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学苹果|智能驾驶陷入路线之争：是学苹果还是效仿安卓？

_原题为 智能驾驶陷入路线之争：是学苹果还是效仿安卓？
每经采访人员：范文清 每经编辑：范文清
“智能网联是一个包罗万象的舞台 。 在这个舞台上 ， 大家做汽车还是做网联？做平台还是做产品？做硬件还是做软件？做数据采集还是做算法？”近日 ， 在“2020汽车资本论坛”上 ， 贸促会汽车行业分会兼国际商会汽车行业商会会长王侠的几个问题点出了当下企业做智能网联汽车时的路径困扰 。
近年来 ， 随着智能网联汽车从概念逐步落地 ， 加之自动驾驶商业化的有序推进和5G的全面商用 ， 与车联网相关的软硬件需求正形成巨大的增量市场 。
学苹果|智能驾驶陷入路线之争：是学苹果还是效仿安卓？
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图片来源：摄图网
根据IDC发布的《全球智能网联汽车预测报告》 ， 2019年全球智能网联汽车出货量为5110万辆 ， 与2018年相比增长了45.4% 。 IDC预计 ， 未来5年 ， 全球智能网联汽车的年出货量复合增长率为16.8% ， 增长空间巨大 。
面对智能网联汽车带来的新机遇 ， 相关企业是效仿苹果 ， 以自我为中心 ， 采用垂直整合体系 ， 渐进式发展；还是“组群”以“安卓”模式合作开发、共享成果？当前中国车企正面临新的抉择 。
“特斯拉的路线必须跟”
当前 ， 智能驾驶有两条技术路径在博弈：一是以传统车企为代表 ， 从L2到L3再到L4的渐进式策略；一是以谷歌为代表的互联网公司 ， 他们希望能飞速进入到L2以上的自动驾驶技术 。 两条技术路径犹如珠穆朗玛峰的南北两线 ， 在难度和距离上都有区别 。
作为国内第一批进入自动驾驶领域的研究者 ， 地平线CEO余凯认为 ， 当前智能驾驶的发展很像当初智能手机的萌芽状态 。 “2007年之前 ， 很多人在争论什么是智能手机 。 2007年 ， 苹果第一代智能手机出来后 ， 大家只有两个选择：跟还是不跟 。 现在的特斯拉就是在扮演苹果的角色 。 ”
余凯认为 ， 特斯拉渐进式的发展路线不用质疑 ， 必须跟 ， 如果不跟 ， 五年后会很危险 。 “从去年4月开始 ， 特斯拉搭载了自己研发的一个超强算力的FSD芯片 ， 它接近72万亿次算力；它的下一代大概明年年底会出现 ， 会是拥有三百万亿次每秒的算力超级芯片 。 大算力支撑下的数据闭环 ， 就是特斯拉打造的一个联机版的AI进化体 。 它会因为不一样的司机行为而触发数据上传 ， 以在云端训练自动驾驶模型 ， 使上百万路上车辆共享经验 ， 共同进化 。 ”余凯认为 ， 这是一种高效吸收大数据联机版的AI进化 ， 值得业内认真思考 。
学苹果|智能驾驶陷入路线之争：是学苹果还是效仿安卓？
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图片来源：摄图网
与其他企业的选择不同 ， 当前特斯拉从芯片到自动驾驶平台再到后续运营 ， 包括电池关键技术都在自己做布局 。 而自主车企要想追赶特斯拉 ， 是效仿其垂直整合模式 ， 还是“组群”式发展？
对此 ， 一汽集团智能网联院院长李丹认为 ， 核心技术一定要自己掌握 ， 这是传统车企的底线 ， 除此之外可以通过“组群”的方式 ， 合作开发 ， 共享成果 。
华人运通智能驾驶及电子电气副总裁李谦对这一观点表示认同 。 他认为 ， 车企与上下游供应商一起构建生态体系 ， 才能推动智能网联的发展 。 但如何才能建立起这样的联盟 ， 需要在汽车硬件架构和软件架构上有突破 ， 否则联盟就不可能存在 。
“如果软件架构技术没有突破 ， 即便开发出再好的芯片 ， 做系统迁移也会很费劲 。 如果把软硬件分离做得很好 ， 即使芯片不停地迭代 ， 软件层面也很容易迁移 ， 这样生态就容易形成了 。 ”李谦说 。
在李谦看来 ， 在这样的生态中 ， 汽车产业结构会发生很大的变化 ， 有做芯片的 ， 有做平台的 ， 大家都在延着自己的技术路线不断迭代 ， 路线或方案不再由主机厂选择推动 ， 主机厂可能更关注用户体验 ， 一些核心的专精技术由科技公司完成 。 只有这样的生态体系建立起来 ， 智能化时代才会真正到来 。
智能网联需要标准化
事实上 ， 随着智能网联相关技术的发展越来越快 ， 不少从事战略研究的车企人员目前都很焦虑 ， 因为他们不知道下一步会发生什么 ， 未来的不确定性很强 。 在这种情况下 ， 如何打破行业壁垒 ， 形成一条顺畅完整的产业链 ， 成为当下业内关心的问题 。
“当前 ， 车联网产业已经进入到人与万物互联的第三阶段 ， 如果我们把它再往前推动 ， 就必须把现有的生态做到最大融合 ， 这就要求有一个相对集中或者统一的操作系统 ， 或者是创造一个操作系统能发挥作用的硬件环境 。 ”爱驰汽车创始人兼董事长付强认为 ， 虽然大家一直都在讲软件问题 ， 但硬件也很重要 ， 也需要平台化 ， 才能够为软件的融合、统一创造较好的前提条件 。
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对此 ， 广汽新能源总经理古惠南的观点是 ， 要打破行业壁垒 ， 就要思考自动驾驶底层设计问题 。


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