汽车智能化与自动驾驶重塑产业价值

    5月31日，“2018中国汽车新创峰会”在北京举行，其中对智能化以及自动驾驶的未来发展展开了新一轮深入探讨。当下汽车行业正处于巨大的变革时期，而推动变革有很多方面，智能化和自动驾驶无疑成为触发整个产业变局非常重要的技术发展方向。

    目前来看平台很重要，很多整车厂欲将自身打造成整车平台，融入出行服务、智能驾驶等；同时，流量转化为数据价值网络的概念等，都将使汽车产业链产生重大变革。

    但时至今日，和数据链条相关的网联化，却还没有一个明确的定义，不同的企业、不同的厂商以及不同的技术商提出的观点并不一样，因此如何在企业未来产品规划或者技术规划中体现这项技术，并且未来该技术会面临哪些挑战、对产业链会有哪些影响等都成为汽车产业发展的新课题。

    当天，针对上述问题，北京汽车研究总院有限公司副院长孔凡忠、斑马网络技术委员会主席兼首席科学家施雪松、零跑汽车创始人兼董事长朱江明、合众新能源汽车总裁张勇、奇点汽车CEO沈海寅、法雷奥中国区CTO顾剑民、精进电动创始人兼CTO蔡蔚均发表了自身的见解。

    如何融合新技术

    记者：网联化在未来产品规划会怎么体现？

    孔凡忠：网联化对整个汽车产业变革起的作用更大。目前产品已经应用到的车联网智能车机制，已经构成了端管云的架构。未来车辆除了电动或者燃油驱动之外，云端的数据驱动将成为可能，车联网智能司机会成为标配。此外，基于THP远程的车控，可以把车联网很多信息提供给消费者，同时还有语音控制也给消费者带来新的体验。

    张勇：新势力造车要想活下去，一定不仅仅是造好一台车，因为现在传统汽车厂已经做得很好了，不需要再多一个企业、多一个品牌。从用户的实际需求来看，用户越来越希望车不仅仅提供一个出行工具，更希望其成为一个出行的伙伴。放眼五到八年后，车企的产品设计需要迎合智能化升级的需要。但也面临一些挑战，如技术、成本、供应链以及人才资源。

    记者：汽车技术遇到这些新技术该怎么进行融合？

    施雪松：车本身核心要做的是看清楚，做对决策，这些涉及到大量的数据和计算。因此斑马主要从操作系统着手，云和端要做融合计算，两端的计算、数据资源要进行合理的分配。其次，要把用户背后数字化生活和出行打通，最后把端和云进行优化分配，但如何将端和云做动态优化是个挑战。此外，由于中国新技术可能比标准来得要快，技术会不会与标准形成矛盾，这也是个问题。

    沈海寅：其实，过去很多汽车企业都是把智能系统外包给其他企业，但是我们认为其他东西都可以外包，大脑部分一定要自己迭代。当下企业变成服务型企业的核心就在于自身具备不断的迭代和运营能力，这意味着在大脑的运营上以及研发上要具备自我研发的能力。

    记者：新势力造车企业和零部件将面临怎样挑战？

    朱江明：智能汽车不仅仅是互联网的车机就可以解决问题，我们更希望给驾驶和乘坐的人提供更舒适的体验，如人脸识别、语音操作系统代替触摸或者是按键，让消费者具有更好的驾乘体验。当然，这套系统与车上所有的控制系统是完全互联的，是完全一体化的系统。

    顾剑民：法雷奥已经开发和正在研发的创新技术与产品中，智能化是主要方向之一。2017年法雷奥专门成立了全球人工智能和深度学习研究中心Valeo.ai，致力于开发汽车应用人工智能创新技术。除了自动泊车和自动驾驶技术以外，列举几例：智能虚拟钥匙、智能人机交互界面、智能舱内空气净化和座舱环境调节系统、智能照明系统、智能电池热管理系统等。目前更多的人工控制，不是智能。智能汽车意味着车辆可以自主适应和学习用户的驾车与用车习惯，预估并动态预测车内外周边情况，为用户提供相应建议，从而使得驾车与用车更为方便舒适，并确保用户的出行安全。例如，法雷奥My Mobius 人机交互界面可以根据用户的习惯偏好设置车舱氛围，包括温度、灯光、音乐和香氛，也可以探测复杂路况，推荐相应的驾驶辅助功能，为用户提供量身定制的旅行。我认为正如智能手机取代传统手机一样，随着传统汽车逐渐让位于智能汽车，智能化将给汽车行业和人们的用车方式带来快速及翻天覆地的变化。

    蔡蔚：我们希望智能化的过程包含从设计、制造、售后，涉及整个产品的生命周期，都能通过网络连接起来，并通过网络实现数据共享。一旦车与车之间、车与用户之间、车与地之间等等的网络数据障碍清除了，智能车网络系统才能真正实现产品级。

    孔凡忠：网联化第一个挑战就是信息安全。原来的车辆只有主动安全和被动安全，而现在的信息安全涉及到个人的隐私，并且破解后会让车刹车失灵等，因为整车的电子架构会发生翻天覆地的变化。同时，各种各样ECO会向集成化方向发展，其中会有各种各样的控制器，对其要求计算更快，能耗更小，这方面无论成本还是技术研发的难度都比较大。

    如何切入自动驾驶

    记者：在未来产品规划中，自动驾驶具体商业化时间预计在什么时候？

    孔凡忠：实际上现在实现L3级别自动驾驶，很多公司以及整车厂都没有问题。但何时量产，这是比较难的，主要难在功能安全，目前在该领域没有标准，也没有谁敢去量产。初步判断量产时间跟两个事情有关系：一个因素是高性能的传感器；一个因素是成本。

    施雪松：从L3开始，自动驾驶其实不仅是一个单车的自动驾驶，会依赖于传感器，依赖于本地的域控制器，如果需要更多的智能，必须要用到云端数据与云计算能力。现在国家一些新的大项目，比如超级高速公路，就是做车路协同、车人协同的自动驾驶。

    记者：在自动驾驶领域，车企的切入点会是在哪里？

    朱江明：目前我们以平台化来做整个智能驾驶系统，从前面的感知，包括雷达、摄像头，以及超声波雷达，到中间的计算平台，再到智能部件，我们都是平台化的设计。就是说我们已完整掌握自动驾驶核心硬件平台和算法技术，实现了对自动驾驶感知、决策、执行层关键技术的自主化全覆盖。但考虑到可靠性、稳定性，我们还是先与国外企业合作。此外，我们仍然会采用自主研发、完全平台化的方式，使企业具备未来不断升级的能力，满足更多智能互联需求的用户。

    沈海寅：我们的做法是硬件先行，软件逐步迭代。就是说，我们的硬件是一下就到了L3.5，同时在我们车上为激光雷达也留出了一个空间。当然，我们希望未来这辆车不光是用自身的自动驾驶的系统，愿意与其他公司合作，把自己变成一个执行平台。

    记者：现阶段对自动驾驶，各个厂商的定义差距还很远，零部件企业会如何转型？

    顾剑民：当今行业内自动驾驶开发和商业化有两种发展路径：第一种是渐进式，即一步一步，阶段性地逐渐研发；第二种是登月式，即一次性实现很高的目标。法雷奥通过这两种不同的方式，分别与传统主机厂客户和新玩家进行合作。现阶段抛开场景仅谈L3、L4有些不实际。个人认为，自动驾驶应用很可能首先会在某些特定场景中落地，如低速下的自动泊车，中低速下的封闭园区、半封闭园区自动驾驶，以及高速公路上的自动驾驶等。这些场景的共同点是包括人、车、路在内的环境相对简单、可控，到2020年实现L3、L4自动驾驶问题不大。

    作为传统的Tier 1供应商，有很多机电产品的技术积累，此外之前又有很强的工业化量产和服务整车厂的经验，所以法雷奥在自动驾驶领域更偏重技术的实用性和适用性。例如，法雷奥拥有市场上最全面的传感器组合，包括超声波传感器、摄像头、毫米波雷达和激光雷达。去年量产的世界上第一款也是唯一一款车规级Scala激光雷达已经搭载奥迪A8，作为世界上第一辆L3自动驾驶的量产车。Scala激光雷达在今年4月获2018年度美国汽车新闻PACE大奖，及优秀汽车供应商杰出贡献奖。另外，全球超过1200万辆汽车安装了法雷奥的自动泊车系统。法雷奥的自动驾驶样车已经在巴黎绕城高速、环欧洲和环美国进行路试了。

    个人认为就商业化应用而言，仅有技术成熟的自动驾驶汽车其实是不够的，还需要考虑到法律法规、保险、道路基础设施等的协同，这些不是供应商或者整车厂完全能控制的。此外，成本和质量也是需要去考虑的，因为世界上没有免费的自动驾驶系统，成本要控制到客户可承受的起，质量要可靠耐久，这才能使自动驾驶汽车像传统汽车一样进入寻常百姓家。

    蔡蔚：在智能化汽车进程方面，供应商无法给出明确答案。谷歌Waymo商业运营智车驱动电机系统是精进电动的，可以说我们是被别人拉进智能汽车的，并没有权利决定车是L1、L2、L3。此外，安全问题是十分重要的，比如刹车，个人认为电动的一定比机械的快。总而言之，尽管作为供应商没有权利决定整车做成哪个等级的自动驾驶，但是作为供应商有义务要把自己的产品做好。我们希望自动驾驶会逐步的升级，但要一下达到L5水平，零部件企业也要跟上，因为只有核心零部件强，汽车产业才强。