编者按 | 随着大数据、人工智能、5G、物联网、云计算、区块链等技术的快速发展，智能汽车已成为全球汽车产业发展的战略方向。3月11日，由搜狐汽车与搜狐科技联合主办的“开启智能汽车元年——2022汽车营造社思享汇”活动在北京顺利召开。来自研究院、主机厂以及智能汽车芯片领域的企业嘉宾，分别就智能汽车技术的发展趋势展开演讲，共同探讨智能汽车的定义、功能与场景需求以及供应链生态圈的搭建策略与协作之道。
以下为互动研讨环节的现场实录（有删减）：
主持人:第一电动网创始人 庞义成
参与嘉宾
沙龙智行智能化中心高级总监 杨继峰
广汽埃安新能源汽车有限公司技术中心主任 许俊海
四维图新智能驾驶高级研发总监 李阳
黑芝麻智能高级产品经理 额日特
庞义成：感谢搜狐汽车给我们这样一个学习的机会。我刚才在台下认真听了今天的几位嘉宾分享，非常专业。专业到很多词我听不懂。我觉得这是很正常的。今天晏成开篇的时候讲到今年是智能汽车元年，这个点题触发我很多思考，实际上在过去两三年里，我每年都听到这个话题。这说明一个问题，关于智能汽车这件事情，认知也是逐渐发生和交融的过程。今天在台上四位嘉宾，两位主机厂朋友，两位供应商朋友，都在为同样一个大的目标在努力。第一个问题关于芯片，想请问黑芝麻的额日特。
芯片的算力越来越高，激光雷达数量越来越多，数量竞赛什么时候结束，如何平衡产品能力提升和商业量产以及怎么平衡“军备竞赛”和成本可持续性的关系？
额日特：无论是20年还是22年，大家都说是元年。元年的意思是说，我们处在一个起点，起点的意思是我们需要爬坡，所以爬坡的阶段，我们现在整个算力，包括硬件、激光雷达、摄像头都是在爬坡的阶段，实际上我们可以进入一下消费市场。我们可以看到手机行业，无论是高通、TK都在不停提高自己芯片算力，包括现在手机系统，手机发展这么多年，是很成熟的产业，为什么还在不停的军备竞赛？我们从军备竞赛另一面可以看到，我们现在可以花两三千买到8+256带液冷的手机，这个对于汽车行业来说，也是一个借鉴。虽然我们传感器、芯片的性能在不断提升，但是成本是有所下降的。我们黑芝麻的芯片，是专用的神经网络加速器，不同于用GPU去做，在设计整个芯片功耗时有考虑到量产的需求。所以从这方面来讲，“军备竞赛”会促进行业向好的方向发展。
庞义成：刚才听您介绍的时候你说有1000的芯片是156TOPS的。
额日特：1000PRO是106TOPS。我们明年可以交付，现在量产是54TOPS。
庞义成：明年交付106的。今年53TOPS量产芯片是可以满足目前你们所定义的，所有场景的自动驾驶吗？
额日特：我们最高讲的OA、OP加AVP，可以说L2.9加上L3，1000的53TOPS芯片，市面上来看，目前比英伟达要高，53TOPS是独一份，用单芯片支持NOV的功能，考虑L3对芯片冗余要求，需要两个1000。
庞义成：你怎么思考主机厂都在竞相要上这个事儿呢？
额日特：首先它有先发优势，包括英伟达在芯片行业有多年的布局，作为后来国产芯片，现在对于我们来说是很大的契机，首先是国产化，我们不想通过国产化硬指标去实现前装量产的目标，我们通过自己核心IP研发，首先我们后面大多数是电动车，电动车对于功耗的需求还是很大的。我们的平台基于GPU去做计算，后面再去对比一下各家算力和功耗能耗比，可以看到后面如果要是用4个到达1000TOPS的区别，对电动车续航有多大影响，这个主机厂各位会更清楚一点。
黑芝麻智能高级产品经理 额日特
庞义成：谢谢！我们接下来聊一聊高精地图是否取代不可取代软硬件的工作。你刚才介绍四维图新优势里面，你写的是动态感知算法集是吧？是你们的核心优势。
李阳：上面写的是动态DD管理，作为空间表达延伸，图本身只是记录的工具。
庞义成：你们是基于地图的服务？
李阳：分两个部分，四维图新作为资深图商的身份。现在地图对于车厂来说更多是服务，首先对于想希望自己掌管，我自己的功能、范围ODD，包括基于数据驱动的新特色，新功能的车厂，更希望一整套地图服务。但是马上也不会需要去上，全部都上L3嘛，我这部分用于轻量级的地图，做城市高级辅助驾驶功能，在高速上大家可以放开手脚做高精地图的功能，区分不同地图等级，对于车厂是一种服务，我们提供这样的服务，更新地图的置信度，根据客户需求，和我们地图质量去匹配。
庞义成：车商哪天自己做地图采集对你们有什么影响？
李阳：这个问题有点像四维图新会不会造汽车芯片，现在是百花齐放的时代，会不会产生互相进入彼此的擅长领域，我觉得不可能通过什么方式去制止，大家一定会尝试，包括四维只做图商的话，也不可能尝试Tier1。你的积累，你的投入时间，你的团队能力是不是可以支撑，或者值不值。从发动机到零部件都是它造的，随着它批量生产，从手工作坊走出来，产生分工，产生更好的产品，一定是这样的。它有一个分久必合、合久必分的过程。现在是合的过程。但是我判断，应该不是所有车厂都会做全产业链的产品，大家还是要分工。现在方案商也在提供框架，无论是SOA，车厂跟图商合作，图商提供生产平台，车厂做城市管理定义，这是比较契合的。最终有可能车厂和供应商之间，在各个领域，有可能达到类似的合作。
庞义成：接下来请出广汽埃安的许俊海主任聊一聊，因为你们两个是主机厂的朋友，咱们聊聊面向消费者的话题。在你们设想中，今年年底的时候，你们期望产品对消费者可感知的部分，智能化的程度能做到什么程度？
许俊海：2022年底，我们智能化这块，分两块，一个是自动驾驶，自动驾驶我们能做到L2+，包括城市领航。年底会出新款LX，争取试点L3级。
庞义成：城市所有道路领航？
许俊海：不是所有道路，在有高精地图的城市，逐渐开放。这个需要有一个过程，我们搭载的三个二代的激光雷达，也会用跟长城一样用华为200TOPS的芯片。智能座舱这块，我们认为智能座舱是智能终端加第三空间，我们现在也是要把智能终端，之前我们做到5G，5G会逐渐标配，像游戏座舱，我们已经在做了。我认为22年底，还不是我们比较让人惊艳的点，23年我们是下一代智能车才会亮相。到2023年，我们会有基于SOV架构能够实现三个域集中控制。能够实现我们更好的智能座舱服务，搭载全新的自动驾驶套件，真正开启全新的智能时代。
广汽埃安新能源汽车有限公司技术中心主任 许俊海
庞义成：刚好沙龙的产品就到今年下半年上市，它实际智能化水平，用户和感知到什么水平？
杨继峰：对于沙龙来讲，它是一个全新的品牌，对于沙龙智能化，我们在发布的时候，我想看一下智能化2.0时代是什么样子，对于机甲龙和沙龙后续车型来讲，更重要的是22年交互的时候，是不是改变了用户的认知。举个例子，我个人之前也参与到很多国标编写里面去，我们愿意用L2和L3平衡这件事情，起码来讲，我认为沙龙现在提供所有系统冗余，包括控制器、通信、架构的冗余，开放的时候可以向着L3去走，但是L3是不是很有用户价值的功能呢？这不见得。其实我不认为L2和L3是一条技术路线的演进，我认为L2和L3是两个产品形态，它是平行的，没有高下之分，没有说L3比L2好。
庞义成：你的意思是这些形态在一定时间里共存。
杨继峰：L3，今天端到端的自动驾驶，跟Robotaxi有什么区别，L4向着乘客去做的。我的商业模式已经完成了，我可以取代出租车司机，但是对于量产车来讲，实际上我们更多要解决的是，远远没有到一次安全员程度的脱离，所以量产端到端驾驶，我们用神经网络，去提高各个软件模块的能力，另一个很重要的目的是什么样的人机共驾是很好的替代。一定程度上我们会做这样的事情，让用户觉得更聪明，更安心。这个可能是非常不同的用户体验。
庞义成：你先把沙龙的机甲龙达到用户感知水平介绍一下。
杨继峰：上次发布的时候我介绍说城市会释放一部分泊车功能。
庞义成：咱们自动驾驶芯片用的哪家？
杨继峰：我们用了两个华为的计算平台。
庞义成：在我过去几年观察里面，好像每年都是里程碑。大家慢慢接受了人机共驾要存在相当长的时间。现在业界研究的事情是如何处理好人机共驾，让用户体验更好。作为芯片的服务商，黑芝麻如何来帮助用户获得更好的人机共驾的体验？
额日特：我们希望构造一个数据的闭环，跟主机厂沟通定一个模式。我们有能力做全场景的采集，采集数据之后做泛自动化的标注，通过数据的清洗做仿真增强，营造更多的可能。通过网络模型的驯化，因为我们OTA升级主机厂有自己的设计，最后做真正逻辑的升级。通过构造大数据的闭环，帮助主机厂或者是帮助客户迭代我们的算法，因为影子模式的意义在于，它能够模拟人机共驾的情况下，发生分歧情况下机器怎么学习人类的行为，我觉得肯定会有更多的厂商营造数据的闭环，OTA升级是很重要的功能。对于自动驾驶来说，我们已经有一定的能力帮助主机厂做快速算法迭代，来让客户有更好的交互体验。
庞义成：谢谢！请李阳说说这个话题。
李阳：说白了，我们在做产品的时候，会定一个起点，它的价值是什么，还是我们自己考虑这个产品，首先是可靠的助手或者是工具，它不是顽皮的菜鸟，它不是需要我照看的东西，而是能支撑我的东西。我们为什么会去做，刚才说地图这个业务的动态化，就是希望它先帮你框定一部分，不行就是不行，先不要管，就是不行。行了，你就可以放手去管，让他去开。这个在空间上做一个割裂，第二个是风险的量化。我们车上有没有传感器，比人眼还要全，收集能力非常强，大家一直做算法，为什么行业从无到一呢？从L4到L2+到L2++，甚至准L3，大家都是以性能为主导，蕴藏在背后的安全可靠，还是有一部分缺失。无论是我们还是国外都一样，主要是为了产品上市而竞争，这部分想让大家相信的产品很可靠，让大家觉得很放松。或者至少告诉客户，这些场景下我至少帮你撑多长时间，大概是200米左右的极限，不会让你无依无靠。这些是需要很大量的工作和思考的，怎么变得快，是我们的事儿，这种思考是要有正确的方向。
四维图新智能驾驶高级研发总监 李阳
庞义成：请许主任讲讲。
许俊海：我们也是从用户体验角度考虑，我们不认为我们要拓展很多的ODD做到什么场景。 左转实现就觉得很牛了。我们更多从用户体验思考，真正能够信任自动驾驶，我们开L2、L3，说是能脱手，还是想想会不会遇到什么问题，你要去处理呢？我们从这个方面来看，一方面在哪些场景下我们能够做到，它真的是安心的驾驶，另外从给用户的交互上面，让他更安心。我们从这方面来考虑人机共驾的。
庞义成：工程师都希望穷尽所有，我觉得现实的世界中，很难穷尽，所以有很多模糊的地带。刚才你们三位都明确把安全、可靠放在第一位，做用户体验设计的第一位，请继峰说说，你们做人机共驾的考虑。
杨继峰：我也是研发，说一些理念吧！这些东西最终反映在用户身上，就是会接管的，接管的多，无论是人工智能，还是觉得不安全，接管少的话，他信任你，非滥用情况下信任你。怎么实现呢？像额日特讲了数据驱动，我举个例子，从整车厂角度来讲，我们曾经走过的路，什么样的情况下，我会认为它是比较好的人机共驾呢？其实这是一个错误的例子，我提前声明，只是我举这个例子有助于大家理解这个事情，更多的数据驱动还是发生在感知上。开始我们认为，绿灯过红灯不能过，又因为红绿灯路口原则上不加速，如果绿灯倒计时能够让我以现在的速度过去，如果不能的话，就减速。如果你上面这个红灯，你会发现用户在很多时候一脚油门就走了，这是一种认知上的区别，你会做一件事情，思考如果加速能过去就过去，否则的话就停下来，你会发现这个车怎么加速了，一脚刹车就刹过去了。
整个技术栈最终会变成，你会理解用户行为的过程，而不是结果。你会变成什么呢？因为我们在这样的场景下，加速能过去，又因为周围没有碰撞的东西，用户感觉不到危险，他才不会接管。所有这些东西会怎么产生？就会发现，你整个技术栈，有越来越多的标定，所谓固定的逻辑变成数据驱动，可能你会产生试探性的路径，这个试探不是线性的方法，而是结合大部分的用户数据驱动，产生的一条轨迹和试探性。当你越来越多的跟用户认知一致的时候，人机共驾就顺理成章。为什么我们要做数据驱动，每一次当你在影子模式下发现，系统是这样的，加速和减速，用户是反向的，一个有价值的场景就出现了，无论是主动还是被动，这个是主动的，不是全部那部分就是李阳说的，无论在任何情况下，你都不能把人陷于危险的情况，每一次结果保证2秒内是安全的，不能变成每一次经过都是甩锅的结果，你要界定的很清楚。
庞义成：刚才继峰讲的时候我想到一些发生事故的案例。他点出了很关键的一个词，就是辅助驾驶或者自动驾驶到底怎么进化，他提到了数据驱动，你既然提出数据驱动，请你讲讲你理解的数据驱动是怎么回事，怎么驱动整个系统的进化？
杨继峰：我从用户角度来讲，怎么理解数据驱动。比如我以座舱来举例，大家更容易理解，大家有没有发现一个点，座舱跟你的主动交互变得融合，你说“你好，今天天气什么样”，系统自动给你打开通风，现在会做副驾，有一个很大的副驾屏幕，不同副驾上车的时候，屏幕的布置不同，如果你是经常会玩游戏的，上车直接是游戏界面，如果会识别的话，会推送其他的东西上来。这个其实是很大的理念，更多来讲，会有不同的技术栈，或者是不同的神经网络，浅层深层的等等，我有很多数据我就会更懂用户，我所输出的结果，不是基于规则的识别能力，而是基于用户行为习惯所产生的能力。
庞义成：不同用户有不同的解决方案。
杨继峰：用户的行为不同，给你推送的东西也不同。举个例子，抖音不会问你喜欢看什么，你只要一直滑就好了。也不会说你点进去代表你愿意看，滑走了代表你不愿意看。未来更多对于用户来讲，数据驱动给用户来讲，给你一些小惊喜，让你感觉到智能化的贴心。
沙龙智行智能化中心高级总监 杨继峰
庞义成：额日特你觉得他刚才的目标能实现吗？
额日特：我觉得现在行业技术发展肯定能够实现的，我们现在做的神经网络，模拟人的大脑做一些行为，当然我们现在主要是基于数据的行为，你像摄像头采集到的数据，首先要看得清，你的图像处理，其次是数据进来以后，怎么看得懂，前面障碍物是锥桶，行人还是车辆，你需要通过神经网络做学习。最后呈现出来的结果，会送到我们的Tire1或者是主机厂，最后由决策人判断数据。我们负责把数据精准无误呈现给主机厂或者是POI，他们决定到底怎么用，给广大驾驶员有更好的驾乘体验。
李阳：数据驱动，它是针对理想优化的目标设计的，第一个是目标，第二个是如何去获取目标，代表目标的数据，第三让这些数据变成你想更新的功能，这三个步骤最后那一步，如何升级去AI的事儿，推荐、广告搜索相关的，前面更多是针对自动驾驶去分析的，针对一个用户对于这个场景接管了，同时的环境信息，我们知道当时什么情况，环境信息的状态，它的表情，甚至它的体征传回去，回去之后，我们想多长时间解决这个问题呢？一个月，一个礼拜还是一天，从这件事情进来之后，一般是大数据，另外就是一些模型，最后推荐，是这样一个流程。有的车厂希望做一个自己开发的平台，这个流程就串联起来了。目前来看，单点技术并不难，难的是串联起来，让它有多个数据，有多快的效率，匹配多的人员，产生多高的价值。
庞义成：不仅包含用户数据，车辆数据，道路数据，城市数据。
李阳：都包括，数据越多越精准，越有效的过程，我可以理解为，可能还没到元年，可能是起始点。现在路上跑的智能车不足以支撑它。
庞义成：为什么主机厂提出全面自研，就是建立数据驱动的闭环。
李阳：他们肯定希望我要控制，我整个车每一个细节，希望控制每一个支流。
庞义成：所有数据都尽收眼底。随时调用。
许俊海：我的想法是数据驱动，还有很关键的一点，这个数据必须是有效的数据。而不是说只是泛泛的数据。什么是有效的数据呢？像开车的驾驶模式的算法，怎么来迭代的问题。我们跟老司机开车进行对比，这样快速能实现驾驶算法，能够贴近老司机的开法，这种算是比较有效的数据。现在也说到，往L3、L4走的时候，遇到越来越少的问题，这是业内的难题。而且我觉得，数据的叠加，它是阶段性的。现在我们自动驾驶，最大的驱动点，除了数据之外我认为是感知算法。未来能不能真正实现自动驾驶，取决于我们感知算法，能不能够实现像人类一样，识别物体，识别周边的驾驶环境。而这些数据叠加，如果你是基于原始各种算法去叠加是毫无疑义的。这个取决于自己的算法是否先进。
庞义成：对于广汽埃安来说，无论是本质算法还是其他核心算法必须要自研。
许俊海：这是一个趋势，也不一定完全只是自己，要结合社会上优势资源，大家一起共同努力。
庞义成：刚才我们谈到一个非常有价值的话题，我们都相信自动驾驶一定会到来，但是它要经历漫长的人机共驾的过程，在这个过程里面，驱动进化最有力的方式就是数据驱动。如何看待2022年是智能驾驶元年？我展开一个话题，2020年说现在应该区分智能汽车和非智能汽车。我完全相信搜狐汽车的判断，肯定是有大量的事实，让你们做出这个论断，说2022年是智能汽车的元年，如果我们把这个判断作为咱们讨论的前提的话，我们不讨论这个判断是不是正确，因为大的大家基本都同意，作为一个前提，我们是不是可以预判一下，本年度即将发生的最重要的进展会是什么？站在你们各自的视野里看到的东西，在这个大的方向之下，作为一个元年起点，我今天能看到最重要的变化事情是什么？
额日特：从我的角度来看，今年我们国内最大算力的芯片会在定点车型上发布。
李阳：对我来说，带高阶的L2++的渗透率或者是规划率，比如说过去十个里面只有一个两个，未来十个里面有五六个。在22年马上看到这样的变化。
庞义成：你指的是你们的合作伙伴渗透率还是全市场？
李阳：全市场，这个会出现明显的变化，它会推动元年的到来，元年往往意味着浪潮的高点，可能不是最高点，但是应该是明显看到的。
许俊海：我认为评价一个智能汽车元年，我一直觉得，我当时来参加这个论坛的时候，我就觉得22年为什么是元年？后来因为发布了一个国家规划，把它定为元年，大家都认识到智能汽车其实要开始干了。军备竞赛，高算力、激光雷达，所有东西能算一算了。我认为22年开始，很多技术的研发，很多技术集中在2023年出来，我们的星云架构也是在2023年，我们在前几年开始就研发了，22年落实到具体车的搭载，所以我觉得22年是一个元年也可以。
杨继峰：我一直在想，智能通常来讲是软硬件从高度的耦合，到耦合到解耦，到生态，到软硬一体的生态，我认同李阳说的，今年你会看到越来越多的业界同仁或者是友商把这个作为一个目标去上，但是我想提另一点，作为一个元年来讲，从用户角度来讲，用户会发生很大变化，会有越来越多的用户把这个车不当作配置，他不会认为我买智能化东西的时候是在很长一段时间用到同一个东西，而是认为选择一个品牌和一伙人走下去，他会推我更多更好玩儿的东西，对于沙龙来讲，2022年，我们是一个新品牌交付第一款车型，聚集第一波用户，跟着整个智能生态一起走下去，所以我觉得这是对于沙龙来讲2022年智能化的元年。
庞义成：非常感谢四位嘉宾的讲话，给我很多启发。我们做一下小结，2022年如果作为元年的话，我们看到哪些重要的变化，和哪些在悬念之下的变化。
第一个，开始规划大量的新车，当然今年也会有很多配置到L2++能力的新车会亮相。
第二个，用户发生明显变化，因为事实上到目前为止，我们在所谓的智能汽车上面，已经上市的智能汽车，我们作为驾驶者和乘坐者，体验到了乐趣还是不够多。但是仅仅是这么一点点乐趣，已经开始形成一些粉丝群了，蔚来就是典型的例子，小鹏、特斯拉也一样，这也是继峰立论的基础，为什么沙龙有这样的信心，我可以赢得粉丝，因为我给你提供了全新的体验。但是更激动人心的变化是在今年和未来。会有更多的应用商店，会有更多游戏的商城，还有今天用户没有想象到的应用会出现在我们车里面，这些东西会快速带来用户体验丰富和巨大的变化。用户体验巨大的变化背后体现了用户对这个车和车背后的企业，以及人的关系变化。我要引申一点，整个行业在座的各位，主机厂也好，KOI也好，上游供应商也好，和用户关系发生巨大变化，它的核心点是数据驱动。我们可以预判，我们的感觉和预判变化正在发生的变化，有在水面之上的，有在水面之下的，这些变化产生的结果总体来说肯定是好的，好在它会进一步推动整个行业繁荣。总体来说，我相信在座各位都同意，从现在到2022年是智能汽车不可阻挡的生机勃勃的往前发展的一年。我们一起祝愿这个赛道，所有的伙伴们都能够走得更稳，也祝愿这个赛道能够给更多的用户创造更大的价值。再次谢谢各位嘉宾，也谢谢搜狐汽车。
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