地平线余凯总谈到了行业的判断：

1、芯片不会有很多玩家，也会最快收敛。

历史上看无论是PC还是移动，包括现在数据中心的人工智能计算，其实底层的硬件芯片平台跟软件平台的玩家都是最早收敛的，不会有很多的玩家。

因为这一方面是极高的研发投入，第二是非常长的研发周期。比如地平线的每一代芯片，研发周期从项目启动到车型量产，基本上都要三年以上的时间，这已经是世界上最快的了。

就像现在比如移动手机还是有这么多玩家，但是底层的芯片标准跟软件平台都已经收敛到ARM+安卓，另外就是苹果独立的，我觉得汽车也是类似。

2、大模型的本地计算会是新趋势。

计算的大势在过去半个世纪就是典型的天下大势，分久必合，合久必分。

七八十年代计算基本上在主机，比如在IBM的Mainframe上面运行，终端基本上就是一个输入、输出的功能，但是不完成计算。

到了80年代末开始产生新的需求，白领的工作可能需要更多在本地处理，所以Personal computer从80年代末到90年代迅猛发展起来，所以从中央又到了边缘。

到了互联网（时代），那个时候雅虎、谷歌，特别是1995年以后有了浏览器，Web的发展让计算又到云上去了。一直干到了移动互联网的时候，这个时候大家有个讨论——移动计算应该是在Web还是APP上面？那个时候像行业的大佬，尤其是Facebook他们还是押宝Web OS，但是后来谁赢了？

APP赢了，因为本地计算还是有更流畅的用户体验，还是（能保障）更多的用户隐私安全，所以计算又从云端到了本地了。

到了人工智能计算的时候，数据中心是整个英伟达的生态，包括现在大模型都是在云端的，又到了云端了。现在有了本地（计算），大家都在养“龙虾”也好（还是什么也好），反正就是Agent，导致Token调用量急速暴涨，同时有大量的应用需要实时处理。我们又看到一波需求，就是把Token、大模型本地计算，（要做到）第一便宜，第二保障实时性、更好的用户体验，另外是用户隐私。

所以我觉得会有一波大的机会，就是大模型的本地计算。

3、三到五年之后有可能会出现C端收费的模式。

因为我觉得、自动驾驶会走向L4，已经有一个机器人司机给你开车了，你为什么不给它付钱呢？

而且可能按照公里里程收钱，比如说这个里程是自动驾驶的，你付钱，这个里程是你自己开的，就不付钱。我觉得用户是会为这件事情付钱的，为什么呢？因为人的天性就是自由跟自在。

如果每次开车付钱，顶多就是买一瓶农夫山泉的钱，也没有多少钱，换来的是自由，可以看微信，可以打游戏，可以刷抖音。为什么不付这个钱呢？买一份自在和自由。每公里收钱就跟卖矿泉水一样，每一瓶钱都不多，但是你会发现中国首富都是卖矿泉水的，这是基础需求。

4、J5规划的背景。

当时规划的时候，我记得是2018年、2019年，我们当时预判自动驾驶会走向端到端，所以对于CPU的算力可能没有那么的激进。

那个时候恰好我们账上也没钱，我们也买不了什么大盒，需要几千万美金买IP，实际上就相当于是游击队，又想打大仗，所以就攒。

后来端到端没有我们想象中来得那么快，技术没有那么成熟，所以J5有点超前了。但是幸好我们还是比较感谢理想汽车给了我们信任，J5在理想汽车上面有巨大的出货量。

5、L3的判断。

昨天我隐含地提到了这件事情，黄金标准是智驾里程占比，因为你讲这么多其实都是贴个标签而已，最本质是说用户到底多么想用这个产品？多么爱用这个产品？没这个产品不行，能不能做到这样？

所以我觉得这个是超越一切的力量，也就是智驾里程占比。

即便我就是L2，但是智驾里程占比百分之百，你把标签打L0都行，这重要吗？如果用户从上车第一秒钟到下车那一秒钟就是全程百分之百用自动驾驶，每一程，每一天，你给我打个标签是什么都无所谓，但是不是我不尊重这些，我觉得他们的讨论都挺好的，该讨论。

但是我们更觉得要去不断追求优化的目标是智驾里程占比。