【汽车人】《智能汽车创新发展战略》出台,路线竞争就在眼前

发布网友发布时间：2022-04-23 10:51

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热心网友时间：2023-10-11 19:51

汽车价值链正在重构，其价值的核心，将从硬件转移到软件。软件能力和OTA服务的水准，将比零百加速更容易俘获人心，代步甚至不再是车的主要功能，而我们正身处这个行业深刻改变的进程中。

文/《汽车人》黄耀鹏

日前，*和工信部领衔的11部委，下发了“关于印发《智能汽车创新发展战略》（以下简称《战略》）的通知”。该《战略》是在2月12日印发，见诸媒体则在2月23日。

其中，《战略》明确了“智能汽车”的定义：搭载先进传感器等装置，运用人工智能等新技术，具有自动驾驶功能，逐步成为智能移动空间和应用终端的新一代汽车。显然，智能汽车应该具备两个基本能力：网联和自动驾驶。AI交互则不是必需品，但AI交互的发展反而走在两者的前面，这反映了技术难度的差异。

近期和中期目标的变化

《战略》的征求意见稿，则在2018年1月就已公布。和上一个版本相比，只是删除了“2020年目标”。

“2020年目标”提出：智能汽车新车占比达到50%以上，其中有条件自动驾驶（L3）以上占比10%以上；自主品牌智能汽车市场份额达到30%；网络式自动驾驶新车装配率达到10%；车用无线通信网络LTE-V全国覆盖率到90%，北斗高精度时空服务实现全覆盖；建成“智能汽车创新发展”平台且实质运行；初步完成六大体系（创新、生态、设施、标准、监管、安全）建设。

站在今天看，除了“智能汽车占比”这个环节，其他目标均已落空。时间证明，短期规划高估了行业技术的发展节奏。

这样一来，当前的《战略》仍存的“2025目标”，放弃了智能汽车发展的硬指标（智能汽车和V2X覆盖占比），改为“中国标准智能汽车的技术创新、产业生态、基础设施、法规标准、产品监督和网络安全体系将基本形成，能够实现有条件自动驾驶的智能汽车达到规模化生产，实现高度自动驾驶的智能汽车在特定环境下市场化应用。到2035年，中国标准智能汽车体系全面建成”的目标。2035年到2050年，则要求建立“智能汽车产业强国”，也是软目标。

简言之，硬件发展目标改为体系发展目标，后者是*能够把握的。该战略看似空泛，则因为早就超出了传统汽车产业的范畴，跨越了太多的产业（IT、通讯、AI、交通基础设施、数字地图、卫星产业、光/微波/毫米波传感器技术）。国家*层面的，是进行别国从未尝试过的、大产业整合的顶层设计。“智能+汽车”两个要素的结合，是否能充当“抓手”，并爆发出足够的牵引能力？

谁执牛耳

具备诸多产业要素，并有能力整合的，无非是中美两国。5G部署领先的韩国、AI走在前面但走偏了的日本，都只是美国牵头的产业整合的一部分。欧盟的整合潜力虽大，但正处于经济上走弱、*上分崩离析的时期，无法发挥潜力。尽管博世为代表的Tier1零部件巨头开创了“ECU域控制器”先河，但后劲乏力，如今他们必须依托于中美庞大的产业集群，才能有所发展。这与中美作为两个“最大单一汽车市场”地位，刚好重合。

而美国虽然自身工业完整度稍差，但有自身的两大优势：一是以牵引芯片、软件为要素的“算力”发展；二是基于地缘因素，能够整合所有“盎格鲁”国家的生产要素。因此，虽然其规模化成本高于中国，但目前高出一筹的创新能力，仍令其处于领先地位。

那么问题就很清楚了，我们必须在创新能力上迅速提高，才有希望在未来最大的产业发展中占得先机。《战略》的另一个重要着眼点，就是“创新”。《战略》中提到的，依托市场、大规模投资软硬件基础设施、提供金融支持，都围绕着“创新”进行，而产业整合，不过是结果而已。

任务相似，路径不同

如何创新？《战略》中指出了主要任务：

一、重点突破基础技术，包含新型电子电气架构、多源传感信息融合感知、新型智能终端、智能计算平台、车用无线通信网络、高精度时空基准服务和智能汽车基础地图、云控基础平台等共*叉技术；二、发展测试技术；三、界定核心竞争力，也就是创新点。包含车载高精度传感器、车规级芯片、智能操作系统、车载智能终端、智能计算平台等；四、法规和技术标准，要求建立中国标准，夺取游戏规则制定权。

任务有了，实现路径如何选择？让我们回到“智能汽车”的两项基本能力上来（车联网和自动驾驶）。

目前，美国在车联网和自动驾驶技术上，分别制定了技术标准、产业规划、测试技术研发指引，一直是全球相关产业的引领者，但惟独没有将两者结合在一起，缺乏更高层的顶层设计。

其中有意思的一个现象，就是中美各大科技公司、车企都在开发自动驾驶技术，而且组建了形形色色的技术联盟，这一点没什么不同。一落在车上，美国公司几乎不约而同实行“本地智能”；而中国公司，则以V2X网络方案为主，“本地智能”正在费力地与前者竞争“主流地位”而不得。

美国*无法承诺车联网有关基础设施的部署，私有公司根本不能指望V2X网络落地，再实施网络方案，所以只能发展“本地智能”方案。

而车联网应用场景中，必然以“两端一云”为主体，路基设施为补充，包括智能网联汽车、移动智能终端、车联网服务平台等对象，涉及车-云通信、车-车通信、车-人通信、车-路通信、车内通信五个通信场景。在5G-V2X网络覆盖路网的时候，就可以将算力部署在云端，大大减轻了“本地算力”提升的压力。主要矛盾变为通讯带宽和实时性要求，而5G则有解决该问题的潜力。这是以华为为代表的企业拥有5G解决方案的优势所在。

平台、软件和算力，孰为瓶颈

未来的“智能空间”和“智能终端”都要求革新车辆平台。汽车将从硬件为主的产业，变为软件为主。智能汽车所需要的软件代码量，将达到亿行，远超IT史上任何一个产品。要求适应天量计算的架构呼之欲出，其中E/E架构正受到几家一线*车企的追捧。

但E/E架构面临的挑战中，实时性和“算力黑洞”是最大的技术瓶颈。

现在几乎每家车企都拥有自己的电子/电气架构（不是硬件平台），有的甚至同时拥有多个，但在未来，至少在软件平台上要空前地统一。这将是市场竞争的结果。譬如现在手机主流平台有安卓和iOS，但汽车平台的终极胜利者，很可能只有一个，这样才能最大限度地利用云端算力，同时实现数据高速传输。

在过去数年中，我们看到，自动驾驶的等级每提高一级，AI算力就要提升一个数量级。如果要实现全自动驾驶，我们需要1000TopS量级的算力，这已经达到人脑的算力。因为量子“隧穿效应”，摩尔定律失效已久，受制于能耗和芯片尺寸，单车算力提升非常困难。这是L3级自动驾驶迟迟未能商业落地的最大瓶颈。

《战略》2025计划的前提，是5G-V2X覆盖90%路网。在5G和4G边缘区域，则依赖“边缘计算”（华为给出了解决方案，但尚未商业规模验证）。

就V2X来说，美国正在实施Wi-Fi改进的DSRC（专用短程通信技术）；而中国则因自己的技术优势，倾向于C-V2X（蜂窝车联网通信技术），后者是5G-V2X的应用和演进。

至少从当前看来，C-V2X在低时延和高密度场景以及覆盖度和距离方面有优势。中国的大型国企（一汽、东风、长安、上汽）领衔的13家车企，在2019年4月共同发布了C-V2X商用路标，将在2020和2021年实现C-V2X汽车量产。

这被观察家们看做“协同智能”领先“本地智能”的迹象，但就“本地智能”自身而言，以Waymo和Cruise为代表的企业处于领先地位，始终未能撼动。两大技术路线，即将迎来面对面的最终角逐。

就像《战略》所指出的，目标往往是清晰的，但通往目标的路径却需要激烈搏杀、纵横捭阖。和以往一样，胜利将属于以合理成本获得更多基础设施支持、整合能力最优的一方，而非技术“最先进”的方案。

从PC到手机，再到机器人（未必是有形的），每一代智能设备相比前代，都是十倍体量的增长。智能汽车作为智能化集成的终端，是AI时代杀手级应用，它被创造的同时，也将改变制造者自身（车企和科技企业的界限将变得模糊）。智能汽车最终将撬动比当前大得多的商业价值。

本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。