“软件定义汽车”时代来临！十位大咖分享汽车智能网联洞见

2020年8月13日-8月15日，为期三天的“2020中国汽车论坛”落下帷幕，该论坛是由中国汽车工业协会（CAAM）主办，世界汽车组织（OICA）、世界经济论坛（WEF）唯一支持的行业顶级论坛。本届论坛以“新变局 新挑战 新思路——引领中国汽车新征程”为主题，围绕汽车的新四化趋势以及与这些趋势相关的诸多议题展开了讨论。

其中，“智能网联汽车创新发展与产业生态的升级”作为本次论坛中规模最大、最为重磅的分论坛，吸引了众多关注。在这一分论坛上，过往汽车产业智能网联化转型的命题再度得到了升级，“软件定义汽车”成为了与会大咖们讨论的核心命题。

来自整车厂、科技公司、供应链企业、相关协会与咨询公司的多位大咖发表了演讲，阐述了自身对于汽车智能网联化命题的阐述，并从所在领域出发，针对汽车产业智能网联化转型的趋势、存在的问题与解决方案发表了自身的看法。

[·软件定义汽车已成智能网联核心命题·]

“汽车产业经历百年发展，已经走过了’机械定义汽车’、’电气定义汽车’、’电子定义汽车’等阶段，现在到了’软件定义汽车’的发展阶段。”长安汽车软件科技公司总经理张杰表示。

如今全球的各大车企都已启动了软件化转型的过程，丰田汽车宣布成立软件子公司 Woven，专注于开发自动驾驶、汽车操作系统以及高清地图等软件业务。计划启动资金200亿日元（约合人民币13亿元）。大众集团CEO迪斯曾表示：大众将成为一家软件驱动的公司。未来3-5年，大众预计在软件方面整体投入70亿欧元，人员将超过1万人。而特斯拉，软件人才的密度是传统主机厂的4到10倍。其市值也受到华尔街的热烈追捧，在全球车厂中排名第一，拿下丰田汽车1000亿美金。

即使在国内，这样的趋势也是显而易见的。今年，上汽软件中心正式官宣为零束软件公司，计划招募2000名软件工程师。长城汽车设立一级部门“数字化中心”，囊括所有汽车数字化业务，包括智能驾驶、智能座舱、数字化营销平台等。一汽解放宣布成立“鱼快创领”，重点聚焦商用车车联网新技术开发及运营。

各大公司都在加速围绕“软件定义汽车”排兵布阵，软件大有取代硬件成为“汽车工业皇冠”的意思。张杰认为：“软件定义汽车的时代已经来临。”

中国汽车工业协会秘书长助理王耀则认为，“软件定义汽车”并不能全面地概括当下汽车产业的发展趋势，更准确的定义是“数据定义汽车”。

他认为：“目前车企的数据中心形成了单独的数据孤岛，各个OEM的数据是不连通的，各个数据主体也不是不打通的，甚至某一个主体数据体量也是不足以支撑我们产品的高速迭代研发。还有数据安全的问题、数据价值的定义妨碍我们数据的挖掘和变现的问题。”

而在国外，宝马、福特、通用、雷诺、博世采埃孚，本田、电装点等企业以及区块链行业组织联合成立了汽车行业最大的一个区块链数据共享联盟。大众、宝马、戴姆勒三大德国车企也已经在做数据的融合。这样的数据融合能够帮助车企快速高效地共享必要的关键数据，以提升产品的迭代速度，并保证新的产品能够更加符合用户的使用需求。

德勤汽车行业领导合伙人周令坤对上述两位专家的思路表示认同，并指出了在上述背景下，智能网联汽车的三大发展路径：

路径一：主攻自动驾驶技术产品研发路线，以特斯拉、宝马、奔驰企业为代表。很多精力投在自动驾驶的技术上。

路径二：以网联服务快速加持产品力，和互联网结合和互联网生态，应用最多的是在国内，比如，在上海荣威RX5开创非常成功的先例。

路径三：用户思维主导的智能座舱路线，未来发展方向来看第三个路径是国内造车新势力以及很多现有主流车企主要采取的方向。

而在未来，第三条路径无疑更接近最终的解决方案。周令坤认为，在这条路径下“人与车的关系会发生不一样的变化，比如说谈人机交互HMI，过去更多谈车是执行者，我们给车操控指令，车听懂我们的话达到目标。随着智能网联技术越来越多、应用越来越丰富，会变成“熟悉你的人”，通过数据打通后整合场景服务，主动推送。未来车不单是变得聪明，有科技含量，更多会赋予情感的因素。由于数据的支撑，对本人、ID绑定、对车主了解程度更多的时候，往往会主动提出、主动推送出行的体验，服务会找人，而不是说进车之后再寻找功能和服务。”

在车辆智能化发展到一定程度后，进车之后会发现另外一个自我。现在谈到数字化孪生、D2T方式，未来进车之后会映射出以后影子，在数字化时代智能座舱会带来非常大的想象空间。

[·软件将驱动新四化变革 用户价值与安全问题是要因·]

当下的智能网联化趋势决定了“软件定义汽车”这一命题，但用趋势来决定趋势则属于没有找到根本原因的行为，因此这一命题背后必然存在其真正的原因。而在与会大咖们的眼中，“软件定义汽车”为行业所带来的改变、为用户所带来的价值，以及其所解决的交通行业由来已久的安全问题，才是推动“软件定义汽车”发展的关键因素。

长安汽车软件科技公司总经理张杰认为，软件定义汽车至少会为行业带来三大方面的改变：

首先是商业模式，过去车企以销售车辆为主要收入，未来硬件会变得更便宜，车企会更倚重软件和后续的服务赚钱。如特斯拉的软件包里，完全自动驾驶系统的价格目前已经卖到了6万4。其次是供应商关系层面，由于软件能力成了企业的核心竞争能力，车企将与众多价值链企业之间形成基于网络的网状关系。最后是产品差异化，以前汽车产品追求造型、动力好不好，能耗高不高；而软件定义汽车时代，更看重自动驾驶功能怎么样，车联网服务如何。

而对于用户而言，则会产生两个方面的价值：一是车辆常用常新，在软件定义汽车的时代，厂商可以通过OTA对车辆进行持续不断的升级，这样的升级为车辆提供了非常高的二手保值率，根据美国知名汽车购买分析网站 iSeeCars 发布的一项报告，特斯拉Model 3作为电动车，在经历三年使用之后，仍然拥有90%的保值率，高居二手保值率的榜首；二是车辆越用越安全，越用越个性，张杰以特斯拉的“影子模式”举例，指出当前有超过50万辆特斯拉在行驶的过程中收集车辆行驶数据，用于训练自动驾驶神经网络，这一功能每14天就可以为车主提供改进的驾驶体验。

除了改变与新价值，交通行业由来以久的安全与效率问题，也是汽车朝着智能网联化发展的关键因素。

一汽解放旗下苏州挚途公司副总裁郭立群指出：“在过去一年中，驾驶员与车辆本身存在问题引发的交通事故占到商用车事故率的70%以上。”而在效率方面，整个国家的高速公路利用率大概在92%左右。

要如何尽量避免交通事故，并提升道路的利用效率呢？郭立群表示，只有自动驾驶能够解决这两大问题，这两大问题也是驱动自动驾驶商用车发展的根本动力，“这是一个需求的拉动。”

来自出行行业的滴滴出行同样指出了道路安全带来的问题，滴滴自动驾驶公司COO孟醒表示：“在道路交通全球一年会发生的致死事故已经达到了130万左右的规模，这是非常可怕的数字。每天不做任何危险的事情，只是在道路上坐车、开车，每年就会有一百多万同胞因为这件事情丢掉自己的生命。但这件事情一定是可解的，可解的上限标准是另外一个数据，就是航空。航空总的量比我们每天交通的出行低很多，但是航空可以理解为它可能总的运输数量，低1-2个数量级，但是致死数量相差若干个数量级，差别是非常大的。”

孟醒认为，自动驾驶能够很大程度上降低交通事故的死亡率，实现自动驾驶时，道路交通事故中的死亡率应该接近航空行业的水平，这是很可观的改进。

[·智能网联发展道阻且长 法规、技术、工业、商业化面临严峻挑战·]

尽管目前的量产车型产品已经具备了一定的智能化程度，且凭借车端的T-Box能够实现基础的网联功能。但距离实现最核心也最关键的自动驾驶，全球的汽车产业都面临着严峻的挑战，而这些挑战大多来自于四个方面：法规、技术、工业与商业化。

首先是法规方面，德国汽车工业协会中国办公室总监张琳指出，目前，世界各国都在持续推进政策、法规、认证体系中的工作进程，但这一过程中的工作量非常巨大，“各个领域、各个地区、各个国家都在持续推进”。

为了能够使全球范围内实现统一的测试规程，降低企业的成本，提升自动驾驶的研发效率，她提出，中欧之间的相关部委、科研单位、高等院校与研究所之间应率先展开相关方面的合作与交流。

在技术方面，博世底盘控制系统中国区总裁陈黎明认为，自动驾驶系统中，所需解决的感知、决策、控制方面仍然面临挑战，但随着这些年很多新的科技企业在传感器、定位、决策、芯片等方面进行了诸多的研究，因此这些技术难题正在一个一个解决。他表示：“随着研究的推进，只要我们投入金钱，这些问题都是可以解决的。”

他认为真正的问题商业化与工业化方面，“现在大家一致认为先容易商业化的还是城市自动出租车和货运自动化运输，会相对早一点实现商业化。同时，商业化本身取决于自动驾驶车本身的成本，牵涉到元器件成本、牵涉到车的成本，谈到成本的时候谈到了量、谈到商业，这些问题涉及到如今的这些自动驾驶企业能否存活下来。”“工业化则是要让这些自动驾驶相关的元器件符合汽车的要求，这样才能大规模生产，把价格做下来，让终端用户尽早享受到真正的自动驾驶，但车规级目前仍然是横跨在自动驾驶软硬件之间难以逾越的鸿沟。”

聚焦到在中国发展的自动驾驶产业，则还有更加具体的问题。国汽（北京）智能网联汽车研究有限公司总经理王博指出了五大挑战：

挑战一：产业链尚不完整，核心技术积累不足。尤其在芯片、操作系统、计算平台等核心部件上，类似于像中兴、华为等高技术产品断供的情况对产业影响很大。在高性能传感器、线控底盘、汽车AI等核心领域技术积累不足，研发投入比例偏低。

挑战二：法律法规标准有待健全，部分条款形成制约。目前国家各部委、行业主管机构正在组织行业共同建设智能网联汽车的标准体系，包括法规层面的《道路交通安全法》、《公路法》、《测绘法》对高精度地图的测绘、车辆实时传输自己的高精度位置都有一定的限制，这可以在部分车联网先导区、智能驾驶示范区进行先行先试，技术成熟以后逐步形成对法规的完善。

挑战三：智能路网基础设施投资大、周期长。智能网联汽车是大的系统车路云融合的系统，要实现协同的发展，道路基础设施是网联化的重要基础，同时也是建立智能基础网络通信、位置服务等最基本的网络基础设施。基础设施智能化改造涉及到跨部门协调以及跨产业协同，建设投资大、周期长，目前投资主体有待于进一步明确，没有形成有效的商业模式，影响建设进度。

挑战四：商业模式以及产业生态有待健全。尤其目前在建设车联网过程中，大家会逐步发现美国放弃了DSRC的技术路线，这说明这一技术路线是存在缺陷的，那么我们目前在发展的技术路线是否存在这样的缺陷？大家更多要探讨未来对车联网建设商业模式的探索。

挑战五：智能网联汽车接受度需要行业、公众的检验，包括伦理、事业、责任认定。

[·难题如何解？多位大咖提出解决方案·]

针对发展智能网联汽车与自动驾驶技术中已经遇到或即将发生的种种困难，本次与会的多位大咖给出了相关的思考与解决方案。

目前，针对车企与供应链企业之间数据沟通难度大的问题，中汽协已经成立了支持多个企业进行数据交互的区块链企业。中国汽车工业协会秘书长助理王耀表示：“我们整个技术方案的架构只是在各个企业数据中心上多搭配了一块区块链层，通过区块链的智能合约通过区块链层驱动车企数据中心产生数据交互。好处是不需要我们的车企数据中心把数据共享出来到某一个第三方平台。因为大家已经认识到数据是重要的战略资产，如果想推动数据的融合一定要采用保护各个企业数据资产的方式。另外，我们在区块链层，我们只加入我们的索引信息，包括数据字段、防伪标签、字段价格，这样可以构建比较公正的数据交易的环境。”

他还指出：“我们的VDP方案可以在安全性、经济性、持续性、应对灵活监管方面对我们的产业有比较大的促进作用。从研发角度来说，我们可以极大降低企业采集数据、存储数据的成本，以及时间周期，同时加速我们企业的研发效率。在服务监管角度，我们的政府之前建了很多的监管平台，其实所有的监管数据都只是我们企业的数据中心当中的子集。属于可以把企业的数据中心上链，我们的政府只需要拿到相关的密钥就可以了，也可以解决我们政府的监管的成本。我们希望通过我们这个平台能推动我们整个产业的数据合作。未来的竞争其实就是数据的竞争，人工智能时代，数据就是石油。我们希望我们的自主品牌能够联合起来。”

博世底盘控制系统中国区总裁陈黎明则表示，博世目前分别是从三个方面思考自动驾驶的量产问题：

第一，基于V-model进行研发，使得产品完全满足现在或将来的法律法规需求，他指出：“自动驾驶牵涉的场景非常多，不可能再按照传统的方式继续进行，所以必须加入在实际道路上测试，特别是用数据驱动的验证方式对自动驾驶安全进行验证。就是V模型和数据驱动的闭环进行结合，实现安全验证。”

第二，提高处理极端复杂场景的能力，博世采用的是人工智能与车路协同结合的方案，且利用数据驱动进行循环迭代，在量产后有不断学习的能力，不是单车的自学习能力，方案是要把单车遇到的问题上传到云里，进行统一离线的学习和训练，再把新的数据和模型给到车，最主要的是要保证可追溯性。

第三，使方案具有可持续性复制的特性，他认为自动驾驶的研发是从0到1，是实验室中的产品，未来还需要从1到N，对于数量众多且差异巨大的汽车产品来说，必须要有赋能的产品才能实现。而博世则拥有非常好的产品——VRTE和AOS，是更好地支持应用层软件跟硬件之间的有机结合，并且可以扩展，这个时候会有非常好的可扩展架构，使得在不同的传感器配置和车型上都可复制可扩展，还有渐进的扩展一步步扩大应用范围。

长安汽车则是在去年12月成立了软件科技公司，作为“北斗天枢”智能化战略的核心支撑，独立运营。

长安软件科技公司总经理张杰表示：“长安的电子电气架构经历了1.0模块化、2.0集成式阶段，目前已经到百兆以太网作为主干网的3.0域架构阶段，搭载的车型在年底即将量产。”除此之外，长安汽车还实现了17款车型的OTA升级，车辆总数超过60万，2019年-2020年总共迭代31次，覆盖138个功能点。涉及到的ECU包括：THU、IP、IBCM、ＧＷ等22个。

在大数据方面，长安汽车完成了2.8PB级海量实时数据平台的搭建；建立用户行为和控制器数据采集标准，完成CS75 300项车况及100项行为数据采集；构建数据魔方分析系统，涉及行为、用况、油耗、吐槽等数据种类，提前感知用户问题28159例；建立精准油耗的端云数据采集方法，完成5000余辆车的真实数据采集。

科技公司滴滴与科大讯飞也阐述了自身针对自动驾驶与智能网联的技术方案。

滴滴自动驾驶公司通过搭建整个以AI为中心的自动驾驶全栈架构，里面包含了感知、定位、预测、仿真系统、高精度地图等模块在内的完整架构。通过路测数据与网约车数据不断完善仿真系统，然后将经营地图、安全地图与路况地图相叠加，为车辆的定位和行驶提供支持，并与订单的派送相匹配。不过滴滴自动驾驶公司COO孟醒还是指出，目前滴滴自动驾驶的运力十分有限，会将自动驾驶汽车与人类驾驶的网约车放在同一个平台上运营，之后再加大自动驾驶汽车的运营比例。

科大讯飞则计划利用自身领先的AI能力构建强大的机器听说看能力，帮助车内的人机交互在未来两到三年内进行多模态交互、多乘客交互与多情感化交互的升级。

[·写在最后：软件定义汽车时代正在来临·]

尽管对于消费端而言，汽车的智能化仍然如同用户眼中的玩物，存在的意义更多在于增加驾乘过程中的趣味性。但在产业端，真正的汽车智能化与网联化的探索正在如火如荼地进行，在来自产业链的诸多公司大咖的分享中，我们得以窥见一个“软件定义汽车”的时代的到来。

未来2-3年，甚至更长时间里，汽车产业将会围绕智能化与网联化发生诸多的变数，无论是产业格局还是技术体系，都将出现巨大的变化。更多汽车产业智能网联化的趋势，敬请关注搜狐汽车·黑客的后续报道。

来源：E电园小编辑