經濟觀察網 記者 高飛昌 自動駕駛、智慧出行已被公認是汽車出行產業(yè)的未來方向之一。隨著智能網聯汽車越發(fā)普及、自動駕駛技術日新月異，整車企業(yè)、軟件技術公司、芯片公司等眾多產業(yè)鏈參與者普遍認為，“軟件定義汽車”已不再是一個空泛的概念，而是事實。

在近日由知名AI信息平臺機器之心創(chuàng)建的專注于智慧出行行業(yè)的平臺Auto Byte舉辦的“首席智行官大會”上，來自多家產業(yè)鏈公司的高管再度表達了軟件定義汽車的意思，并提出“軟件定義汽車，硬件定義軟件天花板”的說法。這其中的要點在于，厘清了技術與硬件是共存而非替代的關系，且指出了由這兩者共同決定的“算力”，是現階段從低級別自動駕駛向高級別自動駕駛跨越的一個尤為關鍵的因素。

就在五六年前，整個汽車產業(yè)還沒有成熟的能被稱為自動駕駛的汽車。部分車型僅僅是搭載了一些用來駕駛輔助的功能，如自動巡航、車道保持、車道偏離預警等功能，智能汽車整體處于自動駕駛等級劃分中的L1、L2的水平。而幾年過后，由整車企業(yè)推出的號稱“自動駕駛汽車”的產品已經鋪天蓋地，L2已是標配，L3、L4級別的汽車也已經出現。與此同時，一大批造車新勢力、自動駕駛技術公司、芯片公司應運而生，它們成為推動自動駕駛發(fā)展的主力軍。參與本次“首席智行官大會”的嘉賓代表即主要來自產業(yè)鏈中的各大頭部企業(yè)。

作為整車企業(yè)的代表之一，集度汽車CEO夏一平在大會上表示，此前車規(guī)級芯片的算力長期低于消費級芯片，導致AI技術無法在汽車上發(fā)揮優(yōu)勢，但智能汽車3.0時代可以賦予汽車足夠的算力，逐漸將其從運輸工具變成由AI驅動的智能移動空間，進而帶來技術的革新、效率的提升和體驗的顛覆。他判斷，2023年將會是汽車智能化競爭的元年，真正汽車3.0時代已經到來。

作為自動駕駛技術公司的代表之一，毫末智行聯合創(chuàng)始人兼CEO顧維灝表示，在自動駕駛領域，測試里程與測試場景是決定自動駕駛系統(tǒng)能力和安全的重要因素。數據智能是自動駕駛AI進化最根本的驅動力，通過對回饋數據進行進一步學習挖掘處理訓練得到的更有算法、服務模式OTA到車端，可以給用戶帶來更好的系統(tǒng)表現。而在這個流程中，成本和速度是最關鍵的兩方面，也是數據智能的思想鋼印。

作為來自自動駕駛芯片公司的代表之一，寒武紀行歌執(zhí)行總裁王平則直言，智能駕駛規(guī)模化落地在芯片上面臨多重挑戰(zhàn)：單片算力不夠，因此需要兩片甚至多片來實現，但這又導致系統(tǒng)復雜度和功耗明顯提高，增加系統(tǒng)成本，使其難以在燃油車或10萬元以下的經濟型電動車上普及。

他判斷，自動駕駛芯片的未來趨勢有二，其一是通用開放式，其二是大算力。在L1和L2級自動駕駛時代，因為數據量是相對較少，很多車企可接受芯片和算法強耦合的封閉式的一體化方案，但L3、L4時代數據量激增，算法也更加復雜，需要大算力芯片才能夠滿足需求。

綜合各企業(yè)代表的觀點，大算力能力已是制約當前自動駕駛向前發(fā)展的一個重大考驗，同時也是自動駕駛系統(tǒng)得以大規(guī)模落地以及進一步實現商業(yè)化的前提條件。

大算力的考驗

算力通常被用來指代芯片的性能，簡單理解即算力越大，性能越好。隨著激光雷達上車，自動駕駛計算平臺突破1000TOPS，算力成為越來越多汽車廠家主打的汽車賣點之一。但高算力意味著在技術上要實現硬件、軟件同步突破，需保留一定的冗余，還要在商業(yè)上實現技術和商業(yè)的平衡。

在黑芝麻智能首席市場營銷官楊宇欣看來，自動駕駛的發(fā)展已經來到“上半場的下半段”，算力也已經成為判斷汽車智能化程度的重要指標，車企希望通過突出算力值，讓終端用戶對車企的自動駕駛能力有更多認知。當前的算力理論上已經可以滿足L2+、L3自動駕駛系統(tǒng)需求，接下來重點是將場景和體驗做得更好。

他還補充稱，“算力堆料”是一種為后續(xù)技術升級的必要冗余，從商業(yè)邏輯和技術演進來講，芯片企業(yè)也需要幫助客戶用更小的成本、更高的系統(tǒng)集中度、更低的功耗，實現更好的自動駕駛功能，這是芯片企業(yè)一直在努力，也是推動大家技術演進和產品路線中演進的一個點。

路特斯科技副總裁兼智能駕駛業(yè)務線負責人李博認為，硬件定義軟件天花板，預留足夠算力、預留足夠傳感器，是給未來自動駕駛系統(tǒng)的性能需求留出冗余。否則就像當前的應用程序邏輯上能在老款手機跑通，但卻無法真正運行。

在國內，芯片研發(fā)不僅是芯片廠商在做，在芯片短缺的現狀下，主機廠自研自動駕駛芯片也成為一種大趨勢，特斯拉、小鵬、吉利等車企均在此列。吉利旗下的芯擎科技的董事兼CEO汪凱稱，這一方面是因為芯片短缺讓主機廠更加重視供應鏈多樣性和供給安全，另一方面是高算力芯片已經成為車企的核心競爭力，供應商芯片越來越難以滿足主機廠迭代速度、成本和性能要求。

但汪凱也表示，車企自研芯片存在諸多挑戰(zhàn)：自動駕駛芯片的門檻較高，一旦走彎路就將面臨巨大的資金損失，也將造成規(guī)劃上的不協(xié)調。同時，車規(guī)級芯片與消費級芯片不同，對性能、功耗和可靠性的要求更高，還要完成車規(guī)級認證，周期更長，投入也更大，需要通過在多款車的應用普及來收回前期成本，因此需要推出更包容、更有競爭力的產品體系來滿足不同車廠的需求。

當前芯片短缺已經成為汽車行業(yè)的巨大痛點，面對這一問題，多位企業(yè)嘉賓表達了自己的觀點。綜合而言，芯片短缺還將持續(xù)一段時間，盡管產能已經從疫情中恢復過來，但去年被抑制的需求還未得到滿足，真正解決可能要等到明年。另外，芯片廠商處在一個觀望的狀態(tài)，目前芯片擴產成本較高，芯片商在不敢保證接下來幾年還有同樣需求的情況下，盲目擴充產能。

2025年商業(yè)化落地？

不論是智能駕駛或自動駕駛，其要實現的是在多種場景模式下的自動智慧出行，使得人、汽車、交通系統(tǒng)通過AI技術的紐帶，構建起一個全自動駕駛的社會，以技術改變人類社會的形態(tài)。

在行業(yè)內，當前對自動駕駛的商業(yè)化分為兩派觀點，其一認為這是一個遙遠的夢，或許永遠無法實現；其二認為自動駕駛商業(yè)化近在眼前，或許2025年就能夠達成。本次“首席智行官大會”上的代表們認為，自動駕駛商業(yè)化還需要一段時間，但有人樂觀地預計，2025年就能有項目落地實現。

在自動駕駛的熱門應用中，Robotaxi（自動駕駛出租車）是最接近商業(yè)化的一個賽道。該領域的代表企業(yè)AutoX（安途）的創(chuàng)始人兼CEO肖健雄表示，一直以來，AutoX都專注于去掉安全員的L4級別無人駕駛RoboTaxi，其認為這是該路線真正實現商業(yè)化的唯一途徑：只有達到現有網約車相同的實用性，徹底拿掉安全員、不限目的地、不限區(qū)域的自動駕駛，才是真正的商業(yè)化。

在此之中，覆蓋區(qū)域面積是肖健雄最看重的一點。肖健雄表示，RoboTaxi商業(yè)化運營必須要有足夠大的服務區(qū)域，如果只能跑在幾條主干道上，更多是純技術展示，而沒有真正的商業(yè)價值。再者，規(guī)模化量產對RoboTaxi商業(yè)化也十分必要，其決定了效率、一致性和可靠性。

自動駕駛商業(yè)化項目主要分為面向B端和面向C端兩大門類。馭勢科技聯合創(chuàng)始人兼首席產品官周鑫、圖森未來聯合創(chuàng)始人兼首席架構師郝佳男均認為，效率和成本是自動駕駛在B端實現商業(yè)化的前提：要么做到效率比人更高、要么做到全無人自動駕駛。但要想實現最后的商業(yè)邏輯，不僅需要非常高的安全性和可靠性，還需要法規(guī)的逐步完善。

作為同時面向B端和C端用戶的企業(yè)，宏景智駕聯合創(chuàng)始人兼軟件算法VP董健表示，目前的落地速度比想象更快，一兩年出現將出更多量產車型。不過，受制于法律法規(guī)問題，多數車企推出的將是具備L3級自動駕駛體驗、但依據L2+級法規(guī)體系開發(fā)的車型。

自動駕駛的法律法規(guī)問題被很多嘉賓提及，這直接關系商業(yè)化項目是否能夠被審批通過，另外牽涉自動駕駛責任體系問題。

董健表示，近一兩年之內，車企推的量產車型叫做L3、L4體驗，卻仍然是L2的責任體系，這是因為現在中國國內還沒有具體的L3法規(guī)落地，所以就算功能已經做到L3、L4體驗了，但是在責任體系上如果出了事故，還是司機負責。她認為，L3、L4真正意義上的自動駕駛，指的是出了事責任是在車，而不是在于司機。歐洲現在已經有ALKS自動駕駛真正意義上的L3的法規(guī)，因此國內法規(guī)的出臺指日可待。

在自動駕駛推廣方式上，眾多車企代表均認同，漸進式地從小場景到大場景逐步實現自動駕駛覆蓋是比較穩(wěn)妥的方式，一步到位實現L4級以上自動駕駛并不符合實際條件。園區(qū)、港口、礦山等封閉場景是當前無人駕駛應用的主要場景，而接下來是干線物流、城市公共交通等場景，最終是個人移動出行的自動駕駛。

禾多科技副總裁戴震對于自動駕駛的C端落地給出了更具體的時間點——預計2025年將是關鍵時間節(jié)點，屆時自動駕駛技術的量產、消費者的接受度、基礎設施及法律法規(guī)完善都將逐步落地。