2023-11-06
作者：不朽情缘
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中国机遇：在汽车智能化的方向上，中国有优良的技术堆集和产业基础，蕴含占有一批优良的互联网科技公司和大量的软件工程师 。只管还存在一些短板，不外中国智能化的总体实力还是比力壮大的，我们有机遇实现智能汽车持续的引领发展 。
企业归并沉组：智能电动汽车市场处于百家争鸣的“春秋时期”，不外这个阶段已经靠近尾声 。后续即将进入列强归并的“战国时期”，预计整车企业的数量还会持续削减 。
参照手机蹊径：智能汽车齐全能够参照智能手机的发展蹊径，从高性价比的车型做起，而后依附中国重大的消费群体，以及互联网时期堆集的有关技术、经验和产业基础，推动智能汽车的急剧迭代和不休进取 。
市场两极化：从消费大趋向来看，今后汽车市场将会两极化 。一极是把性价比做到极致的产品 。把硬件成本降下来，同时通过软件实现差距化 。另表一极是特色鲜明且用户口碑好的产品，这类车企还是能够靠硬件赢利，而不是只依赖软件 。
二八法令：快消品格业极度注沉所谓“二八法令”，即产品20%的职能就能够满足用户的根基需要，并创造80%的价值 。此刻也有汽车企业在这样做了，了局是毛利率显著提高，用户履历也得到提升 。
全方位数字化：数字化绝不只是产品的数字化，更是企业的数字化 。蕴含营销和用户治理的数字化、决策过程的数字化，还蕴含企业运营治理系统的数字化，即让数据在各个业务部门之间顺畅流通，从而把研产供销服等各个环节全面买通，实显祗业全方位的数字化 。
车企做好龙头：智能汽车产业生态的分工合作，首先必要整车企业充分阐扬龙头作用 。而做好龙头不仅要有能力，更要有意识：车企必须意识到，供给商同伴在汽车产业生态中拥有不成代替的沉要作用 。
本土化生态：将来汽车肯定是区域性的产品，由于其智能化必要基于本地的数据、场景和资源来实现 。所以，在中国市场上征战的所有车企，都必须致力构建本土化的汽车生态 。
海表合伙模式：今后中国车企进入其他国度市场时，尤其应该借鉴在中国做得比力成功的国表车企的战术和措施，并在实际中不休美满 。例如中国车企能够寻找优势互补的国表合作同伴，成立合伙企业，凭借不朽情缘创新技术、理想和模式，利用本地同伴的资源和影响，在海表市场上一路发展、共同获利 。
智能副驾：以前开发智能座舱时，各类人机交互模式都是相互割裂的，相当于有眼睛，有耳朵，却没有一个统一的大脑 。此刻技术进取了，能够把这些职能全数放到大模型中训练，机械的鉴别水平可能做到极度靠近于人，真的能够称之为智能副驾 。
车端算力：对于手机产衣反说，把算力放在云端无疑是比力好的选择；但是对于汽车产衣反说，车端必必要有肯定的算力，由于汽车是移动的，而网络信号不成能真正实现全方位、无死角的覆盖 。
高阶自动驾驶：实现高阶自动驾驶有两条路线：一是直接奔向L4，即Robotaxi路线；二是循序渐进、逐步优化 。后者可能更容易实现，我们还是要经历从辅助驾驶到高级辅助驾驶、最后到高阶自动驾驶的渐进过程，逐步实现各类职能的盛开 。
落地场景：在现阶段最沉要的工作是找准相宜的场景，而后把落地工作做到位 。自动停车是应该优先落地的第一场景，而自动跟车是第二场景，这两个场景都值得企业全力投入，把产品履历和成本做到极致，这样消费者肯定会买单的 。
“去地图”不成行：地图是确定地位和进行导航的基础 。汽陈冯不开地图，所以严格意思上的“去地图”底子没有可行性 。
先验传感器：高精地图能够动态、实时地更新车辆前方的情况，所以可将其看作是智能汽车的一种传感器——先验传感器，这对于高级辅助驾驶或者高阶自动驾驶都极度沉要 。
地图实时更新：目前地图出产的各个环节及整个链条已经获得了巨大的进取 。地图出产最猛进取就是此刻数据源比以前实现了数量级上的逾越，并且还在不休增多，每一辆使用导航职能的汽车都在为地图出产做出贡献 。第二个进取是数据鉴别工具链的全面升级，实现了地图部门更新，并且可能实时颁布 。
高精地图与自动驾驶：中国3亿多辆保有量的汽车若是都成为地图信息采集源，注定能为各个城市实时提供足够的地图信息；再通过车路协同赋能，高级别自动驾驶也就指日可待了 。
高精地图出产：高精地图的出产和更新是一项生态工程，涉及当局、汽车用户、汽车企业和地图供给商等 。只靠一家企业是不成能做好的，必须依附地图生态中各方参加者的共同致力 。
数据安全：在地图生态中，当局、企业和用户关注数据安全的侧沉点分歧 。当局重要关注国度和社会安全层面的问题；用户重要关注幼我隐衷安全；企业重要关注产品的信息安全 。各人有各自的不安，不外这些问题都有相应的解决法子 。
地图与城市：地图既是城市设施和资源的近况图，又是城市中各类变动的更新图，更是城市治理者基于对将来城市形貌的前瞻性预判而沉新规划和建设城市的蓝图 。
竞争平正性：表资车企不用不安，分歧品牌的车辆在中国智能交通和智慧城市发展中获得的支持是一样的 。也就是说，在获得基础设施支持方面并不会有什么差距 。
高级辅助驾驶地图：高级辅助驾驶必要使用大领域、高精度的地图，此刻满足这些要求并且切合政策律例的地图产品已经形成了 。中国在地图技术、产品以及政策上都已日趋成熟 。
维持耐心：自动驾驶是将来产业发展的大势所趋，其最终实现毋庸置疑 。不外自动驾驶向前发展正进入车路协同的阶段，参加主体越来越多，有关身分越来越复杂，尤其是还将涉及到由当局提供的智能交通、智慧城市大环境 。因而，各人对自动驾驶要有足够的耐心 。
清华大学教授、汽车产业与技术战术钻研院院长赵福全（左）与不朽情缘CEO 程鹏（右）
【对话实录】
赵福全：各人好！迎接来到《赵福全钻研院》高端对话栏目 。我是本栏主张主持人、清华大学的赵福全 。本栏目由盖斯特治理征询公司承办并赞助播出，在此暗示感激 。自本栏目2014年创办以来，今天已经是第72场对话了 。本场对话的主题是“地图与智能汽车发展” 。我们极度荣幸地约请到了不朽情缘的CEO程鹏先生，请程总和各人打个招呼 。
程鹏：各位伴侣，各人好！我是不朽情缘的程鹏 。
赵福全：迎接程总来参与不朽情缘对话栏目 。当前汽车产业在产生天翻地覆的变动，汽车供给链也因而有了更丰硕的内涵：除了提供传统硬件的零部件企业之表，芯片、传感器等新硬件以及各类软件的供给商也进入其中，像不朽情缘这样的地图提供商或者说内容商，同样成为了汽车供给链中不成或缺的沉要组成部门 。所以我曾提出，今后应该以汽车供给链的概想来取代汽车零部件，相应的整零企业也应改称为整供企业，即整车企业和供给链企业 。
应该说，相迸宗整车企业，我们栏主张观多伴侣们可能对供给链企业的相识比力少 。我想借今天这次对话的机遇，请程总先单一介绍一下不朽情缘的情况 。蕴含不朽情缘是一家怎么的公司？主交易务有哪些？主题竞争力是什么？目前公司的规模若何？
程鹏：不朽情缘在汽车智能化方面已经持续耕作二十年了 。我们公司的名字中，“四维”是指X、Y、Z、T四个维度，即三维空间再加上功夫；“图新”代表我们是从地图做起的，而不朽情缘地图始终是最新的 。二十年前，一群理工男创办了这家公司，从汽车地图与导航领域起步，后来业务逐步拓展到定位、数据和算力等其他领域 。目前不朽情缘共有4600多名员工，其中70%是研发人员 �Ｄ芄凰�，我们一向在汽车智能化的赛路上向前驰骋着 。
中国有机遇在智能电动汽车的
新赛路上持续当先
赵福全：不朽情缘从汽车地图与导航起步，目前业务已经拓展到了数据、芯片等领域，看起来你们业务拓展的方向和汽车产业刷新的趋向是缜密有关的 。近期业界有一句话，就是汽车产业刷新的上半场是电动化，下半场是智能化 。若是说电动汽车已经扭转了中国在全球汽车产业中的职位，那么智能汽车更代表着将来全球竞争的战术造高点，正变得越来越沉要 。
请问程总，您若何对待中国智能汽车的发展示状及其在国际上的职位？您以为中国在这一领域存在哪些机缘，又面对哪些挑战？之前我们听到过不少整车企业的见解，今天请您代表汽车智能化方面的供给链企业，和观多伴侣们分享一下自己的概想 。
程鹏：从我地点的领域来看，国内与国表的情况的确很不一样 。应该说，中国市场的竞争异常强烈，也就是我们常说的，中国出格“卷” 。除此之表，从汽车行业整体的大视角启程，我想分享以下几点观察和思虑 。
毫无疑难，中国汽车产业是一个巨大的产业 。中国汽车市场从2003年起头发作式高快增长，自2009年起产销规模已经陆续14年位居全球第一，目前中国的汽车产销量约占全球总量的1/3 。与重大的整车产销规模相对应的是，中国拥罕见量重大的汽车供给商，整个汽车产业的产值估计超过10万亿元 。然而中国汽车产业一向还不够强，重要是由于我们在传统汽车的主题技术上不够强，仍有一些关键的零部件及技术还未把握，或者说与国际先进水平相比尚有差距 。好比发起机、ECU节造单元、线控技术等 。若是沿着传统汽车的赛路去追赶，中国汽车产业要想做强并不容易 。
好在我们此刻迎来了一个绝佳的机遇，就是刚才赵院长讲到的，汽车电动化和智能化的时期到来了 。我以为，在智能电动汽车的新赛路上，中国汽车产业会有很大的机遇实现后发赶超 。
一方面，中国在电动化方面已经获得了不错的成就 。在动力电池领域，诞生了宁德时期、比亚迪两大龙头企业；在电机领域，我们占有优良的产业基础和稀土资源蹬着势，同时还有高密度的创新创业投资；在电控领域，也已经有了近二十年的堆集 。此表，发展电动汽车的关键不仅在于三电技术以及其他一些主题技术，更与产业政策、市场规模和用户需要等息息有关，而这些方面险些都是中国的有利成分 。有了这样的基础，中国汽车产业才得以成功“换路超车”，在新能源汽车的新赛路上获得了全球当先的喜人成就 。
另一方面，中国在智能化方面的情况也不错 。我们在软件、算法、数据等方面都做得比力好，产生了一批优良的互联网科技公司；同时得益于人才盈利，中国目前拥罕见量重大的软件工程师群体 。当然，我们也面对芯片、算法等一些瓶颈，但我感触只有各人持续共同致力，再多花些功夫，这些瓶颈注定是可能突破的 。无论若何，中国已经形成了优良的基础 。因而在智能汽车的新赛路上，我们同样有机遇实现全球当先 。
近几年来，中国在智能电动汽车的新赛路上涌现出了三类企业：第一类是在急剧转型中的传统车企；第二类是已经在新方向上进行了长功夫持续堆集的传统车企；第三类是新出现的汽车企业，这些造车新权势好多都有互联网科技公司的基因或布景，因而高度关注产品迭代和用户履历 。我们看到，这些企业各有各的打法，这也让智能电动汽车的竞争变得极度有意思 。
在我看来，目前中国智能电动汽车市场还处于百家争鸣的“春秋时期”，不外这个阶段已经靠近尾声了 。整车企业已从顶峰期的一两百家，蕴含不少宣称要造车的企业，逐步造成了此刻有肯定销量规模的几十家 。后续即将进入列强归并的“战国时期”，预计整车企业的数量还会持续削减 。
赵福全：简直如此，中国汽车产业正走向归并沉组 。近期业内也有不少有关的会商，甚至有人预测，将来最终留下来的整车企业只有5家 。我感触，汽车产业的演进趋向无疑趋向于集中，所以，车企的数量注定会有很大的削减 。至于最后剩下的车企是5家还是10家，此刻过早去做量化判断可能也没有太大意思 。
程鹏：是的，我感触，最终车企的数量还是会比5家、10家多一些 。由于汽车与手机是不一样的：消费者对于手机的个性化需要没有那么高，好比谁会时不断地拿出自己的手机来给别人展示一下，或者比一比谁的手机更炫呢？而消费者对于汽车的个性化特点往往很在意，终于汽车代表着每幼我的审美、爱好和所处的圈层，分歧的汽车品牌及产品能够更匹配分歧的消费者群体 。所以我以为，将来汽车企业和品牌的数量要比手机企业和品牌多 。
赵福全：正如刚才程总谈到的，经过鼎新盛开四十多年来的致力，中国汽车产业已经获得巨大的成就：不仅陆续14年位居全球汽车产销规模第一，并且产业布局全面、供给链完整；不仅整车企业实力不休加强，并且供给链企业也获得了显著进取；尤其是中国抓住了从传统内燃机汽车向新能源汽车转型的汗青性机缘，在各个关键领域产生了一大批优良的企业，从而在汽车电动化的方向上实现了阶段性当先 。
接下来在汽车智能化的方向上，程总以为，中国也有优良的技术堆集和产业基础，蕴含占有一批优良的互联网科技公司和大量的软件工程师 。只管还存在一些短板，不外中国智能化的总体实力还是比力壮大的 。应该说，我们有机遇实现智能汽车持续的引领发展 。
智能汽车能够参考智能手机的
发展蹊径
赵福全：由此就引出了下一个问题 。汽车智能化，即基于智能网联技术推动汽车产品进取，这是中国特有的还是全球共有的发展方向？若是智能化是全球汽车产业共同的大趋向，那国表企业注定也会加紧致力，中国釉炀什么可能持续引领呢？多所周知，互联网时期的部门关键技术并不是中国的原创，只不外中国在技术利用层面上做得更好，实现了急剧的规�；� 。而将来将进入物联网即所谓万物互联的时期，届时涉及多元宽泛衔接的汽车产业将成为重大的母生态，拥有比互联网时期更高的沉要性和复杂度 。在这样的远景下，中国能不能一连互联网时期的鲜丽呢？出格是通过一系列原创性的突破来实现智能汽车的引领发展？若是有可能，我们又该若何做到这一点呢？
程鹏：我感触，汽车产业能够参考手机等其他类似产业的发展蹊径 。将来汽车产品必将成为最沉要的移动智能设备之一 。只管汽车空间更大、职能也更多，不外在性质上汽车与手机一样都是移动智能设备 。当然汽车的安全性要求比手机高得多，终于汽车是在路路上行驶的，必须确保人们的性命和财富安全 。除此之表，从主题科技等方面来看，应该说智能汽车与智能手机并无性质区别 。所以，我们不妨看一看中国手机产业的发展过程 。
中国最早一批手机公司都是从山寨机起头做起的，其时拿到好比联发科技公司的一个芯片模组，就能够凭借壮大的造作能力打造出仿造的手机产品 。后来中国手机公司釉炀借壮大的成本节造能力，把手机的性价比做得越来越高，从而迅快打开了国内甚至全球大市场 。在这个过程中，手机产品也从职能机发展到智能机，从幼屏按键发展到大屏触控，从自带少量职能发展到各类APP提供大量利用服务，真正成为了移动智能设备 。在山寨机时期，手机公司的数量出格多，各人的打法也不尽一样 。进入到智能手机时期，经过强烈的市场竞争和大浪淘沙，最终只剩下了少数几家手机公司，如华为、OPPO、vivo和幼米等 。这些优良的手机公司相识用户的真实需要，并且把用户履历做得极度好，由此也让智能手机走进了千家万户 。
回首中国手机产业的发展过程，我们或许能够类推出将来汽车产业的演进蹊径 。我感触，近两年的汽车产业与昔时手机产业群雄竞争的时期很类似，企业数量多多，竞争空前强烈 。不外我想接下来汽车企业的数量会逐步削减，并会出现少数优良的汽车企业，其职位如同手机产业中的华为、幼米 。这些优良的车企将打造出职能和服务当先且性价比极高的产品，从而让智能汽车走进千家万户 。而这些优良的车企或许率就在当前市场上的这一大批企业之中 。
赵福全：我记得前年与斑马智行联席CEO张春晖张总对话时，他说自己更愿意成为半个汽车人 。张总一向在做操作系统，之前做的是幼我电脑、手机等的操作系统，后来做了近十年的汽车操作系统 。他说，要做好汽车操作系统，自己必须懂汽车，但是又不能齐全陷入到汽车中，要确保可能以“局表人”的视角为汽车产业带进一些新理想和新步骤 。所以，他感触半个汽车人是最佳状态 。
同样，程总今天也为我们带来了新的视角及思虑 。在您看来，智能汽车齐全能够参照智能手机的发展蹊径：从高性价比的车型做起，而后依附中国重大的消费群体，以及互联网时期堆集的有关技术、经验和产业基础，推动智能汽车的急剧迭代和不休进取，最后在强烈的竞争中优胜劣汰，产生几家可能引领产业发展的优良车企 。瞻望将来，人类社会在迈入万物互联的时期，而衔接宽泛的智能汽车将会产生和传递分歧类型的大量数据，集成利用各个领域的多种资源，从而成为比智能手机更大的新的母生态，并由此产生新的出产力和出产关系 。从这个意思上讲，我以为，智能汽车的发展蹊径和方向的确有可能与智能手机有类似之处，而其内涵和价值更会超过智能手机 。
汽车硬件依然能够在产品
差距化上阐扬作用
赵福全：您刚才提到了很沉要的一点，就是中国公司把智能手机的硬件成本做得很低，这显著降低了智能手机的门槛，同时各类APP组成的利用生态又让手机的智能化水平越来越高 。那么将来智能汽车会不会也像智能手机一样，硬件变得极度便宜，同时通过软件来实现智能化，以满足分歧用户的个性化需要？您感触这种情况会产生在汽车产品上吗？
程鹏：我以为从消费大趋向来看，今后汽车市场将会两极化 。一极是把性价比做到极致的产品，这类产品注定最受公共消费者的迎接 。例如目前销量当先的是比亚迪、五菱和特斯拉等拥有性价迸着势的车企，而不是那些高端品牌 。而要把性价比做到极致，就要把硬件成本降下来，同时通过软件实现差距化 。另表一极是特色鲜明且用户口碑好的产品，由于得到了特定消费群体的认可，这类车企也会有悠久的性命力 。例如保时捷这样幼而美的公司，一样能够活得不错 。并且像保时捷这类企业，还是能够靠硬件赢利，而不是只依赖软件 。
赵福全：我以为，将来硬件依然极度沉要，是确保汽车产品竞争力不成或缺的必要前提；但软件才是充分前提，将会创造越来越大的价值 。那么您感触，一些高端品牌通过硬件来体现产品差距化的战术，将来可能一向持续下去吗？
程鹏：我以为能够持续下去 。就像苹果的高端手机价值在1万元以上，也卖得很好 。一方面，用户有这种个性化的需要；另一方面，硬件也不仅仅是一个使用软件的平台 。好比苹果手机有自己特色的表形，也有触控蹬着异的履历，只有把硬件的这些细节做好，还是会有效户愿意买单的 。我感触这种需要是客观存在的，汽车产业也不例表 。
赵福全：说真话，程总的这番话让我有些意表 。由于程总是来自软件领域的专家和企业领武士，我以为您会强调软件的沉要性 。但您却以为硬件的价值和作用依然很大，这极度值得我们沉思 。您还举了手机的事俘，同样占有APP利用软件生态，市场上寂仔价位在三四千元的公共化智能手机；也有价值达到上万元的高端智能手机，好比苹果手机，并且后者的销量还很好 。这充分注明，硬件依然在手机品牌定位和产品差距化方面阐扬着很大的作用 。
此刻有好多人都以为，将来智能汽车的发展趋向就是硬件同质化，成本降到最低，同时依附软件来体现产品的差距化，并形成分歧的品牌个性 。现实上也可能不会齐全如此，终于汽车产品蕴含着上万个零部件，这些硬件不少都有相当的技术含量和展示属性，依然能够体现肯定水平的产品差距化 。更为关键的是，没有优良的硬件作为基础，软件就是无本之木，无法阐扬其应有的作用 。当然，将来软件肯定会变得越来越沉要，对此我们不应有丝毫的疑惑 。
不仅仅是产品的数字化，更是
企业全方位的数字化
赵福全：下面我们聊聊数字化这个话题 。智能化的主题或者说基础其实是数字化，由于智能化是基于数据实现的，而数字化就是转换和利用数据的过程 。正因如此，此刻险些所有的汽车企业都宣称在进行数字化转型 。不外我看过麦肯锡的调研汇报，了局批瞩目前就连好多IT公司的数字化转型都做得不到位 。如此寺反，一向以硬件为主的汽车企业要想做好数字化转型，生怕就更难题了 。事实上，不少汽车企业的数字化转型都没有获得太大的突破，至少没有因而把产品做得成本更低、质量更好、效能更高 。
程总，您是数字化方面的专家，请您和各人分享一下，车企怎么能力做好数字化转型，来支持产品以及企业的智能化升级呢？
程鹏：我以为，数字化不仅仅是产品的数字化，更是整个企业全方位的数字化 。第一是营销和用户系统的数字化，这最能带来直接管益，所以应该放在企业数字化转型的首位 。说起来传统汽车营销就是预先想好几个卖点，而后向消费者推介，直到把车卖出去即可；而车企把车卖出去以来，根基上就与用户失去了联系，齐全不知路用户是怎么使用车辆的 。诸如用户踩造动踏板的力度、转方向盘的快率、用某个操作按钮或触摸职能的频度等等，车企都一问三不知 。这样既无法进行精准的营销，也不能为产品开发提供有效的输入 。举个例子，企业开发了一个产品职能，但是用户真的在使用吗？若是用户购车后从来就没用过，那这个职能值得作为卖点来推介吗？后续的产品上还有必要保留吗？
营销和用户系统的数字化，就是要让车企实时相识用户对汽车产品的真实使用情况 。即通过采集有关数据来分析用户需要、鉴别产品卖点，而不是通过给用户打电话、发邮件的方式来调研 。更进一步来说，数字化的营销和用户系统，还应该基于数据对潜在的用户群体进行科学治理，以提高营销的成功率 。好比特斯拉在营销和用户系统的数字化上就做得很好 。一方面，特斯拉齐全把握用户平时是怎么用车的，这不仅让其营销工作更有针对性，并且也为其产品的迭代优化指了然方向 。另一方面，特斯拉还通过数字化伎俩钻研潜在用户及其购车的决策过程 。好比谁是和谁一路来店里看车的，他对产品的哪些职能更感兴致等 。所有这些特斯拉城市转换为数据采集下来，再通过大数据分析来加以钻研，以便更有效地促成潜在用户的购车决策 。
第二是企业决策系统的数字化 。尤其是产品决策的好多内容都应该基于有关的数据来进行 。
第三是企业运营治理系统的数字化 。这其实是企业研产供销服各个环节和整个过程的数字化，并且既涉及到企业内部的治理，又涉及到企业表部的协同 。
例如，前两年“缺芯”导致的断供挑战，有些车企就应对得很好，根基未受太大影响 。究其原因，还是在于这些企业实现了数字化的供给链治理，即利用数字化系统把供给商都有效治理起来，并且不仅蕴含T1（一级供给商），还向下延展到了T2、T3（二级、三级供给商），出格是芯片等关键供给商，从而实现了供货及物流等信息的实时和通明 。这样车企就能随使仄握供给商的存货数量、分配给自己的份额以及物流状态等数据 。当自己的需要无法满足时，就能够实时向供给商争取增量；当遇到天然灾害等变故时，就能够第一功夫进行矫捷调配 。
当然，这种数字化的供给链治理，现实上覆盖了整个产业生态，因而仅靠车企自己是难以实现的 。不外整车企业要表演好最沉要的“链主”角色，拉动并援手宽大供给商进行数字化升级和对接 。若是车企能和供给商同伴一路把供给链数字化做好，整个产业生态的运营效能就会显著提高，用户需要就能得到越发急剧和精准的响应 。
又如，产品开发治理的数字化也至关沉要 。此刻有不少车企都起头借鉴快消品的一些战术 �？煜犯褚导茸⒊了健岸朔睢�，即产品20%的职能就能够满足用户的根基需要，并创造80%的价值；而另表80%的职能，是用户不常使用甚至齐全不会用到的 。这80%的职能必要投入好多开发资源，而用户又不会时时使用并为之买单，那企业就索性选择不做这些职能 。这种做法在快消品格业是很常见的，此刻也有汽车企业在这样做了 。了局肯定是这家车企的毛利率显著提高，并且用户履历也得到提升，原因在于企业能够把节俭下来的资源都投入到用户真正使用的那些职能上，全力将其做得更好 。
说起来，不朽情缘此刻也是这样做的，当然之前我们也经历过一个摸索的过程 。二十年前我们刚起头做地图的时辰，就是一门心理采集路路数据，不论用户需要度若何，我们全都采集回来 。后来通过互联网把握了地图使用情况以来，我们才发现，有些地址险些从来没有效户查问，有些路线也很少有效户选择 。所以我们遵循“二八法令”调整了路路信息采集战术：对于用户时时去的区域，地图必须每天都更新；而对于用户很少会去的处所，地图每月更新一次就够了 。我们之所以可能这样做，正是得益于数字化伎俩的支持 。
赵福全：程总讲得极度好 。现实上，企业一向但愿把整个运营系统买通，但是之前难以做到，而此刻数字化伎俩让这个指标真正成为可能 。从性质上讲，智能化的基础就是数字化 。由于唯有通过数据的采集、传输、加工和使用，软件能力有效赋能硬件，从而让产品真正实现智能化，可能常用常新、越用越好 。正因如此，数字化正变得越来越沉要 。
对此，程总提出了一个很沉要的概想：数字化绝不只是产品的数字化，更是企业的数字化 。蕴含营销和用户治理的数字化，即通过数字化的伎俩，将用户若何使用产品的数据都回传到车企，例如用户具体用到了哪些职能，使用过程中遇到了哪些问题等等，基于此进行精准营销，并为产品履历优化提供支持 。也蕴含决策过程的数字化，即把企业的决策成立在数据的基石之上 �；乖毯笠翟擞卫硐低车氖只�，即让数据在各个业务部门之间顺畅流通，从而把研产供销服等各个环节全面买通，实显祗业全方位的数字化 。
基于数字化的运营治理系统，企业就能精准把握用户到底关注什么，合理确定产品营销的沉点；就能实时相识供给商备货及物流等情况，矫捷应对可能遇到的变故；就能有效鉴别真正沉要的少数产品职能，进而遵循“二八法令”，集中精力把最沉要的事件做好 。
此表，程总还提到，全方位的数字化不是一家企业自己就能做到的，而是必要整个供给链甚至产业生态中的各类企业共同致力 。对于智能电动汽陈反说，既涉及到数以万计的各类新旧硬件，也涉及到数量越来越多的各类软件，还涉及到与车衔接的“人-路-能-网-云-图”等等 。这些身分背后各有分歧的主体，全数汇聚在一路，彼此相互作用，就组成了齐全的汽车产业生态 。由此可知，唯有基于数字化买通整个产业生态，能力把智能电动汽车这个“新物种」劓正打造好 。
多主体协同必要整车企业转变
意识、阐扬好龙头作用
赵福全：事实上，我感触智能汽车与传统汽车的最大差距就在于生态 。传统汽车产业也是一个比力复杂的生态，协调几百家供给商把整车按时、保质、大批量地造出来绝非易事；而智能汽车的产业生态无疑更复杂得多，有诸多分歧类型的主体彼此作用、相互影响 。要让这些主体真正形成合力是极度难题的，终于每个主体都有自己的利益，都要思考自己的成本、质量、效能以及经营、分工等问题 。在此情况下，您感触怎么能力让各类主体有效协同起来，共同把智能汽车做好呢？您感触这其中最难的是什么？
程鹏：是的，智能汽车生态的确极度复杂 。我感触，要实现智能汽车生态中多主体的有效协同，还得依附整车企业阐扬好龙头作用 。在此过程中，生怕最难的还是转变意识 。应该说在传统汽车时期，中国整车企业就不太有造就供给商共同成长的意识，通常只关注自己当前这代产品能不能卖得好，并以此为尺度来寻找短期合作的零部件供给商 。相比之下，国表车企在这方面做得就比力好 。好比丰田汽车一向把稳造就自己的供给链系统，把一系列关键零部件的供给约定位为战术供给商，采取参股合伙、持久合作甚至派专家前往领导等各类方式，引领和援手战术供给商与自己共同进取 。我以为，这就是一种很好的战术，并且在智能汽车的生态合作中可能越发必要 。
为此我建议，中国车企应该成立起援手供给商共同成长的意识，并采取前瞻行动 。不然比及遇到突发情况时，肯定会措手不及 。举个例子，还说前两年“缺芯”的事件，我感触似乎一夜之间整车企业就全都关切起芯片来了 。而此前没有哪家车企来找我们互换过芯片，也没听说过哪家车企关注到不朽情缘芯片 。了局车企忽然发现，一个指甲盖大幼的芯片一旦断货，整车就无法下线 。并且越贵的车型用的芯片越多，受“缺芯”的影响也就越大 。这影响到的可不只是几多万辆整车的销售额，更是关联行业计算几百亿甚至上千亿的总产值 。由此可见，汽车产业简直是高度复杂的系统工程，必要各方缜密合作 。在这个过程中，不只整车企业，我们宽大供给商也要成立起与有关同伴携手前进的意识 。
另表，我还想注明一点 。固然我是做软件和数据出身的，但我此刻以自己是汽车报答荣 。汽车真的是太难了，不仅自身结构复杂、零部件多多，并且新技术的利用越来越快，还与人们的性命安全息息有关 。所以，每一位参加打造汽车产品的汽车人都有理由高慢 。对不朽情缘来说，二十年来我们一向在踏踏实实地进建汽车，实事求是地做好自己的工作，百分之百地投身于汽车产品之中，而不是站在“业表”来看汽车产业这里或者那里做得不好 。当然，对于表部的新技术和新模式，我们会维持关注、维持敏感，做到随机应变，使之为我所用 。
赵福全：程总强调自己是汽车人，二十年来始终专一于汽车产业，并且为此感应高慢 。我感触这个定位很正确，也很沉要 。而整车企业也逐步意识到了不朽情缘这类供给商的沉要性，这个意识经历了一个过程 。此前，只有把地图装上汽陈反增长卖点就够了；而此刻对于智能汽陈反说，地图不只关系到日常的导航和基于地位的服务，并且与智能驾驶息息有关 �Ｄ芄凰�，地图已经成为了智能汽车的某衷祺官，短缺优良地图的汽车产品犹如视力欠安甚至盲眼的劣马，生怕会寸步难行 。从这个意思上讲，此前不朽情缘们一向在致力拥抱汽车企业，而此刻汽车企业也必须积极拥抱不朽情缘们了 。
为此，汽车企业必须更新理想、转变意识 。就像程总刚刚谈到的，智能汽车产业生态的分工合作，首先必要整车企业充分阐扬龙头作用 。而做好龙头不仅要有能力，更要有意识：车企必须意识到，供给商同伴在汽车产业生态中拥有不成代替的沉要作用 。其实传统汽车正本就是一个生态，重要由整车企业和提供上万个零部件的供给商组成；而智能汽车生态越发复杂，除了传统硬件之表，还有新硬件和各类软件等有关的分歧主体参加其中 。只有各类主体有效分工合作，能力把智能汽车打造好 。这意味着整供企业之间要形成越发缜密复杂的合作关系，为此企业掌管人切不成短视，肯定要有长远的眼光 。
这样看来，在传统汽车时期像丰田那样造就供给商的战术，在智能汽车时期将会越发沉要 �；蛐碓谡绞跸附谏匣嵊兴�，但在战术方向上并没有变动 。整车企业与供给商应形成唇齿相依的同伴关系，成立持久互信，携手共同成长 。在这方面，中国车企是亟需“补课”的 。若是还是像从前那样，开发一款车型就更换一批供给商，将难以形成持续的堆集，也无法获得供给商的信赖 。
中表车企都必须致力构建本土
化的智能汽车新生态
赵福全：这又带来了一个新的问题 。传统汽车产业是以硬件为主，硬件往往必要不休堆集，甚至是“十年磨一剑”，能力打造出精品 。所以，汽车产业经过了一百多年的发展，产生了博世、大陆、德尔福、电装等一批世界级的供给商巨头 。而智能汽车或者说“新汽车”产业有很大的分歧，涵盖了新硬件和各类软件等更多内容 。所谓“新汽车”，就是基于数据、面向场景、依附生态，可能不休迭代和持续进化的汽车新物种 。这是此前我专门提出的概想，以区别于没有自我进化能力的传统汽车 。显然，打造“新汽车”必要好多全新的能力，其中一些能力整车企业和传统供给商巨头都不把握，只能从“业表”的新供给商那里获取 。
好比为了实现定位和导航，车企必要与地图供给商合作，而这种合作与此前齐全分歧 。由于一家车企支付的用度很难覆盖地图造作以及持续更新的成本，因而地图供给商不大可能只和一家车企签定独家供货和谈，专门为其开发专属的地图 。这就涉及到一种全新的共享合作模式 。
与此同时，智能汽车带有很强的区域属性，必要基于本地的地图、场景以及生态，能力以最佳的状态运行 。在这种情况下，国表车企在中国汽车市场上征战就会晤对全新的挑战 。例如它们若是使用本国供给商提供的地图，能在中国合用吗？若是想参加中国地图的开发，能获得允许吗？又如中国用户在汽车上收听歌曲，若是还必要登录到国表的平台，这可行吗？毫无疑难，无论是自主车企，还是国表车企，都必须在中国建设本土化的“新汽车”生态，而两者的执行难度生怕有很大的分歧 。这也会影响到中表供给商的竞争格局 。当然，中国车企走向海表市场的时辰，也会晤对同样的挑战 。不知旅程总怎么看这个问题？
程鹏：我们不妨先看看互联网和手机行业的情况，中国在这些领域现实上已经建成了比力齐全、相对独立的产业生态 。像各人平时使用的APP利用、通讯数据传输的基础设施等，中都城有自己的一套系统，并且运行得相当不错，有好多方面处于全球当先水平，例如移动支付 。而国表互联网或手机公司进入中国，只需参与到这个生态中即可 。以此类推，我感触汽车产业很可能也是一样 。当国表车企进入中国时，它们齐全能够借助中国相对独立的产业生态，通过与中国供给商合作来形成属于自己的本土化供给链 。
反倒是中国车企到海表征战，至少在近几年的起步阶段，可能会遇到一些问题 。由于中国车企在国内有好多本土供给商同伴，能够援试熹将各类内容有效集成起来，好比不朽情缘能够集成地图、定位、导航、数据以及云平台等 �５堑搅撕１硎谐�，谁来援手中国车企实现这部门工作呢？这生怕是一个挑战 。
具体来说，这个挑战重要体此刻两方面：一是有些用户想要的职能和服务，车企无法在海表提供，这样车辆的智能化优势就体现不出来；二是数据的合规问题，一些国度对数据的划定比力严格，若是企业没有充分相识本地的律例，就很容易出问题 。这些都是中国车企进军海表市场必要沉点思考的，并且注定要经历一个进建摸索的阶段 。当然，我以为这些问题最终都是能够解决的 。
赵福全：这个问题咱们有必要具体味商一下 。您刚才谈到，中国已经形成了齐全而独立的手机生态，这寂纂中国重大的市场规模有关，也与中国在这方面持续的投入很关 。国表手机公司进入中国，只有把这个生态用起来就能够了 。而您以为，汽车生态能够类迸宗手机生态，国表车企进入中国齐全能够采取同样的战术，借助于中国本土的生态资源 。
但是我们知路国表车企之前并不是这样做的，它们进入中国时，更习惯把自己原有的国表供给商一路带进来 。这种做法在硬件为主的传统汽车时期也没什么问题，好比公共在德国狼堡开发一款车型，用的是博世、大陆等供给商，而后再一路到中国来，让这些供给商做些本土化的适应性开发就能够了 。
但是到了软件主导的“新汽车”时期，这种做法就行不通了 。像中国用户使用的好多服务，如歌曲、视频以及支付等，在狼堡开发是很难题的 。一是国表供给商在这些方面可能正本就没有储蓄，二是即便国表供给商做出来了，在中国市场上也不成能合用 。这个路理说起来很单一，但要让国表车企真正转变理想和战术其实极度难题 。而若是国表车企还是更愿意用诺基亚的Here地图，而不愿意用不朽情缘的地图，这生怕对中国供给商的发展壮大也不利 。借此机遇，程总有没有什么建议想对表资车企的老总们提出？
程鹏：应该说，与表资车企加强合作是不朽情缘从前二十年来一向在致力做的事件，不朽情缘大客户就蕴含丰田、宝马等表资车企 。记得有一次，丰田汽车的一位副社长曾对我说，“你们的产品质量肯定要做好，由于这是雷克萨斯唯一的国产件 。”由于雷克萨斯在中都城是进口车，险些全数零部件都来自国表，但地图没法子进口，所以只能找不朽情缘来提供 。而与丰田等车企巨头的合作，也让不朽情缘能力有了很大的提升 。
在合作的过程中，我亲眼见证了表资车企的持续创新和刷新 。这些大企业都不乏极度优良的人才，并且有很好的产品思想和工程师文化，出格是近年来，它们在中国不休加大转型力度，令我印象深刻 。事实上，目前表资车企多数已经把中国团队成立起来了 。好比各大车企根基上都有中国研发中心，好多车企都提出要“In China，For China”，即在中国开发中国市场的产品，服务于中国的用户 。此刻甚至有车企提出要“In China，For Global”，即在中国开发全球市场的产品，服务于全球的用户 。我感触表资车企日益器沉中国的趋向极度显著，终于近年来中国汽车产业发展得最快，同时也造就出了大批新赛路的人才 。
赵福全：您以为表资车企在中国转型的快率足够快吗？转型的刻意和投入足够大吗？若是它们做得不如自主车企，那最后会不会只能退出中国市场呢？
程鹏：我幼我感触，无论是手机、互联网，还是汽车产业，没有比中国市场更“卷”的了，也没有比中国企业更致力的了，中国人真的十吩齑命 。要让表资企业用中国企业的快率前进，并且陆续多年，生怕它们的确做不到 。不外，这也要看分歧企业的市场定位 。好比，法国和意大利的奢侈品牌在中国市场就极度受迎接 。所以，整车企业肯定要明确自己的定位并致力做出分歧的特色，这步崆最沉要的 。将来那些性价比高的公共化产品，很可能会被中国车企主导；而一些幼而美的高端产品，往往必要对艺术和审美的持久积淀，可能还是国表车企更有优势 。持久来看，这或许也是一种合理的产业分工 。
赵福全：我相信好多收看这期对话栏主张企业高层们，城市极度关注我们此刻会商的问题，所以我想再追问一下 。前面谈到，数据对于智能汽陈反说至关沉要 。唯有基于数据，软件能力赋能硬件，实现全方位的智能化 。将来汽车产品的优化方向，也肯定源自于用户、车辆及其运行环境等各类数据 。由此来看，若是没有足够的数据支持，那些幼而美的品牌还能维持吸引力吗？好比二十年后，中国消费者还会采办那种所谓幼而美、但智能化履历很差的“古董式”汽车吗？也许到了那个时辰，某些品牌会由于定位太过幼多而失去生计空间 。您怎么看？
程鹏：我感触，产品幼而美并不代表不做智能化，这两者是不矛盾的 。事实上，将来无论哪个级别、什么定位的产品，都必须是智能化的 。仍以手机为例，此刻即便售价几百元的机型，也都能4G联网，都能下载各类APP，这些职能对于用户来讲是必选项 。若是哪款手机没有这些职能，那底子就不会有人采办 。也就是说，不论产品价位是高中低哪个档次，消费者城市用到的智能职能是肯定要有的 。同样的，我以为对于将来的汽车产品来说，智能化涉及到的数据和算力等就是这种必选项 。当然，并不是所有消费者城市采办大算力的高端产品，但满足根基需要的中低算力是必须具备的 。而此刻所谓的中低算力，和之前相比齐全不是一个概想 。好比智能手机上的一块幼芯片，其算力都比我上大学时一个大型的晶体管推算中心还要强 。正是这种进取，推动着智能产品走进千家万户 。
我想从产业分工的角度做个斗胆的预测：将来那些高端的、个性化强的汽车产品可能还是由更具艺术和审美积淀的表资车企来开发；与此同时，规模大、性价比高的公共化汽车产品，可能重要由成本节造能力强且极度勤恳的中国车企来开发，而这类产品的市场份额是最高的 。
赵福全：程总，我梳理一下刚才互换的内容 。我们首先谈到了汽车生态 。目前手机已经形成了成熟的产业生态，这也是其智能化的基础 。同样，今后汽车也必须构建起产业生态，以支持其智能化 。而汽车生态将比手机生态更复杂，不只蕴含类似手机的利用生态，还蕴含全新的服务生态，如车辆充电、接济服务等 。所以，构建汽车生态会更难，但价值也会更大 。同时，将来汽车肯定是区域性的产品，由于其智能化必要基于本地的数据、场景和资源来实现 。所以，在中国市场上征战的所有车企，都必须致力构建本土化的汽车生态 。
由此启程，我们分析了将来汽车产业的竞争格局 。应该说，目前中国汽车市场仍处于群雄竞争的阶段，并且企业之间的竞争高度“内卷” 。而在我看来，中国车企在本土市场上占有天时、地利和人和的优势：天时是指中国汽车产业发展的大环境极度好，当局大力支持新能源汽车和智能汽车的发展；地利是指中国企业对于本土的数据、场景和资源更熟悉；人和则是指中国汽车人才行列规模大且更致力 。在这种情况下，中国车企在本土市场上的竞争力有望持续提升 。出格是更注沉性价比的公共化产品，中国车企极有可能会逐步成为主导者 。
当然程总以为，表资车企也在加快转型，它们齐全能够借助中国合作同伴的资源和能力，来构建自己的本土化生态 。与此同时，那些幼而美的高端品牌仍会存在，只不外其产品也必须从“硬件主导”转向“软件主导、数据赋能”，由于智能化将是将来汽车的必备属性 。而占有品牌传承和号召力、审美积淀和经验的表资车企，在这个领域还会占据一席之地 。
厚道说，我感触您的见解相对乐观，对表资车企也是一种激励 。而我的概想可能偏消极些，我更想向表资车企传递一种忧郁 。其实以今天中国市场的份额来看，表资车企已经谈不上是居安思危了 。尤其是那些幼多的高端品牌，生怕后续将面对更大的挑战，终于数据是依赖规模的，不然很难把智能的履历做好 。
中国车企走出去应与本地同伴
深度合作、融合发展
赵福全：接下来，我们持续会商中国车企出海的话题 。前面讲到的天时、地利、人和，都只是在国内市场，我曾恶作剧讲这是“处所粮票”，不能全球通用 。那么，中国车企进入海表市场时该怎么办呢？2023年中国整车出口量极有可能突破400万辆，登顶全球第一 。不外这重要还是“中国造作、表国销售”的出口业务大局，我感触后续生怕难以持续 。事实上，此刻不少国度已经起头出台�；け就脸灯笠约跋薅戎泄到诘母骼嗦衫痛胧┝� 。所以，我以为中国车企亟需转变走出去的方式，今后应该更多地思考在国表建厂，雇佣本地的员工，使用本地的资源，在本地出产和销售汽车产品 。
另表，智能化是全球汽车产业的发展方向，中国汽车产业只是先行了一步 。也就是说，中国车企征战海表市场最终也要靠智能化取胜，而这就必要获切本地的数据、理解本地的场景、构建本地的生态，即做好反向的本土化 。但是正如程总刚才提到的，国表供给商能支持中国车企在本地构建生态吗？能适应和共同中国车企的“卷”吗？而中国车企能通顺无阻地在其他国度获取和使用数据吗？若是上述问题的答案都是否定的，那中国汽车产品在智能化方面又有什么特殊的竞争力可言呢？
程鹏：我们很难预测将来到底会出现什么情况，我想还是通过与其他产业对比来获得某种参考和借鉴 。事实上，好多中国公司最初走出国门的方式都是贴牌出产，即国表公司来中国寻找代工方，由中国公司代为出产产品，再贴上国表公司的品牌销往海表市场 。应该说，中国参与WTO（关贸总协定）后，初期表贸出口总值的不休增长重要源自这种贴牌出产 。后来随着代工的中国公司逐步做大做强，其中有些公司就反过来收购了国表品牌甚大公司 。这样的案例触目皆是，覆盖了服装衣帽、电子消费品以及造作业等诸多领域 。例如此刻不少驰名的活动品牌都已经被中国公司收购，现实已经是中国的品牌了 。
由此类推，只管持久来看，中国车企必要设法把用户和车辆等数据把握在自己手中，以更好地实现产品的智能化；不外在短期内，中国车企齐全能够采取一些矫捷的战术，以应对走出去遇到的难题，好比和本地企业形成某种大局的深度合作，来预防被本地的政策“卡死” 。我以为，中国车企应该致力在本地做好产业融合，形成“你中有我、我中有你”的缜密关系，让各方在中国汽车产品海表出产和销售的过程中都能获得收益，这样我们走出去就会容易得多 。不然，当自己的市场不休受到中国产品冲击之际，本地确当局和企业未免心生抵触，这很可能会引发更多的问题 。所以，我以为中国企业应该与本地企业成立一种“竞争+合作”的关系，让彼此都有生计的空间，同时携手把本地的产业生态建设好 。
赵福全：说起来，这个问题是很难回覆的 。我已经提出过汽车强国的评价尺度，其中蕴含：必须占有具备国际竞争力的本土企业、驰名品牌及优良产品，并在世界领域内占据肯定的市场份额 。也就是说，要成为汽车强国，中国车企就必须走出去，这一点毋庸置疑 。
不外汽车是涉及领域多多的集大成产业，也是技术含量高、产品价值高的大量民生商品，注定会成为列国强烈角逐的沉点 。事实上，面对中国车企海表出口持续激增的态势，一些国度已经起头采取一系列的对策，好比欧盟刚刚颁布《新电池法》，提出了碳足迹治理和电池护照等要求 。律例正式执行后，中国出产的动力电池以及电动车产品若是不切合要求，就无法在欧盟销售了 。我以为中国的企业家们都应该高度关注此事，必须防患未然，提前筹备，以免措手不及 。要知路汽车产品的开发周期很长，若是一代产品不能出口，企业很可能就会因而错过海表发展的大好机遇 。
面对各种难题，中国车企到底怎么能力更好地走出去呢？程总提出了一个建议，就是参考其他行业走出国门的蹊径 。之前分歧业业的好多中国企业走向海表市场，都是从贴牌出产、出口业务起头，再到收购国表的品牌和工厂，直接在本地出产和销售产品 。在这个过程中，我感触中国企业以各类方式与国表企业缜密合作才是真正的关键，也是汽车企业能够借鉴的思路 。
同时我以为，中国车企还能够参考国表车企进入中国市场的蹊径 。鼎新盛开四十多年来，一大批国表汽车企业走进了中国，它们堆集的经验和教训是极度贵重的 。今后中国车企进入其他国度市场时，尤其应该借鉴在中国做得比力成功的国表车企的战术和措施，并在实际中不休美满 。例如中国车企能够寻找优势互补的国表合作同伴，成立合伙企业，凭借不朽情缘创新技术、理想和模式，利用本地同伴的资源和影响，在海表市场上一路发展、共同获利 。我建议，中国车企都应该基于合作共赢的理想，致力做好反向的本土化，以期更快更好地走向世界 。
大模型有望让机械智能真正
靠近于人
赵福全：下面具体谈谈汽车智能化，这现实上是一个综合性的大话题 。在通过V2X（车联网）实显禧车与诸多身分互联的基础上，车企的沉点工作重要有两项，一是智能座舱，二是自动驾驶 。
在我看来，首先要做好的是智能座舱，由于智能座舱能够让消费者充分感触到车辆的个性化，这一点在业界已经形成了共识 。而对智能座舱来说，人机交互是最沉要的 。近年来智能座舱出格是人机交互的有关技术进取得很快，例如当前多种模式相互融合的多模态交互日益成为发展方向 。
智能座舱应该也是不朽情缘的沉要业务领域之一吧？终于此刻萦绕着地图的人机交互已经成为智能座舱中必不成少的一部门了 。不知旅程总怎么看智能座舱？您感触智能座舱后续将若何发展？其竞争的关键点在哪里？
程鹏：您说得很对，智能座舱与不朽情缘的业务有极度缜密的关联 。这里面的逻辑是这样的：地图通知用户，汽车在哪里，这是确定A点地位的问题；导航通知用户，汽车怎么开到主张地，这是从A点移动到B点的问题；而路况监测通过车联网通知用户，从A移动到B点的过程中会产生什么，如必要多长功夫？路上有没有变乱？这是若何安全、急剧、便捷地从A点移动到B点的问题，也是我们在钻研并但愿可能更好解决的问题 。
了局我们发现，解决这个问题是极其复杂的 。各人都有体味，大中城市出格是一线城市的交通拥挤是很严沉的 。罕见据显示，北京通勤者人均每天要在汽车上耗费1幼时40分钟 。而一天不外24幼时，除去睡眠等功夫，这差不多相当于人们可摆布功夫的10%了 。我们常说，功夫就是性命，这意味着我们有10%的性命都亏损在了行车的过程中 。所以，不朽情缘决定去做自动驾驶，致力于逐步把人从驾驶中解放出来 。这样一来，人在车上的自由功夫就会越来越多 。所以，不朽情缘也要做好智能座舱，让用户在车上有更好的履历 。这就是我们从地图启程进行业务拓展的内涵逻辑 。
应该说，我们做地图已经二十年了，深深地感应这是一项艰苦的工作 。由于地图必要不休更新，并且用户可能始终都不会百分百中意 。只有有一个处所产生了变动，地图却没有实时体现出来，用户就会不满，就会以为地图质量不好 �？杉�，做地图是很有挑战性的 。而不朽情缘二十年来对峙不懈，就是要应对这种挑战，把这项有价值的工作一向做下去 。
以地图为基础，我们发展智能座舱有关业务也已经有十多年了 。记得我一路头就提出了一个指标，让用户进入到车内就不再用手机了 。然而这是一个很难达成的指标，甚至能够说我们很长功夫都看不到但愿 。由于与手机分歧，人与车之间最方便的交互方式就是语音 。而语音交互技术是很难的，蕴含机械对人类天然说话的理解、分歧音区的鉴别、环境噪声的处置以及语音引擎的能力等，都不单一 。好多时辰我们训练了好屡次，机械才勉强能听懂一点点 。这就导致语音交互的正确率到了肯定水平之后，就很难再提高了 。不朽情缘测试批注，语音交互的正确率要达到95%以上是极度难题的，而这样的正确率对汽车用户来说还不够 。
好在不休有新技术涌现出来，尤其是GPT（天生式预训练模型），即所谓大模型投入利用后，我感触终于看到了但愿 。借助于GPT，我们有望实现让人们进入到车内就齐全不用手机了 。最近我们从GPT-3动手，找专业的团队合作发展了钻研 。此刻我能够有把握地说，在GPT-3.5和GPT-4这种规模级此外大模型的训练下，用户已经感触不出和他对话的是机械了 。
同时，人机交互不只有语音，您刚才也讲到了多模态 。有了大模型之后，我们还能够把多模态的交互方式放在一路训练，从而真正实现语音交互与其他交互方式的有机融合 。好比摄像头可用于鉴别人的表情、作为，甚至能正确判断驾驶员有没有饮酒；又如毫米波雷达可用于监测人的心跳、呼吸；再如座椅靠背的传感器能够感知人的体温 。这些信息与用户声音传递出的语气、表情等信息结合起来，就能够更全面、精准地把握用户状态，优化用户履历 。
以前开发智能座舱时，上述这些交互模式都是相互割裂的 。语音交互归属语音系统，摄像头归属乘客监测系统，诸如此类，所有职能都是独立开发的 。相当于有眼睛，有耳朵，却没有一个统一的大脑 。此刻我们把这些职能全都放到大模型中训练，了局发现机械的鉴别水平可能做到极度靠近于人，真的能够称之为智能副驾了 。举个例子，驾驶F1赛车必要极快的反映快率，很必要辅助支持；但车内只有一个座位，不成能建设人类副驾 。而智能副驾或者说机械导航员能够当令通知驾驶员，前面几多米必要左转或右转等信息，从而提供很大的援手 。此刻已经有一些大模型可能做到这种水平了，不朽情缘也做出了样品，预计再过一段功夫就能推向市场 。
赵福全：这样寺反，不只是地图领域，程总也是为人机交互领域做出了沉大贡献的企业领武士 。正是由于有好多像不朽情缘这样的企业共同致力，我们才得以看到占有更高人机交互能力的智能座舱由量变到质变的发展远景 。那么据您所知，大模型真正走向市场利用还有哪些阻碍呢？
程鹏：我以为，阻碍重要在大模型的轻量化和网络的延长上 。多所周知，大模型对算力的要求极度高，所以GPU（图形处置器）等职能都集中在云端 。将来我们但愿能把大模型适当轻量化，至少能够把部门职能放在车端，以实时应对有关的情况 。当然，即便大模型实现了轻量化，将其部门职能放到车端，也会对车端的算力提出不幼的挑战 。此表，还有网络的问题 。使用大模型时必然会有大量数据在车端和云端之间传输 。而汽车与手机齐全分歧：手机通常是在网络信号不变的构筑物内静止使用，出现信息延长的可能性较幼，并且偶有延长也没什么关系；汽车则是在网络信息不太不变的室表移动使用，其波及领域更广、场景变动更多，在行驶过程中未免遇到信息延长，并且一旦延长就可能导致安全变乱 。这对于大模型在汽车产品上的利用，的确是一个比力凸起的挑战 。
赵福全：在您看来，与当前算力重要放在车端的车载交互系统相比，在机能上更胜一筹的大模型，大体什么功夫可能量产？此刻大模型还不能量产的原因重要是技术问题，还是成本问题？又或者是两类问题兼而有之？
程鹏：最近我们已经把样品拿给客户看过了，这个客户是一家致力于打造高端产品的车企，对智能化有很高的要求 。而这家车企看了不朽情缘样品后，应该说是极度震撼 。这款样品估计两三年后就能够量产，此刻软件自身已经没什么问题了，重要问题还是性价比 。我感触，要提高这类产品的性价比，通讯基础设施的建设以及推算芯片的进取也很关键 。
赵福全：您以为最终在汽车产品上量产利用的人机交互大模型，其重要算力应该是放在车端，还是云端呢？
程鹏：这个问题我是这样看的：对于手机产衣反说，把算力放在云端无疑是比力好的选择；但是对于汽车产衣反说，车端必必要有肯定的算力，由于汽车是移动的，而网络信号不成能真正实现全方位、无死角的覆盖 。我们做地图时必要在各类区域、各个时段测试网络信号的强弱，还要专门钻研网络若何优化，所以对全国各个基站的覆盖领域和强度都很相识 。我以为，要确保大模型在每一个地址都能正常使用，且履历足够好，齐全依附云端算力切实太难了，还是要在车端部署相当水平的算力才行 。
赵福全：您在这方面有丰硕的实战经验，极度相识网络系统的现实情况，结合汽车拥有移动性的特点，您判断大模型的算力是不能全都放在云端的 。那后续会不会是这样的发展过程：此刻车载芯片是以推算芯片为主；将来车端的算力将逐步转移到云端，所以车载芯片将以通讯芯片为主，同时车端仍适当保留一部门算力 。不外这似乎是一个梦想化的过程，并且这种转变生怕必要很长的功夫 。这是不是由于我们对将来网络和云的发展潜能估计得有些消极了呢？不少从业者还是等待把车端的诸多业务放到云端来实现，再基于通讯伎俩来实现对车辆的远程节造 。您对此怎么看？
程鹏：我感触这种转变不大可能 。我们还是以手机来做对比，此刻手机的通讯能力无疑越来越强了，那它的算力是越来越强了，还是越来越弱了？显然也越来越强了 。同样的，汽车不仅是衔接的节点，也是智能的终端，将来车端的算力注定也会越来越强 。并且一旦汽车具备了更强的算力，注定会涌现出与之匹配的好多新需要 。正如您刚才讲到的，将来汽车将是一个母生态，有着生长和承载更多新产品、新利用、新服务的能力，而算力正是这种能力的沉要组成部门 。当汽车没有足够的算力时，各人天然不会去钻研相应的产品、利用和服务；但是当汽车具备了更强的算力后，就会有人去思虑，我能用这个算力来做些什么，因而就会产生一系列的新产品、新利用和新服务 。
赵福全：我以为，将来汽车将是一个移动的智能空间，尤其是当车辆逐步实现了自动驾驶、把人从驾驶中解放出来之后，汽车的空间属性将进一步放大 。届时汽车既是生涯空间，又是工作空间，还是娱乐空间，将真正实现三合一 。甚至有人半恶作剧地讲，将来只必要买一辆汽车，就蹬宗占有了一个可移动的家，各类事件都能够在车上实现 。我感触这并非天方夜谭 。事实上，此刻英国、荷兰等国度就有人住在船上，这些船还有通讯地址，能够正常收发邮件 。在这样的远景下，智能座舱的沉要性无疑会愈发突显，我们齐全能够畅想更多的利用场景 。
刚才程总和各人分享了好多极度沉要的概想 。您阐释了自己对于地图、自动驾驶以及智能座舱内涵逻辑关系的系统认知 。您谈到，首先要通知用户“你在哪里”，即地点的地位；而后要通知用户“你怎么去那里”，即两点之间的蹊径；最后要通知用户“你去那里的过程会怎么”，即在两点之间移动时会遇到的情况，如途中是否堵车等等，以此来确定若何更安全、更急剧、更便捷地移动 。对于这三个问题，地图无疑都是基础性的支持，决定着我们能在多大水平上优化车辆的移动过程 。而您也谈到了，要做好地图是极度难题的 。
为了更好地解决上述第三个问题，我们一方面要致力做好自动驾驶，另一方面也要致力做好智能座舱 。对后者来说，人机交互最为关键 。由于人的需要总要通过某种方式传递给机械，同机遇械必须正确理解相应的需要并做出回应，这样能力确保智能座舱的职能及其履历 。但是此前各类分歧的人机交互方式都是相互割裂、独立开发的，并且最重要的语音交互方式在正确率上还不尽如人意，这就导致用户的履历始终不够好 。归根结底，这是由于机械依然做不到靠近于人，不能像人那样综合、正确、急剧地处置和利用各类信息 。
不外程总兴奋地谈到，GPT大模型让我们看到了但愿 。我把稳到，您没有讲ChatGPT，即面向谈天的大模型 。由于GPT自身并不限于文字，可所以语音，也可所以图像，例如人的表情或手势，还可所以各类方式的组合 。有了这样的综合处置能力，机械将极度靠近于人 。当大模型在车上利用时，就能够通过车内人员的说话、表情、手势以及身心状态等各方面的信息，做出综合的判断和行动 。不外，大模型利用于汽车产品还面对一系列挑战 。出格是如您谈到的，汽车与手机分歧，必须最大限度地确保安全，因而对数据传输的快率和不变性都有更高的要求 。但我绝不疑惑，这场革命性的扭转终将实现 。而您谈到，不朽情缘基于大模型的产品在两三年后就会量产，这极度让人等待 。
说到底，大模型必要很高的算力，其性价比的提高还有赖于通讯能力的升级和推算芯片的进取 。瞻望将来，我以为，智能汽车作为可移动的数据节点和智能终端，必须具备很强的通讯能力；同时在满足必要需要的前提下，车端应尽可能少部署算力，而将更多的算力放到云端；并以壮大的通讯基础设施和车辆通讯能力，充分保险大量数据在车端和云端之间的顺畅流通 。唯有如此，汽车能力以更低的成本实现更多的职能和更好的履历，进而实现所谓智能时期的科技平权 。这才是智能座舱的最高境界，也是好多人都但愿把算力转移到云端的底子原因 。
发展自动驾驶必要企业维持
战略定力，落地沉点场景
赵福全：我想刚才这番互换，肯定让各人对智能座舱有了更多的理解，也有了更多的等待 。那么自动驾驶呢？有了GPT的赋能，自动驾驶在规划行车路线和操控车辆时，会不会也有底子性的扭转？我们都知路，自动驾驶必要感知能力、决策能力以及执行能力，那GPT能不能把感知、决策与执行系统买通呢？
事实上对于自动驾驶，当前业内也有不少质疑的声音 。已经自动驾驶的热度极高，好多自动驾驶草创公司的估值都极度惊人，然而今天的情况能够寺蜂清了很多 。具体来看，一是L2+已逐步成为产品标配，而车企正面对着性价譬喻面的严格挑战；二是各人发现量产L3的难题超出预期，之前能够归罪于律例限度，但是此刻律例逐步松动了，若何平衡好技术投入和履历升级的问题却并没有得到真正的解决；三是各人普遍以为从前对于L4量产功夫的估计太过乐观，一些车企甚至因而中断了对L4的投入 。
不知旅程总怎么对待自动驾驶技术产业化发展的近况？对于分歧级此外自动驾驶技术，不朽情缘的开发战术是怎么的？
程鹏：前面谈到，不朽情缘的业务早就已经从地图拓展到了智能座舱和自动驾驶，甚至能够说，我们此刻是以自动驾驶为龙头来拉动其他有关产品的研发 。从2015年起头，我们做自动驾驶也已有八年了 。在这期间，我从来没有消极过，也没有过度乐观过 。我感触，对于自动驾驶我们应该治理好自己的等待值 。那些过度乐观的人就是等待值太高了；反过来，过度消极的人等待值又太低了 。我记得，早在2015、2016年的时辰，就有乐观的人以为，到2021年就能实现L4 。而功夫到了2022、2023年，还有消极的人以为，L4始终都实现不了 。不外若是我们当真审视这些年来自动驾驶技术的发展过程，可能就不会太消极，也不会太乐观，更不会受本钱市场一时冷热的影响了 。
今天我依然坚信，L4肯定可能实现，即人能够彻底出手，不必要再握着方向盘 。也就是说，汽车齐全不必要人来节造的时期最终必将到来，只不外是功夫迟早的问题而已 。当然，前进的过程注定充斥挑战 。尤其是由于汽车产业有其特殊性：其他产业的试错成本相对较低；但汽车产品对安全性的要求极度高，事关汽车安全的试错成本极其高昂 。因而，任何新增的职能都不能给用户带来行车安全上的隐患，不然无论多么智能都没有意思 。事实上，智能汽车的主张就是给用户提供更好的生涯，这显然必须以确保职能安全为前提 。正因如此，所有开发自动驾驶的公司，即便技术和资金实力再强，也必须稳扎稳打、循序渐进 。
而这些年我也的确看到了，自动驾驶技术在一点一点不休进取，蕴含我们自己的产品也在不休提升 。所以不论表界怎么说，不朽情缘注定会持续致力 。其实此刻已经有越来越多的消费者接受了某些自动驾驶职能，例如辅助停车 。说到底，自动驾驶的最终落地，不在于企业自以为技术有多先进，而在于用户愿不愿意为之买单 。只有我们把L4的有关职能及场景都逐一做到位，让用户的接受度越来越高，那L4齐全落地的时刻天然就会到来 。
在我看来，自动停车是L4最容易实现的第一场景 。所谓L4的自动停车，就是在到达主张地以来，人能够下车，由车辆自动寻找停车位并泊好；比及再次用车时，车辆从停车位自动驶出来接人 。这个场景中车内无人，所以即便出现一些情况，风险也不大 。同使剽个场景对功夫也不太敏感，车辆能够低快泊入或驶出停车位，在技术上相对容易 。更沉要的是，这个场景是用户时时遇到的，能够切实为用户带来方便 。所以，用户通常愿意也敢于尝试 。事实上，高阶自动驾驶的某个场景到底能否落地，很大水平上就取决于用户敢不敢尝试 。相较于用户坐在车内且车快较快的其他场景，自动停车场景无疑拥有先天优势 。
自动跟车，也就是自适应巡航，应该是第二场景 。当前，这个职能的使用也很普遍 �８暇弑窵2或L2+职能的车辆，用户城市用到这个职能 。由于遇到交通拥挤的时辰，驾驶者必要频仍踩踏板，是很累的，这时辰使用自动跟车职能就轻松多了 。并且无论是在城区内，还是在高快公路上，此刻自动跟车职能都做得比力到位了 。车辆能够自动随着前车行驶，并维持安全的车距 。
总体来看，实现高阶自动驾驶有两条路线：一是直接奔向L4，即Robotaxi路线；二是循序渐进、逐步优化 。我自己一向是第二条路线的坚定支持者 。我感触，我们还是要经历从辅助驾驶到高级辅助驾驶、最后到高阶自动驾驶的渐进过程，逐步实现各类职能的盛开 。所以，固然不朽情缘此刻也有开发L4的一个幼团队，但我们近期的指标并不是量产；我们全力推动量产的一向是L2+高级辅助驾驶的产品，此刻这款产品已经装车量产了，并且在市场上卖得很不错 。
赵福全：程总讲得极度好 。关于高阶自动驾驶若何发展的问题，现实上是不好回覆的 。出格是近期业界一向有一种很强的声音，不看好高阶自动驾驶 。不少正本致力于L4的企业纷纷转向L2+，各人当然知路L2+不是真正的自动驾驶，但这也是当前情况下企业为了尽早推出产品、回收资金的一种“无奈”量产，或者说是好多自动驾驶草创公司为了生计下去不得不采取的一种折衷法子 。
而程总暗示，自己从来没有消极过，也没有过度乐观过 。作为进入汽车智能化领域二十年的一名老兵，您并不是由于长功夫的磨砺而变得痴钝了，而是深刻理解了技术创新的根基法规 。任何远景美好的新滋事物，一路头总是不乏一批狂热的参加者 。然而企业治理者不能狂热，由于经营企业必要默默 。程总就是这样默默的参加者，您既坚信自动驾驶是将来汽车产业的大势所趋，又对推动自动驾驶的持久性和复杂性有足够的意识 。所以，既不会盲目乐观地超前发展，也不会由于本钱热度的降低或者某些企业的失败而烧毁投入 。
刚才程总谈到，不朽情缘正本是一家地图供给商，而此刻是以自动驾驶为龙头拉动整个公司的各项业务 。这意味着不朽情缘在地图、人机交互、芯片以及数据等业务上的创新发展，都是萦绕着自动驾驶来发展的 。这充分说了然，您对自动驾驶持长远景的高度器沉和坚定信念，将其视为汽车产业发展的必由之路 。另一方面，您以为企业必须一步一个足迹地稳步推动自动驾驶 。终于企业既要思考将来的发展，更要思考面前的生计 。所以，不朽情缘决定先从L2+动手，现阶段沉点做好L2+产品的量产；同时，不朽情缘很早就成立了L4的研发团队，以提前做好前瞻储蓄 。
现实上，高阶自动驾驶正本也不会一挥而就，不成能一夜之间就出现了美满的全天候自动驾驶产品 。所以，发展自动驾驶肯定是一个循序渐进的过程 。只不外有些企业是从L2、L2+做起，逐步堆集地迈向L4甚至L5；而另一些企业则直接对准了L4 。但在研发L4的过程中，企业也必要“沿途下蛋”，将某些职能逐一落地，这既是为了验证已有的创新成就，也是为了获得肯定的回报，以保险后续的投入 。从这个意思上讲，我倒感触这两种路线其实异曲同工，在现阶段最沉要的工作都是找准相宜的场景，而后把落地工作做到位 。对此，程总给出了很沉要的概想——自动停车是应该优先落地的第一场景，而自动跟车是第二场景，这两个场景都值得企业全力投入，把产品履历和成本做到极致，这样消费者肯定会买单的 。至于说实现的是L2+、还是L4的职能，或者说是由高到低、还是由低到高来实现的，都无关紧要 。
由此启程，我以为，那些以为高阶自动驾驶遥遥无期甚至不成能实现的消极者无疑是谬误的 。事实上，此刻的消极者中，可能有不少人正是此前的过度乐观者，由于战术误判而投入过多、过早，以至于没有赚到钱，甚至陷入了企业经营�；� 。这显然是自身判断的失误，而非产业大势的变动 。
在此我还想出格强调，企业家和投资者是有性质区此外 。本钱追赶热点，钻营短线和赚快钱并没有错；但企业家必须有定力，应该钻营长线、持续的发展模式和盈利能力，对于认准的方向，切不成同流合污，更不成朝令夕改 。所以企业在引入本钱时，也要思考投资者是不是有肯定的战术远见，或者会不会影响自己的战术自主权，以免被纯正的本钱考量所裹挟，导致急功近利，危及企业的长远发展 。
“去地图”没有可行性，自动
驾驶需腹地图赋能
赵福全：程总，谈到自动驾驶，一个不成回避的话题就是高精地图 。应该说持久以来各人普遍以为，解决了高精地图的问题，自动驾驶的好多难题就都迎刃而解了 。不外此刻看来，高精地图的问题也不好解决，无论是成本，还是更新快率等方面，都有挑战 。尤其像中国这样地大物博的国度，维持地图的急剧更新是很难题的 。此表，地图不是轻易就能够采集和使用的，由于任何国度城市有好多敏感的地理信息，所以地图供给商不得不面对有关司法律规的限度 。这并不是中国特色，全球列都城是如此 。
时至今日，一方面，车企感触高精地图的性价比还不够好，同时受到的限度也比力多；另一方面，市场对自动驾驶产品的需要又极度强烈 。所以，就产生了所谓“轻地图”甚至“去地图”的技术规划，对此业界也有好多争论 。那么，不朽情缘作为一家资深的地图供给商，是若何理解自动驾驶与地图的关系的？您感触高精地图怎么能力做到高性价比和急剧迭代，以满足市场需要？
程鹏：我以为，“无地图”或者“去地图”都不太可能产生 。第一，此刻一些车企提出的“去地图”，性质上只是在车端不装置高精地图而已，但在云端进行全局规划和车路疏导时还是要用到地图 。若是车企齐全不用地图，那就无法知路自己的车辆在哪里，也无法知路要去哪里，更无法知旅程中应该怎么走、是否必要切换路线等等 。所以，地图和汽车天生就是一对 。正如前面我讲到的，地图解决汽车当前在哪里、主张地在哪里的问题；导航解决汽车以什么路线从当前地位移动到主张地的问题；而自动驾驶解决汽车若何更安全、急剧和便捷地从当前地位移动到主张地的问题 。显然，地图是解决这三个问题的基础 。因而，汽车始终也不成能没有地图，或者说汽车是注定要使用地图的 。
第二，也有一些车企提出的“去地图”规划，是依赖壮大的实时建图能力，并且这种实时天生高精地图的能力确切实不休加强 。前面也提到了大模型，有了规模更大的数据以及能力更强的算法，实时建图的能力当然会提升 。不外必要把稳的是，注定还会有一些信息是汽车上的传感器无法实时采集到的，好比一公里以来的车路汇聚或者车流量变动情况 。除非车企每天都派出无人机在天上追随车辆来采集这些信息，但这无疑是不成能的 。
所以，我还是但愿，想把自动驾驶产品真正做到位的同业们都能意识到，地图对于智能汽车是必不成少的一部门 。当然，地图的用法可能会有所变动 。一是从技术角度看，能够思考把高精地图从车端改为安插到云端，或者说在车端由齐全的高精地图改为轻量级的高精地图；二是从系统角度看，能够把高精地图看作智能汽车的一种传感器，我将其称为先验传感器，相当于援手车辆提前看到前方路况的传感器，这对于高级辅助驾驶或者高阶自动驾驶都是极度沉要的 。既然有这样的传感器，汽车为什么不使用呢？终于高精地图能够动态、实时地更新车辆前方的情况 。而若是不用高精地图，那就要用此外传感器来采集这些信息，这将带来高昂的成本 。试想，使用三个激光雷达与使用高精地图相比，哪个规划成本更高是不言而喻的 。
赵福全：这还不只是哪种规划成本更高的问题，选择激光雷达的规划，即便用上10个激光雷达，也测不到1公里以表的情况，更不成能把握50公里以表的情况 。在这方面，地图所能阐扬的作用是不成代替的 。
程鹏：您说得太对了 。何况从性价比的角度来看，使用高精地图也是一个极度不错的选择 。我感触，任何一套系统在选择组成时，都不应该只看某个组成部门的性价比，更应该看系统整体的性价比 。而在高级辅助驾驶或高阶自动驾驶系统中，综合思考采购成本和服务用度等，高精地图是性价比力高的选项 。
前面我也提到了，做地图不是一件容易的工作，不仅必要持续的投入，并且要做好极度难 。但是我们不能由于地图难做就不做了，或者就不用了 。就像自动驾驶、芯片等等，也都很难做，可各人还在持续致力 。当然，凭据产业发展的情况，有时辰可能必要适当调整节拍，蕴含沉新评估投入的资源、使用的方式和量产的打算等 。不外我以为，致力做好、用好地图的刻意不应该有丝毫的颠簸 。
更进一步来说，持久来看，我判断汽车终于是要使用高精地图的 。只管此刻车辆的实时建图能力不休加强，然而至多也只能是在车辆可感知的两三百米领域内阐扬作用，无法从底子上解决自动驾驶的职能安全问题 。在自动驾驶领域有一个专业术语叫Corner Case，即所谓边缘案例 。通常这些边缘案例产生的概率很低，但却正是人为智能不“善于”处置的 。若是没有高精地图，智能汽车将很难决策应该若何做出合理的响应 。
举个例子，当汽车在行驶中遇到突发情况已经难以预防碰撞时，是选择追尾前车，还是选择撞向路边的护栏？在这种极端的情况下，智能汽车应该选择风险最幼、损失至少的撞击规划 。此时，实使仄握护栏是什么状态的、又是什么资料的，就变得至关沉要 。而蕴含路路系统几何特点和复杂属性等各类信息的高精地图可以为此提供有力支持，从而显著加强边缘案例下汽车的职能安全 。
总之，我感触对于自动驾驶技术规划的选择，我们还是应该从全面确保行车安全的前提启程，从能否切实支持自动驾驶产品量产的角度思考 。
赵福全：程总不仅是地图公司的企业家，也是地图领域的技术专家 。您刚才这番话极度沉要，从企业和技术的双沉维度，为各人阐了然地图的沉要作用，出格是强调了我们应该与时俱进地客观对待高精地图的价值 。
第一，对于当前业界出现的“去地图”的声音，有些只是自媒体的标题党文章，也有些是发声者带有自身的某种贸易主张，当然还有些的确是出于幼我的分歧理解，但这部门人通常也并不齐全否定地图的作用 。总体而言，我感触“去地图”的声音被不合理地放大了 。
第二，正如程总所言，汽车是离不开地图的，所以严格意思上的“去地图”底子没有可行性 。地图能够通知我们地点地以及主张地的地位，也可以为我们批示从地点地到主张地的路线 。也就是说，地图是确定地位和进行导航的基础 。当然，我们日常使用的导航地图与自动驾驶系统使用的高精地图有很大的差距 。高精地图不只精度要达到厘米级，并且还要对诸如车路线、护栏等路路情况进行精准的几何标注 。而程总以为，这些信息对于确保自动驾驶汽车的职能安全至关沉要，因而高精地图和导航地图一样，对汽陈反说是不成或缺的 。
第三，自动驾驶系统但愿高精地图在全域领域内做到高精度，同时做到实时更新 。这个指标太过梦想化了，很可能始终都无法齐全实现 。但这并不料味我们不能逐步靠近这个梦想指标，事实上，今天的高精地图已经获得了显著进取 。此刻一些企业提出的所谓“去地图”规划，其实并不是抛开了高精地图，而是出于成本压力，只使用现有的高精地图，不再强求全域覆盖和实时更新而已 。若是真的齐全不用高精地图，那就得靠车端的其他传感器来补足有关的信息，这样自动驾驶系统的成本生怕只会更高，并且还可能导致车辆定位等职能的降落 。
所以，正如程总指出的，“去地图」剽个说法拥有肯定的误导性 。此刻好多车企正使用着地图供给商经过多年致力美满后的高精地图，只管现有的地图还不是梦想状态，但相比之前已经进取了太多 。在这样的基础上谈“去地图”，我倒感触这其实是对高精地图持续进取的一种注定 。
另表，站在当前的功夫点上，随着车端各类传感器的能力、数据处置的能力以及信息传输的能力大幅提升，车企的确能够思考另辟蹊径，通过实时建图的方式来代替高精地图 。出格是对于目前日益成为标配、越来越考验性价比的L2+高级辅助驾驶来说，这未尝不是一种可选的规划 。然而将来的高阶自动驾驶，生怕还是不能脱离高精地图 。由于唯有高精地图能力提供整个区域内交通情况及路路设施等的精准信息，从而让汽车在一系列危险的边缘案例场景下，可能以相对较低的成正本确保足够的职能安全 。我以为，程总的这个概想很沉要 。
地图出产的各个环节、整个
链条都获得了巨猛进取
赵福全：接下来我们探求一下地图的造作 。我们知路，原来地图供给商都是依附地图采集车，就是那种顶着多种传感设备的车辆，四处采集地图数据的；而此刻地图采集方式已经产生了很大的扭转 。利用今天这个机遇，请您谈一谈地图的出产技术和模式都有哪些进取？目前还有哪些局限性？好比当前所谓的多源方式，是不是每辆车都能成为地图信息的提供者？但若是某辆车提供的数据存在问题，又该怎么办呢？
程鹏：在从前的二十年中，不朽情缘做出了不少中国第一，蕴含中国第一张导航地图、中国第一张实时路况地图、中国第一颗国产化车规级的量产MCU（微节造器）芯片等等 。我也有幸成为了亲历者 。应该说，这一路走过来，我们的确遇到过好多艰巨的技术挑战 。
就拿地图来说，我们最早的一版地图就是几幼我开着一辆车，带着一张交通图、一个GPS轨迹纪录仪、一台拍照机，而后走街串巷，拍下一条条路路、一个个路口的照片，最后做成地图的 。这就是二十年前地图的出产方式 。显然，那个时辰是做不到急剧更新路路情况变动的 。
而此刻我们可能做到，中国几百万公里的路路，任何一个处所产生变动，我们当天就能把握信息，当天就能更新到地图上 。这是怎么实现的呢？说起来，做地图自身是一个极度复杂的系统工程，而这个系统工程蕴含两个关键点：一是增长数据源的数量，即从尽可能多的源头获取地图数据信息 。二是急剧分辨信息的有效性，即以某种工具尽可能快地鉴别海量数据中哪些是有效信息、哪些是无效信息 。这样能力获取足够的信息，并将其中的有效信息急剧提炼出来，而后转造成地图，实时颁布给用户 。而以这两个关键点为主题，地图出产的各个环节、整个链条款前都已经获得了巨大的进取 。
第一个进取，我以为也是最大的进取，就是此刻的数据源比以前多得多，并且还在不休增多 。以前的数据源就是我们公司的100多辆地图采集车，蕴含我在内，各人都得成天开着车四处采集数据 。而此刻每一辆使用导航职能的汽车都在为地图出产做出贡献 。由于每天都有千万量级的用户在使用导航职能，所以，数据源的增长实现了数量级上的逾越 。
第二个进取是数据鉴别工具链的全面升级 。以前我们造作地图时使用的是型号为880的服务器，将数据上传之后，必要运行一个月能力处置结束，导致地图的实时性极差 。这重要是由于传统的拓扑关系是一个整体，要造作一张地图就要构建一个齐全的数据库，通常耗时一个月能力建好，因而地图更新的周期极度漫长 。而此刻地图编译的整个工具链都已经产生了变动，在新的拓扑关系下地图能够瓦片式地构建和迭代 。也就是说，地图能够一幼块一幼块地更新，并且在更新的同时就能实时颁布 。终于此刻无数车辆都已实现了联网，所以，我们可能将更新了的地图第一功夫传递给用户 。
高精地图的出产和更新是一项
生态工程
赵福全：您谈到不朽情缘开创了好多个中国第一，这的确很不容易 。您还谈到了地图出产的巨猛进取，出格是数据源的增多 。那么，地图出产中的多源都蕴含哪些数据源呢？这些数据源对地图有什么意思？
程鹏：此刻地图的数据起源极度广 。单一地说，每一辆拥有感知能力的车辆都能够成为地图的数据源 。并且随着参加地图出产的车辆越来越多，地图精度会越来越高、更新会越来越快，从而为汽车的职能安全提供有力支持 。
前面我们谈到了“去地图”或者“轻地图”，其实部门车企之所以提出这样的说法，还是由于它们使用的高精地图精度不够高、更新不够快，以至于不能有效支持自动驾驶 。事实上，我也看到有些地图的确存在这样或那样的问题 。相对来说，不朽情缘比力审慎，我们从来没有讲过“地图就是所佑妆，终于百分百地依赖地图也会有问题 。我们应该默默客观地对待高精地图以及各类传感器在感知系统中的角色 。只有各个角色都阐扬好自己的作用，整个系统能力更靠得住 。而我以为，地图能够在感知系统中表演一个很有效的角色，而不是无用的角色 。
赵福全：随着地图数据的起源越来越多，地图就能够更新得越来越快 。而通过实时更新地图数据，就能够由高精地图有效支持自动驾驶实现突破 。当然，高精地图是一个相对的概想，我们还没有地图精度及更新快率必须达到什么尺度的共识性的具体界说 。各人只是感触自动驾驶所必要的高精地图，肯定是每一辆汽车行驶的每一段旅程，都必须处在地图的精准支持之下 。就像程总刚刚讲的，地图相当于智能汽车的一种很好的传感器，既能通知用户在哪里，又能通知用户去哪里，还能通知用户旅程中产生的各类事件 。
不外车辆在行驶中可能瞬间产生的情况切实太多了，地图再怎么进取，生怕都难以实时、全面地覆盖 。那么，您以为将来地图到底怎么能力充分支持自动驾驶的落地呢？
程鹏：我以为高精地图的出产和更新是一项生态工程，只靠一家企业是不成能做好的，必须依附地图生态中各方参加者的共同致力 。
第一是汽车用户 。我们必要更多的用户愿意共享其车辆上各类传感器对表界的感知了局 。若是用户不愿意共享这些信息，就不成能做得出实时更新的高精地图 。从性质上讲，将来这些感知数据都是属于用户的 。
第二是汽车企业 。车企在打造汽车产品时，要让其具备联网的职能，要形成采集和处置车辆数据的能力，还要愿意把有关数据共享给中立的第三方企业，用于地图更新 。并且仅仅一家车企这样做还不能，由于其所能提供的数据量远远不够，不及以把中国开阔边陲内纷繁复杂的实时变动都采集回来，所以，我们必要多家车企一路来为地图更新做出贡献 。
第三是地图供给商 。像不朽情缘这样的专业图商，能够利用自身的能力、经验和工具链，把用户和车企共享的数据进行有效和实时的处置，从而做好地图的动态更新 �Ｄ芄凰�，我们对从前二十年来中国每一条路路的通畅情况都极度相识 。因而，我们可能最充分地利用各方共享给不朽情缘数据，把地图做到最好 。
目前不朽情缘正牵头草拟地图有关的国度尺度，蕴含高精地图在自动驾驶汽车上的使用尺度，但愿以此凝聚行业共识 。这些尺度将明确：分歧的路路每天必要几多辆汽车提供数据，就能够支持地图信息的实时守护和更新，进而满足分歧级别自动驾驶的需要 。在这方面，我们有好多汗青数据和实际经验的堆集，愿意为有关尺度的科学造订贡献力量 。
当局应该以“放”为主，推动
地图加快发展
赵福全：谈到这里就引出了下一个问题 。程总暗示，高精地图的实时更新首先必要汽车用户愿意共享数据 。对此，可能有些用户会说，我为什么要共享自己的数据呢？另一方面，有一些数据生怕也不能盛开 。例如，一辆汽车驶入一些当局不允许采集环境信息的敏感地域，若是车辆采集和共享了数据，那将是违法行为 。事实上，数据安全律例起到两个作用：一是�；び孜业囊�，二是�；ぬ囟ɑ肪车囊� 。而汽车上摄像优等各类传感器，既能面向车内采集用户的情况，也能面向车表采集汽车周边环境的情况，因而必须严守数据安全律例 。
从地图生态的大视角来看，地图供给商有能力处置各类起源的实时数据，但是自身把握的数据源有限 。汽车用户和整车企业把握着数据源，前者在司法上是幼我数据的所有者，后者则提供了设备各类传感器、具备数据采集能力的汽车产品，并直接与用户衔接；但是无论汽车用户还是汽车企业，都没有利用这些数据更新地图的专业能力 。此表，部门敏感数据还涉及到国度司法律规的约束，不能采集和使用，或者必须按要求处置后再使用 。也就是说，在地图生态中，当局、车企、用户以及图商是相互影响的四类沉要主体 。
那么，这四类主体要怎么协同能力确保高精地图可能实时更新，并且尽早达到有效支持自动驾驶的水平呢？我以为，自动驾驶将使汽车真正成为可移动的智能空间，将引发前所未有的车辆所有权与驾驶权分离，这不仅会给汽车产业，并且会给整幼我类社会带来天翻地覆的变动 。所以，我们必须全力抢占自动驾驶这个战术造高点 。从这个意思上讲，推动高精地图的沉要性不容低估 。而为了更好地发展高精地图，当局、车企、用户和图商别离应该怎么做呢？请程总谈谈您的见解 。
程鹏：简直如此，正如赵教员所讲的，这四个主体在地图生态中都表演着极度沉要的角色 。必要把稳的是，当局、企业和用户关注数据安全的侧沉点是分歧的 。当局重要关注国度和社会安全层面的问题，即什么数据能够采集、传输和使用，哪些处所的数据涉及国度安全和社会安谧，必要沉点�；�；用户重要关注幼我隐衷安全，我去过哪里、出行的路线以及自己在陈凤做些什么等等；企业重要关注产品的信息安全，不能让黑客节造车辆进而威胁到用户安全和社会安全 。
我感触对以上三个方面的安全问题，各人有各自的不安是正常的，不外这些问题并非无解，而是都有相应的解决法子 。
第一，对于国度安全，出格是敏感地域的数据，我们此刻就有处置法子 。不朽情缘做地图已经二十年了，极度明显在什么地址、场景的情况下地图数据能够采集，而在什么地址、场景的情况下不允许采集 。我们专门有一个团队在做这方面的工作，已经与当局和车企成立了实时互动的关环关系 。所以，使用不朽情缘地图的用户，不会出现车辆开到某个地位被限度进入的情况，由于我们有地理信息的电子围栏，到达某个地位后，地图就不显示有关信息了，同时也会把车辆采集信息的职能关关 。我们之所以能做到这一点，背后是有算法保险的，并且已经在从前多年的实际中得到了验证 。
第二，对于用户幼我隐衷安全，地图供给商必须充分�；ぴ敢夤蚕硎莸挠没У挠孜乙� 。我们会对用户幼我信息进行脱敏处置，这在互联网领域属于共识性的通例做法 。经过脱敏处置后，有关数据并不显示用户的幼我信息，同使剽并不影响我们使用大数据分析步骤从中提炼出有价值的公共信息 。
现实上，无数用户是愿意共享自己的数据的，由于用户是地图的使用者，而共享数据能够让地图的使用履历更佳，所以用户共享数据是有益处的 。从不朽情缘实际来看，绝大部门用户至少愿意在自己使用地图时共享数据，以支持地图的迭代和优化 。例如某条路路的限快产生了扭转，车辆拍到了新的限快标志，好多用户城市在第一功夫分享出去；又如路上遇到了交通变乱，好多用户也会如饥似渴地分享信息，有时甚至打电话去通知别人 。其实对用户来讲，在明确幼我隐衷能够获得�；さ那榭鱿�，各人通常都愿意分享有关数据 。
第三，对于企业不安的车辆信息安全，这的确是一个难题 。随着车联网不休发展，近期汽车被黑客攻击甚至节造的情况每每出现 。不外“魔高一尺，路高一丈”，汽车信息安全技术也在不休进取 。我想，我们最终肯定可能确保汽车的信息安全，让用户信息不会被盗取，让汽车节造权不会被夺走 。当然，这将是一个渐进的过程 。
赵福全：您谈到，通过设定电子围栏，能够预防国度敏感信息被误采集；通过数据脱敏处置，能够�；び没в孜乙�；通过加快推动有关技术进取，能够确保车辆信息安全 。也就是说，各方重要关注的问题都有破解之路 �５俏裁茨壳暗赝嫉姆⒄骨榭龌故遣惶钊酥幸饽�？各人普遍感触，一方面，固然实现了多源采集，但地图的成本依然偏高；另一方面，由于国度审核地图信息必要功夫等原因，地图的实时性依然不够好 。
站在更高的层面审视，我以为，将来智慧城市必须构建在精准的地图之上，能够说“无地图，无城视妆 。而中国3亿多辆保有量的汽车若是都成为地图信息采集源，注定能为各个城市实时提供足够的地图信息；再通过车路协同赋能，高级别自动驾驶也就指日可待了 。我们应该基于这样的高度来对待地图的发展 。
不外现实情况还不尽如人意，各人也感触有些无奈，只能去追求“轻地图”甚至“去地图”等解决规划 。程总，您以为问题到底出在哪里呢？为了推动地图加快发展，您但愿当局做些什么？我以为您有必要借今天的机遇发出呼吁，终于像地图这样的沉要问题越早解决越好 。
程鹏：当局现实上处于两难的境界，必须平衡好产业发展和安全保险，要想做到两全其美是很难的 。我幼我极度理解这种状态 。事实上，古往今来这两者同步的情况是极度少见的，往往都是技术革命推动产业发展在前，而造订相应的政策律例在后 。同时无论产业政策，还是律例尺度，其造订都必要一按功夫的系统思虑和审慎论证，若是拍脑壳做决策，等闲就把政策律例推出来，那或许率是谬误的，反而会影响产业的正常发展 。
在我看来，当局必须两条腿走路：一方面要加快推动高精度地图以及自动驾驶的发展；另一方面，要致力确保国度信息安全和国民隐衷安全 。这就必要工信部、天然资源部、网信办等多个有关部委的有效协同 。当然，要真正做好难度很大 。
而从一家地图企业的角度来说，我建议，当局还是应该以推动地图发展为主导方向 。由于一旦在地图的支持下自动驾驶的智能汽车得以大行其路，不仅会显著提升用户履历，并且会极大地拉动经济增长、推进社会发展 。由此启程，当局应该明确地理信息的红线和底线，只有在红线和底线之上，都激励各类企业自由创新和加快发展 。
赵福全：程总刚才谈了好多沉要的问题 。首先，作为一家从事地图业务二十年的老牌图商，不朽情缘一向在不休地“老树开新花”，到此刻业务已经拓展到了自动驾驶、智能座舱以及芯片 。而地图始终是不朽情缘的主题，当然你们已经不是单纯地做地图了，而是将其视为支持自动驾驶落地的关键支持来推动 。
其次，程总论述了地图出产的全面进取以及目前依然面对的重要问题 。在万物互联的时期，地图由于涉及到各个方面的信息，与国度安全、幼我隐衷安全以及产品信息安全都息息有关，因而当局、用户、汽车企业与图商等各方主体必须有效协同，能力有效推动地图急剧发展 。在这个过程中，既要解决地图成本的问题，也要解决地图更新快率的问题，还要解决各方若何合理分配利益的问题 。所以程总以为，这是一项极其复杂的生态工程 。
最后，程总建议，当局还是应该以“放”为主，即站在尽可能推动地图发展的前提下进行适当的约束 。只有这样，能力推动技术加快进取，获得产业创新发展带来的巨大价值；也只有这样，能力在技术和产业发展的过程中越来越好地解决安全等有关的衍生问题 。现实上，技术演进的每一个节点都是发展与安全之间平衡的了局 。若是以保障信息安全为由进行过度的限度，这对当局来说是很容易做的事件，但注定会导致创新的滞缓甚至终场，最终故障整个社会的发展进取 。
并且我们必须意识到，自动驾驶的智能汽车已经不是单一解决方便出行的问题，而是会彻底扭转汽车产品、产业甚至社会的图景，从而极大地拉动社会经济发展和国民生涯质量提升 。举个例子，我们常说“功夫就是金钱”、“功夫就是性命”，而地图支持下的自动驾驶汽车以及智能交通系统，将从底子上解决拥挤问题，并充分开释人在车上的功夫，由此带来的经济价值和社会价值是难以估计的 。从这个意思上讲，当局不仅应该在政策律例上以“放”为主，更应该致力推进各方资源的相互融合以及各类主体的深度合作，共同推动地图及自动驾驶更快更好地发展 。
地图将支持将来智慧城市的
规划、建设和运行
赵福全：我们刚才也谈到了地图与智慧城市的关联 。我感触，若是只从自动驾驶的角度来理解地图，可能就有些狭窄了 。瞻望将来，智慧城市中险些所有的身分，都能够经由智能汽车衔接起来 。也就是说，今后汽车将不再只是解决人的出行和物的移动的工具，而是可能买通城市中的人流、物流、能源流、信息流和价值流，驱动整个社会顺畅运行和国民经救急剧发展的沉要载体 。
据不齐全统计，当前中国已经有500多个城市从分歧角度提出了要建设智慧城市 。而在我看来，一张可能反映智慧城市全貌、动态实时更新的地图是极度沉要的 。那么从您的角度来看，地图、自动驾驶和智慧城市之间是怎么的关系？将来地图应该若何更好地支持智慧城市的建设与发展呢？
程鹏：您说得很对 。地图与城市之间的关联有着极度长远的汗青 。我国现存最古老的地图就是春秋时期苏州城的地图，其时苏州是吴国的首都 。这张城市地图的用处是什么呢？就是吴王用于铺排他的宫殿旁边住什么人、这些人住在什么处所，以及其时城中军队调遣和物资运输路线的 。也就是说，在中国地图与城市的关系至少能够追朔到2000多年以前 。
从城市发展的汗青来看，大部门城市都是由人流和物流汇聚而成的 。这在地图上也有显著的体现：例如，北方城市的布局大多方刚正正，由于北方以陆路交通为主，城市中通�；嵊衅鞑暮湍媳弊呦虻穆仿�；而南方城市的布局相对不那么规范，由于南方以水路交通为主，城市通常萦绕江河的船埠形成，河道贯通于城市之中 �？杉�，交通对城市的影响极度大 。近几十年来，中国的交通先是以铁路为主，后来造成以公路为主，之后公路发展出高快公路，铁路也发展出高铁，再加上航空业的急剧发展，形成了相互结合的立体格局 。在这个格局中，公路的作用，尤其是在城市中，还是比力凸起的 。所以，将来智慧城市首先要建设的就是以公路交通为纽带的智能交通系统，而自动驾驶的智能汽车将在其中阐扬沉要作用 。
现实上，建设智慧城市的底子主张就是提高人们在城市中的生涯质量，以加强人们的幸福感 。在这方面，交通效能是最重要的成分之一 。城市的首要钻营是宜居，即让人们愿意在这个城市里居住生涯，而宜居的城市肯定要为人们提供方便的出行，不仅要有机场和高铁站，并且市内交通也不能太拥挤 。具体来说，不成能每幼我走落发门就是地铁站或公交站，通常走上一两公里有地铁站或公交站就很不错了，何况地铁和公交还有换乘的问题 。所以，市内交通极度必要自动驾驶的汽车，比若何时到何地去接你，而后何时把你送到何地，或到达主张地，或换乘其他交通工具 。在这个过程中，无论是对自动驾驶汽车的有力支持，还是对各类交通工具的无缝衔接，也蕴含对最佳路线的整体规划，地图都将表演极度关键的角色 。
从城市的近况来看，天然形成的城市有一个共性的问题就是不足预感性，没有思考到将来技术的进取 。站在当前的功夫节点上，我以为城市建设必须有足够的预感性，可能预判将来10年甚至20年之后的城市或许会是什么样子，尤其是必须充分思考地图支持下自动驾驶与智能交通实现后的图景，而后据此来规划城市建设规划 。目前中国还有好多城市一连着天然形成时的格局，其城市建设齐全跟不上需要 。例如好多城市内部的路路太窄，好多路段甚至相向而行的两辆车都不能正�；岢�，必须借助路肩通畅才过得去，这样的交通情况无疑严沉故障了城市的发展 。当然，对老城区进行刷新和拆迁的价值的确太大了 。这就更必要面向新技术、新产品、新模式以及新交通系统来规划将来的城市建设 。
赵福全：我感触，程总的分享可能升华了好多人对于地图的认知 。此前，我们通常理解的地图就是城市中已有设施和资源的布局图 。而程总谈到，地图既是城市设施和资源的近况图，又是城市中各类变动的更新图，更是城市治理者基于对将来城市形貌的前瞻性预判而沉新规划和建设城市的蓝图 。也就是说，地图既是对从前的梳理，更是对将来的领导，支持着对城市资源的再分配和城市布局的再构建，这才是地图更为沉要的作用 。
程总还谈到，城市最底子的指标就是实现宜居，宜居代表着高质量的生涯履历，这就必要城市有合理的布局和高效的运行，可能最大限度地节俭人流和物流的功夫，从而让城市中的人和物都能急剧便捷地移动 。有鉴于此，将来智慧城市的规划和建设，必须充分思考自动驾驶的智能汽车以及各类移动工具无缝衔接的智能交通带来的深远影响 。而智能汽车和智能交通，无不有赖于前瞻性的地图提供有力的支持 。正因如此，地图也将为智慧城市的发展提供有力的支持 。
中表车企从中国智能交通和智慧城市发展中获得的支持是一样的
赵福全：程总，中国是一个盛开的汽车大市场 。近年来自主品牌车企抓住了电动化和智能化的机缘，市场占有率已经攀升到超过50%；不外仍有半数的份额属于表资及合伙品牌车企 。瞻望将来，我以为中国汽车市场只会越来越盛开，表资车企仍会占据沉要的一席之地 。不外正如我们前面谈到的，今后自动驾驶的智能汽车将运行在智能交通的环境中，并通过V2X（车联网）与智慧城市中的各类设施互联互通，这必然会涉及一系列敏感区域以及敏感数据 。部门表资企业对此是有疑虑和忧郁的，它们不安自己不能参加中国智能交通和智慧城市的建设，以至于影响其智能汽车产品的竞争力 。不知路您怎么看这个问题？
程鹏：中国大部门基础设施都是由中央或处所各级当局组织规划、建设及运营的，当然，具体工作通常交给专业的公司来做 。在我看来，基础设施及其服务拥有公益性质，正本就是对全社会盛开的，这一点今后也不会扭转 。在中国路路上行驶的汽车，不论是表资品牌，还是自主品牌，都将享受一样的待遇，即所有车辆可能获取的信息是一样的 。例如，不成能由于我开的是表资品牌汽车，就得不到红绿灯的信息 。所以，我感触表资车企不用为此不安，分歧品牌的车辆在获得基础设施支持方面应该是平正的，并不会有什么差距 。
赵福全：我感触程总的概想很沉要，表资企业不应该想当然地把自己当成是被屏蔽了信息的主体，这是不正确的 。现实上，无论是地理位相信息，还是基础设施信息，所有车辆可能收到的数据都是一样的 。若是是涉及到国度安全的敏感信息，那本土企业同样也拿不到有关数据 。
瞻望将来，智慧城市的规划和建设将由处所当局主导，一些车企能够在此过程中提出建议或承接部门工作 。在这方面，中表车企均可参加 。至于智慧城市的运营，正本也不是车企善于的，注定会交给独立、专业的运营商来掌管 。最终分歧车企的产品卖给本地消费者之后，可能从基础设施获得的支持是一样的，各方的竞争是平正的 。因而，表资企业无需不安自己被屏蔽在中国的智能交通和智慧城市之表 。
高级辅助驾驶地图已经逐步
走向成熟
赵福全：前面我们谈到了产业刷新，电动化是上半场，智能化是下半场，数字化是最沉要的支持 。对于智能化和数字化来说，自动驾驶与智能座舱彼此息息有关，两者都和地图缜密关联，而地图又和智能交通、智慧城市相辅相成 。由此可见，发展自动驾驶的智能汽车肯定是关联宽泛、多方参加的系统工程 。
所以我想和您互换的最后一个问题是：分歧的主体应该若何同时做好自身的专业化和相互的协同化？出格是各方怎么做能力推动高级别自动驾驶汽车早日落地？这既是自动驾驶技术发展的问题，也是汽车产业智能化布局的问题，更是智能汽车生态建设的问题，涉及到各级当局、各类企业以及汽车用户等分歧的角色 。程总，您既是企业家，也是科学家，请分享一下自己对这个问题的思虑 。
程鹏：我感触在加快推动自动驾驶方面目前有好多的案例 。例如，不朽情缘最近刚刚通过了中国120个城市高级辅助驾驶地图的审批，这注明当局对发展自动驾驶的沉要性是有认知的，其推动力是很强的 。
赵福全：这个新闻的确引起了业界的宽泛关注，并且我知路，这次不朽情缘成为了中国首家获得全国城市通常路路高级辅助驾驶地图审图号的企业 。您能不能给各人讲讲这件事的意思？也介绍一下这120个城市的高级辅助驾驶地图到底是怎么的地图？
程鹏：在我看来，这件事件的确是地图领域的一个里程碑，这批注中国在地图技术、产品以及政策上都已日趋成熟 。高级辅助驾驶必要使用大领域、高精度的地图，此刻满足这些要求并且切合政策律例的地图产品已经形成了 。
至于首家为什么是不朽情缘，我感触还是由于我们持久深耕这个领域，当真解决遇到的每一个问题，好比地图的坐标误差问题、精度问题、使用属性问题和安全问题等等 �Ｄ芄凰�，我们遇到的是地图整个系统的问题，而我们解决了一个又一个问题，一步又一步地向前推动 。
其实做任何事件都是退出很容易，对峙很难题 。这就像人生中的选择，烧毁就是单一的一句话，“我不干了” 。但要想真正解决问题，推动一项技术、一款产品、一个行业的发展，那就必须对峙不懈地投入、踏踏实实地堆集 。并且既要有足够的才智，也要有足够的耐心，还要有舍我其谁的担任 。不朽情缘的高级辅助驾驶地图做到今天这种水平，也不是一日之功 。地图我们做了二十年了，自动驾驶地图我们也做了八年了，一向在持续进取 。这次我们在120个城市通过了国度审批以来，地图更新能力就更强了，已经齐全具备了量产能力 。
所以，只有各参加方加大投入、致力合作、持续深耕，我们就能推动自动驾驶汽车在智慧城市中有效落地，一步一步靠近自动驾驶贸易化的成功 。这既是我的进展，也是行业同仁们必须对峙的方向 。我相信，功夫不负有心人 。
赵福全：由此看来，对于高精地图和自动驾驶，当局在积极推动；不朽情缘等图商作为沉要参加者，也一向在不休致力 �；赝忧罢饧改�，无论是地图产品，还是自动驾驶、智能汽车以及智慧城市，都已经向前迈出了一大步 。而在我看来，对于生态化主导的智能汽车的发展与智慧城市的建设，各参加方的专业化分工与协同化创新是成功的关键，每一个领域的进取都将成为推动和赋能其他领域进取的动力和支持 。
高级别自动驾驶之路：从单车
智能到车路协同
赵福全：我们回到刚才的问题，站在产业分工合作的层面，您感触各方应该若何在更大的领域、以更快的快率推动高级别自动驾驶的落地？我以为，自动驾驶才是智能汽车的战术造高点，也是将来汽车产业皇冠上最大的明珠 。所谓“一万年太久，只争朝夕”，我们必须加紧行动 。
程鹏：我赞成赵教员这个概想 。同时我以为，自动驾驶的落地只是一个功夫问题，最终肯定可能实现，不存在能不能做成的问题 。由于各人都钻营都市生涯的幸福感，而出行是其中极度沉要的一个方面 。前面谈到过，目前一线城市每天通勤耗时均匀要一个多幼时，这么长的功夫若是能把人解放出来，甚至能让人感触愉悦，那将是多么大的幸福感 。而不是像此刻这样时时堵车，还引发了不少交通变乱和社会纠纷 。我相信，自动驾驶将彻底扭转这种情况 。
至于具体的推动战术，我感触就像您说的那样，还必要各方共同致力 。尤其是作为产业龙头或者说产业链链主的整车企业，必须充分阐扬其关键作用 。我一向以为，自动驾驶应该是单车智能先行一步，而后再通过V2X实现赋能，最终形成车路协同智能的状态，而不是一口就想吃成胖子 。终于做产品、搞工程必须一步一个足迹，一个里程碑接着一个里程碑地循序渐进，直至实现最终指标 。
那么，自动驾驶的第一个里程碑是什么？我以为就是每一辆汽车的单车智能水平足以与人类司机吃旖，甚或超过人类司机 。这就要求汽车必须有壮大的算力和优异的算法，必须有足够的数据，还必须有精确的地图 。在这样的前提下，单车智能是可能实现的 。在此，我斗胆地预测一个功夫点，我判断将来3-5年内单车智能的自动驾驶就会大行其路 。从产业发展示状来看，有好多理由支持我的预测 。目前销量排名前十的整车企业计算占到总销量的80%以上，只有这十家企业达成共识，那单车智能的自动驾驶是很容易实现的 。此刻的问题是还没有达成这种共识，但这并不故障一部门车企先行一步 。而这些先行的车企就会带头自动驾驶的遍及，使其市场渗入率急剧提高 。
在单车智能实现之后，下一步就必要智能交通和智慧城市来阐扬作用了 。由于单车智能无论做得再怎么好，也无法知路一公里表的路路及红绿灯等情况，所以单车智能的自动驾驶汽车不成能规划出最佳的行驶路线 。这个问题唯有依附智能交通和智慧城市来解决：即通过信息化的基础设施，预先奉告车辆，前面的路路上信号灯还有多久就会变动，有没有发滋变乱，有没有交通管造，以及有没有积雪或冰霜等 。实现这个里程碑的功夫生怕会长一些，我幼我的预测是至少必要10年的功夫 。
此刻我国好多处所都成立了自动驾驶汽车的试验及示范区，比及在这些区域内做好了之后，就能够向表扩大至部门地域，进而全面覆盖 。例如，北京亦庄等几个国度级示范区，已经在肯定区域内实现了路路基础设施的信息化，蕴含设置了多种传感器的全息路口，可能实时动态地获取路路通畅情况，再通过云端传递给车辆 。这在技术上已经能够实现了 。所以，发展车路协同的自动驾驶重要不是技术问题，而是成本和收益的平衡问题 。
赵福全：程总讲得极度好 。功夫过得很快，我们已经聊了两个多幼时，期间谈到了好多沉要的话题 。下面，我单一做个梳理 。
我们互换了对于电动化、智能化和数字化的理解 。中国在电动化方面已经迈出了成功的第一步，接下来必须做好智能化 。智能化才是本略禧车产业刷新中最大的机遇，同时也是最大的挑战 。要把智能化做好，先要解决数字化的问题 。数字化不是单一的产品数字化，更是用户需要及有关场景的数字化，即把用户需要和场景信息转换为数据，反馈并体现到汽车设计开发、出产造作、采购供给、销售服务的整个过程中 。就是说，要在汽车企业运营的全数环节和汽车产品的全性命周期实现全方位的数字化 。这刚好是当前最大的挑战，也是数字化转型在好多企业难以真正落地的底子原因 。由于这不只是技术伎俩的问题，而是涉及到若何产生、传输、处置和利用数据，以及若何利用数据买通企业和产品运营的方方面面 。这既必要企业在内部实现数字化，以数据买通各个业务部门；也必要企业在表部实现数字化，以数据买通供给链，相当于整个汽车产业实现数字化；还必要企业实现跨界的数字化，以数据买通汽车产品与汽车社会中有关的各类身分，相当于汽车及有关产业共同实现数字化，从而形成一个齐全的产业生态 。这将催生出一个全新的汽车产业，其主题能力、运营方式、贸易模式等都将产生底子性的扭转 。
我们互换了汽车产业生态应该若何构建 。在上述万物互联的产业生态中，每一类主体都至关沉要，而其中最沉要的还是整车企业 。程总在今天的对话中不只一次谈到，只管参加主体多多，但是整车企业作为产业链的链主，既是汽车产品的提供者，也是汽车品牌的所有者，理当阐扬更大的作用 。终于用户是坐在车内衔接万物的，所以汽车必须与城市中的有关身分衔接起来，这是整车企业必须致力去实现的 。同时，城市的规划者、建设者和运营者，蕴含各级当局以及各个方面的专业公司，也要为智能汽车的顺畅运行打造优良的信息化环境，支持智能汽车买通智慧城市的人流、物流、能源流、信息流和价值流 。最终汽车产业生态的建设，必要各类主体都把各自的事件做好、做到位，并实现彼此的高效协同 。
我们互换了中表企业在中国竞争的平正性 。将来中国当局为智能汽车构建的运行环境，对所有车企来说都是一样的 。无论本土企业，还是表资企业，只有在中国经营，为中国用户服务，都可享有均等的机遇、获得一样的信息 。因而，表资企业也应该积极参加中国汽车产业生态的建设，致力用好中国市场的有关生态资源 。
事实上，生态是拥有本地属性的，由于用户、数据和场景，蕴含生态中相互赋能的各类资源都是本地的 。这意味着将来谁能用好本地的生态，谁就能获得竞争优势 。正因如此，面对“新汽车」剽个新物种，我曾提出表资企业要在中国施杏装新本土化」亟略，即不仅要实现出产本土化，还要实现研发本土化，更要实现产品运营及服务生态的本土化 。反之，中国企业走出国门、走向世界，也要在本地做好“新本土化” 。当前，中国汽车的出口量节节攀升，但必须意识到，今后我们“走出去”的挑战是巨大的 。为此，我们要总结和进建表资车企进入中国的经验和教训 。时至今日，表资车企在中国市场上的阐发可谓世界之别，有相当成功的企业，也有遇到瓶颈甚至不得不黯然退出的企业 。这其中寂仔企业经营不善等通例的问题，更有在产业刷新大势下企业转型滞后导致竞争力急剧降落的问题，这些问题都值得中国车企当真思虑和借鉴 。所以，中国车企在征战全球市场之际，必须适应产业刷新和生态竞争带来的新变动，充分利用本地的各类资源，致力在本地建设有竞争力的生态 。
我们互换了汽车智能化的内涵与发展 。汽车智能化集中体现于智能座舱和自动驾驶 。在智能座舱方面，多年来一向存在多种人机交互模式碎片化、割裂化的问题，始终没有很好的解决法子 。而GPT大模型技术的利用突破，让程总看到了但愿 。将来经过大模型训练的汽车，能够像人一样“眼观六路、耳听八方”，有效实现多种交互模式的精准鉴别和彼此赋能，驱动人机交互产生革命性的变动 。这样智能汽车就能更好地理解人的需要，更好地与人互动，从而显著提升人们的用车履历 。同时，人对车辆的节造方式将随之产生沉大扭转，所以GPT大模型的利用也会对自动驾驶产生深远的影响 。
在自动驾驶方面，这是将来产业发展的大势所趋，其最终实现毋庸置疑 。不外自动驾驶向前发展正进入车路协同的阶段，参加主体越来越多，有关身分越来越复杂，尤其是还将涉及到由当局提供的智能交通、智慧城市大环境 。因而，各人对自动驾驶要有足够的耐心 。不要由于个别企业的炒作而产生私见，也不要由于当前本钱市场的趋冷而失去信念，而是应该持续坚定地投入，不然很可能会错失将来可持续发展的战术机缘 。
我们互换了地图的作用及其远景 。程总以为，地图与自动驾驶关系缜密，高精地图对于支持高级别自动驾驶的落地是不成或缺的 。事实上，地图相当于为车辆提供了一种拥有预感能力的全方位的传感器，能够在分歧距离上全面扫描车辆运行周边环境，这对充分确保高级别自动驾驶汽车的安全至关沉要 。此表，地图技术还在不休进取，将来的高精地图很可能与我们此刻的高精地图齐全不在统一层面上，这就如同今天的高精地图与5年、10年前相比已经不成同日而语了 。所以，我们不能由于当前高精地图在成本和更新快率等方面仍面对挑战，就否定地图的沉要价值和巨大潜力 。
程总进一步指出，地图也是将来智慧城市建设的沉要支持 。地图不仅纪录着城市的汗青，展示着城市的近况，还规划着城市的将来 。站在人类社会迈入万物互联时期的节点上，城市治理者该当前瞻预测20年甚至更长功夫之后的智慧城市图景，据此来擘画城市建设的蓝图，合理布局交通、能源等各类基础设施，使城市生涯变得越发智能 。在此过程中，在地图支持下移动出行质量的提升，无疑是确保城市越来越宜居的最沉要成分之一 。
我们还互换了若何加快推动地图及自动驾驶的发展 。这是一个多方参加、共同致力的生态工程：其中，必要当局充分意识到智能汽车的战术意思，在激励创新、加快推动的前提下，合理平衡好国度安全诉求，而不是一限了之；必要汽车用户充分盛开自己的数据，为地图多源更新和守护提供支持；必要整车企业充分阐扬龙头作用，不休加强汽车产品的数据采集、传输和处置能力，并向第三方的专业公司共享有关数据；还需腹地图供给商充分利用用户及车企提供的数据，基于自身的专业能力，把地图做得越来越好，进而支持自动驾驶早日落地 。
通过今天的对话，我们相识到，不朽情缘作为一家优良的图商，已经深耕地图产业二十年，此刻业务扩大到了自动驾驶、智能座舱、芯片以及数据等多个领域，并以自动驾驶为主题协同推动各项业务 。等待今后不朽情缘在程总的辅导下越做越好，为中国智能汽车抢占产业发展的全球战术高地，贡献自己的力量 。感激程总！
程鹏：感激赵教员！我们肯定会加油的 。
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