学习完毕。来写一写元戎 C1 轮融资的一些观感：
- 1 亿美金融资，除了长城的蓝山、smart 的精灵 5，还有另超 10 个量产项目。对我来说，最重要的有两点，第一是这 1 亿美金来自长城（虽然官方没有直说），且长城没有控股（之前阿里领投了一轮 3 亿美金的），这意味着不仅仅是钱，是钱 + 量产项目的到位，也就同步在解决模型后面的数据需求——你拿风投或者政府的钱，还是要愁上车。
第二是剩下的超 10 个量产项目，有没有长城和 smart 以外的主机厂？快速做多主机厂客户，既能积累工程能力，也能摊薄经营风险，这个很重要。
- 周光反复提到了要做量产项目一定要做爆款，不爆款没意义——虽然从供应商身份的角度，提前预判客户的某款产品能不能爆存在执行上的难度，但这个逻辑完全没问题。做一堆卖不好的车，就是在做无用功，底层逻辑还是数据驱动。
- 做端到端需要的最小规模的车队数量是多少？今年在上海的一次交流中，有朋友拍了 3 万辆。周光的判断是，现在大家都在搞的基于 Orin 平台的端到端，1 万辆车就差不多了，但是基于 Thor 的，参数量、数据集、训练算力和架构全面升级的新端到端（元戎叫 VLA），需要 10 万辆车起步。
- 元戎的核心竞争力，在我看来是周光所说的原生 AI 的 Tech Vision。就是说哪怕大家都是做智驾的，你什么背景？你原来学传统 CV 的，做 SLAM 的，做规控的，顶级编程高手，这些真的是你现在做端到端的优势吗？不一定，很大概率会成为你的包袱。
今天端到端的技术范式里，你需要非常数学和物理背景的人，从这个角度，周光确实是很强的。除非你说推翻端到端了，不用 AI 的范式做智驾了。那可能这个就不成立了。
- 元戎今天用 VLA 否定了端到端 + VLM，这个我觉得倒没啥可说的。VLA 是一个基于 Thor 的明年的产物，而理想早在今年 7 月的第一轮传播中，就说了端到端 + VLM 是目前理想的解法，但也不一定是终局解法，算法架构还在不断迭代中。
但我确实比较介意元戎没有展开说说 VLA，不知道周光是不是担心产生特斯拉 AI Day 效应，让其他企业获得灵感。
