智駕升維，如何看產業新潮？數十位行業專家齊聚蘇州，爲智能汽車發展羣策羣力

21世紀經濟報道記者 鄧浩 上海報道

智駕端到端，車路雲一體，作爲當前產業裡最熱的兩大賽道，近段時間以來吸引了衆多目光。端到端自動駕駛是不是技術演化終局？下一步進化的關鍵又在哪裡？車路雲如何克服標準難題和商業化困境？

爲了探討這些問題，10月25日，由蘇州工業園區經濟發展委員會指導，21 世紀經濟報道、同濟汽車創業者聯盟、中國汽車工程學會汽車智能交通分會主辦，21世紀經濟報道上海中心、南方財經（蘇州）研究中心承辦，蘇州工業園區智能網聯產業促進會協辦，浦發銀行蘇州分行作爲特別支持單位的“智駕升維 洞察新局” 產業論壇，在蘇州工業園區隆重舉辦。

蘇州工業園區汽車及零部件產業基礎雄厚，產業鏈齊備。在智能網聯汽車產業，園區基本形成了整車、零部件、配套汽車電子、智能網聯解決方案等領域的產業佈局，集聚了30餘個細分產業，有100餘家重點企業。

論壇伊始，南方財經全媒體集團編委、首席產品官王芳豔在致辭中表示，21世紀經濟報道高度關注並支持汽車產業的高質量發展，一直以來都致力於通過論壇討論、課題研究、輿論宣傳等種種方式，深入參與到行業的建設中，爲中國經濟的高質量發展建言獻策，比如不久前就針對智能線控底盤舉辦了行業沙龍活動（見自動駕駛最後一塊拼圖：智能線控底盤角力），探索EMB產品的技術演進、產業化及行業標準問題，此次也是作爲專注智能汽車產業系列論壇的又一行業盛會。

同濟大學汽車學院院長協理、中國汽車工程學會汽車智能交通分會委員冷搏表示，隨着“車路雲一體化”試點申報與首批城市名單公佈，智能網聯汽車“車路雲一體化”發展路徑開始成爲重要的解決方案，城市NOA技術正快速落地，越來越多的車企自研芯片、自建模型，加速算法與軟件迭代，爲端到端大模型上車做到全方位技術支持與研發準備。

浦發銀行蘇州分行副行長秦少傑，則從銀行作爲金融服務機構角度出發，表示浦發銀行始終牢牢把握科技進步的大方向，落實國家戰略，服務實體經濟，以扶持科技型企業爲己任。希望打造的科技金融產品體系可以與產業鏈深度合作交流，共同推動智能駕駛技術的創新和發展，建立智能駕駛創新生態體系。

自動駕駛的整車廠探索

在主旨演講環節，哪吒汽車首席架構師許昕回顧了哪吒汽車的發展歷程，表示在技術探索中，哪吒汽車採取的是差異化研發模式，即自研加合作。

“對於自動駕駛，高端的用戶體驗這部分，核心部分包括感知、定位建圖、規控、數據閉環、仿真能力都是全棧的。偏中低端的車型，包括海外的車型，可能會走供應商的模式，因爲海外的車型需要滿足歐盟或者當地國家的法規，芯片、軟件研發等成本比較高，採取一些中低端比較成熟的供應商的東西可能會快一點。”許昕表示。

許昕介紹，哪吒汽車的智能駕駛從不同的成本、算力分爲NETA Pilot 2.5、3.0、4.0，NETA Pilot 2.5更多是中低端車型，NETA Pilot 3.0往上是目前算力比較高的，之前有用過華爲的ADC平臺，現在進化到英偉達的Orin-X平臺。NETA Pilot 3.0和NETA Pilot 4.0都是全棧自研的，從操作系統到中間件，到數據閉環、基礎設施、核心算法、產品定義、集成測試、資質申請，全部都是哪吒汽車獨立完成。

對於現在行業火熱的端到端自動駕駛，許昕透露，“（哪吒汽車）目前在做的是二段式端到端，爲什麼做這個事情？一段式在工程上迭代比較困難一點，數據生成也比較困難，但是從工程來講，先不爭論二段式是不是終局，但是從工程上是非常友好的，可以馬上去探索它到底有什麼用。”

零一汽車智能駕駛合夥人王泮渠，則從新能源重卡的商用車賽道分享了對量產高階智駕的思考。“在智能駕駛有基於端到端的自動駕駛軟硬件的開發，我們最終的目標是實現全球領先的運輸機器人公司。”

當前的智駕行業分L2和L4兩大賽道，L2和輔助駕駛有關，L4與全無人駕駛匹配。在王泮渠看來，“從輔助駕駛看，目前毫無疑問在整個行業的頭部玩家帶動下已經實現量產。比如最新的統計看，全國實現L2的智能網聯乘用車銷量大概每年1000萬輛左右，智能化的滲透率達到了50%，後續不管全國還是全世界都會有持續的上升期。”

王泮渠表示，“與此相對應的全無人駕駛，L4以上的賽道目前屬於小規模商業化的狀態，比如說美國的Waymo運行車的數量600臺，國內蘿蔔快跑不到1000臺，這是乘用車領域。商用車領域易控智駕是在礦區的自動駕駛，車隊數量也是差不多的，和L2行業上千萬臺比起來有非常大的差距。”

王泮渠坦言，當前L4自動駕駛算法或者框架不太具備通用性以及跨越性。主要因爲目前所有主流L4公司的框架都是分模塊化的，而且每個模塊的優化目標不一致，導致整個會有系統“1+1<2”這樣的問題。此外，模塊越多集成帶來的工程難度、研發成本也非常大，加之泛化性帶來邊際成本，最終導致大規模產品落地的困難。

王泮渠表示，“我們認爲基於端到端以及大語言模型思路，可能是解決這些問題的道路。”在他看來，端到端有很多種技術路線，主要解決的是框架、成本問題，而大語言模型則主要解決最關鍵的泛化性問題。

在王泮渠看來，對於自動駕駛這個長尾場景的行業來說，如果利用大語言模型的常識，有可能解決現在見到各種各樣的稀奇古怪的Corner Case，再加上數據驅動，能爲自動駕駛真的解決最後1%的Corner Case，或者能爲整個自動駕駛的算法達到很高的性能，提供很好的基礎。

端到端革命會帶來什麼？

端到端自動駕駛系統對於終端消費者體驗而言，可能會有一個躍階式的提升。

許昕認爲，在用戶實際用車過程中經常會有高交互強博弈的場景，目前如果要用規則的方法解決的話，情況、場景無法窮舉，歸納到算法上則是長尾場景和Corner Case問題。“端到端，尤其是加上VLM，有一個常識推理的內容，大家會認爲能夠比較好地解決這些場景，對用戶來講，直觀體現就是接管率更少、急剎數更少、能開的場景更多，可能車在高交通流的情況下表現得更像人了。”

而對於商用車駕駛員來說，王泮渠認爲“從整體的運營效率或者從安全性來說，因爲商用車一般體積比較大，或者拉的貨比較重，大家天生比較‘懼怕’，因爲在路上跑的是運輸大宗商品或危險品的車輛。我們認爲端到端比如說通用大模型，或者是智駕方案也好，能顯著地提升運輸安全和效率，不會出現大車亂竄、急剎等，非常危險的場景，因爲我們在訓練的時候會選擇比較好的數據訓練它。”

中信科智聯汽車事業部技術副總裁吳體龍則認爲，乘用車端到端算法技術路線一定是在城市NOA、NOP功能裡做支撐的。“對於產品和用戶體驗，我認爲端到端的軟硬件的研發成本是要直達用戶的。端到端本身不論是對於對接客戶的主機廠，還是對於更多的產業從業人員來說，主要是把技術研發的產品定義、規格需求、研發過程中的數據閉環、基礎設施建設，這一整個流程裡能實現邊際成本的工作做好，由此用戶對於成本的體驗纔能有更好的提升。”

而在端到端自動駕駛系統實際落地時還要面對算力和成本的挑戰，這也成爲業內玩家熱烈討論的議題。

王泮渠認爲，“自動駕駛端到端或者大語言模型的思路，不是一個基座模型或者大家說仿真，更多是一個專家模型，所以從算力需求上不會像訓練基座模型這樣消耗那麼高的算力。乘用車本身的場景會更加複雜，我認爲千卡到萬卡的算力是必需的。對於商用車來說相對簡單一些，千卡級別是比較合理的估計。”

許昕則表示，“端到端要不要把VLM大模型加進來是很大的變量。另外從工程實踐落地來講，如果把大模型集成進端到端方案，是不是每個團隊都要訓練一個大模型，這也有很大的疑問。而且，目前在開源社區裡也會有非常好的基座模型，是不是通過基座的模型做蒸餾或者微調，這樣算力使用卡的數量實際上可以降低很多。”

吳體龍認爲，“相對早期模塊化的算法方案，感知和規控本身比較大的變化還是規控側，這更多是基於Transformer架構計算去演進的，這種架構對於算力本身的需求沒有帶來特別大的變化，但是對於計算的特點發生了變化，早期是CPU部署會更好，現在更多是基於AI算力做，因此對AI算力的要求會更大一點。對於Transformer和AI BEV特徵抽取的結構來說，在計算範式上或者算子的計算特點上，兩者並不一樣，對於AI算力來說要求更高一點，但是不代表對於算力要求更大。”

此外，對於端到端自動駕駛的傳感器使用問題，不少與會專家表示這更多是一個成本問題。因爲實際上，傳感器總是有性能邊界的，比如說遇到雨雪霧、進入隧道以後突然的反光，純視覺可能不太好處理，激光雷達則可能有遇到電磁波、毫米波的屏蔽。因此傳感器最終的部署可能取決於性能、成本、商業策略等多種因素的綜合考慮。

博世高階智駕基礎設施研發總監黃羅毅就舉例，“前段時間有同事去買車，4S店的銷售跟他講你看這車一看就是好車，因爲有激光雷達，結果他買了。買回來跟我們炫耀說我這個車一定是好車，爲什麼，因爲激光雷達貴。”

車路雲一體如何煥新機？

隨着“車路雲一體化”的申報與首批城市名單公佈，智能網聯汽車“車路雲一體化”發展路徑開始成爲各地共識，也成爲下一階段推動智能網聯汽車規模化產業化應用的關鍵。

蘇州網聯建設運營部副總經理袁飛表示，公司在車路雲一體化領域，主要是承擔了蘇州市工業園區智能網聯的建設和運營工作，“對於車路雲一體化，接下來要做深化，主要是更多以車端的需求爲牽引，滿足車的需要，而不單純是路、雲、車分離開去建設，同時不止針對汽車或駕駛，而是向着交通和整個智慧城市去昇華。”

四維圖新華東總經理霍敬宇表示，“我們理解車路雲是希望把單車智能和雲端智能結合在一起，可以去更好地解決單車智能可能沒有辦法滿足複雜危險場景的痛點，比如說道路上的複雜路口、大型彎道、上下匝道，會通過地圖數據和雲端的算法進行溝通。還有面對行人的鬼探頭、極端天氣的情況，如何去解決這些危險因素。另外，單車智能整體硬件成本降低的情況下，能夠結合路端的設備和算力，來提升智能駕駛的等級，比如說可以從L3到L4。從公司角度來說，面向車路雲一體化，我們打造了‘1+2+4+N’的整體方案來全方位滿足這一需求。”

銀基科技副總裁項鍊認爲，“車路雲是智慧交通的迭代升級，讓我們的生活和出行可以變得更有效、更安全。在過程中對於駕駛員或者乘客有一個更好的個性化服務。在這裡面銀基科技立志於做數字鑰匙，在車路雲協同的時候，我們公司考慮如何先解決人與車的連接，再解決車與車的連接、車與路的連接，再把這些和雲端的連接共同串聯起來，打通很多的場景。”

星雲互聯首席產品官王吟鬆表示，“公司主要的業務領域是C-V2X相關軟件、硬件產品，主要是實現車車之間和車路之間的直聯通信。車路雲一體化一定是三塊作爲融合的協作系統，從技術點講，這一次提出的車路雲一體化，區別傳統的智能交通系統，還是在基於V2X來提供實時可靠的車路、車車之間直連能力，它會成爲這一輪區別傳統系統的顯著特徵，也是我們公司在做的業務。”

華設設計集團智慧產業事業部總經理劉建樓介紹，藉助於長期對基礎設施的理解，華設集團結合車路雲的概念要做的事情是通過縱向改善交通，讓通行效率有更大的提升。“以南京爲例，每天在路上跑的機動車大概有360萬輛，目前對於所有的網約車，從2013年開始，有綜合的管理平臺在相關部門長期進行協調和管理，做了不少工作，其實也是爲車路雲做了一些前期的鋪墊。”

浦發銀行總行科技金融部朱瀛從金融機構視角認爲，對於整個產業的發展，除了支持和呼籲外，作爲金融機構來說還要關心盈利模式。“很多專家談到，我們很多的技術研發核心的作用是提高整個路網運行的效率、通行的效率包括便捷性，但是這個便捷性，站在金融機構的角度，最後一定還是要有成本的降低，否則經濟效應出不來，從現金流的角度來說是運轉不下去的。所以我們未來對產業的支持還是要有一個相對比較清晰的盈利模式，後續的投入纔會更大。”