隨著AI大模型的持續(xù)發(fā)酵，業(yè)內(nèi)對于AI大模型在各個行業(yè)的應用落地越發(fā)關注。比如，“AI+教育”“AI+醫(yī)療”……，曾經(jīng)炒作過的AI概念，有了重新炒作一遍的趨勢，AI汽車自然也不例外。

近期，在四維圖新的戰(zhàn)略研討會上，明確將圍繞“汽車智能化”主賽道，以地圖數(shù)據(jù)、導航產(chǎn)品為基座，以智能駕駛、人車交互為主要應用場景，提供面向智能汽車的軟硬件產(chǎn)品組合，加速形成以“芯片+算法+數(shù)據(jù)+云”的數(shù)據(jù)驅動創(chuàng)新閉環(huán)。除了四維圖新之外，華為問界M5智駕版的推出，也在業(yè)內(nèi)引發(fā)強烈反響，很多用戶更是甘當“自來水”，為問界智駕打call，一時間AI汽車的聲量再次走高。

（配圖來自Canva可畫）

智能汽車人氣再度飆升

在6月16日舉行的2023未來汽車先行者大會暨全球智能網(wǎng)聯(lián)汽車商業(yè)化創(chuàng)新大會上，華為終端BG CEO、智能汽車解決方案BU CEO余承東發(fā)言表示：“中小廠商可能被大的廠商兼并或者重組掉，未來能活下來的車企，年產(chǎn)量達不到500萬或者達不到1000萬輛的話，恐怕很難在這個時代立足�！敝档米⒁獾氖牵瑤缀跬瑫r華為與賽力斯合作的問界M5智駕版，也在同一天交付引發(fā)行業(yè)關注。從當下來看，智能汽車再次人氣飆升是有原因的。

一方面，智能汽車解決方案發(fā)展到今天已經(jīng)越來越成熟了，當下L3級別的智能駕駛落地，業(yè)已步入成熟落地階段。進入智能汽車時代，汽車傳統(tǒng)的電子電氣架構，加速從分布式（模塊化、集成化）向域集中式（包括集中式化、域融合）、中央集中式演進（車載電腦、車云計算）。在域控制架構之下，汽車的通訊性能更好、成本更低，同時節(jié)省了大量ECU（電子控制單元）的使用，大大節(jié)省了空間、能耗和物料，使核心域內(nèi)算力大幅提升，智能化功能開發(fā)越發(fā)順暢，應用上車速度大幅提升。

比如，華為就將多年來在ICT方面積累的核心能力，遷移到了智能汽車上，如華為的鴻蒙智能座艙、智能車控以及智能駕駛技術，全都被應用在了華為的合作伙伴，如賽力斯的問界、長安汽車的阿維塔上，創(chuàng)造了極強的智能駕駛體驗，問界M5智駕版，更是業(yè)內(nèi)首個同時搭載HUAWEI ADS 2.0智能駕駛系統(tǒng)，和鴻蒙智能座艙3.0的車型，其已經(jīng)可以提供無限接近于自動駕駛L3級別的智駕體驗。

另一方面，在電動車越來越卷的當下，汽車智能化水平高低，越來越成為車企打造產(chǎn)品差異化的核心賣點。前幾年，在行業(yè)新能源快速滲透的情況下，用戶對汽車的電動化體驗感知相對更深一些，對于智能化尤其是“蹩腳”的智能化則不那么感冒，這也是包括比亞迪等在內(nèi)的廠商，雖然智能化水平不高，但是憑借較強的電動化體驗，依然跑到了行業(yè)前列的原因所在。

但今時不比往日，在經(jīng)過一輪大洗牌之后，頭部電車企業(yè)之間的競爭愈加焦灼，除了電動體驗之外，智能化體驗越來越成為車企拼差異化的一個核心賣點。比如，座艙域與車身域（包括雨刮、車鑰匙與車窗）的融合，可以讓用戶體驗到科技走進生活的感覺，智能駕駛水平的提升，則將汽車智能化體驗拉升到全新的高度。從這個點來說，當下智能化的再度走熱，更像是在之前大浪淘沙之后，行業(yè)重新“蓄力向上”的一個開端。

智能汽車邁入關鍵分水嶺

站在當下來看，現(xiàn)階段汽車智能化或許已經(jīng)進入“關鍵質(zhì)變”階段。在4月16日舉行的2023華為智能汽車解決方案發(fā)布會上，華為常務董事余承東表示：“上半場的電動化，是硬件決定體驗；下半場的智能化，是軟件決定體驗。而當下或許已經(jīng)到了汽車，從制造屬性向科技+消費屬性的過渡階段，甚至可以說是關鍵分水嶺�！�

一來，以華為等為代表的龍頭科技廠商，正在以頂級智能化體驗，重新定義智能汽車產(chǎn)品。根據(jù)汽車之家發(fā)布的《2022中國智能汽車發(fā)展趨勢洞察報告》（以下簡稱《報告》）顯示，當前國內(nèi)智能汽車品牌的智能化表現(xiàn)特征不一，長短板十分明顯，總體上呈現(xiàn)出“強座艙、弱智駕”的特征，同時算法迭代壓力大，交互式體驗不足等問題也比較明顯。

在車企與車企之間，智能化體驗的差異也比較明顯。據(jù)《報告》用戶嚴格測評的結果顯示，2021年智能座艙評分Top 10中，中國品牌車系占據(jù)8席。其中小鵬P7交互便利性高，語音功能尤其強大；理想綜合娛樂系統(tǒng)較強，星越場景覆蓋度較高，蔚來的互動溝通體驗好。即便如此，各家依舊有各家的短板。作為近兩年才大舉入局智能汽車行業(yè)的“新人”，華為鴻蒙4.0車機系統(tǒng)，確實給現(xiàn)有的智能座艙市場帶來了全新改變。

其具體亮點體現(xiàn)如下：六音區(qū)聲源定位、多人多屏多音區(qū)并發(fā)控制、艙內(nèi)眼球位置追蹤及眼部狀態(tài)識別、多屏多通道雙向流轉、多屏跨設備投屏。與此同時，新一代 HUAWEI 車載智慧屏、xPixel 智能車燈解決方案，以及HUAWEI xHUD AR-HUD 增強現(xiàn)實抬頭顯示也同步亮相，其他諸如數(shù)字座艙和智能車云服務、華為的鴻蒙系統(tǒng)等，也都被一并帶上車。這預示著真正意義的“數(shù)字化移動第三空間”正在誕生，這與簡單地將中控屏等智能化功能串起來的智能座艙，顯然已經(jīng)完全不同了。

二來，新的智能化革命正在廣泛興起，給汽車智能化帶來了全新的外部刺激。今年以來，以ChatGPT為代表的AI大模型，迅速席卷各個行業(yè)產(chǎn)業(yè)，為很多行業(yè)帶來了全新的數(shù)字化機遇，其中自然也包括了智能汽車。目前包括已經(jīng)發(fā)布了AI大模型的百度，華為等，都已經(jīng)宣布了將自家的AI大模型應用，接入到相應的智能汽車產(chǎn)品中。

那么，AI大模型會對智能汽車帶來什么改變呢？從目前已知的資料來看，大模型給智能汽車帶來的改變有二：一是大模型與智能座艙結合后，可以實現(xiàn)車內(nèi)跨業(yè)務、跨場景人車自由交流，提升座艙交互體驗；二是它將促進自動駕駛的發(fā)展。其具體表現(xiàn)為：在云端，大模型可以發(fā)揮參數(shù)量增加帶來的容量優(yōu)勢，加快汽車內(nèi)的數(shù)據(jù)挖掘和標注任務能力；在車端，它可以將分管不同子任務的小模型合并為一個大模型，節(jié)省車端推理計算時間，增加汽車安全性。

總之，無論是科技大廠下場參與“催化”智能汽車發(fā)展，還是AI大模型給整個產(chǎn)業(yè)鏈帶來的外部影響，都意味著當下智能汽車正在邁入關鍵分水嶺。

路線之爭仍在繼續(xù)

隨著智能駕駛的熱度攀升，業(yè)內(nèi)圍繞純視覺解決方案，以及激光雷達解決方案的智能駕駛路線之爭再度被提起。尤其是問界M5智駕版的推出，讓很多人對于以特斯拉為代表的純視覺方案的評價，越發(fā)兩極分化：一種認為，純視覺方案是一條不現(xiàn)實的路線，因為它不能解決駕駛安全的問題，它將在相當長的時間內(nèi)面臨政策壓力；另一種則認為，純視覺方案具有長期價值，激光雷達在當下可能是個過渡方案。那么，這兩種方案究竟哪種更適合當下的環(huán)境呢？

一方面，純視覺方案的確有成本優(yōu)勢，但安全性“硬傷”也難以遮掩。具體來說，純視覺方案依托于高分辨率、高幀率的成像技術，來感知外界環(huán)境信息，做到無死角場景全覆蓋，然后借助傳感器將得到的環(huán)境數(shù)據(jù)上傳到系統(tǒng)，依托系統(tǒng)進行分析判斷、做出決策，更類似于人類的反饋系統(tǒng)。

作為這方面的代表，像特斯拉、百度、極氪等車企，均使用這一方案。比如特斯拉搭載了8 顆攝像頭，包括前置三目攝像頭（分別是長距窄視角、中距中視角和短距魚眼）、車輛的左右兩側各有2顆面向側前和側后的攝像頭，再加上1顆后置攝像頭，8顆攝像頭完成了360° 純視覺感知的無死角覆蓋，而百度的Apollo Lite與特斯拉基本一致，只是加裝了2顆環(huán)視攝像頭做感知補充。

相比激光雷達解決方案，這種方案避免了購置價格動輒上萬塊錢的激光雷達，因此規(guī)避了造車成本太高的問題。但短板同樣明顯，那就是它高度依賴于算法驅動和高算力支持，在反應速度上稍微較激光雷達慢一些，而且其容易受光照等極端環(huán)境影響，安全風險不少，這也是純視覺方案被人“詬病”的根源所在。

另一方面，激光雷達的確成本高，但反應靈敏、安全性高。激光雷達在運行時，可以通過發(fā)出光束快速并且準確地對外界物體進行位置、大小的判斷，并同時獲取數(shù)據(jù)以形成準確的數(shù)字模型。相比視覺派而言，它監(jiān)測的距離更長（周圍300米以內(nèi)的物體），精度更高，響應速度更靈敏（反射弧更短），并且不受環(huán)境影響，可以應對暴雨、冰雹等極端天氣。以問界M5智駕版的反應來說，它在南方暴雨天氣之下應付自如，智能駕駛可以在脫離手扶的情況下，通過各種復雜路況，具備極強的環(huán)境適應能力。

綜合兩種方案不難發(fā)現(xiàn)，當下智能化普及的先決條件，依舊是智駕的安全性，相對而言激光雷達方案更加穩(wěn)妥。但從長遠角度來說，隨著算法和算力能力的提升，純視覺方案也將逐漸受到產(chǎn)業(yè)內(nèi)外的關注和重視。

商業(yè)化將成未來決勝關鍵

縱觀整個國產(chǎn)智能汽車發(fā)展歷程不難發(fā)現(xiàn)，從開始的“熱火”到后面的“沉寂”，再到再次受到外界關注，影響外界對智能汽車評價的，從來都不是它重不重要，而是它能不能商業(yè)化落地，即它的商業(yè)邏輯能否跑通才是核心關鍵。

首先，技術的應用是否存在安全隱患，符不符合“人本主義”的商業(yè)倫理，是影響智能駕駛產(chǎn)業(yè)落地的重要因素。如前文所述，純視覺方案雖然好、成本也低，具備長期商業(yè)價值，但是當下依舊有很多車企，選擇激光雷達方案，關鍵正在于其存在安全風險，而這恰恰是用戶不能接受的，也是社會和政府部門不能接受的，這將直接影響政府推動相關政策落地的開放速度。

換言之，只要安全的智能駕駛技術，才會讓政府部門給車企開白名單，讓車企測試更先進的自動駕駛技術。最近華為推出的問界M5智駕由于過于搶眼，所以外界都在預測是否會提前落地L3級別的自動駕駛，果然在本月我們也出臺了L3級別的政策指引，這在某種程度上來說并不能算湊巧，而是社會對技術共識的逐步達成。

其次，智能化落地的成本方案，是否能為各方所接受。過去特斯拉非常排斥激光雷達的原因，除了考慮視覺解決方案這種技術活，他們比較擅長做之外，成本也是一個很重要的考量。為了控制整車成本，馬斯克不僅不裝激光雷達，甚至在去年還宣布將在歐洲、中東、北美地區(qū)交付的model 3、model Y，統(tǒng)一移除超聲波雷達，而后者的成本也才幾百元。因為根據(jù)馬斯克的規(guī)劃，特斯拉的智能車必須做到越來越便宜，因此成本只能是越來越低，不能搞太“高”的昂貴硬件。

在這一規(guī)劃指引下，特斯拉在電動化基礎上做到低購置成本的智能車體驗，也就能夠吸引更多用戶來購買特斯拉的FSD，達到軟件賺錢的目的。不過，激光雷達的“貴”也不是沒有辦法解決，目前華為、速騰聚創(chuàng)等廠商，已經(jīng)將動輒上萬的激光雷達價格，打到了一個適合產(chǎn)業(yè)化（華為的相關產(chǎn)品在200美元）的程度，而且伴隨著其合作車企產(chǎn)品的大量出貨，規(guī)模效應越發(fā)顯著，成本的下降空間進一步打開（比如問界、蔚來等已經(jīng)交付了上十萬輛的車），產(chǎn)業(yè)化也進一步提速。

以此來看，其實所謂的路線之爭背后，核心還是商業(yè)化卡點的問題，只要商業(yè)化能走得通，那種技術路線都有可能落地實現(xiàn)。而考慮到自動駕駛落地的長期性和復雜性，先依靠市場化的手段度過前期生存階段，而后再依托先進技術來推動體驗升級，將會是未來車廠爭奪自動駕駛話語權的關鍵策略。

       原文標題 : 智能汽車再陷路線之爭？