近几年，汽车行业大喊着“智能化是下半场”的口号，在汽车智能化之路上越走越快、越干越大。但随之而来的是，“缺芯少魂”、“操作系统被卡脖子”等问题层出不穷，暴露出我国汽车产业在智能化转型上的致命弱点。
究竟要怎么转型才能在保持先发优势的同时，确保智能汽车产业实现自主可控，助力我国从汽车大国迈向汽车强国？
4月2日，在中国电动汽车百人会论坛（2023）“智能汽车论坛”上，行业专家、企业代表围绕智能汽车产业进展与趋势，就当前产业存在的困扰及发展前景展开深入探讨。
01 关键技术待攻关
“长期以来，我国信息化工作都存在‘重硬轻软’的倾向，从而导致我国在基础软件方面没有形成产业能力和产业生态。”在论坛现场，中国工程院院士、中国科学院计算技术研究所研究员倪光南直言，我国在汽车基础软件国产化上还有很长一段路要走。
中国工程院院士、中国科学院计算技术研究所研究员倪光南
所谓基础软件，可以分为三类：一类是计算机系统运行不可缺少的软件；第二类是指支撑开发与运行环境的软件；第三类是指面向广大领域的共性应用软件。倪光南认为，操作系统、系统软件、数据库中间件、网络软件、开发工具、安全软件、功能软件、工业软件等都可以纳入基础软件范畴。
倪光南表示，基础软件与芯片相连，所以基础软件需要和芯片架构融合发展。此前，芯片架构多为X86或ARM架构。近年来，RISC-V架构由于完全开源、架构紧凑、模块化、易于定制扩展等特性，能够很好适应智能汽车丰富的应用场景，因此迅速兴起。在他看来， RISC-V架构的出现给了我国芯片产业发展、构建具有国际影响力的产业生态提供了新机遇。但与此同时，RISC-V架构作为新生事物，基础软件尚不完善，需要投入大量人力、物力和时间，挑战巨大。不过，我国要想在智能汽车基础软件领域从跟跑到并跑甚至领跑，就必须推动RISC-V架构的发展。
此外，倪光南还强调，中国要发展基础软件，还需解决好如何支持开源创新的问题。智能汽车领域的基础软件不仅包含自主研发的软件，也包含开源软件。加大对开源软件的投入，意味着能够增加我国对开源的话语权。同时，在实践过程中，我国还需探索如何增强开源治理和开源软件性的问题。
聚焦基础软件的细分领域，操作系统的发展近两年频繁被提前。此前，全国政协经济委员会副主任、工业和信息化部原部长苗圩曾表示，操作系统是比芯片更加迫切的供应链问题，车载操作系统的缺失将是致命问题。对此，东软睿驰汽车技术（上海）有限公司总经理曹斌在会上指出，操作系统的发展，必须放到生态之中来理解。
东软睿驰汽车技术（上海）有限公司总经理曹斌
“没有应用的操作系统，即使技术再好，也没有存在的价值。”在曹斌看来，随着智能化程度不断加深，汽车领域必然会出现所谓的软件生态，这一生态就给了本土化操作系统成为主流的孵化机会。未来3-5年，是操作系统发展的关键窗口期，决定汽车智能化、网联化胜负的关键。他认为，中国汽车产业需要构建新的应用架构、软件平台，创造发展汽车软硬件生态，并以广义操作系统的形态，进一步带动国内操作系统内核以及芯片企业的发展壮大。
02 前沿科技需突破
解决关键技术“卡脖子”问题是为了夯实智能汽车产业发展的地基，与此同时，行业必须紧跟潮流，加快掌握最新前沿科技，让智能汽车产业这座“大厦”建得更快、更高。
对此，商汤科技联合创始人、首席科学家、绝影智能汽车事业群总裁王晓刚从最近引发全球热议的ChatGPT入手，介绍了通用人工智能和多模态大模型如何给智能汽车带来发展机遇。通用人工智能，即以非常高效的方式解决海量的开放式任务，更加接近人的智能，将对人工智能系统带来巨大变革。同时，通用人工智能还能够产生有智慧的内容。
商汤科技联合创始人、首席科学家、绝影智能汽车事业群总裁王晓刚
王晓刚表示，通用人工智能时代将出现所谓的智慧飞轮，人与模型之间产生互动，模型通过人的反馈解锁更多技能，人则可以通过模型的输出获得有智慧的内容，激发更多创作。不过，AGI（Align With Human Intention）对算力需求极大。为此，商汤科技2021年在上海临港建立AIDC超算中心，为多模态大模型赋能。自动驾驶领域，未来技术路线将朝着多模态、通用智能发展，力用多模态大模型实现感知、决策一体化。智能座舱方面，通用人工智能可以使得AGI模型具备空间环境的理解、用户状态的感知、内容生成等一系列能力，不断提升用户个性化体验，解锁更多应用场景。
此外，毫末智行科技有限公司联合创始人兼CEO顾维灏指出，自动驾驶从硬件驱动时代到软件驱动时代，如今已走进数据驱动的自动驾驶3.0时代。自动驾驶3.0时代，数据的获取、传输、存储、计算到知识转化再到应用端的部署，都需依靠数据不断流转计算。正是在自动驾驶3.0技术规律指引下，毫末智行成为国内量产自动驾驶第一名。截至今年3月，毫末智行辅助驾驶用户行驶里程已突破3800万公里。4月，毫末智行还将发布全球收割自动驾驶生成式大模型DriveGPT，以端到端能力的大模型推动自动驾驶能力发展。
毫末智行科技有限公司联合创始人兼CEO顾维灏
03 从需求端理解智能化
《2023麦肯锡中国汽车消费者洞察》显示，87%的消费者认为智能网联有意义，75%的消费者对高速智能驾驶有需求，对城市智能驾驶有需要的消费者也达到了60%的比例。可见，消费者对于智能化的需求在不断增加。但百度集团副总裁、智能汽车事业部总经理储瑞松指出，汽车智能化，特别是智能驾驶，存在“B热C冷”的现象。“消费者的需求摆在那里，谁能率先很好地满足消费者需求，谁就可能在下半场竞争中获得先机。”他道。
百度集团副总裁、智能汽车事业部总经理储瑞松
在储瑞松看来，目前智能化对于消费者购车决策的影响并不突出。其中一大原因在于，绝大部分车企仍然是以多年形成的传统的、以硬件为主的思路造车、卖车，并未充分认识到智能化要打动消费者，给消费者安全感、安心感和真实的获得感。当前，智能驾驶引起的交通事故时有发生，稳定可靠的智能驾驶系统市场上寥寥无几，消费者在使用智能驾驶功能时不仅没有安心、安全感，反而需要更加紧张。此外，能够达到容易使用、物有所值、常用常新标准的智能驾驶产品也屈指可数，无法给用户带来真实获得感。
“软件系统本身的动态复杂性，和智能驾驶系统独特的软硬一体、持续演进、数据驱动的特点，叠加在一起，让智能驾驶成为一个极其复杂的产品和技术挑战。”储瑞松认为，主机厂和供应商必须找准各自定位，专业分工并形成合力，应对智能驾驶领域的产品和技术挑战，真正给消费者提供安全安心感和真实连续获得感的用户体验。
同样地，大疆车载负责人沈劭劼也强调，要从用户需求入手理解智能驾驶。在他看来，一项技术无论做得好坏、无论多便宜，如果用户不愿意去使用，没有信任感，那么这项技术就是没用的。在用户意愿和成本的双重约束下，智能驾驶技术可以说是“带着脚镣跳舞”。基于此，沈劭劼认为，L2+智能驾驶系统总成本在整车售价中占比约3%~5%。结合中国乘用车市场价格区间，L2智能驾驶系统成本区间约为5000元~15000元。在成本约束下，想要实现L2+智能驾驶，需要多场景硬件复用，极限压榨硬件潜力，弱依赖、少假设，与产业深度合作。
大疆车载负责人沈劭劼
“智能驾驶的终局实则是‘释放’时间。”大疆车载负责人沈劭劼认为，L2+阶段智能驾驶是缓解驾驶疲劳的工具，而L3、L4阶段智能驾驶实现的是购买时间的过程，能够让人在车上的时间被释放出来。先有“解放”时间，才有“消磨”时间，以及后续带来的多样化的增值服务。
