5月31日，“2018中國汽車新創峰會”在北京舉行，其中對智能化以及自動駕駛的未來發展展開了新一輪深入探討。當下汽車行業正處於巨大的變革時期，而推動變革有很多方面，智能化和自動駕駛無疑成為觸發整個產業變局非常重要的技術發展方向。
目前來看平臺很重要，很多整車廠欲將自身打造成整車平臺，融入出行服務、智能駕駛等；同時，流量轉化為數據價值網絡的概念等，都將使汽車產業鏈產生重大變革。
但時至今日，和數據鏈條相關的網聯化，卻還沒有一個明確的定義，不同的企業、不同的廠商以及不同的技術商提出的觀點並不一樣，因此如何在企業未來產品規劃或者技術規劃中體現這項技術，並且未來該技術會面臨哪些挑戰、對產業鏈會有哪些影響等都成為汽車產業發展的新課題。
當天，針對上述問題，北京汽車研究總院有限公司副院長孔凡忠、斑馬網絡技術委員會主席兼首席科學家施雪松、零跑汽車創始人兼董事長朱江明、合眾新能源汽車總裁張勇、奇點汽車CEO瀋海寅、法雷奧中國區CTO顧劍民、精進電動創始人兼CTO蔡蔚均發表了自身的見解。
《21世紀經濟報道》（以下簡稱《21世紀》）：網聯化在未來產品規劃會怎麼體現？
孔凡忠：網聯化對整個汽車產業變革起的作用更大。目前產品已經應用到的車聯網智能車機制，已經構成了端管雲的架構。未來車輛除了電動或者燃油驅動之外，雲端的數據驅動將成為可能，車聯網智能司機會成為標配。此外，基於THP遠程的車控，可以把車聯網很多信息提供給消費者，同時還有語音控制也給消費者帶來新的體驗。
張勇：新勢力造車要想活下去，一定不僅僅是造好一臺車，因為現在傳統汽車廠已經做得很好了，不需要再多一個企業、多一個品牌。從用戶的實際需求來看，用戶越來越希望車不僅僅提供一個出行工具，更希望其成為一個出行的夥伴。放眼五到八年後，車企的產品設計需要迎合智能化升級的需要。但也面臨一些挑戰，如技術、成本、供應鏈以及人才資源。
《21世紀》：汽車技術遇到這些新技術該怎麼進行融合？
施雪松：車本身核心要做的是看清楚，做對決策，這些涉及到大量的數據和計算。因此斑馬主要從操作系統著手，雲和端要做融合計算，兩端的計算、數據資源要進行合理的分配。其次，要把用戶背後數字化生活和出行打通，最後把端和雲進行優化分配，但如何將端和雲做動態優化是個挑戰。此外，由於中國新技術可能比標準來得要快，技術會不會與標準形成矛盾，這也是個問題。
瀋海寅：其實，過去很多汽車企業都是把智能系統外包給其他企業，但是我們認為其他東西都可以外包，大腦部分一定要自己迭代。當下企業變成服務型企業的核心就在於自身具備不斷的迭代和運營能力，這意味著在大腦的運營上以及研發上要具備自我研發的能力。
《21世紀》：新勢力造車企業和零部件將面臨怎樣挑戰？
朱江明：智能汽車不僅僅是互聯網的車機就可以解決問題，我們更希望給駕駛和乘坐的人提供更舒適的體驗，如人臉識別、語音操作系統代替觸摸或者是按鍵，讓消費者具有更好的駕乘體驗。當然，這套系統與車上所有的控制系統是完全互聯的，是完全一體化的系統。
顧劍民：法雷奧已經開發和正在研發的創新技術與產品中，智能化是主要方向之一。2017年法雷奧專門成立了全球人工智能和深度學習研究中心Valeo.ai，致力於開發汽車應用人工智能創新技術。除了自動泊車和自動駕駛技術以外，列舉幾例：智能虛擬鑰匙、智能人機交互界面、智能艙內空氣淨化和座艙環境調節系統、智能照明系統、智能電池熱管理系統等。目前更多的人工控制，不是智能。智能汽車意味著車輛可以自主適應和學習用戶的駕車與用車習慣，預估並動態預測車內外周邊情況，為用戶提供相應建議，從而使得駕車與用車更為方便舒適，並確保用戶的出行安全。例如，法雷奧My Mobius 人機交互界面可以根據用戶的習慣偏好設置車艙氛圍，包括溫度、燈光、音樂和香氛，也可以探測複雜路況，推薦相應的駕駛輔助功能，為用戶提供量身定製的旅行。我認為正如智能手機取代傳統手機一樣，隨著傳統汽車逐漸讓位於智能汽車，智能化將給汽車行業和人們的用車方式帶來快速及翻天覆地的變化。
蔡蔚：我們希望智能化的過程包含從設計、製造、售後，涉及整個產品的生命週期，都能通過網絡連接起來，並通過網絡實現數據共享。一旦車與車之間、車與用戶之間、車與地之間等等的網絡數據障礙清除了，智能車網絡系統才能真正實現產品級。
孔凡忠：網聯化第一個挑戰就是信息安全。原來的車輛只有主動安全和被動安全，而現在的信息安全涉及到個人的隱私，並且破解後會讓車剎車失靈等，因為整車的電子架構會發生翻天覆地的變化。同時，各種各樣ECO會向集成化方向發展，其中會有各種各樣的控制器，對其要求計算更快，能耗更小，這方面無論成本還是技術研發的難度都比較大。
《21世紀》：在未來產品規劃中，自動駕駛具體商業化時間預計在什麼時候？
孔凡忠：實際上現在實現L3級別自動駕駛，很多公司以及整車廠都沒有問題。但何時量產，這是比較難的，主要難在功能安全，目前在該領域沒有標準，也沒有誰敢去量產。初步判斷量產時間跟兩個事情有關係：一個因素是高性能的傳感器；一個因素是成本。
施雪松：從L3開始，自動駕駛其實不僅是一個單車的自動駕駛，會依賴於傳感器，依賴於本地的域控制器，如果需要更多的智能，必須要用到雲端數據與雲計算能力。現在國家一些新的大項目，比如超級高速公路，就是做車路協同、車人協同的自動駕駛。
《21世紀》：在自動駕駛領域，車企的切入點會是在哪裡？
朱江明：目前我們以平臺化來做整個智能駕駛系統，從前面的感知，包括雷達、攝像頭，以及超聲波雷達，到中間的計算平臺，再到智能部件，我們都是平臺化的設計。就是說我們已完整掌握自動駕駛核心硬件平臺和算法技術，實現了對自動駕駛感知、決策、執行層關鍵技術的自主化全覆蓋。但考慮到可靠性、穩定性，我們還是先與國外企業合作。此外，我們仍然會採用自主研發、完全平臺化的方式，使企業具備未來不斷升級的能力，滿足更多智能互聯需求的用戶。
瀋海寅：我們的做法是硬件先行，軟件逐步迭代。就是說，我們的硬件是一下就到了L3.5，同時在我們車上為激光雷達也留出了一個空間。當然，我們希望未來這輛車不光是用自身的自動駕駛的系統，願意與其他公司合作，把自己變成一個執行平臺。
《21世紀》：現階段對自動駕駛，各個廠商的定義差距還很遠，零部件企業會如何轉型？
顧劍民：當今行業內自動駕駛開發和商業化有兩種發展路徑：第一種是漸進式，即一步一步，階段性地逐漸研發；第二種是登月式，即一次性實現很高的目標。法雷奧通過這兩種不同的方式，分別與傳統主機廠客戶和新玩家進行合作。現階段拋開場景僅談L3、L4有些不實際。個人認為，自動駕駛應用很可能首先會在某些特定場景中落地，如低速下的自動泊車，中低速下的封閉園區、半封閉園區自動駕駛，以及高速公路上的自動駕駛等。這些場景的共同點是包括人、車、路在內的環境相對簡單、可控，到2020年實現L3、L4自動駕駛問題不大。
作為傳統的Tier 1供應商，有很多機電產品的技術積累，此外之前又有很強的工業化量產和服務整車廠的經驗，所以法雷奧在自動駕駛領域更偏重技術的實用性和適用性。例如，法雷奧擁有市場上最全面的傳感器組合，包括超聲波傳感器、攝像頭、毫米波雷達和激光雷達。去年量產的世界上第一款也是唯一一款車規級Scala激光雷達已經搭載奧迪A8，作為世界上第一輛L3自動駕駛的量產車。Scala激光雷達在今年4月獲2018年度美國汽車新聞PACE大獎，及優秀汽車供應商傑出貢獻獎。另外，全球超過1200萬輛汽車安裝了法雷奧的自動泊車系統。法雷奧的自動駕駛樣車已經在巴黎繞城高速、環歐洲和環美國進行路試了。
個人認為就商業化應用而言，僅有技術成熟的自動駕駛汽車其實是不夠的，還需要考慮到法律法規、保險、道路基礎設施等的協同，這些不是供應商或者整車廠完全能控制的。此外，成本和質量也是需要去考慮的，因為世界上沒有免費的自動駕駛系統，成本要控制到客戶可承受的起，質量要可靠耐久，這才能使自動駕駛汽車像傳統汽車一樣進入尋常百姓家。
蔡蔚：在智能化汽車進程方面，供應商無法給出明確答案。谷歌Waymo商業運營智車驅動電機系統是精進電動的，可以說我們是被別人拉進智能汽車的，並沒有權利決定車是L1、L2、L3。此外，安全問題是十分重要的，比如剎車，個人認為電動的一定比機械的快。總而言之，儘管作為供應商沒有權利決定整車做成哪個等級的自動駕駛，但是作為供應商有義務要把自己的產品做好。我們希望自動駕駛會逐步的升級，但要一下達到L5水平，零部件企業也要跟上，因為只有核心零部件強，汽車產業才強。
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