下一代汽車(chē)將從“功能集合”轉(zhuǎn)向“系統(tǒng)智能”。

作者 | 趙翔國(guó)

編輯 | 馬廣宇

“下一代汽車(chē)不會(huì)再單域地考慮智能?！?/p>

在中國(guó)汽車(chē)重慶論壇以“整車(chē)企業(yè) X 科技公司，下一代汽車(chē)如何定義”為主題的研討會(huì)上，長(zhǎng)安汽車(chē)產(chǎn)品規(guī)劃與定義業(yè)務(wù)總監(jiān)柳宇翔用這句話概括了 AI 時(shí)代汽車(chē)定義正在發(fā)生的變化。

過(guò)去幾年，汽車(chē)行業(yè)談智能化，更多還是圍繞一個(gè)個(gè)具體功能展開(kāi)，不同系統(tǒng)各自升級(jí)，構(gòu)成了上一階段智能汽車(chē)競(jìng)爭(zhēng)的主要內(nèi)容。

但在 AI 化階段，這種單點(diǎn)升級(jí)已經(jīng)不足以解釋下一代汽車(chē)的變化。

柳宇翔認(rèn)為，未來(lái)汽車(chē)會(huì)越來(lái)越像一個(gè)由中央大腦統(tǒng)一調(diào)度的系統(tǒng)，底盤(pán)、動(dòng)力、座艙、智駕、云端不再各自獨(dú)立運(yùn)行，而是需要被整車(chē)智能重新組織起來(lái)。

在這場(chǎng)研討會(huì)上，來(lái)自整車(chē)企業(yè)、智能座艙、汽車(chē)電子、全球零部件供應(yīng)商、消費(fèi)電子制造企業(yè)以及自動(dòng)駕駛物流企業(yè)的嘉賓，也從各自所在的產(chǎn)業(yè)位置給出了類(lèi)似判斷。

雖然大家的出發(fā)點(diǎn)各有不同，但一個(gè)共識(shí)是，AI 進(jìn)入汽車(chē)之后，變化并不止于給座艙加一個(gè)大模型，或讓語(yǔ)音助手回答更多問(wèn)題，而是讓汽車(chē)從一個(gè)機(jī)械電子產(chǎn)品，變成一個(gè)能夠感知、決策、協(xié)同和持續(xù)進(jìn)化的移動(dòng)智能體。

PART 1

下一代汽車(chē)的核心

不是單點(diǎn)智能，而是整車(chē)智能

過(guò)去的汽車(chē)智能化，更多是分域推進(jìn)。智駕有智駕的系統(tǒng)，座艙有座艙的系統(tǒng)，底盤(pán)、車(chē)身、動(dòng)力也各有自己的控制邏輯。

到了 AI 階段，這種以單域?yàn)橹行牡亩x方式碰到了瓶頸。

長(zhǎng)安汽車(chē)產(chǎn)品規(guī)劃與定義業(yè)務(wù)總監(jiān)柳宇翔在研討中提到，下一代汽車(chē)不會(huì)再以單一域的方式理解智能。以長(zhǎng)安的實(shí)踐來(lái)看，車(chē)輛可以被拆分為多個(gè)域，從底盤(pán)到頂層云端，不同域之間需要由中央大腦統(tǒng)一感知、統(tǒng)一調(diào)度。真正困難的地方在于，這不再是幾個(gè)功能模塊的簡(jiǎn)單相加，而是整車(chē)能力邊界的重新擴(kuò)展。

他用了一個(gè)“老司機(jī)”的例子來(lái)解釋這種變化。一個(gè)真正優(yōu)秀的老司機(jī)，不是只會(huì)控制方向盤(pán)、油門(mén)和剎車(chē)，還能夠根據(jù)車(chē)輛性能、道路環(huán)境、乘客狀態(tài)等因素進(jìn)行綜合判斷。同樣一輛車(chē)，老司機(jī)可以讓乘客坐得更舒服，剎車(chē)更平順，同時(shí)也更省油。

這正是下一代汽車(chē)中央大腦需要具備的能力，無(wú)論是智駕還是人駕，車(chē)輛都需要在底盤(pán)、動(dòng)力、能耗、車(chē)內(nèi)溫度、乘坐舒適性之間進(jìn)行動(dòng)態(tài)平衡。

這意味著，下一代汽車(chē)的定義難度會(huì)明顯提高。過(guò)去，車(chē)企可以圍繞某個(gè)具體功能做規(guī)劃，比如提高智駕覆蓋范圍，提升座艙響應(yīng)速度，優(yōu)化底盤(pán)舒適性。但在 AI 汽車(chē)階段，車(chē)企需要處理的是系統(tǒng)之間的關(guān)系，例如智駕如何調(diào)用底盤(pán)能力，底盤(pán)如何配合能耗管理，座艙如何理解用戶狀態(tài)等等。

汽車(chē)由此從“功能集合”轉(zhuǎn)向“系統(tǒng)智能”。這正是 AI 對(duì)汽車(chē)產(chǎn)業(yè)最底層的改變之一。

北斗智聯(lián)總裁敬鋒也表達(dá)了類(lèi)似觀點(diǎn)。他認(rèn)為，AI 汽車(chē)的核心標(biāo)簽不是單一智駕，也不是單一座艙，而是跨域融合。自動(dòng)駕駛解決的是“車(chē)怎么開(kāi)”的問(wèn)題，智能座艙則是用戶體驗(yàn)的入口，但真正的 AI 汽車(chē)，需要把智駕、座艙、云端和大模型打通。

敬鋒表示，智駕像主干，座艙像交互軀干，而 AI 模型則更接近靈魂。只有當(dāng)這些能力真正打通，汽車(chē)才能從局部智能走向整體智能。

PART 2

AI 會(huì)重塑車(chē)內(nèi)體驗(yàn)

但不會(huì)簡(jiǎn)單復(fù)制曾經(jīng)手機(jī) APP 的生態(tài)

如果說(shuō)整車(chē)智能解決的是汽車(chē)如何“思考”，那么座艙解決的就是汽車(chē)如何與人相處。

過(guò)去幾年，車(chē)企在座艙上投入巨大。大屏、多屏、語(yǔ)音助手、車(chē)載應(yīng)用商店、車(chē)內(nèi)游戲、影音娛樂(lè)，幾乎成為智能電動(dòng)車(chē)的標(biāo)準(zhǔn)配置。但一個(gè)現(xiàn)實(shí)問(wèn)題是，很多車(chē)內(nèi)應(yīng)用的實(shí)際使用頻率并不高。

Unity 中國(guó) CEO 張俊波在研討中提到，過(guò)去幾年汽車(chē)智能化在芯片、屏幕、音響和應(yīng)用支持上做了很多投入，但車(chē)上的應(yīng)用并沒(méi)有真正充分釋放。原因很簡(jiǎn)單：人的主要精力仍然在駕駛上。很多應(yīng)用只有在停車(chē)時(shí)才有價(jià)值，比如看視頻、玩游戲、處理復(fù)雜操作。

簡(jiǎn)單把手機(jī) App 搬到車(chē)機(jī)上，并不能真正建立汽車(chē)的軟件生態(tài)。汽車(chē)不是手機(jī)，駕駛場(chǎng)景對(duì)注意力、安全和信息呈現(xiàn)都有更高要求。車(chē)內(nèi)主界面始終要服務(wù)于駕駛，導(dǎo)航、道路信息、安全提示不能被復(fù)雜應(yīng)用遮擋。

但是 AI 帶來(lái)的機(jī)會(huì)在于，它會(huì)改變車(chē)內(nèi)服務(wù)的組織方式。

張俊波認(rèn)為，未來(lái)傳統(tǒng) App 的交互方式在車(chē)內(nèi)會(huì)逐步弱化。用戶不需要在屏幕上點(diǎn)開(kāi)一個(gè)個(gè)應(yīng)用，再層層進(jìn)入菜單完成操作。更合理的方式是，AI 通過(guò)自然語(yǔ)言、語(yǔ)音、手勢(shì)等方式理解用戶需求，再由 Agent 編排服務(wù)，替用戶完成任務(wù)，并把結(jié)果以最合適的方式呈現(xiàn)出來(lái)。

車(chē)內(nèi)服務(wù)會(huì)從“人找應(yīng)用”，轉(zhuǎn)向“AI 調(diào)度服務(wù)”。

比如，用戶不一定需要打開(kāi)一個(gè)生活服務(wù) App、選擇頁(yè)面、輸入目的地、比較信息，而是直接告訴車(chē)：“幫我找一個(gè)路上順路、排隊(duì)少、適合吃晚飯的地方?！盇I 需要理解用戶需求、路線、時(shí)間、偏好和當(dāng)前駕駛狀態(tài)，再給出結(jié)果。它呈現(xiàn)的信息也不能干擾駕駛，而是要出現(xiàn)在合適的位置，以最輕量的方式完成交互。

這和手機(jī)生態(tài)有本質(zhì)區(qū)別。手機(jī)上的應(yīng)用通常爭(zhēng)奪用戶注意力，車(chē)內(nèi)系統(tǒng)則必須克制地使用注意力。手機(jī)可以讓用戶沉浸在一個(gè) App 中，但汽車(chē)不行。汽車(chē)?yán)锏?AI 服務(wù)，必須服從駕駛安全和場(chǎng)景效率。

張俊波提到，智能手機(jī)出現(xiàn)之后，應(yīng)用和服務(wù)成為手機(jī)上最大的利潤(rùn)和收入來(lái)源之一。汽車(chē)過(guò)去雖然也在談軟件價(jià)值，但由于駕駛場(chǎng)景限制，很多駕駛以外的應(yīng)用很難被充分使用。隨著自動(dòng)駕駛逐步釋放人的注意力，再加上 AI 重新組織交互方式，車(chē)內(nèi)生活服務(wù)、娛樂(lè)服務(wù)、辦公服務(wù)才有可能真正落地。

敬鋒也提到，AI 可能改變汽車(chē)的服務(wù)商業(yè)模式。過(guò)去車(chē)企嘗試賣(mài)服務(wù)并不容易，因?yàn)楹芏喾?wù)本質(zhì)上是推送，用戶會(huì)覺(jué)得自己被打擾。但 AI 如果能真正理解用戶，在合適的時(shí)機(jī)提供“這正是我需要的”服務(wù)，那么賣(mài)服務(wù)才會(huì)變成一種可能。

PART 3

越是 AI 化

汽車(chē)越不能忽視安全和工程底座

在 AI 汽車(chē)的討論中，大模型、智能座艙、自動(dòng)駕駛很容易成為最吸引注意力的部分。但從產(chǎn)業(yè)落地角度看，汽車(chē)首先仍然是車(chē)，安全和可靠依然需要被放在第一位。

歐摩威集團(tuán)中國(guó)區(qū)首席執(zhí)行官兼架構(gòu)與網(wǎng)聯(lián)方案事業(yè)群中國(guó)區(qū)負(fù)責(zé)人陳遠(yuǎn)在研討中強(qiáng)調(diào)，未來(lái)汽車(chē)會(huì)有更多科技屬性，但車(chē)的基本屬性不會(huì)改變。汽車(chē)的第一屬性仍然是移動(dòng)性和安全性，舒適和娛樂(lè)都是在此基礎(chǔ)上的疊加。

而且 AI 越深入車(chē)輛系統(tǒng)，對(duì)安全和可靠性的要求就越高。手機(jī) App 出錯(cuò)可以退出重開(kāi)，車(chē)機(jī)卡頓可以重啟，但如果剎車(chē)、轉(zhuǎn)向、底盤(pán)、智駕決策出現(xiàn)問(wèn)題，后果完全不同。

陳遠(yuǎn)提到，歐摩威會(huì)把更多投入放在車(chē)輛安全和可靠性上，包括主剎車(chē)系統(tǒng)、分布式制動(dòng)助力系統(tǒng)、夜視攝像頭、整車(chē)架構(gòu)、算力平臺(tái)、區(qū)域控制器和相關(guān)軟件。他認(rèn)為，基礎(chǔ)能力越容易被忽視，越需要被強(qiáng)調(diào)。安全是基礎(chǔ)中的基礎(chǔ)。

隨著汽車(chē)智能化程度提高，車(chē)內(nèi)控制器數(shù)量越來(lái)越多，算力平臺(tái)也越來(lái)越復(fù)雜。過(guò)去大量分布式控制器分別完成各自任務(wù)，未來(lái)則會(huì)逐步向集中式架構(gòu)演進(jìn)。算法會(huì)向中央計(jì)算平臺(tái)遷移，區(qū)域控制器、邊緣控制器和中央計(jì)算單元之間，需要形成更高效的分工。

如何把車(chē)內(nèi)冗余算力調(diào)動(dòng)起來(lái)，如何通過(guò)軟件方式提升硬件利用率，如何確保關(guān)鍵系統(tǒng)在復(fù)雜情況下依然穩(wěn)定運(yùn)行，都是 AI 汽車(chē)?yán)@不開(kāi)的工程問(wèn)題。

華勤技術(shù)執(zhí)行副總裁、汽車(chē)電子業(yè)務(wù)事業(yè)群總裁張文國(guó)也從成本和制造角度談到類(lèi)似變化。他認(rèn)為，面向消費(fèi)者，汽車(chē)至少要滿足安全、釋放人的精力、成為智能移動(dòng)空間等需求；而對(duì)車(chē)企來(lái)說(shuō)，在滿足這些需求之外，還必須面對(duì)成本壓力。

AI 和智能駕駛會(huì)推動(dòng)車(chē)輛體驗(yàn)升級(jí)，但電子電氣架構(gòu)從分布式向集中式演進(jìn)，也會(huì)帶來(lái)算力集中和成本優(yōu)化。華勤過(guò)去在消費(fèi)電子領(lǐng)域積累了大規(guī)模軟硬件開(kāi)發(fā)和制造能力，每年涉及大量智能設(shè)備。進(jìn)入汽車(chē)電子之后，這些消費(fèi)電子經(jīng)驗(yàn)會(huì)被遷移到汽車(chē)場(chǎng)景中，為車(chē)企提供硬件、軟件、供應(yīng)鏈和成本優(yōu)化支持。

但汽車(chē)并不是更大的消費(fèi)電子產(chǎn)品。它對(duì)可靠性、測(cè)試周期、安全冗余和質(zhì)量體系的要求更高。柳宇翔也提到，車(chē)企和科技企業(yè)合作時(shí)，必須面對(duì)質(zhì)量體系的差異。AI 技術(shù)需要快速迭代，但汽車(chē)不能像手機(jī) App 那樣出現(xiàn)問(wèn)題后簡(jiǎn)單重啟。

因此，AI 汽車(chē)的落地不是單純拼模型能力，也不是簡(jiǎn)單堆硬件配置，而是模型、軟件、硬件、測(cè)試、質(zhì)量和安全體系的共同進(jìn)化。

PART 4

車(chē)企和科技公司的關(guān)系

正在從供應(yīng)鏈走向共創(chuàng)鏈

過(guò)去，汽車(chē)產(chǎn)業(yè)鏈相對(duì)清晰。主機(jī)廠定義需求，供應(yīng)商提供零部件或解決方案，雙方更多是甲方乙方關(guān)系。車(chē)企提出目標(biāo)，供應(yīng)商完成交付，最終由車(chē)企集成。

但 AI 時(shí)代的很多問(wèn)題，車(chē)企和科技公司都沒(méi)有現(xiàn)成答案。大模型如何上車(chē)，座艙如何變成 Agent，智駕和底盤(pán)如何協(xié)同，車(chē)端和云端如何形成數(shù)據(jù)閉環(huán)，很多方向都需要邊探索邊定義。

柳宇翔提到，長(zhǎng)安最近也在和不少科技企業(yè)溝通合作。他發(fā)現(xiàn)，AI 到來(lái)之后，合作關(guān)系發(fā)生了明顯變化。與大模型公司、算力公司合作時(shí)，雙方各自擅長(zhǎng)的領(lǐng)域不同，不能再用傳統(tǒng)供應(yīng)商視角看待彼此。長(zhǎng)安內(nèi)部更傾向于把這種關(guān)系稱為“同向而行”。

他認(rèn)為，過(guò)去是供應(yīng)鏈邏輯，現(xiàn)在則更像共創(chuàng)鏈。以前是技術(shù)采購(gòu)，現(xiàn)在是價(jià)值共生。過(guò)去可以理解為“交鑰匙工程”，供應(yīng)商把東西做好交給車(chē)企；現(xiàn)在更像是“一起打鑰匙”，甚至是一起蓋房子。

這種合作關(guān)系要求雙方在更早階段進(jìn)入彼此的定義過(guò)程。車(chē)企了解車(chē)，科技公司了解 AI，雙方需要在戰(zhàn)略方向、產(chǎn)品定義、技術(shù)實(shí)現(xiàn)、測(cè)試標(biāo)準(zhǔn)和質(zhì)量管理方法上進(jìn)行融合。

張俊波也從 Unity 的經(jīng)歷中提到類(lèi)似變化。Unity 早期進(jìn)入汽車(chē)行業(yè)時(shí)，更多是提供 3D 座艙交鑰匙方案。但隨著車(chē)企自建軟件團(tuán)隊(duì)，供應(yīng)商的角色開(kāi)始變化。Unity 不再只是交付一個(gè)完整方案，而是支持車(chē)企建立自己的開(kāi)發(fā)能力，并通過(guò) AI 工具提升開(kāi)發(fā)效率。

他提到，汽車(chē)軟件開(kāi)發(fā)與游戲開(kāi)發(fā)不同。游戲開(kāi)發(fā)容忍度較高，而汽車(chē)從開(kāi)發(fā)機(jī)、臺(tái)架到實(shí)車(chē)上路，涉及大量性能、穩(wěn)定性和適配問(wèn)題。同樣芯片、同樣系統(tǒng)，在不同車(chē)上的表現(xiàn)都可能不同。Unity 正在開(kāi)發(fā) AI 工具，幫助車(chē)企更快發(fā)現(xiàn)性能問(wèn)題，縮短從開(kāi)發(fā)機(jī)到實(shí)車(chē)的時(shí)間。

對(duì)供應(yīng)商來(lái)說(shuō)，這意味著能力邊界也要重新定義。敬鋒認(rèn)為，AI 時(shí)代會(huì)帶來(lái)架構(gòu)、能力價(jià)值、商業(yè)模式和競(jìng)爭(zhēng)格局的變化。單域供應(yīng)商如果不走向 AI，不參與跨域融合，未來(lái)競(jìng)爭(zhēng)力會(huì)明顯減弱。具備規(guī)?；慨a(chǎn)能力的供應(yīng)商，與科技公司、車(chē)企進(jìn)行互補(bǔ)共創(chuàng)，會(huì)成為主流。

陳遠(yuǎn)則認(rèn)為，中國(guó)汽車(chē)產(chǎn)業(yè)已經(jīng)形成了很強(qiáng)的技術(shù)活力，但也存在內(nèi)耗和資源浪費(fèi)。出海是中國(guó)汽車(chē)產(chǎn)業(yè)能量積累到一定程度后的自然需求，但出海不能只是功能堆疊，而是要把效率、質(zhì)量和用戶體驗(yàn)帶出去。

在他看來(lái)，未來(lái)生態(tài)會(huì)分為“大生態(tài)”和“小生態(tài)”。大生態(tài)是中國(guó)汽車(chē)產(chǎn)業(yè)整體的競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境，小生態(tài)則是車(chē)企、系統(tǒng)供應(yīng)商、芯片企業(yè)、軟件企業(yè)之間形成的共生關(guān)系。一部分頂尖車(chē)企可能通過(guò)自研算法、數(shù)據(jù)閉環(huán)和自建算力平臺(tái)形成相對(duì)封閉的系統(tǒng)；更多頭部車(chē)企則可能追求“全棧掌控”而不是“全棧自研”，讓具備能力的系統(tǒng)供應(yīng)商進(jìn)入體系，共同完成產(chǎn)品定義和技術(shù)落地。

華勤的判斷也類(lèi)似。張文國(guó)認(rèn)為，未來(lái)產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)系會(huì)走向相互賦能、共生共融和價(jià)值最大化發(fā)揮。沒(méi)有任何一家企業(yè)可以掌握所有核心技術(shù)，每家公司都需要在自己擅長(zhǎng)的領(lǐng)域發(fā)揮價(jià)值。因此，產(chǎn)業(yè)鏈企業(yè)要更早進(jìn)入整車(chē)開(kāi)發(fā)過(guò)程，在產(chǎn)品概念還沒(méi)有完全成熟時(shí)，就與車(chē)企、芯片公司、模型公司共同參與定義。

卡爾動(dòng)力副總裁王珂則提到，重卡物流是國(guó)民經(jīng)濟(jì)的“動(dòng)脈血管”?？杽?dòng)力所處的 L4 自動(dòng)駕駛重載物流場(chǎng)景，目標(biāo)并不是簡(jiǎn)單展示技術(shù)，而是重塑干線物流的成本結(jié)構(gòu)和商業(yè)模式。

在這個(gè)場(chǎng)景里，安全是底線，效率決定商業(yè)價(jià)值上限。未來(lái)的效率提升不只發(fā)生在駕駛過(guò)程中，還會(huì)延伸到裝卸貨、充換電、道路擁堵、路線規(guī)劃等全鏈條環(huán)節(jié)。當(dāng)足夠多的自動(dòng)駕駛卡車(chē)在一個(gè)區(qū)域內(nèi)運(yùn)行時(shí)，每一輛車(chē)都可以成為獨(dú)立的 Agent 節(jié)點(diǎn)，車(chē)輛之間共享?yè)矶隆⑴抨?duì)、充電、調(diào)度等信息，最終形成一個(gè)智能流動(dòng)的物流網(wǎng)絡(luò)。

從這場(chǎng)研討可以看到，下一代汽車(chē)要如何定義并沒(méi)有一個(gè)單一答案。

對(duì)整車(chē)企業(yè)來(lái)說(shuō)，它是由中央大腦統(tǒng)籌的進(jìn)化型汽車(chē)；對(duì)座艙企業(yè)來(lái)說(shuō)，它是由 AI Agent 重新組織服務(wù)的移動(dòng)空間；對(duì)汽車(chē)電子企業(yè)來(lái)說(shuō)，它是從硬件、軟件走向模型和數(shù)據(jù)閉環(huán)的新平臺(tái)；對(duì)自動(dòng)駕駛物流企業(yè)來(lái)說(shuō)，它則可能是一張由車(chē)輛組成的流動(dòng)智能網(wǎng)絡(luò)。

過(guò)去，汽車(chē)行業(yè)卷的是配置、成本、硬件、單點(diǎn)智能和供應(yīng)鏈效率。未來(lái)，真正的競(jìng)爭(zhēng)可能轉(zhuǎn)向整車(chē)智能架構(gòu)、跨域協(xié)同能力、服務(wù)組織能力、數(shù)據(jù)閉環(huán)能力、工程可靠性，以及生態(tài)共創(chuàng)能力。

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