事故，至今仍被人提起。自动驾驶出错的方式，也是人类绝不会出错的方式，所以哪怕这只是技术本身的特性，那段视频看起来也显得很疯狂。进步需要承担一些风险；而真正的风险其实更低。

在监管方面，Younis 的诊断是：在成熟经济体里，官僚体系的目标是制造更多官僚体系。安全气囊时代的那套方法，被照搬到了新技术上；更夸张地说，像意大利这样的国家，从来不清理它的机构。Ludwig 补充说，自动驾驶系统会明显比人类司机更安全，而且是可以证明的，验证与确认也是 Applied Intuition 业务的一部分，但它永远不可能完美。你可以设计出一些交通场景，让机器人在完全不是它的错的情况下出事，所以标准不可能定为零。不妨想象一个外星人面前有两种运送人的办法：一种是几乎完美的计算机，另一种是通宵狂欢后要去星巴克上班、睡眼惺忪的 18 岁少年。没有任何客观的旁观者会选那个少年。从时间线上看（仅限美国）：每一家真正大规模出货的整车厂，都在打造一款特斯拉的竞争对手，因此未来五年内，类似 FSD 的系统普及程度会像导航一样，而质量和价格将决定它覆盖的广度。2025 年的 Waymo 正在做 2018 年和 2019 年就承诺过的事：两三年内在几十个城市推开。12 个月前的洛杉矶，没人谈自动驾驶；现在，车子到处都是，而每个坐过一次的人都会改变看法。过去的窗口期是十五到二十年；真正的窗口期是 2025 年到 2030 年。作为工程师，Ludwig 认为，未来五年可能是汽车、国防和通用机器人领域有史以来最激动人心的时期，而且看不到明显的速率上限。投向 Cruise 和 Argo 的几十亿美元并没有白花，它们已经留在人才的脑子里了。然后是商品化的问题：什么时候人们的预期会变成 0 美元，就像没人愿意为 CarPlay 每月付 3 美元一样？Younis 认为，2030 年到 2035 年，价格将承受巨大的下行压力，走向免费。在技术上投入 120 亿到 150 亿美元，还没来得及变现，技术就先商品化了，这是一种令人害怕的处境。Waymo 的公开募股和商业模式，将是很大的问题。如果他们做成了，那就非同凡响。他还会说得更远：自动驾驶革命的影响，将与大语言模型革命一样大，因为一切都是围绕汽车设计的，医院、停车场、超市与社区之间的距离也是如此。纽约之所以是纽约，正是因为汽车并不是主角。通话和短信在变成免费之后用量飙升；行驶里程可能也会如此，车厢会变成办公室或健身房，停车场则可以变成公园。他对欧洲的不满依旧在于：人们的第一反应本该是说“好”。

被问到他们还怎样使用 AI 时，Ludwig 先从编程助手说起：所有这些工作都必须在汽车领域完成，而且要面对大多数聊天机器人工具从来遇不到的约束，所以 Younis 开玩笑说，他们要把公司改名为 Windsurf Automotive。舱内和车载操作系统的愿景则更加具体。一位矿山操作员走到他的小松土方机械旁边，这台机器每天 24 小时不停地推土；这台机器应该知道他是谁，能和他对话，能看见世界，也能感知它，也就是多模态。在矿山上，一点点智能就能大大提高安全性。Younis 说，这种人与机器的协作，是经济中隐形的那一部分，在根本上比再推出一款 robotaxi 更重要，无论是为安全关键系统编写软件的软件，还是发生在你视线之外的工作。

国防是另一个宇宙：从一人一机，变成一人多机。一个指挥几百架无人机的作战人员所需要的智能，并不是“你怎么用 LLM”。它包括单个系统的自主、蜂群的协同自主，以及系统与部队之间的通信、射频和数据传输。他们认为，“车辆智能”这个名号可以涵盖所有这些。Younis 告诉创业者，这比做牙医诊所的 CRM 要有意思得多。公司还保有一支深厚的设计团队，负责舱内多模态交互，目前仍有一部分处于保密状态：他们关注的是 CMU 所说的人机交互（HMI）：你走进车，它认出你，座椅自动调整，歌单自动播放，而不是在登录界面上磨六年。“设计不只是像素，它是一种体验。”他们在全面招聘，岗位超过一百个，从研究人员到基础设施都有，尤其渴求操作系统和系统工程方面的深度人才。公司有 82% 的人员从事软件工程，专注而且技术导向，它做的是产品，而不是服务。这家公司或许不那么酷。Younis 穿着 Carhartt 工装夹克有点不自在，他说这身打扮像小丑装。Guo 告诉他，他看起来很好。