地平线张玉峰：我们是最懂算法的芯片公司和最懂芯片的算法公司

2020年9月5日，中国汽车产业发展(TEDA)论坛在天津滨海新区举行。本届论坛以“工业消费双升级，重构生态新格局”为主题，围绕政策、标准等领域展开讨论。主要内容为深度解读、研究进展及实施趋势、实施效果评估、对未来调整方向的判断、对企业的对策建议。会议期间，人工智能领域的独角兽企业地平线副总裁张玉凤也接受了包括第一电气网在内的多家媒体的专访。他不仅表达了对自动驾驶行业现状的看法，还介绍了公司下一步的发展规划。以下为实录:

媒体:刚才会场上也提到了智能驾驶的安全问题。这种安全事故前段时间在特斯拉也发生过，业界对这个安全问题还是很重视的。尤其现在大家都在不断升级自动驾驶的功能，像L3车，L4车也在研发中。对于我们来说，从安全的角度来看，你认为芯片的挑战是什么？有哪些机会？张玉凤:我觉得从安全的角度，从芯片层面，可以从多个纬度来说。首先我觉得最基本的水平就是车辆规格水平要在这么大的温湿度范围内表现出它的一致性和可靠性，这是比较基本的。第二点就是在功能安全上，确实业界还是很重视这个功能安全的。最近在功能安全方面也有一些突破，月底可能会分享给大家。第三个层次是现在正在讨论的预期功能安全，所以我们应该在芯片上开发它，这被称为SOTIF，ISO 21448。如何定义如何保证软件的这种行为是可预测的还是不可预测的？另一个层面是网络安全。在过去的两三年里，在我们与全球所有供应商的沟通过程中，这是他们极为关注的一个芯片需求。所以我们在芯片本身的这些迭代中，加入了越来越多的可以支持芯片在网络安全方面的操作系统和软件，从而达到足够高的网络安全水平。总的来说，我觉得对于地平线来说，因为我们还是比较重视这一块，无论是功能安全还是网络安全还是一些技术特性，我们的人员还是超配的，从功能安全团队到预期的功能安全再到网络安全。所以我们也在积极参与这里的标准工作组，在功能安全的国家标准上我们还是扮演着比较重要的角色。我可以让我们的营销同学稍后给你提供详细信息，包括预期的功能安全性。我们也参与了关于ISO 21448和我们国家标准化的反馈。我们希望不仅在AI芯片、汽车级AI芯片上，而且在安全性、功能安全性、网络安全性上，能够定位在一个领先的市场，也就是说引领这样一个安全相关的技术发展趋势。媒体:今年疫情，所以国家希望在供应链上实现国内替代。在芯片领域，作为技术发展的大趋势，如何看待目前国产汽车级芯片的发展？如果要实现自给自足，需要突破哪些瓶颈？张玉凤:目前这种国内代工还包括海外代工在中国市场采购芯片。芯片的使用还是很在意本地化的。有些是作为任务做的，有些确实是作为战略任务做的。这对我们来说确实是一个好机会。我们现在是国内第一家实现智能AI芯片量产的企业。在全球范围内，目前达到整车规格水平的AI芯片只有三款，分别是Intel、Nvidia和我们的Horizon。我们是今年3月份量产，被长安UNI-T申请，5、6月份正式交给消费者。从产业角度来看，芯片产业上下游产业链确实有很多关键环节和参与者，包括EDA设计工具，包括晶圆厂和封装厂。事实上，我们还有很多需要改进的地方，比如……中国现在所做的还远远落后于国外。汽车仪表等级强调可靠性、一致性和稳定性。实际上，要把这些车标水平仪的风向标打磨得更稳定是需要一些时间的。媒体:还有一个问题。目前我们国家这种雷达的组装率不是很高，未来肯定有比较大的发展空间。就像刚才说的，地平线已经在3月份上UNI-T了，最近的消息是和一汽、SAIC合作了。你对未来五年自动驾驶汽车的地平线有什么期待？张玉凤:现在一些媒体和市场有比较新的数据分析，我们今年前7个月有30%，中国自主品牌的AI组装率应该是30%。其实有些主机厂更激进，比如红旗的高端品牌。整体组装率约为80%至90%。今年应该会达到20万，装配率会更高。我们预计，到2025年，中国市场雷达组装率将达到70%。因为今年相比友商，芯片功耗更低，计算能力更高。指标方面，在中国的公路场景中，已经在多项指标上超越了EyeQ4。在接下来的三四个月里，我们应该会有另一次大规模生产，基于主流原始设备制造商的模型。目前我们指定的车型数量相当多。A端市场应该有近20个，驾驶舱大概10个左右，所以明年和后年应该会处于快速量产和爬坡的状态。媒体:现在从整个交通领域，我们国家都在倡导安全出行，文明驾驶。其实说到文明驾驶，一方面是从整个道德正面品质来引导用户，另一方面也有一个先进的技术对于我们的智能汽车来说。所以我想问一下张总，我们国家对于这种倡导文明出行有没有一些最新的技术上的回应？张玉凤:实际上，从我们的使命来说，就是赋能一切，让每个人的生活更安全、更美好。我们在汽车行业所专注的，可以用一句话来概括，就是提供这个数字化引擎，并以此为基础，更高效地实现车内外环境的数字化。因为基于这种高效准确的数字化，我们实际上可以在开车的时候提供对周围环境更好的了解，我们可以识别更多的场景，更多的这种事故，或者更文明的出行方式。在车上，如果是私家车，我可以更好的了解车上每个人的状态，不仅仅是司机，前排乘客和后排乘客，我们可以提供更主动的关怀。比如后面的孩子睡着了，我可以自动调低音乐，我可以调低空调出风口的风速，让车变得更智能，提供这种主动关怀。对于我们的汽车和共享出行，其实在两三年前，我们就开始为首汽出行等服务商提供一些技术，用于监控驾驶、疲劳驾驶、吸烟、打电话等等。也是帮助解决文明出行、文明驾驶这些问题的一种方式。媒体:非常感谢。其实总的来说，是你对车外周围环境的了解，对车内司机和乘客状态的了解，以及一种暗示，还有网上租车避开他的不文明行为。张玉凤:对，其实我们也帮一些网约车用户做一些事情，因为我们有语音前端处理技术等等，比如说脏话识别。其实两年前我们就开始协助一些网约车厂商更高效的识别一些不文明行为，无论是乘客还是司机。我们的优势在于，不同传感器类型的数据在末端可以更好地整合，视频和音频可以整合在一起，更准确地了解这辆车上发生了什么，以及里面的人的状态。媒体:就我们公司的发展来说，我想让你介绍一下。刚才你提到了数字化，还有其他的赋能。现在整个数字化最热的点在区块链，所以我们，作为最前沿，想去数字化，做这样一个驱动器。我不知道我们在区块链和区块链的底部，尤其是分布式存储。你刚才提到了一个概念，就是我们的算法。这是一个问题。另一个，关于市场，如果我们抛开今天的整个汽车产业，汽车产业的上下游，做我们自己的地平线c……p还是数字，我们整个发展规律是什么样的？张玉凤:第一个问题，我们实际上最擅长人工智能计算，这是最专注的，人工智能计算在最后。因此，像区块链这样的技术可能是一种补充技术，它可以实现更好的保密性和分布式存储和管理。目前我们还没有看到这个区块链技术在这个领域有太多的直接应用，因为它会涉及到一定的个人隐私，更多的隐私比如人脸数据、车牌数据，包括财务数据和一些更私人的个人数据，所以我们还没有观察到区块链会直接促成自动驾驶技术的迭代和落地。媒体:目前我公司与区块链已无任何联系。张玉凤:是的，我们擅长让人工智能计算变得非常高效。第二个问题，从地平线的整个发展规划来看，我们的英文名是Horizon Robotics。其实它的意义在于，我们要打造这样一个机器人的计算平台和操作系统，目前最大的机器人和最大的、工业化的、智能化的汽车，所以我们选择这个赛道作为我们的主赛道，它的技术要求，包括成本，在严谨性和一致性方面都是非常高的。所以，我们把自动驾驶视为人工智能的珠穆朗玛峰。当我们做到这一点，或者做到一定程度，就可以很容易的降维，服务于其他领域。目前我们也观察到，在其他细分的消费链领域，比如扫地机器人，无论是出货量还是市场规模，都是一个初具规模的新方向。所以我们在非汽车方向也有这个应用。在那些方向，我们用芯片+供应链的方式，让合作伙伴更高效地使用地平线芯片，实现他们想要满足的场景需求。媒体:这个消费在非汽领域能占多少？张玉凤:现在还不算太大，但是因为未来我们已经过了PC和移动时代，我们预计在未来5 -10年，这个领域会有越来越多不同类型的机器人和智能机器人，它们的应用会出现，所以未来我们肯定会有一些除了汽车以外更好的应用方向。媒体:现在大家都比较关注智能电动车的需求。我想知道地平线是不是在越来越多的AI芯片技术公司。能否介绍一下你们的核心竞争力，我们最好的技术，最新的技术？张玉凤:我想可以用几个词来形容。一个是我们实际上在人工智能芯片和全球范围内相当不错。这里实际表达的是我们的核心竞争力在于软硬件的协同，可以做协同设计和优化。你大概知道，在AI的应用中，场景往往决定了什么样的AI算法才能满足这个产品的需求，算法定义了什么样的AI加速芯片架构最有效的执行这个算法。所以我们可以从场景到算法到芯片，协同做这个长链的东西，实现自己的优势。所以，我们和传统芯片公司不一样。其实你看传统芯片公司做AI加速的部分，有很多不成功的例子，往往是因为他们的人才结构缺乏懂AI算法和场景的人。你刚刚提到这个市场的竞争很激烈。你可以给我一些你认为的竞争对手。媒体:华为。张玉凤:我认为华为是一个相对强大的公司，在这个领域投入了很多。我觉得和他说的相比，我们的优势在于定位比较明确。我们是二级供应商，核心产品是芯片+算法+供应链+服务，我的算法没有绑定。你可能知道MBC目前可能是一个黑箱，但是我们是，正如我们刚才在论坛上所说的。客户想要黑匣子，而我们有结合软件和硬件的一站式解决方案。客户要开，我们也可以谈这个合作。客户只想要芯片，因此我们可以为他提供供应链和服务。所以我们的定位是二级服务商。我们在商业模式和服务模式上更加灵活，以适应这个市场行业的最新需求和发展需要。媒体:说到自动驾驶，说到自动智能，自行车智能和网联智能的划分是必然的。事实上，中国的自动驾驶方案与国外不同，比如围棋……乐和苹果。他们强调自行车智能，依靠自行车实现全车自动驾驶。但在中国，当我们谈论自动驾驶时，我们更强调联网智能，即汽车与道路之间的互联。我很想知道两者的本质区别是什么。为什么会造成这种差异？未来趋势如何？张玉凤:我觉得国情是造成差异的原因之一，因为在欧美国家，政府在基础设施建设上的投入肯定远远小于中国这届政府的决心和实际落地效果。所以在欧美，改造道路基础设施，增加这些设施，使之与车辆和道路相协调，是非常困难的。第二个国家情况不同。美国人口相对稀少。和我们国家相比，他们的道路总体情况会相对简单一些。从技术上来说，还是要让自行车智能化足够高。2020年9月5日，中国汽车产业发展(TEDA)论坛在天津滨海新区举行。本届论坛以“工业消费双升级，重构生态新格局”为主题，围绕政策、标准等领域展开讨论。主要内容为深度解读、研究进展及实施趋势、实施效果评估、对未来调整方向的判断、对企业的对策建议。会议期间，人工智能领域的独角兽企业地平线副总裁张玉凤也接受了包括第一电气网在内的多家媒体的专访。他不仅表达了对自动驾驶行业现状的看法，还介绍了公司下一步的发展规划。以下为实录:

媒体:刚才会场上也提到了智能驾驶的安全问题。这种安全事故前段时间在特斯拉也发生过，业界对这个安全问题还是很重视的。尤其现在大家都在不断升级自动驾驶的功能，像L3车，L4车也在研发中。对于我们来说，从安全的角度来看，你认为芯片的挑战是什么？有哪些机会？张玉凤:我觉得从安全的角度，从芯片层面，可以从多个纬度来说。首先我觉得最基本的水平就是车辆规格水平要在这么大的温湿度范围内表现出它的一致性和可靠性，这是比较基本的。第二点就是在功能安全上，确实业界还是很重视这个功能安全的。最近在功能安全方面也有一些突破，月底可能会分享给大家。第三个层次是现在正在讨论的预期功能安全，所以我们应该在芯片上开发它，这被称为SOTIF，ISO 21448。如何定义如何保证软件的这种行为是可预测的还是不可预测的？另一个层面是网络安全。在过去的两三年里，在我们与全球所有供应商的沟通过程中，这是他们极为关注的一个芯片需求。所以我们在芯片本身的这些迭代中，加入了越来越多的可以支持芯片在网络安全方面的操作系统和软件，从而达到足够高的网络安全水平。总的来说，我觉得对于地平线来说，因为我们还是比较重视这一块，无论是功能安全还是网络安全还是一些技术特性，我们的人员还是超配的，从功能安全团队到预期的功能安全再到网络安全。所以我们也在积极参与这里的标准工作组，在功能安全的国家标准上我们还是扮演着比较重要的角色。我可以让我们的营销同学稍后给你提供详细信息，包括预期的功能安全性。我们也参与了关于ISO 21448和我们国家标准化的反馈。我们希望不仅在AI芯片、汽车级AI芯片上，而且在安全性、功能安全性、网络安全性上，能够定位在一个领先的市场，也就是说引领这样一个安全相关的技术发展趋势。媒体:今年疫情，所以国家希望在供应链上实现国内替代。在芯片领域，作为技术发展的大趋势，什么……你对目前国产汽车级芯片的发展怎么看？如果要实现自给自足，需要突破哪些瓶颈？张玉凤:目前这种国内代工还包括海外代工在中国市场采购芯片。芯片的使用还是很在意本地化的。有些是作为任务做的，有些确实是作为战略任务做的。这对我们来说确实是一个好机会。我们现在是国内第一家实现智能AI芯片量产的企业。在全球范围内，目前达到整车规格水平的AI芯片只有三款，分别是Intel、Nvidia和我们的Horizon。我们是今年3月份量产，被长安UNI-T申请，5、6月份正式交给消费者。从产业角度来看，芯片产业上下游产业链确实有很多关键环节和参与者，包括EDA设计工具，包括晶圆厂和封装厂。事实上，我们还有很多需要填补的地方，就像中国现在可以完成的流程仍然远远落后于海外。汽车仪表等级强调可靠性、一致性和稳定性。实际上，要把这些车标水平仪的风向标打磨得更稳定是需要一些时间的。媒体:还有一个问题。目前我们国家这种雷达的组装率不是很高，未来肯定有比较大的发展空间。就像刚才说的，地平线已经在3月份上UNI-T了，最近的消息是和一汽、SAIC合作了。你对未来五年自动驾驶汽车的地平线有什么期待？张玉凤:现在一些媒体和市场有比较新的数据分析，我们今年前7个月有30%，中国自主品牌的AI组装率应该是30%。其实有些主机厂更激进，比如红旗的高端品牌。整体组装率约为80%至90%。今年应该会达到20万，装配率会更高。我们预计，到2025年，中国市场雷达组装率将达到70%。因为今年相比友商，芯片功耗更低，计算能力更高。指标方面，在中国的公路场景中，已经在多项指标上超越了EyeQ4。在接下来的三四个月里，我们应该会有另一次大规模生产，基于主流原始设备制造商的模型。目前我们指定的车型数量相当多。A端市场应该有近20个，驾驶舱大概10个左右，所以明年和后年应该会处于快速量产和爬坡的状态。媒体:现在从整个交通领域，我们国家都在倡导安全出行，文明驾驶。其实说到文明驾驶，一方面是从整个道德正面品质来引导用户，另一方面也有一个先进的技术对于我们的智能汽车来说。所以我想问一下张总，我们国家对于这种倡导文明出行有没有一些最新的技术上的回应？张玉凤:实际上，从我们的使命来说，就是赋能一切，让每个人的生活更安全、更美好。我们在汽车行业所专注的，可以用一句话来概括，就是提供这个数字化引擎，并以此为基础，更高效地实现车内外环境的数字化。因为基于这种高效准确的数字化，我们实际上可以在开车的时候提供对周围环境更好的了解，我们可以识别更多的场景，更多的这种事故，或者更文明的出行方式。在车上，如果是私家车，我可以更好的了解车上每个人的状态，不仅仅是司机，前排乘客和后排乘客，我们可以提供更主动的关怀。比如后面的孩子睡着了，我可以自动调低音乐，我可以调低空调出风口的风速，让车变得更智能，提供这种主动关怀。对于我们的汽车和共享出行，其实在两三年前，我们就开始为首汽出行等服务商提供一些技术，用于监控驾驶、疲劳驾驶、吸烟、打电话等等。也是帮助解决文明出行、文明驾驶这些问题的一种方式。媒体:非常感谢。其实总的来说，是你对车外周围环境的了解，对车内司机和乘客状态的了解，以及一种暗示，还有网上租车避开他的不文明行为。张玉凤:对，其实我们也帮一些网约车用户做一些事情，因为我们有语音前端pr……essing技术等等，比如骂人识别。其实两年前我们就开始协助一些网约车厂商更高效的识别一些不文明行为，无论是乘客还是司机。我们的优势在于，不同传感器类型的数据在末端可以更好地整合，视频和音频可以整合在一起，更准确地了解这辆车上发生了什么，以及里面的人的状态。媒体:就我们公司的发展来说，我想让你介绍一下。刚才你提到了数字化，还有其他的赋能。现在整个数字化最热的点在区块链，所以我们，作为最前沿，想去数字化，做这样一个驱动器。我不知道我们在区块链和区块链的底部，尤其是分布式存储。你刚才提到了一个概念，就是我们的算法。这是一个问题。再一个，关于市场，如果抛开今天的整个汽车产业，汽车产业的上下游，自己做地平线芯片或者数字，我们的整个发展规律是什么样的？张玉凤:第一个问题，我们实际上最擅长人工智能计算，这是最专注的，人工智能计算在最后。因此，像区块链这样的技术可能是一种补充技术，它可以实现更好的保密性和分布式存储和管理。目前我们还没有看到这个区块链技术在这个领域有太多的直接应用，因为它会涉及到一定的个人隐私，更多的隐私比如人脸数据、车牌数据，包括财务数据和一些更私人的个人数据，所以我们还没有观察到区块链会直接促成自动驾驶技术的迭代和落地。媒体:目前我公司与区块链已无任何联系。张玉凤:是的，我们擅长让人工智能计算变得非常高效。第二个问题，从地平线的整个发展规划来看，我们的英文名是Horizon Robotics。其实它的意义在于，我们要打造这样一个机器人的计算平台和操作系统，目前最大的机器人和最大的、工业化的、智能化的汽车，所以我们选择这个赛道作为我们的主赛道，它的技术要求，包括成本，在严谨性和一致性方面都是非常高的。所以，我们把自动驾驶视为人工智能的珠穆朗玛峰。当我们做到这一点，或者做到一定程度，就可以很容易的降维，服务于其他领域。目前我们也观察到，在其他细分的消费链领域，比如扫地机器人，无论是出货量还是市场规模，都是一个初具规模的新方向。所以我们在非汽车方向也有这个应用。在那些方向，我们用芯片+供应链的方式，让合作伙伴更高效地使用地平线芯片，实现他们想要满足的场景需求。媒体:这个消费在非汽领域能占多少？张玉凤:现在还不算太大，但是因为未来我们已经过了PC和移动时代，我们预计在未来5 -10年，这个领域会有越来越多不同类型的机器人和智能机器人，它们的应用会出现，所以未来我们肯定会有一些除了汽车以外更好的应用方向。媒体:现在大家都比较关注智能电动车的需求。我想知道地平线是不是在越来越多的AI芯片技术公司。能否介绍一下你们的核心竞争力，我们最好的技术，最新的技术？张玉凤:我想可以用几个词来形容。一个是我们实际上在人工智能芯片和全球范围内相当不错。这里实际表达的是我们的核心竞争力在于软硬件的协同，可以做协同设计和优化。你大概知道，在AI的应用中，场景往往决定了什么样的AI算法才能满足这个产品的需求，算法定义了什么样的AI加速芯片架构最有效的执行这个算法。所以我们可以从场景到算法到芯片，协同做这个长链的东西，实现自己的优势。所以，我们和传统芯片公司不一样。其实你看传统芯片公司做AI加速的部分，有很多不成功的例子，往往是因为他们的人才结构缺乏懂AI算法和场景的人。你刚刚提到这个市场的竞争很激烈。你可以给我一些你认为的竞争对手。媒体:华为。张玉凤:我想……阿伟是一个比较强的玩家，在这个领域投入很大。我觉得和他说的相比，我们的优势在于定位比较明确。我们是二级供应商，核心产品是芯片+算法+供应链+服务，我的算法没有绑定。你可能知道MBC目前可能是一个黑箱，但是我们是，正如我们刚才在论坛上所说的。客户想要黑匣子，而我们有结合软件和硬件的一站式解决方案。客户要开，我们也可以谈这个合作。客户只想要芯片，因此我们可以为他提供供应链和服务。所以我们的定位是二级服务商。我们在商业模式和服务模式上更加灵活，以适应这个市场行业的最新需求和发展需要。媒体:说到自动驾驶，说到自动智能，自行车智能和网联智能的划分是必然的。事实上，中国的自动驾驶方案与国外不同，比如谷歌和苹果。他们强调自行车智能，依靠自行车实现全车自动驾驶。但在中国，当我们谈论自动驾驶时，我们更强调联网智能，即汽车与道路之间的互联。我很想知道两者的本质区别是什么。为什么会造成这种差异？未来趋势如何？张玉凤:我觉得国情是造成差异的原因之一，因为在欧美国家，政府在基础设施建设上的投入肯定远远小于中国这届政府的决心和实际落地效果。所以在欧美，改造道路基础设施，增加这些设施，使之与车辆和道路相协调，是非常困难的。第二个国家情况不同。美国人口相对稀少。和我们国家相比，他们的道路总体情况会相对简单一些。从技术上来说，还是要让自行车智能化足够高。因为一个重要的考虑是安全，因为汽车本身要足够智能，有能力安全处理一些紧急情况，不能依赖基础设施，也不能过分依赖基础设施。这里涉及的风险包括这个无线网络的稳定性，包括这个基础设施的标准化，还有下蛋和下蛋鸡的问题。刚才几位嘉宾也在论坛上谈到了。到底是应该由政府全力投入，在所有道路上铺设道路系统，然后让主机厂把所有的车都放到相应的通信能力上，还是反过来，还是一种协作的方式，其实路车协调本身的标准化还在讨论中。我们的观点是，在自行车智能上一定要足够聪明。要把这种能力提高到足够高的水平，实现完全无人自动驾驶，可能还需要很长的时间，要实现这种产业化和规模化，还需要很长的时间。从中期来看，自行车智能化应该还是比较高的水平。在这个过程中，车路协调技术实际上可以为自行车提供额外的更高的安全性和协调的效率问题。因为他首先解决了超视距感知的问题，因为无论汽车还是人怎么观察，都是有限的，也就是几百米的距离。有了车路协同，我们可以把大量的整体数据进行整体处理，然后分发给相应的交通参与者，让车辆有更进一步的感知。其实车辆的传感器能力再强也达不到这个水平，所以我的观点是车路协同是锦上添花，但是在一定时期内，也可能是我们加速自动驾驶量产和大规模落地的捷径，因为从整个自动驾驶水平的提升和完全无人驾驶的规模来看， 如果能有效协调这条路，甚至是区域性的，支持这辆车让它变得更好，成本更低，一定程度上实现自动驾驶，应该还是一个不错的办法，至少能推动整个行业更快的发展，因为这个速度和迭代还是相当重要的。 他在中国的优势在于我们政府对基础设施的大胆投资，包括现在提出的新基础设施，也包括这部分工作计划。这种标准化是一个大问题，而……也会变相增加成本，因为你要支持不同的系统。另一个挑战是责任的划分。如果车出了问题，是车的责任还是其他利益方的责任？其实有点像L3人机共驾的职责分工。现在，有了汽车记录系统，人、汽车、基础设施和云正在共同驾驶。这个时候可能会有更多的责任划分。媒体:越牵扯越分散责任。张玉凤:是的，会有这样的挑战。当然，这些还是需要慢慢解决。媒体:美国打击华为和中兴，对中国实现车路协同目标有抑制作用吗？张玉凤:的确，道路系统也是需要的。去年我们还和大陆集团在长沙的智能区域合作，把我们的传感芯片和算法放到它的路测单元里，和它的雷达集成在一起，共同了解路上的交通信息，车，人等等。对车内和路边的芯片影响是一样的，但是路边对功耗和计算能力的限制更少。可以放工业级芯片进去，不需要停车规定。可以放小型服务器，工作有稳定的电源保障，限制会少一些。媒体:你刚才说的黑箱问题，其实是指汽车和非汽车的业务，涉及到一个公司发展的战略方向，或者说市场的后续发展，和我们有些类似，因为华夏时报是中国唯一一家主要报道民营经济和民营企业的中央媒体。我们也是一方，更多地为我们的企业和会员服务。我们每年都会和全国工商联一起发布全国民营企业。尤其是在疫情的情况下，因为你是高新技术企业，你会犹豫要不要在AI赛道选择一个像汽车一样的赛道，对吧？张玉凤:我们五年多前开始制造汽车。媒体:到现在为止，包括下一次发布会，无论如何，会有一点转变吗？张玉凤:我明白你的意思。首先，我们现在90%的精力都在汽车上，未来我们也会专注于汽车行业，因为这是一个经过验证的AI可以被赋能和实现的领域。其次，作为一家芯片行业公司，如果除了汽车芯片之外，还有一个可以大规模出货的业务方向，其实是一件非常好的事情，行业内的顶尖玩家也证明了这一点。例如，高通和英伟达在非汽车业务上都有很好的市场地位和规模，这实际上可以直接促进企业的发展。因为它周期短，出货量大，形成正循环，这样的业务可以让这部分车长期发展迭代，可以让非车受益。我们的好处是我们更专注于AI。AI计算能力的迭代将更多依赖于新摩尔定律定义的AI算法，结合场景，结合工具链本身，等等，而不是传统的芯片，或者按照旧的定律——面积、功耗、性能、简单三要素。假设只有汽车方向的业务，我们也可以相对快速的迭代我们的芯片技术。对于非汽车，我们不会排斥，但会更加关注汽车领域，因为公司还是要把有限的资源投入到有一定成绩的赛道上，未来还有很大的增长空间。媒体:目前会专注一个赛道，但不排除。如果未来有市场机会，其实就是机会。比如一些传统头部是否愿意和我们合作或者获得一些投资？张玉凤:我们应该更加关注这个机会在行业细分方向的发展。刚才说了，一个是自动驾驶汽车，智能汽车，一个是扫地机器人。这些方向就是我们看到的有市场规模的，其他的没有。像酒店服务机器人，还没起床。如果现在冲进去，不会有什么好的好处。所以，机器人时代如果应用到具体的行业方向，它的落地速度将决定我们未来在市场战略和商业模式上的定位。因为一个重要的考虑因素是安全，因为汽车本身应该足够智能，能够安全地处理一些紧急情况……它不应该依赖基础设施，也不应该过分依赖基础设施。这里涉及的风险包括这个无线网络的稳定性，包括这个基础设施的标准化，还有下蛋和下蛋鸡的问题。刚才几位嘉宾也在论坛上谈到了。到底是应该由政府全力投入，在所有道路上铺设道路系统，然后让主机厂把所有的车都放到相应的通信能力上，还是反过来，还是一种协作的方式，其实路车协调本身的标准化还在讨论中。我们的观点是，在自行车智能上一定要足够聪明。要把这种能力提高到足够高的水平，实现完全无人自动驾驶，可能还需要很长的时间，要实现这种产业化和规模化，还需要很长的时间。从中期来看，自行车智能化应该还是比较高的水平。在这个过程中，车路协调技术实际上可以为自行车提供额外的更高的安全性和协调的效率问题。因为他首先解决了超视距感知的问题，因为无论汽车还是人怎么观察，都是有限的，也就是几百米的距离。有了车路协同，我们可以把大量的整体数据进行整体处理，然后分发给相应的交通参与者，让车辆有更进一步的感知。其实车辆的传感器能力再强也达不到这个水平，所以我的观点是车路协同是锦上添花，但是在一定时期内，也可能是我们加速自动驾驶量产和大规模落地的捷径，因为从整个自动驾驶水平的提升和完全无人驾驶的规模来看， 如果能有效协调这条路，甚至是区域性的，支持这辆车让它变得更好，成本更低，一定程度上实现自动驾驶，应该还是一个不错的办法，至少能推动整个行业更快的发展，因为这个速度和迭代还是相当重要的。 他在中国的优势在于我们政府对基础设施的大胆投资，包括现在提出的新基础设施，也包括这部分工作计划。这个标准化是个大问题，也会变相增加成本，因为你要支持不同的系统。另一个挑战是责任的划分。如果车出了问题，是车的责任还是其他利益方的责任？其实有点像L3人机共驾的职责分工。现在，有了汽车记录系统，人、汽车、基础设施和云正在共同驾驶。这个时候可能会有更多的责任划分。媒体:越牵扯越分散责任。张玉凤:是的，会有这样的挑战。当然，这些还是需要慢慢解决。媒体:美国打击华为和中兴，对中国实现车路协同目标有抑制作用吗？张玉凤:的确，道路系统也是需要的。去年我们还和大陆集团在长沙的智能区域合作，把我们的传感芯片和算法放到它的路测单元里，和它的雷达集成在一起，共同了解路上的交通信息，车，人等等。对车内和路边的芯片影响是一样的，但是路边对功耗和计算能力的限制更少。可以放工业级芯片进去，不需要停车规定。可以放小型服务器，工作有稳定的电源保障，限制会少一些。媒体:你刚才说的黑箱问题，其实是指汽车和非汽车的业务，涉及到一个公司发展的战略方向，或者说市场的后续发展，和我们有些类似，因为华夏时报是中国唯一一家主要报道民营经济和民营企业的中央媒体。我们也是一方，更多地为我们的企业和会员服务。我们每年都会和全国工商联一起发布全国民营企业。尤其是在疫情的情况下，因为你是高新技术企业，你会犹豫要不要在AI赛道选择一个像汽车一样的赛道，对吧？张玉凤:我们五年多前开始制造汽车。媒体:到目前为止，包括下一次新闻发布会，无论如何，将会……会有一点变化吗？张玉凤:我明白你的意思。首先，我们现在90%的精力都在汽车上，未来我们也会专注于汽车行业，因为这是一个经过验证的AI可以被赋能和实现的领域。其次，作为一家芯片行业公司，如果除了汽车芯片之外，还有一个可以大规模出货的业务方向，其实是一件非常好的事情，行业内的顶尖玩家也证明了这一点。例如，高通和英伟达在非汽车业务上都有很好的市场地位和规模，这实际上可以直接促进企业的发展。因为它周期短，出货量大，形成正循环，这样的业务可以让这部分车长期发展迭代，可以让非车受益。我们的好处是我们更专注于AI。AI计算能力的迭代将更多依赖于新摩尔定律定义的AI算法，结合场景，结合工具链本身，等等，而不是传统的芯片，或者按照旧的定律——面积、功耗、性能、简单三要素。假设只有汽车方向的业务，我们也可以相对快速的迭代我们的芯片技术。对于非汽车，我们不会排斥，但会更加关注汽车领域，因为公司还是要把有限的资源投入到有一定成绩的赛道上，未来还有很大的增长空间。媒体:目前会专注一个赛道，但不排除。如果未来有市场机会，其实就是机会。比如一些传统头部是否愿意和我们合作或者获得一些投资？张玉凤:我们应该更加关注这个机会在行业细分方向的发展。刚才说了，一个是自动驾驶汽车，智能汽车，一个是扫地机器人。这些方向就是我们看到的有市场规模的，其他的没有。像酒店服务机器人，还没起床。如果我们现在冲进去，不会有什么好的好处。所以机器人时代如果应用到具体的行业方向，它的落地速度将决定我们未来在市场战略和商业模式上的定位。

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