2020泰达论坛｜长安汽车李伟：消费者不只是选择产品

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，因为你是高科技企业，你会犹豫选择一个像汽车一样的赛道在AI里……机架，对吗？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，应该还是个不错的办法，至少对pr……ote整个行业要发展的更快，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。如果我们现在冲进去，不会有好结果的……。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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