2020泰達論壇｜頭腦風暴：政策標準與L3級以上產品量產的協同之路

2020年9月5日，中國汽車產業發展(TEDA)論壇在天津濱海新區舉行。本屆論壇以“工業消費雙升級，重構生態新格局”為主題，圍繞政策、標準等領域展開討論。主要內容為深度解讀、研究進展及實施趨勢、實施效果評估、對未來調整方向的判斷、對企業的對策建議。下午的“政策標準與L3以上產品量產的協同之路”圓桌對話上，五位嘉賓共同探討了L3以上產品量產遇到的各種問題。以下為演講實錄:主持人:清華大學汽車產業與技術戰略研究院院長、世界汽車工程師學會主席趙福全，演講嘉賓:中國汽車技術研究中心有限公司首席專家、汽車標準化研究所副所長王昭，博世底盤控制系統中國區副總裁陳黎明，恩智浦普及區汽車電子業務副總裁劉芳，智能駕駛產品線總經理張玉鳳。

(從左至右:趙福全、王昭、陳黎明、劉芳、張玉鳳)趙福全:大家下午好。這是最后一次會議，也是今天唯一的圓桌會議。我的主持人不專業，但是問題一定很尖銳。現在說汽車進入新時代，原來講的是電氣化。最近，智能成了一個絕對熱門的話題。大家都覺得大部分電池問題都解決了，智能就不一樣了。智商是100還是250智力？智能現在有更大的機會和無限的潛力，智能也很有挑戰性。最重要的戰略制高點之一，其實就是所謂的自動駕駛。現在能夠幫助人，能夠解放人也是智能，理解人是更高的智能，自動駕駛是最難最受關注的。各種企業也投入了很多，國家對這方面也很重視。11個部委在疫情期間出臺了相關政策，一直過于火熱和猶豫，但很多企業也覺得這是未來。大量L2+產品上市，L3機器可以做一些決策，L4、L5政府有預期，企業和消費者有預期。為什么不著陸？是企業無能還是政策不到位，我們會用一個小時來討論，一定要比論壇前有更高的認識。我們的嘉賓都是從不同的角度，包括標準，芯片，機箱技術，半導體傳感器。唯一遺憾的是沒有整車企業。我覺得主辦方是考慮不讓整車來。整車之所以沒有產品，是因為我們不懂。那么我們就開始今天的討論。首先幾位嘉賓從自己的角度談了一下。L3以上的為什么遲遲不落地？王昭:趙院長提出的話題確實很有挑戰性。現在大家都在看自動駕駛這個話題特別火，但是也看到各個汽車廠都在說我的產品已經研發出來了，L2，L3，甚至L4，但是我看不到跑在市場上的L3以上的產品。原因有二。第一，從技術角度講，大家都說自動駕駛的概念比較大，從實現的角度講并不難，就是垂直控制和水平控制。在簡單場景下實現自動駕駛相對容易，但要保證在真實道路環境下安全可靠運行還有很多事情要做，企業自身還有待提高。第二是使用環境，這個環境標準也在其中，就是政策環境，外部環境，有的不具備。比如我們的法律還沒有對自動駕駛做開放，相關國際法也剛剛修改。比如德國和日本已經開放了L3以上自動駕駛的使用，但是在我國還沒有真正使用。這實際上導致了一定的法律困難，這是最關鍵的因素。此外，它還包括……消費者的認知和其他環境，這兩者哪個不是最重要的。我們的標準也在制定L3以上自動駕駛相關的標準，并沒有真正到位，這也是一定程度上影響自動駕駛汽車真正上路行駛的原因。

王昭趙福全:標準正在制定中。為什么會延遲？是出不去還是不批？王昭:我覺得第一個是從需求出發。對標準有需求，對標準有定位。按照常規標準，它是基于科學經驗的。現在還要看智能網聯汽車和自動駕駛產品本身的發展。到什么程度，從目前我們接觸到的信息來看，企業是需要自動駕駛的，但是仔細篩選這種需求之后，我們發現不同的行業，不同的企業，不同的發展階段，對標準化的要求是不一樣的，有些是矛盾的。OEM、零件供應商和政府機構有不同的要求。我們需要真正確定哪些問題需要通過標準來解決。其次，智能網聯汽車或自動駕駛技術發展迅速。在快速發展的同時，對標準化的需求也在快速變化，需求是變化的、多樣化的。這其實是一個很大的挑戰。另外，自動駕駛本身就是一個新事物，一個新課題，有大量未知的問題需要解決。舉個簡單的例子，自動駕駛在某種意義上具有人工智能的屬性，我們可以把它當成一個移動機器人。對機器人的評價不能和傳統汽車一樣。我就說剎車安全性能好。對機器人的評價有點像對人的評價。如何評價一個人是一門非常大的學問。有人說是黑盒或者灰盒，其實不是白盒。趙福全:在我看來，這非常困難和復雜，這是一個很好的借口。從行業角度看，這個標準能出來嗎？你認為L3從標準的角度真的能解決最終量產后的相關問題嗎？王昭:先說要做的工作。一方面，我們會加大需求調研。我們會識別和分析各種需求，進行大量的需求。我們已經進行了很多標準的制定，我們的標準制定正在進行中。這里還有一個問題。這個標準是根據經驗總結出來的。標準實驗時沒有企業提供產品，據說有產品，但驗證實驗沒有產品。趙福全:L3標準什么時候會出來討論和評論？王昭:我們去年就提交了，提出了幾個項目，也是結合自動駕駛的不同應用場景。我們已經有了草案，后續可能會加速標準的推廣。我預測明年會出臺相關標準。至于征求意見稿，今年底或明年初出臺，要看政府審批周期。陳黎明:我們不只是造車上路，我們需要大批量，不同的主機廠都可以仿制，還要符合法規和法律法規的要求，因為它還沒出來，技術和法律法規是相輔相成的。不過從技術角度來說，也是時間問題。當然，也有可能相應的傳感器還沒有達到工業量產的水平。我認為這只是時間問題。我認為L3落地不完全是技術、法律法規的問題，也是商業問題，我認為是關鍵問題。L3和L2給客戶帶來不成比例的價值成本，這是一大障礙。因為從L2開到L3的責任都交給了汽車，包括傳感器、執行器、電池、通訊等。，就是如果出現問題，另一個系統要接手，這個成本會大大增加，給用戶帶來的體驗不會增加那么多。這對L3來說是個大問題。技術問題可以解決，法律法規可以出臺。如果沒人買單，還是沒辦法落地。趙福全:像博世底盤這樣的企業面對的是奔馳寶馬和本土品牌。事實上，自動駕駛abov……L3很復雜，涉及的東西太多。有些傳感器還沒有做好工業量產的充分準備，更重要的是說花多少錢做多少事，消費者可能會有賣得比價值高的問題。比如說是一輛13萬左右的車。有必要做L3嗎？最后，如果你賣不出數量，那就白賣了，你也賺不到錢。陳黎明:如果13萬實現了，肯定會建，因為必須有人買單。但是現在13萬的費用是不可能的。如果加了很多錢，沒人會為此買單。現階段，沒有人會去做。規模上來后，價格可能會下來，才能推廣到低端車。

陳黎明·趙福全:對于一個低端汽車來說，13萬元的成本是無法承受復雜的L3系統的。假L3消費者如果沒有體驗，是不會推薦別人買的。但是為什么很多自主品牌都這么做呢？陳黎明:我得問問原始設備制造商。趙福全:我發現零部件企業的老板最了解情況，因為他們的大數據是最準確的。陳黎明:從技術角度來說，準備工作是必須要做的，但是最后能不能商業化，決定了能不能做出產品，因為沒有人能做虧本生意，但是技術積累是必須要做的。趙福全:這個產品我不用做，但是未來智能自動駕駛不僅僅是L3，還有L4和L5。如果錯過了他們之間的技術積累，就永遠沒有機會了。我想說這句話，因為他是客人，陳老師說還是要做的。量產的商業化與未來的技術儲備有關，但不是直接的。因為像博世這樣的傳統頂級零配件公司，很多策略都比較熟悉，所以我相信稍微干一點的時候，技術倉儲配送可能會稍微辛苦一點。劉芳先生談傳感器成熟度。劉芳:其實我想分享一下這些年來我看到的中國自動駕駛發展的變化。整個行業都有不同的要求，而不是拿來國外的，這是好事。特斯拉有什么我就給什么，我直接去。事實并非如此。在我和運營商、服務商、主機廠交流的過程中，我們越來越少談L，要看對功能有沒有這樣的需求和場景，有沒有最合適的配套方案和產業環境，不僅僅是一個傳感器，還有整個產業鏈的配合，包括軟件。大家都要說學特斯拉是軟件定義的車，其實還是需求。其實這兩年國內很多企業都有很大的突破。我們稱之為輔助停車，停車服務。嚴格來說，它不再是L2，而是L3的一個重要細分應用。這種應用恰恰是用戶的特點，很多用戶愿意為這個功能額外付費。從這個角度來說，我們很少說L是否落地，而是說這款車處于一個什么樣的定位和定價水平。我們只是想升級功能，成本上不去，但其實我們只是看到越來越多的品牌走向高端，升級品牌。結果就像今天下午討論的，品牌升級很多點不一定貼上L號，很多實停車。這就是高端需求，比如商業建筑的使用，這恰恰是品牌升級非常重要的推動。回過頭來看，L3真的沒有落地嗎？我們看到很多應用場景已經接近量產，比如干線物流，我們在很多城市做了接近實驗，很有感觸。在今年新冠肺炎疫情初期，我們的小型末端物流無人機器人也開始像美團一樣提供快遞服務。這是L3，這是低速。我們看到這個行業已經進入理性階段，大家真正的細分場景，這個對硬件的要求，并不是性能越高越好，也不是L4附近的自動駕駛越高越好。功能安全的水平是否高，是否有實實在在的成本和經濟效益，是否有商業化的商業模式來支撐這樣一個具體的應用場景，在這段時間里，大家變得越來越冷靜，不是喊口號，而是還有多少年才能商業化。現在回到乘用車a……商用車要講非常籠統的商業概念。我在和很多廠商談自動駕駛和輔助駕駛的概念，我們內部也有關于什么時候量產的爭論。現在很多人關注你的方案有多少可以接受的場景。剛才王主任的提問是關于標準的出臺，這也是技術成熟到一定程度的配合。不可能標準出臺了還說沒有可以量產的產品。用戶選擇什么樣的產品才符合標準？有了標準之后的測試手段，每一步的實驗和客戶的需求反饋，反過來又對我們的硬件提出了新的要求。另一方面，大家從早期我能算出多高的速率，處理性能有多強，到慢慢發現安全問題。四五年前我講安全的時候，人們往往不是特別明白信息安全和汽車在這種環境下如何實現，或者真正的價值在哪里。很多人講的是業務落地的場景，或者業務背后的商業動機采用安全技術，否則因為安全是一個成本，是一個非常高的成本。信息安全是一方面，功能安全更重要。硬件廠商最重要的責任是從解決方案的角度給客戶一個選擇的機會，讓客戶找到一個經濟上和解決方案上最適合應用的環境。有這樣一步一步的扎實推進，再加上做技術研發的配合，我相信最終形成量產根本不是夢，一定是指日可待的。2020年9月5日，中國汽車產業發展(TEDA)論壇在天津濱海新區舉行。本屆論壇以“工業消費雙升級，重構生態新格局”為主題，圍繞政策、標準等領域展開討論。主要內容為深度解讀、研究進展及實施趨勢、實施效果評估、對未來調整方向的判斷、對企業的對策建議。下午的“政策標準與L3以上產品量產的協同之路”圓桌對話上，五位嘉賓共同探討了L3以上產品量產遇到的各種問題。以下為演講實錄:主持人:清華大學汽車產業與技術戰略研究院院長、世界汽車工程師學會主席趙福全，演講嘉賓:中國汽車技術研究中心有限公司首席專家、汽車標準化研究所副所長王昭，博世底盤控制系統中國區副總裁陳黎明，恩智浦普及區汽車電子業務副總裁劉芳，智能駕駛產品線總經理張玉鳳。

(從左至右:趙福全、王昭、陳黎明、劉芳、張玉鳳)趙福全:大家下午好。這是最后一次會議，也是今天唯一的圓桌會議。我的主持人不專業，但是問題一定很尖銳。現在說汽車進入新時代，原來講的是電氣化。最近，智能成了一個絕對熱門的話題。大家都覺得大部分電池問題都解決了，智能就不一樣了。智商是100還是250智力？智能現在有更大的機會和無限的潛力，智能也很有挑戰性。最重要的戰略制高點之一，其實就是所謂的自動駕駛。現在能夠幫助人，能夠解放人也是智能，理解人是更高的智能，自動駕駛是最難最受關注的。各種企業也投入了很多，國家對這方面也很重視。11個部委在疫情期間出臺了相關政策，一直過于火熱和猶豫，但很多企業也覺得這是未來。大量L2+產品上市，L3機器可以做一些決策，L4、L5政府有預期，企業和消費者有預期。為什么不著陸？不管是企業無能還是政策不到位，我們都會u……一個小時來討論它，一定比論壇前有了更高的認識。我們的嘉賓都是從不同的角度，包括標準，芯片，機箱技術，半導體傳感器。唯一遺憾的是沒有整車企業。我覺得主辦方是考慮不讓整車來。整車之所以沒有產品，是因為我們不懂。那么我們就開始今天的討論。首先幾位嘉賓從自己的角度談了一下。L3以上的為什么遲遲不落地？王昭:趙院長提出的話題確實很有挑戰性。現在大家都在看自動駕駛這個話題特別火，但是也看到各個汽車廠都在說我的產品已經研發出來了，L2，L3，甚至L4，但是我看不到跑在市場上的L3以上的產品。原因有二。第一，從技術角度講，大家都說自動駕駛的概念比較大，從實現的角度講并不難，就是垂直控制和水平控制。在簡單場景下實現自動駕駛相對容易，但要保證在真實道路環境下安全可靠運行還有很多事情要做，企業自身還有待提高。第二是使用環境，這個環境標準也在其中，就是政策環境，外部環境，有的不具備。比如我們的法律還沒有對自動駕駛做開放，相關國際法也剛剛修改。比如德國和日本已經開放了L3以上自動駕駛的使用，但是在我國還沒有真正使用。這實際上導致了一定的法律困難，這是最關鍵的因素。另外還包括消費者的認知等環境，這些對這兩者來說都不是最重要的。我們的標準也在制定L3以上自動駕駛相關的標準，并沒有真正到位，這也是一定程度上影響自動駕駛汽車真正上路行駛的原因。

王昭趙福全:標準正在制定中。為什么會延遲？是出不去還是不批？王昭:我覺得第一個是從需求出發。對標準有需求，對標準有定位。按照常規標準，它是基于科學經驗的。現在還要看智能網聯汽車和自動駕駛產品本身的發展。到什么程度，從目前我們接觸到的信息來看，企業是需要自動駕駛的，但是仔細篩選這種需求之后，我們發現不同的行業，不同的企業，不同的發展階段，對標準化的要求是不一樣的，有些是矛盾的。OEM、零件供應商和政府機構有不同的要求。我們需要真正確定哪些問題需要通過標準來解決。其次，智能網聯汽車或自動駕駛技術發展迅速。在快速發展的同時，對標準化的需求也在快速變化，需求是變化的、多樣化的。這其實是一個很大的挑戰。另外，自動駕駛本身就是一個新事物，一個新課題，有大量未知的問題需要解決。舉個簡單的例子，自動駕駛在某種意義上具有人工智能的屬性，我們可以把它當成一個移動機器人。對機器人的評價不能和傳統汽車一樣。我就說剎車安全性能好。對機器人的評價有點像對人的評價。如何評價一個人是一門非常大的學問。有人說是黑盒或者灰盒，其實不是白盒。趙福全:在我看來，這非常困難和復雜，這是一個很好的借口。從行業角度看，這個標準能出來嗎？你認為L3從標準的角度真的能解決最終量產后的相關問題嗎？王昭:先說要做的工作。一方面，我們會加大需求調研。我們會識別和分析各種需求，進行大量的需求。我們已經進行了很多標準的制定，我們的標準制定正在進行中。這里還有一個問題。這個標準是根據經驗總結出來的。標準實驗時，沒有企業提供產品，據說有……產品，但驗證實驗中沒有產品。趙福全:L3標準什么時候會出來討論和評論？王昭:我們去年就提交了，提出了幾個項目，也是結合自動駕駛的不同應用場景。我們已經有了草案，后續可能會加速標準的推廣。我預測明年會出臺相關標準。至于征求意見稿，今年底或明年初出臺，要看政府審批周期。陳黎明:我們不只是造車上路，我們需要大批量，不同的主機廠都可以仿制，還要符合法規和法律法規的要求，因為它還沒出來，技術和法律法規是相輔相成的。不過從技術角度來說，也是時間問題。當然，也有可能相應的傳感器還沒有達到工業量產的水平。我認為這只是時間問題。我認為L3落地不完全是技術、法律法規的問題，也是商業問題，我認為是關鍵問題。L3和L2給客戶帶來不成比例的價值成本，這是一大障礙。因為從L2開到L3的責任都交給了汽車，包括傳感器、執行器、電池、通訊等。，就是如果出現問題，另一個系統要接手，這個成本會大大增加，給用戶帶來的體驗不會增加那么多。這對L3來說是個大問題。技術問題可以解決，法律法規可以出臺。如果沒人買單，還是沒辦法落地。趙福全:像博世底盤這樣的企業面對的是奔馳寶馬和本土品牌。其實L3以上的自動駕駛很復雜，涉及的東西太多了。有些傳感器還沒有做好工業量產的充分準備，更重要的是說花多少錢做多少事，消費者可能會有賣得比價值高的問題。比如說是一輛13萬左右的車。有必要做L3嗎？最后，如果你賣不出數量，那就白賣了，你也賺不到錢。陳黎明:如果13萬實現了，肯定會建，因為必須有人買單。但是現在13萬的費用是不可能的。如果加了很多錢，沒人會為此買單。現階段，沒有人會去做。規模上來后，價格可能會下來，才能推廣到低端車。

陳黎明·趙福全:對于一個低端汽車來說，13萬元的成本是無法承受復雜的L3系統的。假L3消費者如果沒有體驗，是不會推薦別人買的。但是為什么很多自主品牌都這么做呢？陳黎明:我得問問原始設備制造商。趙福全:我發現零部件企業的老板最了解情況，因為他們的大數據是最準確的。陳黎明:從技術角度來說，準備工作是必須要做的，但是最后能不能商業化，決定了能不能做出產品，因為沒有人能做虧本生意，但是技術積累是必須要做的。趙福全:這個產品我不用做，但是未來智能自動駕駛不僅僅是L3，還有L4和L5。如果錯過了他們之間的技術積累，就永遠沒有機會了。我想說這句話，因為他是客人，陳老師說還是要做的。量產的商業化與未來的技術儲備有關，但不是直接的。因為像博世這樣的傳統頂級零配件公司，很多策略都比較熟悉，所以我相信稍微干一點的時候，技術倉儲配送可能會稍微辛苦一點。劉芳先生談傳感器成熟度。劉芳:其實我想分享一下這些年來我看到的中國自動駕駛發展的變化。整個行業都有不同的要求，而不是拿來國外的，這是好事。特斯拉有什么我就給什么，我直接去。事實并非如此。在我和運營商、服務商、主機廠交流的過程中，我們越來越少談L，要看對功能有沒有這樣的需求和場景，有沒有最合適的配套方案和產業環境，不僅僅是一個傳感器，還有整個產業鏈的配合，包括軟件。大家都要說學特斯拉是軟件定義的車，其實還是需求。事實上，在……近兩年來，國內很多企業都取得了很大的突破。我們稱之為輔助停車，停車服務。嚴格來說，它不再是L2，而是L3的一個重要細分應用。這種應用恰恰是用戶的特點，很多用戶愿意為這個功能額外付費。從這個角度來說，我們很少說L是否落地，而是說這款車處于一個什么樣的定位和定價水平。我們只是想升級功能，成本上不去，但其實我們只是看到越來越多的品牌走向高端，升級品牌。結果就像今天下午討論的，品牌升級很多點不一定貼上L號，很多實停車。這就是高端需求，比如商業建筑的使用，這恰恰是品牌升級非常重要的推動。回過頭來看，L3真的沒有落地嗎？我們看到很多應用場景已經接近量產，比如干線物流，我們在很多城市做了接近實驗，很有感觸。在今年新冠肺炎疫情初期，我們的小型末端物流無人機器人也開始像美團一樣提供快遞服務。這是L3，這是低速。我們看到這個行業已經進入理性階段，大家真正的細分場景，這個對硬件的要求，并不是性能越高越好，也不是L4附近的自動駕駛越高越好。功能安全的水平是否高，是否有實實在在的成本和經濟效益，是否有商業化的商業模式來支撐這樣一個具體的應用場景，在這段時間里，大家變得越來越冷靜，不是喊口號，而是還有多少年才能商業化。現在回到乘用車和商用車上來講講非常籠統的商業概念。我在和很多廠商談自動駕駛和輔助駕駛的概念，我們內部也有關于什么時候量產的爭論。現在很多人關注你的方案有多少可以接受的場景。剛才王主任的提問是關于標準的出臺，這也是技術成熟到一定程度的配合。不可能標準出臺了還說沒有可以量產的產品。用戶選擇什么樣的產品才符合標準？有了標準之后的測試手段，每一步的實驗和客戶的需求反饋，反過來又對我們的硬件提出了新的要求。另一方面，大家從早期我能算出多高的速率，處理性能有多強，到慢慢發現安全問題。四五年前我講安全的時候，人們往往不是特別明白信息安全和汽車在這種環境下如何實現，或者真正的價值在哪里。很多人講的是業務落地的場景，或者業務背后的商業動機采用安全技術，否則因為安全是一個成本，是一個非常高的成本。信息安全是一方面，功能安全更重要。硬件廠商最重要的責任是從解決方案的角度給客戶一個選擇的機會，讓客戶找到一個經濟上和解決方案上最適合應用的環境。有這樣一步一步的扎實推進，再加上做技術研發的配合，我相信最終形成量產根本不是夢，一定是指日可待的。

劉福泉:謝謝劉芳先生。其實劉芳先生說，不量產未必是壞事。其實也是量產，是基于場景的應用。可能會挑戰我們過去汽車可以去沒有路的地方，因為跑的車多了，未來的智能網聯汽車會改變思維，除了L5以上基于場景的ODD，L3所謂的人機共享，當汽車開到機器上，所謂的堵車跟車，其實是有停車功能的，消費者有這個需求痛點。這個所謂特殊場景的應用，汽車的規模效應，陳老師專門講了一點，最終還是購買力的問題。不能說豪車已經解決了，智能最終是通用的，因為你是傳感器，是半導體。你不……nk基于特殊場景的量能支撐汽車消費大批量的低成本需求？劉芳:我們說到高精地圖的應用，比如有很多技術路線。有些相機是有用的，我們會盡量用激光雷達。但是我們很高興看到國內一些企業能夠實現高精度地圖與純毫米波雷達的結合，能夠實現成像雷達的應用，這完全取決于方案的創新，而這樣的創新甚至可以說是世界上非常先進的，讓我們的零部件廠商感到震驚。這些已經完全具備了量產的基礎。傳感器的充分應用就是標準雷達，也就是標準毫米波雷達，可以實現高精地圖，再結合我們的高精地圖，實現停的方式。但事實上，在這樣一個點上可以實現需求的突破，與未來的無線支付和智慧停車相關的一系列互聯網應用空間已經在那里。這時候不是簡單的說特斯拉的成本便宜嗎？其實它的成本并不便宜，通過運營可以把整體成本降到可以承受的階段。真正的盈利模式是打通整個產業鏈。作為零部件制造商，我們將為這些企業提供理念和技術創新。趙福全:劉芳總經理談到了非常重要的一點，這肯定是昂貴的，但選擇最佳的解決方案需要智慧和技術解決方案的結合。不同的產品定價可能需要不同的技術解決方案，盡管都實現L3突破，這變得至關重要。事實上，特斯拉的解決方案并不一定昂貴。馬斯克不相信雷達，只相信相機。他不知道雷達不準，只知道老百姓買得起相機。他知道工業化和消費者的痛點，買得起高水平的自動駕駛，人們終于可以賣掉他們的汽車，如果他們想的話。讓我們歡迎張玉鳳將軍談談一些想法。張玉鳳:我記得去年8月，我帶著藍皮書論壇參加了一個圓桌論壇，題目是“L2.99還是L4”。這也是困擾業界很久的問題。因為涉及到人機共駕，L3不僅要說會開車，還要提醒司機出了問題要接手。如果它無法接管，它可以繼續行駛或安全停止。和L4有多大區別？L4意味著難度和成本都上來了，規模上肯定有很大的挑戰。對于購買L3汽車并專注于在不成熟條件下駕駛的用戶來說，這并不一定比L2更有利可圖。這種情況下買L3車有什么意義？業內也有過度宣傳的情況。比如特斯拉出了一些問題，事故的責任往往不在特斯拉。手冊上寫的驅動還在驅動里，就不起訴了。我們面臨的挑戰不僅僅是如何劃分法律責任，還有如何實現接近下一級的完整L3復雜度。我很贊同劉芳總經理說的場景駕駛。所謂L3，并不需要在所有場景下都是L3，但是可以解決所有場景下的所有行駛狀況，所有的問題都可以解決。我們是AI芯片廠商，也有分享的想法。我們CEO的創始人也打了個比方。車載AI芯片其實就是一個智能汽車數字引擎。實際上，制約智能的關鍵約束是計算的核心約束。自動駕駛儀上升一級，就會翻倍。如果是無條件自動駕駛，相當于四個輪子設置天河二號運算計算機。在保證最基本的車型分類和穩定性的基礎上，為了更好的產業化和規模化，還是要做到幾個點，或者實現軟硬件的協同優化，才能達到極致的能效，非常好的性價比。因為L3級別以上的自動駕駛，芯片本身的成本也在上升。我們看到海外朋友的費用是幾百塊，這是規模的限制。現在整車企業需要掌握越來越多的自主軟件迭代開發能力。這個時候，你的芯片本身的開發和應用，它相對完善的算法模型庫和靈活性就變得非常重要。近年來業界的一些典型例子，如L3自動駕駛儀與BM之間的合作水平……還有ANSYS，還有戴姆勒和英偉達的合作。因為現在算法越來越高，只有和主機廠合作，才能滿足高效的迭代算法能力，利用好計算芯片，把整體系統方案發揮到極致。這是我們在業內觀察到的趨勢。地平線作為中國的AI汽車廠商，是距離中國OEM物理距離最近的芯片廠，因此越復雜的芯片能否得到靈活及時的支持越來越重要。

張玉鳳·趙福全:我有一個問題。每個人都關心去一個高水平。大家有一個共識，就是算法問題。這就有很大的計算能力問題。我覺得作為一個企業可能關心的問題，你在做L2+，甚至L3，L4的時候，芯片算法的連續性如何？和你一起工作的這個伙伴有什么優點和缺點？張玉鳳:這不僅僅是算法層面，還有芯片層面的OEM芯片序列家族能否解決L2到L4，這是一個需求強烈的痛點。從面向前方到環顧四周、回望四周、側視四周，這個后面還可以迭代。現在越來越多的汽車廠商會和更開放的合作伙伴合作，建立數據的傳輸，這對于未來L3和L4更多相機算法模型的迭代開發非常有幫助。趙福全:作為一個起點，L3需要參與很多高水平的自動駕駛，而且非常復雜，包括場景和傳感器的使用，還有一個非常現實的成本問題。從智能網絡安全的角度來看，這也是一個非常重要的問題。從人車路協調的大概念來說，所謂道路，就是從車路協調的角度來說的一個基礎環境。應該怎么做？這就有了雞和蛋的問題。從標準設定來看，我的車是可以在公路環境下跑的。你剛才說因為我需要車來定標準，你提供不了車，你把鍋扔出去了好不好。你還說沒有標準開發產品，開發出來賣不出去。如何實現車輛與道路的協調？王昭:我覺得首先有一點，車路協同是未來特別好的發展趨勢。我還想強調另外一點。從實現自動駕駛的角度來說，首先是車輛自帶自動駕駛功能，在沒有其他條件的情況下，能夠安全可靠的行駛。換句話說，車輛本身的自動駕駛功能才是最重要的決定因素，車路協調起到什么樣的作用，才能大大放大自動駕駛的實際應用價值。實現自動駕駛功能時，有時路徑是值1，其他是0。車輛與外界的網絡通信能否利用道路和路邊，能否減少車輛利用的規劃，包括車輛自身設備的實現，在這種情況下，是一個關鍵因素。你剛才提到雞和蛋的問題是個謎題，有點像談戀愛。付出太多很容易受傷，但如果是真愛沒關系，可以不顧一切。車輛的投入是主機廠投入，消費者買單，而不是一對一的個人。基礎設施的投入，不管是道路還是通信，基本上都是政府投入多，地方政府投入多。這里確實有問題。如果主機廠先走，消費者不買單的成本更高。如果基礎設施投入后浪費了，如果沒人用，現在通信技術發展很快，十年后才能用上，技術更新的迭代是巨大的浪費。趙福全:先有雞還是先有蛋的問題，但是從供應商的角度來看，一個民族、一個行業持續20到30年。以前想致富先修路，我個人認為從這個角度來說，想推動智能網聯汽車的快速發展，現在就應該在各個層面示范智慧城市。如果這樣做，每個人的標準都會不一樣，這是巨大的低級的所謂投資浪費。你如何利用這個機會講述這個故事？王昭:因為涉及到道路交通和通訊設施的協調，我們有一個戰略協議……促進各方面的工作。在車輛端要做好車輛通信，此外還要實現聯網和車路協同。接口標準通過通信與道路設施共建，讓車輛通信道路基礎設施各司其職，各方面工作由大家共同完成。有了這個機制，至少可以對企業有一個相對友好的發展路徑，尤其是接口，尤其是接口的相互對接，做好這方面的工作，這也是目前聯網的重點工作，除了ADAS，自動駕駛，網絡信息安全。趙福全:智能網聯如果要大規模商用，不是汽車一個部門，而是道路、交通建設、硬件和軟件。你認為誰應該帶頭？王昭:可能是因為我是汽車行業出身吧。不一定是誰帶頭。汽車應該是主要的積極推動者，因為汽車使用主要設施。趙福全:這不是你的既得利益。汽車主管部門要主動推動，協調各方資源，讓智能汽車快速落地。下一個問題是問陳黎明先生，汽車本身必須是智能的，否則光靠道路是不夠的。這就是自行車智能和道路平衡的問題，而且開發時間太長，支撐數據量其實很大。高水平的自動駕駛必須與道路相協調，這是很多人的共識。從你的角度來說，因為你工作了這么多年，你覺得自行車智能和車路協調如何平衡，哪些應該放在車里，哪些應該放在環境里？因為王昭的標準一直拖著，消費者有需求，老板怎么逼你賺錢？陳黎明:科技行業的路線是有共識的，我特別同意王主任的觀點，涉及到車、路、云。智能在哪里？這主要在于汽車。路和云都是輔助，其實還是回歸安全的問題。其實很多嘉賓都談到了安全的事情，不管第三生活空間是什么，最基本的就是從A到b的安全問題，要做到這一點，就是要保證車輛在各種情況下都是安全的，與安全相關的智能必須在車內，而不是在云端。溝通有很多問題。我們知道，比如時速100米公里，基本需要10秒，停下來需要5秒。一旦我們談到在交互過程中與路邊和云端的交互，安全是沒有辦法保證的。而正前方是以毫秒計算的。計算的重點是什么？肯定是車尾。另外也是我們講的智慧之路。世界各地不可能都有智慧之路。但如果自動駕駛汽車只能局限于智能道路，那么消費價值就會降低很多，甚至普及程度也會受到很大影響。應該是車的智能，輔之以路的智能，但是要說沒有路的智能還是有很多不利因素的，尤其是車的智能在很多層面是看不見的，對方的觀點非常強勢。對于ADAS和自動駕駛非常重要。當我們談到安全的時候，我們可以想象汽車不像老司機，而像新手，所以我們不想坐自動駕駛汽車。如果能盡快了解紅綠燈等關系的信息，我就能很好的改善我的起步和剎車。這個車相當于一個老司機，對終端接受度也非常有利。趙福全:陳總強調很重要的一點，車路協調是未來的發展方向，車輛本身一定要安全。如果不安全的車輛不能保證智能環境下的安全運行，潛臺詞就是博世作為企業也是賣產品的。如果沒有智能環境，就需要購買智能硬件和軟件。我會先做打開市場，不斷擁抱智能環境。另一個問題給陳老師，做傳統汽車開發的時候，尤其是底盤系統基本是黑匣子的時候，你把自己的控制系統，雖然以后跟底盤制動有很大關系。這不是……底盤本身的特性，而是車本身的水平，因為根據從外面感知到的，其實是控制整車的狀態。在這種情況下，雖然不是簡單的車路協調，但卻是多個參與者的合作。在這種情況下，你你不能做所有的傳感器，你有所有的自動駕駛剎車，你不必使用軟的。對于這個整車企業來說，這種商業模式結合起來的時候，你現在最難的是哪里？陳黎明:這是許多供應商、原始設備制造商甚至其他參與者的想法。誠然，自動駕駛不是主機廠和供應商的直接關系，而是涉及到很多地圖云，以及我們說的網絡5G和運營商。誠然，在過去，一個簡單的系統可能相當于給主機廠提供了一整套解決方案，對主機廠來說是一個黑箱。但現在是競爭與合作并存的開放商業環境，從博世的角度來看，我們也是一樣的。我們一直在推動開放的環境，尤其是自動駕駛涉及到各種芯片，主機廠有自己的軟件中心，都在開發自己的功能，很多科技公司都在做自動駕駛功能。最終如何一起實現自動駕駛，確實是大家都在討論的問題。

劉福泉:謝謝劉芳先生。其實劉芳先生說，不量產未必是壞事。其實也是量產，是基于場景的應用。可能會挑戰我們過去汽車可以去沒有路的地方，因為跑的車多了，未來的智能網聯汽車會改變思維，除了L5以上基于場景的ODD，L3所謂的人機共享，當汽車開到機器上，所謂的堵車跟車，其實是有停車功能的，消費者有這個需求痛點。這個所謂特殊場景的應用，汽車的規模效應，陳老師專門講了一點，最終還是購買力的問題。不能說豪車已經解決了，智能最終是通用的，因為你是傳感器，是半導體。你覺得基于特殊場景的量能支撐大批量汽車消費的低成本需求嗎？劉芳:我們說到高精地圖的應用，比如有很多技術路線。有些相機是有用的，我們會盡量用激光雷達。但是我們很高興看到國內一些企業能夠實現高精度地圖與純毫米波雷達的結合，能夠實現成像雷達的應用，這完全取決于方案的創新，而這樣的創新甚至可以說是世界上非常先進的，讓我們的零部件廠商感到震驚。這些已經完全具備了量產的基礎。傳感器的充分應用就是標準雷達，也就是標準毫米波雷達，可以實現高精地圖，再結合我們的高精地圖，實現停的方式。但事實上，在這樣一個點上可以實現需求的突破，與未來的無線支付和智慧停車相關的一系列互聯網應用空間已經在那里。這時候不是簡單的說特斯拉的成本便宜嗎？其實它的成本并不便宜，通過運營可以把整體成本降到可以承受的階段。真正的盈利模式是打通整個產業鏈。作為零部件制造商，我們將為這些企業提供理念和技術創新。趙福全:劉芳總經理談到了非常重要的一點，這肯定是昂貴的，但選擇最佳的解決方案需要智慧和技術解決方案的結合。不同的產品定價可能需要不同的技術解決方案，盡管都實現L3突破，這變得至關重要。事實上，特斯拉的解決方案并不一定昂貴。馬斯克不相信雷達，只相信相機。他不知道雷達不準，只知道老百姓買得起相機。他知道工業化和消費者的痛點，買得起高水平的自動駕駛，人們終于可以賣掉他們的汽車，如果他們想的話。讓我們歡迎張玉鳳將軍談談一些想法。張玉鳳:我記得去年8月，我帶著藍皮書論壇參加了一個圓桌論壇，題目是“L2.99還是L4”。這……也是困擾業界很久的一個問題。因為涉及到人機共駕，L3不僅要說會開車，還要提醒司機出了問題要接手。如果它無法接管，它可以繼續行駛或安全停止。和L4有多大區別？L4意味著難度和成本都上來了，規模上肯定有很大的挑戰。對于購買L3汽車并專注于在不成熟條件下駕駛的用戶來說，這并不一定比L2更有利可圖。這種情況下買L3車有什么意義？業內也有過度宣傳的情況。比如特斯拉出了一些問題，事故的責任往往不在特斯拉。手冊上寫的驅動還在驅動里，就不起訴了。我們面臨的挑戰不僅僅是如何劃分法律責任，還有如何實現接近下一級的完整L3復雜度。我很贊同劉芳總經理說的場景駕駛。所謂L3，并不需要在所有場景下都是L3，但是可以解決所有場景下的所有行駛狀況，所有的問題都可以解決。我們是AI芯片廠商，也有分享的想法。我們CEO的創始人也打了個比方。車載AI芯片其實就是一個智能汽車數字引擎。實際上，制約智能的關鍵約束是計算的核心約束。自動駕駛儀上升一級，就會翻倍。如果是無條件自動駕駛，相當于四個輪子設置天河二號運算計算機。在保證最基本的車型分類和穩定性的基礎上，為了更好的產業化和規模化，還是要做到幾個點，或者實現軟硬件的協同優化，才能達到極致的能效，非常好的性價比。因為L3級別以上的自動駕駛，芯片本身的成本也在上升。我們看到海外朋友的費用是幾百塊，這是規模的限制。現在整車企業需要掌握越來越多的自主軟件迭代開發能力。這個時候，你的芯片本身的開發和應用，它相對完善的算法模型庫和靈活性就變得非常重要。這幾年業內比較典型的一些例子，比如寶馬和ANSYS合作級別的L3自動駕駛，戴姆勒和英偉達的合作。因為現在算法越來越高，只有和主機廠合作，才能滿足高效的迭代算法能力，利用好計算芯片，把整體系統方案發揮到極致。這是我們在業內觀察到的趨勢。地平線作為中國的AI汽車廠商，是距離中國OEM物理距離最近的芯片廠，因此越復雜的芯片能否得到靈活及時的支持越來越重要。

張玉鳳·趙福全:我有一個問題。每個人都關心去一個高水平。大家有一個共識，就是算法問題。這就有很大的計算能力問題。我覺得作為一個企業可能關心的問題，你在做L2+，甚至L3，L4的時候，芯片算法的連續性如何？和你一起工作的這個伙伴有什么優點和缺點？張玉鳳:這不僅僅是算法層面，還有芯片層面的OEM芯片序列家族能否解決L2到L4，這是一個需求強烈的痛點。從面向前方到環顧四周、回望四周、側視四周，這個后面還可以迭代。現在越來越多的汽車廠商會和更開放的合作伙伴合作，建立數據的傳輸，這對于未來L3和L4更多相機算法模型的迭代開發非常有幫助。趙福全:作為一個起點，L3需要參與很多高水平的自動駕駛，而且非常復雜，包括場景和傳感器的使用，還有一個非常現實的成本問題。從智能網絡安全的角度來看，這也是一個非常重要的問題。從人車路協調的大概念來說，所謂道路，就是從車路協調的角度來說的一個基礎環境。應該怎么做？這就有了雞和蛋的問題。從標準設定來看，我的車是可以在公路環境下跑的。你剛才說因為我需要車來定標準，你提供不了車，你把鍋扔出去了好不好。你還說開發產品沒有標準，還有……開發不能賣。如何實現車輛與道路的協調？王昭:我覺得首先有一點，車路協同是未來特別好的發展趨勢。我還想強調另外一點。從實現自動駕駛的角度來說，首先是車輛自帶自動駕駛功能，在沒有其他條件的情況下，能夠安全可靠的行駛。換句話說，車輛本身的自動駕駛功能才是最重要的決定因素，車路協調起到什么樣的作用，才能大大放大自動駕駛的實際應用價值。實現自動駕駛功能時，有時路徑是值1，其他是0。車輛與外界的網絡通信能否利用道路和路邊，能否減少車輛利用的規劃，包括車輛自身設備的實現，在這種情況下，是一個關鍵因素。你剛才提到雞和蛋的問題是個謎題，有點像談戀愛。付出太多很容易受傷，但如果是真愛沒關系，可以不顧一切。車輛的投入是主機廠投入，消費者買單，而不是一對一的個人。基礎設施的投入，不管是道路還是通信，基本上都是政府投入多，地方政府投入多。這里確實有問題。如果主機廠先走，消費者不買單的成本更高。如果基礎設施投入后浪費了，如果沒人用，現在通信技術發展很快，十年后才能用上，技術更新的迭代是巨大的浪費。趙福全:先有雞還是先有蛋的問題，但是從供應商的角度來看，一個民族、一個行業持續20到30年。以前想致富先修路，我個人認為從這個角度來說，想推動智能網聯汽車的快速發展，現在就應該在各個層面示范智慧城市。如果這樣做，每個人的標準都會不一樣，這是巨大的低級的所謂投資浪費。你如何利用這個機會講述這個故事？王昭:因為涉及到道路交通和通信設施的協調，所以我們有一個戰略協議來推動各方面的工作。在車輛端要做好車輛通信，此外還要實現聯網和車路協同。接口標準通過通信與道路設施共建，讓車輛通信道路基礎設施各司其職，各方面工作由大家共同完成。有了這個機制，至少可以對企業有一個相對友好的發展路徑，尤其是接口，尤其是接口的相互對接，做好這方面的工作，這也是目前聯網的重點工作，除了ADAS，自動駕駛，網絡信息安全。趙福全:智能網聯如果要大規模商用，不是汽車一個部門，而是道路、交通建設、硬件和軟件。你認為誰應該帶頭？王昭:可能是因為我是汽車行業出身吧。不一定是誰帶頭。汽車應該是主要的積極推動者，因為汽車使用主要設施。趙福全:這不是你的既得利益。汽車主管部門要主動推動，協調各方資源，讓智能汽車快速落地。下一個問題是問陳黎明先生，汽車本身必須是智能的，否則光靠道路是不夠的。這就是自行車智能和道路平衡的問題，而且開發時間太長，支撐數據量其實很大。高水平的自動駕駛必須與道路相協調，這是很多人的共識。從你的角度來說，因為你工作了這么多年，你覺得自行車智能和車路協調如何平衡，哪些應該放在車里，哪些應該放在環境里？因為王昭的標準一直拖著，消費者有需求，老板怎么逼你賺錢？陳黎明:科技行業的路線是有共識的，我特別同意王主任的觀點，涉及到車、路、云。智能在哪里？這主要在于汽車。路和云都是輔助的，但實際上還是一個r的問題……轉向安全。其實很多嘉賓都談到了安全的事情，不管第三生活空間是什么，最基本的就是從A到b的安全問題，要做到這一點，就是要保證車輛在各種情況下都是安全的，與安全相關的智能必須在車內，而不是在云端。溝通有很多問題。我們知道，比如時速100米公里，基本需要10秒，停下來需要5秒。一旦我們談到在交互過程中與路邊和云端的交互，安全是沒有辦法保證的。而正前方是以毫秒計算的。計算的重點是什么？肯定是車尾。另外也是我們講的智慧之路。世界各地不可能都有智慧之路。但如果自動駕駛汽車只能局限于智能道路，那么消費價值就會降低很多，甚至普及程度也會受到很大影響。應該是車的智能，輔之以路的智能，但是要說沒有路的智能還是有很多不利因素的，尤其是車的智能在很多層面是看不見的，對方的觀點非常強勢。對于ADAS和自動駕駛非常重要。當我們談到安全的時候，我們可以想象汽車不像老司機，而像新手，所以我們不想坐自動駕駛汽車。如果能盡快了解紅綠燈等關系的信息，我就能很好的改善我的起步和剎車。這個車相當于一個老司機，對終端接受度也非常有利。趙福全:陳總強調很重要的一點，車路協調是未來的發展方向，車輛本身一定要安全。如果不安全的車輛不能保證智能環境下的安全運行，潛臺詞就是博世作為企業也是賣產品的。如果沒有智能環境，就需要購買智能硬件和軟件。我會先做打開市場，不斷擁抱智能環境。另一個問題給陳老師，做傳統汽車開發的時候，尤其是底盤系統基本是黑匣子的時候，你把自己的控制系統，雖然以后跟底盤制動有很大關系。這不是底盤本身的特點，而是車本身的水平，因為根據從外面感知到的，其實是控制整車的狀態。在這種情況下，雖然不是簡單的車路協調，但卻是多個參與者的合作。在這種情況下，你你不能做所有的傳感器，你有所有的自動駕駛剎車，你不必使用軟的。對于這個整車企業來說，這種商業模式結合起來的時候，你現在最難的是哪里？陳黎明:這是許多供應商、原始設備制造商甚至其他參與者的想法。誠然，自動駕駛不是主機廠和供應商的直接關系，而是涉及到很多地圖云，以及我們說的網絡5G和運營商。誠然，在過去，一個簡單的系統可能相當于給主機廠提供了一整套解決方案，對主機廠來說是一個黑箱。但現在是競爭與合作并存的開放商業環境，從博世的角度來看，我們也是一樣的。我們一直在推動開放的環境，尤其是自動駕駛涉及到各種芯片，主機廠有自己的軟件中心，都在開發自己的功能，很多科技公司都在做自動駕駛功能。最終如何一起實現自動駕駛，確實是大家都在討論的問題。我可以想象那一定是一個開放、合作、競爭的環境，尤其是比如我們在做傳感器、雷達攝像頭，包括剎車系統、轉向系統。同時我們的軟件包括兩個部分，一個是中間鍵，一個是上層應用鍵。博世是中間的關鍵，已經開始開源。不代表我是黑箱。通過開源整合社會資源，可以避免重復制造汽車和車輪，讓自動駕駛這件事早日落地。現在有兩個開源，一個是車載OS，一個是模擬開源。我們希望通過有競爭力的生態商業環境來推動自動駕駛的落地。趙福全:地平線制造芯片。你把自己定義為T2供應商還是T1供應商？最后你得有數據，你得執行數據。如果你不能接通這些……ompanies好吧，你不了解和控制這些東西，最后你有很強的溝通能力和很強的算法能力，這些都沒有體現在車上，你怎么結合你的商業模式，你還是不會和博世合作？張玉鳳:我是陳先生的T1。首先，黑盒子房子越來越不可行。即使在L2級別，我們也會比較標準IQ4的性能。即使在L2層面，許多制造商也接受這種方法。我們也看到很多客戶希望Horizon更加開放，尤其是通過計算數據，可以更快的積累軟件能力。我們被期望成為一個黑箱解決方案，并給出最終的解決方案。我希望作為一個使能者，我們可以幫助OEM建立自己的軟件中心。這樣既能提供自己的芯片，又能成長為開發能力。雖然我們提供核心芯片，但是我們讓長安的軟件人員基于我們的工具鏈開發附加的交互功能，比如手勢識別，玩有趣的游戲，比如車主可以用車機猜拳頭。這是長安做的芯片供應鏈開發。我們已經是混合模式了，越往更高的層次開，我們就覺得像地平線這種有算法能力的芯片廠商更接近主機廠，因為剛才我們講了軟件的復雜程度和芯片的控制和積累能力。不過這里主要是和博世合作，主要圍繞AI核心計算和感知。各種零件很多，智能駕駛也有各種零件。毫米波絕對沒有受到影響，我們仍然是T2。新時代，舊的分層有點模糊。在新的模式下，更像是把原來的芯片廠納入到了OEM的周圍，大家會更加緊密的合作共贏。趙福全:在傳統的以硬件為主的時代，人們越來越不認同是同質化的反面。未來，最強大的智能是個性化。除此之外，還有幾千輛車，幾千個人。最后，企業都想實現自己的個性化。如何在不流失客戶的情況下平衡個性問題或者滿足個性化需求，是芯片廠商面臨的巨大挑戰。現在才剛剛起步。長此以往，你也被稱為中國的英偉達。你如何解決這個問題？張玉鳳:這非常具有挑戰性。L2智能駕駛艙還是比較清晰的，每個主機廠上去的思路都不一樣。這是一個溝通合作的過程。我們盡量把最容易商業化的核心傳感技術，我在路上每輛車上看到的每個人看到的速度都是一樣的。這些屬于共性的東西，一方面有自己的判斷，需要和T1溝通，然后溝通調整。更愿意聽取主機廠的想法，調整我們的定位。趙福全:接下來，請劉芳先生發言。說到車路協調，有些車路交給路，車上的傳感器用的比較少。是不是你的銷量降低了？車路協調對你的影響有多大？劉芳:其實從輔助駕駛到未來的自動駕駛，車和路的關系一直都是動態平衡的。現階段道路的基礎設施建設還需要大量的時間來完善，也需要大量的時間來打通，甚至需要大量的時間來保證可靠性。所以無論是在車端搜索傳感器還是解決方案，還是從功能安全和信息安全的角度盡量完善，通過自身的安全性盡可能保證自動駕駛功能啟動時可以降低的風險。但在未來，當我們看到車路協調，也就是路的這一端的成熟逐漸拓寬覆蓋面的時候，我們才能深刻的體會到，我們其實也走過了同樣的階段。隨著覆蓋面的擴大，標準的完善，成熟度的提高，對汽車這一端的硬件、傳感、靈敏度的要求可以逐漸緩解，可能通過云端和車端算法的分層，更好的帶來車路協同。對于不同決策的分層，哪些更符合安全需求？本質上我是做芯片的，傳感器只是芯片的一部分。恩智浦涵蓋汽車電子芯片的各個方面，產品家族最為齊全。就恩智浦而言，當自動駕駛向智能化發展并成為……智能汽車的終極目標，只有動態平衡。就算動平衡有一段時間的爬坡功能，甚至一段時間的迭代功能，現在大家都在說的電子電氣架構的核心，很多OEM廠商都想把很多節點的ECU集成在大型MCU處理器上，是不是意味著恩智浦就沒有業務了？不會，因為整體效益提高了。有一家很成功的公司有一句營銷口號，就是買的越多，省的越多，我很佩服。很多時候，當我們談到降低控制成本的時候，OEM廠商必然會采取的方法是技術升級，而不僅僅是降低配置，會考慮到整個電子電氣架構的核心。國內很多主機廠應該都是這個階段。基于面向服務的升級，我們有這樣一個清晰的計劃。2023年到2023年，在這個升級過程中，節點數量會減少，但實際上增加了前置控制器的數量，更大程度上增加了系統的可靠性和安全性的整體設計。這也是我們剛剛提到的T1問題，但是大家的產業鏈都是從軟件到硬件。作為傳統的芯片廠商，可以做傳感器，做AI，大家會更多的宣傳自己在硬件方面的能力。然后恩智浦在兩個多月前剛剛宣布，我們將采用世界上最先進的5納米技術來升級汽車芯片。那我們為什么采用5納米，線寬更少，也比市面上計算能力最高的7納米提高了20%的計算能力，也符合車規。無論是車路協同、人車交互，還是云車分層，我們硬件場景的重點都是讓能工業環境的落地和實現。我們將深耕汽車產業，我們將把對汽車產業的理解和對安全的認知融入到未來智能網聯汽車的設計和構想中。

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趙福全:劉先生的意思是，你越聰明，你需要的傳感器就越多，你需要的芯片就越多，我的生意就越多。剛才ANSYS說創新不安全，其實創新是為了安全。因為時間關系，我們討論了這個問題。首先我要感謝四位嘉賓。汽車的智能化其實是與人類進入智能社會同步的，但汽車是一個移動機器人，集成了智能事物的挑戰。因為機器人跟在人后面跑，安全就成了第一位。剛才劉先生也談到了安全問題，博世的陳黎明先生也談到了安全問題。我的汽車開發商保證汽車是安全的。其實任何交通工具，包括企業運營，都是高效安全的，開快車才是高效的。如果它不安全，它將永遠不會到達那里。進入智能汽車的發展時代，剛才王昭先生也講了。其實就是協同智能。單純的車是不夠的，單純的環境也是不夠的，但是也有分工。我也挑戰過余楓先生，他們已經握手言和，談笑風生。這不是他們之間誰是供應商的問題。未來，智能汽車將是一個互聯網連接的社會。互聯網是人與人之間的信息交互，物聯網是人造的東西。他們之間的信息和知識交流將使社會變得智能化。自行車智能不能是，必須是協同智能。協作智能是一個大環境。道路應該是智能的，汽車應該是智能的，智能汽車應該在智能道路上運行，智能汽車也應該是智能道路。我想剛才道恩先生也講了，在行業剛剛起步的時候，分工是多么的不同。五年后，我們今天談論的一切可能都是錯的，但有一點是對的，那就是它變得越來越智能。這需要軟硬兼施。在硬件的前提下，原有的硬件是充分條件，未來是必要條件，但必要和不充分是不可能升華的。硬件我都準備好了，軟件跟不上就浪費了。如果軟件一直迭代，說明硬件庫存不夠。這兩點告訴我們，進入一個全新的社會需要一個品牌-……我們真的改變了人們，而沒有改變我們的想法，因為這是一個不同的世界，我們必須有不同的思維方式。從這個角度來說，我們認為我們在不斷探索和進步，這些人為公司做了很好的工作。我可以想象那一定是一個開放、合作、競爭的環境，尤其是比如我們在做傳感器、雷達攝像頭，包括剎車系統、轉向系統。同時我們的軟件包括兩個部分，一個是中間鍵，一個是上層應用鍵。博世是中間的關鍵，已經開始開源。不代表我是黑箱。通過開源整合社會資源，可以避免重復制造汽車和車輪，讓自動駕駛這件事早日落地。現在有兩個開源，一個是車載OS，一個是模擬開源。我們希望通過有競爭力的生態商業環境來推動自動駕駛的落地。趙福全:地平線制造芯片。你把自己定義為T2供應商還是T1供應商？最后你得有數據，你得執行數據。如果你不能很好的打通這些公司，你不了解和控制這些東西，最后你有很強的溝通能力和很強的算法能力，這些都沒有體現在車上，你怎么結合你的商業模式，你還是不會和博世合作？張玉鳳:我是陳先生的T1。首先，黑盒子房子越來越不可行。即使在L2級別，我們也會比較標準IQ4的性能。即使在L2層面，許多制造商也接受這種方法。我們也看到很多客戶希望Horizon更加開放，尤其是通過計算數據，可以更快的積累軟件能力。我們被期望成為一個黑箱解決方案，并給出最終的解決方案。我希望作為一個使能者，我們可以幫助OEM建立自己的軟件中心。這樣既能提供自己的芯片，又能成長為開發能力。雖然我們提供核心芯片，但是我們讓長安的軟件人員基于我們的工具鏈開發附加的交互功能，比如手勢識別，玩有趣的游戲，比如車主可以用車機猜拳頭。這是長安做的芯片供應鏈開發。我們已經是混合模式了，越往更高的層次開，我們就覺得像地平線這種有算法能力的芯片廠商更接近主機廠，因為剛才我們講了軟件的復雜程度和芯片的控制和積累能力。不過這里主要是和博世合作，主要圍繞AI核心計算和感知。各種零件很多，智能駕駛也有各種零件。毫米波絕對沒有受到影響，我們仍然是T2。新時代，舊的分層有點模糊。在新的模式下，更像是把原來的芯片廠納入到了OEM的周圍，大家會更加緊密的合作共贏。趙福全:在傳統的以硬件為主的時代，人們越來越不認同是同質化的反面。未來，最強大的智能是個性化。除此之外，還有幾千輛車，幾千個人。最后，企業都想實現自己的個性化。如何在不流失客戶的情況下平衡個性問題或者滿足個性化需求，是芯片廠商面臨的巨大挑戰。現在才剛剛起步。長此以往，你也被稱為中國的英偉達。你如何解決這個問題？張玉鳳:這非常具有挑戰性。L2智能駕駛艙還是比較清晰的，每個主機廠上去的思路都不一樣。這是一個溝通合作的過程。我們盡量把最容易商業化的核心傳感技術，我在路上每輛車上看到的每個人看到的速度都是一樣的。這些屬于共性的東西，一方面有自己的判斷，需要和T1溝通，然后溝通調整。更愿意聽取主機廠的想法，調整我們的定位。趙福全:接下來，請劉芳先生發言。說到車路協調，有些車路交給路，車上的傳感器用的比較少。是不是你的銷量降低了？車路協調對你的影響有多大？劉芳:其實從輔助駕駛到未來的自動駕駛，車和路的關系一直都是動態平衡的。現階段，道路的基礎設施建設還需要大量的時間來完善，也需要大量的時間來打通，甚至……eds需要大量時間來確保可靠性。所以無論是在車端搜索傳感器還是解決方案，還是從功能安全和信息安全的角度盡量完善，通過自身的安全性盡可能保證自動駕駛功能啟動時可以降低的風險。但在未來，當我們看到車路協調，也就是路的這一端的成熟逐漸拓寬覆蓋面的時候，我們才能深刻的體會到，我們其實也走過了同樣的階段。隨著覆蓋面的擴大，標準的完善，成熟度的提高，對汽車這一端的硬件、傳感、靈敏度的要求可以逐漸緩解，可能通過云端和車端算法的分層，更好的帶來車路協同。對于不同決策的分層，哪些更符合安全需求？本質上我是做芯片的，傳感器只是芯片的一部分。恩智浦涵蓋汽車電子芯片的各個方面，產品家族最為齊全。就恩智浦而言，當自動駕駛向智能化發展，成為智能汽車的終極目標時，只有動態平衡。就算動平衡有一段時間的爬坡功能，甚至一段時間的迭代功能，現在大家都在說的電子電氣架構的核心，很多OEM廠商都想把很多節點的ECU集成在大型MCU處理器上，是不是意味著恩智浦就沒有業務了？不會，因為整體效益提高了。有一家很成功的公司有一句營銷口號，就是買的越多，省的越多，我很佩服。很多時候，當我們談到降低控制成本的時候，OEM廠商必然會采取的方法是技術升級，而不僅僅是降低配置，會考慮到整個電子電氣架構的核心。國內很多主機廠應該都是這個階段。基于面向服務的升級，我們有這樣一個清晰的計劃。2023年到2023年，在這個升級過程中，節點數量會減少，但實際上增加了前置控制器的數量，更大程度上增加了系統的可靠性和安全性的整體設計。這也是我們剛剛提到的T1問題，但是大家的產業鏈都是從軟件到硬件。作為傳統的芯片廠商，可以做傳感器，做AI，大家會更多的宣傳自己在硬件方面的能力。然后恩智浦在兩個多月前剛剛宣布，我們將采用世界上最先進的5納米技術來升級汽車芯片。那我們為什么采用5納米，線寬更少，也比市面上計算能力最高的7納米提高了20%的計算能力，也符合車規。無論是車路協同、人車交互，還是云車分層，我們硬件場景的重點都是讓能工業環境的落地和實現。我們將深耕汽車產業，我們將把對汽車產業的理解和對安全的認知融入到未來智能網聯汽車的設計和構想中。

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趙福全:劉先生的意思是，你越聰明，你需要的傳感器就越多，你需要的芯片就越多，我的生意就越多。剛才ANSYS說創新不安全，其實創新是為了安全。因為時間關系，我們討論了這個問題。首先我要感謝四位嘉賓。汽車的智能化其實是與人類進入智能社會同步的，但汽車是一個移動機器人，集成了智能事物的挑戰。因為機器人跟在人后面跑，安全就成了第一位。剛才劉先生也談到了安全問題，博世的陳黎明先生也談到了安全問題。我的汽車開發商保證汽車是安全的。其實任何交通工具，包括企業運營，都是高效安全的，開快車才是高效的。如果它不安全，它將永遠不會到達那里。進入智能汽車的發展時代，剛才王昭先生也講了。其實就是協同智能。單純的車是不夠的，單純的環境也是不夠的，但是也有分工。我也挑戰過余楓先生，他們已經握手言和，談笑風生。這不是誰是供給者的問題……他們之間。未來，智能汽車將是一個互聯網連接的社會。互聯網是人與人之間的信息交互，物聯網是人造的東西。他們之間的信息和知識交流將使社會變得智能化。自行車智能不能是，必須是協同智能。協作智能是一個大環境。道路應該是智能的，汽車應該是智能的，智能汽車應該在智能道路上運行，智能汽車也應該是智能道路。我想剛才道恩先生也講了，在行業剛剛起步的時候，分工是多么的不同。五年后，我們今天談論的一切可能都是錯的，但有一點是對的，那就是它變得越來越智能。這需要軟硬兼施。在硬件的前提下，原有的硬件是充分條件，未來是必要條件，但必要和不充分是不可能升華的。硬件我都準備好了，軟件跟不上就浪費了。如果軟件一直迭代，說明硬件庫存不夠。這兩點告訴我們，進入一個全新的社會，需要一種全新的思維方式，而我們真的在沒有改變觀念的情況下改變了人，因為這是一個不同的世界，我們要有不同的思維方式。從這個角度來說，我們認為我們在不斷探索和進步，這些人為公司做了很好的工作。

標簽：特斯拉發現寶馬長安奔馳

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