2024年12月30日下午3點，中國工程院院士、清華大學(xué)教授、國家智能網(wǎng)聯(lián)汽車創(chuàng)新中心首席科學(xué)家李克強做客《趙福全研究院》高端對話欄目，作為欄目第75期嘉賓，與世界汽車工程師學(xué)會聯(lián)合會（FISITA）終身名譽主席、清華大學(xué)教授、汽車產(chǎn)業(yè)與技術(shù)戰(zhàn)略研究院院長趙福全，針對“智能網(wǎng)聯(lián)汽車的創(chuàng)新發(fā)展”進行一對一的深度對話。
在直播之后，我們精心整理了對話內(nèi)容，因篇幅較長，故分四部分推送。本文為第三部分的文字、視頻和音頻，聚焦“智能網(wǎng)聯(lián)汽車關(guān)鍵技術(shù)發(fā)展趨勢與產(chǎn)業(yè)分工”。
【核心觀點】
核心技術(shù)：智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)品涉及到的核心技術(shù)不僅包括一系列新硬件，更包括各種軟件，后者的作用還在不斷提升。正是由于核心技術(shù)的變化，導(dǎo)致車企不得不思考未來汽車產(chǎn)品的“靈魂”到底是什么。
技術(shù)集群：智能網(wǎng)聯(lián)汽車是新一代高新技術(shù)集群的載體，相比于傳統(tǒng)汽車，它更加強調(diào)產(chǎn)業(yè)的跨界協(xié)同和技術(shù)的交叉融合。智能網(wǎng)聯(lián)汽車包括“兩縱三橫”的整體技術(shù)架構(gòu)。
尋找路徑：如果整車企業(yè)希望找到其“靈魂”所在，建議首先做好概念清晰的技術(shù)分類，然后明確各個領(lǐng)域的合理分工，最后自己和伙伴們一起扎扎實實地把相關(guān)技術(shù)持續(xù)做到位。
化合反應(yīng)：智能網(wǎng)聯(lián)汽車是汽車產(chǎn)業(yè)與ICT產(chǎn)業(yè)的深度結(jié)合。二者要產(chǎn)生化合反應(yīng)，或者說要深度結(jié)合而產(chǎn)生新能力。這種能力一定是此前任何一方都不完全掌握的，因此必須由雙方共同探索。
行業(yè)大模型：盡管大家都在探索將大模型應(yīng)用到各個領(lǐng)域，但目前在復(fù)雜控制系統(tǒng)中還沒有效果很好的專業(yè)大模型。構(gòu)建汽車行業(yè)共性的基礎(chǔ)大模型，絕不是一家企業(yè)能夠做成的事情，一定要集合全行業(yè)的力量，大家共同來建設(shè)。
分步進行：建立行業(yè)基礎(chǔ)大模型應(yīng)分三步，第一步相互融合；第二步探索具體的實現(xiàn)路徑；第三步打通數(shù)據(jù)。
關(guān)鍵數(shù)據(jù)：大模型的架構(gòu)固然重要，但是要把大模型訓(xùn)練出來，靠的是數(shù)據(jù)，因此數(shù)據(jù)極為關(guān)鍵。而汽車行業(yè)涉及到的數(shù)據(jù)包括哪些種類？都從哪里來？能否充分共享？這也是我們必須解決的難點問題。
汽車OS：未來汽車操作系統(tǒng)必須按照CC架構(gòu)來定義，既強調(diào)計算，又強調(diào)通信。換言之，汽車操作系統(tǒng)要做的絕不是簡單的文檔管理，而是強調(diào)對計算能力和通信能力的調(diào)配。
芯片開發(fā)：整車企業(yè)不必自己做芯片，但是應(yīng)該深度參與芯片的開發(fā)和應(yīng)用。
地圖應(yīng)用：地圖相當(dāng)于一個動態(tài)的傳感器。如果整車企業(yè)盲目堅持不用地圖，那么其自動駕駛汽車發(fā)生事故的概率一定會高于使用地圖的車企。
【對話實錄】
智能網(wǎng)聯(lián)汽車核心技術(shù)的主要類別及領(lǐng)域
趙福全：克強院士，我們剛才從全局高度交流了車路協(xié)同的重要性、可行性和落地策略。下面我想和您談一談具體的問題，其中首要的一個關(guān)鍵問題就是技術(shù)。在智能網(wǎng)聯(lián)汽車的發(fā)展過程中，各類企業(yè)相互合作的商業(yè)模式固然重要，不過技術(shù)才是最根本的。
應(yīng)該說，智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術(shù)有著豐富的內(nèi)涵，且仍在快速拓展和進步中，正在使汽車技術(shù)變得空前廣泛，也給整車企業(yè)帶來了巨大挑戰(zhàn)。在傳統(tǒng)汽車時代，車企掌握發(fā)動機和自動變速箱這兩項核心技術(shù)基本上就可以了；然而到了智能網(wǎng)聯(lián)汽車的時代，汽車產(chǎn)品涉及到的核心技術(shù)不僅包括一系列新硬件，更包括各種軟件，后者的作用還在不斷提升。
正是由于核心技術(shù)的變化，導(dǎo)致車企不得不思考未來汽車產(chǎn)品的“靈魂”到底是什么。對此業(yè)界也有各種各樣的聲音，這幾年先是在講“軟件定義汽車”，現(xiàn)在又開始講“AI定義汽車”，尤其是隨著大模型的出現(xiàn)，“AI定義汽車”又被給予了更多的期望。畢竟大模型將帶來智能技術(shù)的全面改變，比如原來智能駕駛是由感知、決策和執(zhí)行等幾個模型組成，未來可能只有一個端到端的模型，從而讓車輛的智能化發(fā)生質(zhì)變。前面您也曾提到，您覺得當(dāng)前業(yè)界對大模型的認識并不充分，甚至不乏誤區(qū)。所以，車企究竟怎樣擁抱大模型等新技術(shù)，答案還不清晰。
同時，操作系統(tǒng)對于智能網(wǎng)聯(lián)汽車也很重要，特別是廣義的操作系統(tǒng)，直接關(guān)系到未來汽車生態(tài)的接入，如果不能有效落地，很多應(yīng)用和服務(wù)就都成了無本之木。還有芯片，算不算汽車產(chǎn)品的“靈魂”呢？這也是很現(xiàn)實的問題。此外，汽車的電子電氣架構(gòu)到底會怎樣演進？該由誰來主導(dǎo)？這實際上涉及到整車企業(yè)與供應(yīng)商重塑業(yè)務(wù)邊界與分工關(guān)系的系統(tǒng)性問題。比如您前面提到的，整車企業(yè)應(yīng)該聚焦于應(yīng)用層軟件，因為與用戶直接互動的始終是車企；至于應(yīng)用層下面的基礎(chǔ)共性軟件，包括中間件等，則應(yīng)交給專業(yè)的供應(yīng)商來負責(zé)。這才是比較合理的分工。然而實際上，不少整車企業(yè)還延續(xù)著傳統(tǒng)整供關(guān)系中處于絕對主導(dǎo)地位的慣性，所有核心業(yè)務(wù)都想自己做，即使有些尚不具備能力的業(yè)務(wù)交給了供應(yīng)商，也只是暫時的。這肯定不是正確的做法，最終也不會有競爭力。舉個例子，有的車企看到寧德時代的利潤可觀，就打算涉足動力電池，以便自己拿到這部分利潤。可是寧德時代有上萬名專注于電池研發(fā)的科學(xué)家和工程師，以及巨大的產(chǎn)量規(guī)模，這才確保了電池的持續(xù)領(lǐng)先和較強的成本控制能力，試問車企能做到這些嗎？
展望未來，汽車制造業(yè)一定會擁抱大智能產(chǎn)業(yè)，這就要求汽車企業(yè)與ICT等相關(guān)企業(yè)相向而行，當(dāng)然雙方都不能越過一定的界限，進入對方的核心業(yè)務(wù)。因為任何一家企業(yè)都不可能獨自擁有汽車產(chǎn)品所需的全部核心技術(shù)，所以分工協(xié)作才是唯一合理的選擇。也就是說，整車企業(yè)不要總想著包打天下，華為、百度等ICT科技公司也不要自以為能獨攬大智能產(chǎn)業(yè)。原因一是做不了，畢竟核心技術(shù)太多了，一家企業(yè)不可能面面俱到，在每個領(lǐng)域都持續(xù)投入；二是做不好，每一項技術(shù)都有其Know-how（技術(shù)訣竅），一家企業(yè)不可能樣樣精通，一些新領(lǐng)域即使第一輪把產(chǎn)品做出來了，后面經(jīng)過幾輪產(chǎn)品迭代之后也還是會有差距；三是做不大，比如一些共性技術(shù)如果車企自己做，是很難為其他車企采用的，難以形成規(guī)模，也就不會有持續(xù)的競爭力。
下面就請克強院士談一談，智能網(wǎng)聯(lián)汽車主要有哪些核心技術(shù)？這些核心技術(shù)的難點在哪里？其背后的主體都是哪類企業(yè)？或者說應(yīng)該由誰來主導(dǎo)？這個話題既涉及到技術(shù)路線選擇，又涉及到產(chǎn)業(yè)分工協(xié)作。請分享一下您的看法。
李克強：這確實是一個非常重要的問題。我們常說，智能網(wǎng)聯(lián)汽車是新一代高新技術(shù)集群的載體，相比于傳統(tǒng)汽車，它更加強調(diào)產(chǎn)業(yè)的跨界協(xié)同和技術(shù)的交叉融合。那么，我們首先就需要搞清楚智能網(wǎng)聯(lián)汽車這個載體，到底承載了哪些關(guān)鍵核心技術(shù)。
此前，國家智能網(wǎng)聯(lián)汽車創(chuàng)新中心、清華大學(xué)等聯(lián)合全行業(yè)的力量，編制了《智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術(shù)路線圖2.0》。在這個技術(shù)路線圖中，我們梳理提出了智能網(wǎng)聯(lián)汽車“兩縱三橫”的整體技術(shù)架構(gòu)。其中，“兩縱”指的是支撐智能網(wǎng)聯(lián)汽車發(fā)展的車載平臺和基礎(chǔ)設(shè)施平臺。前者就是車輛自身的平臺，而后者包括交通基礎(chǔ)設(shè)施、通信網(wǎng)絡(luò)、大數(shù)據(jù)平臺、定位基站等。最終，這兩個平臺是需要充分融為一體的?！叭龣M”指的是車輛關(guān)鍵技術(shù)、信息交互關(guān)鍵技術(shù)和基礎(chǔ)支撐關(guān)鍵技術(shù)。車輛關(guān)鍵技術(shù)，包括環(huán)境感知技術(shù)、智能決策技術(shù)、控制執(zhí)行技術(shù)以及系統(tǒng)設(shè)計技術(shù)（電子電氣架構(gòu)、人機交互、智能計算平臺），這些技術(shù)直接關(guān)系到車輛行駛的安全、節(jié)能、環(huán)保等基本要求。信息交互關(guān)鍵技術(shù)，是一種賦能的技術(shù)，包括通信和信息系統(tǒng)，如專用通信與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、大數(shù)據(jù)云控基礎(chǔ)平臺技術(shù)以及車路協(xié)同技術(shù)等?；A(chǔ)支撐技術(shù)，也是重要的賦能技術(shù)，包括人工智能技術(shù)、安全技術(shù)（信息安全、功能安全和預(yù)期功能安全）、高精地圖和定位技術(shù)、測試評價技術(shù)以及標(biāo)準(zhǔn)法規(guī)等。
以此為基礎(chǔ)，我認為智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術(shù)可以進一步劃分為三大類：
第一類是總體性技術(shù)。大家知道，現(xiàn)在很多產(chǎn)業(yè)的發(fā)展都指向于復(fù)雜的信息物理融合系統(tǒng)，即所謂CPS。而智能網(wǎng)聯(lián)汽車就是一個非常典型的信息物理融合系統(tǒng)，即由汽車、交通設(shè)施、信息通信等構(gòu)成的一個相互融合的大系統(tǒng)。而且這個系統(tǒng)還非常復(fù)雜，所以也可以稱之為巨系統(tǒng)，或者系統(tǒng)之系統(tǒng)。為此，我們需要采用基于模型的系統(tǒng)工程，即MBSE的方法，來重新構(gòu)建智能網(wǎng)聯(lián)汽車這個系統(tǒng)的整體構(gòu)型，這有點類似于傳統(tǒng)汽車的總布置。傳統(tǒng)汽車的總布置是針對汽車上的發(fā)動機、變速器等各種總成進行總體布置設(shè)計；而智能網(wǎng)聯(lián)汽車的整體構(gòu)型除了車輛內(nèi)部各個總成的總體布置之外，還要考慮車輛、交通基礎(chǔ)設(shè)施、信息基礎(chǔ)設(shè)施及其相互連接，以及在這樣一個整體構(gòu)型下，由于交通、信息等各部分的變化及相互作用，對車輛本身造成的影響?？梢?，智能網(wǎng)聯(lián)汽車的構(gòu)型涉及到非常復(fù)雜的總體性技術(shù)。
第二類是與汽車行駛有關(guān)的關(guān)鍵技術(shù)，即滿足車輛安全、環(huán)保、節(jié)能等基本要求的技術(shù)。這部分技術(shù)在目標(biāo)上與過去是一樣的，只不過我們現(xiàn)在還需要做好智能網(wǎng)聯(lián)汽車的感知、決策和控制等，以此保障車輛的安全性。
第三類是支撐性技術(shù)。特別是當(dāng)前備受關(guān)注的人工智能技術(shù)，過去是規(guī)則驅(qū)動，現(xiàn)在是數(shù)據(jù)驅(qū)動，未來將是知識驅(qū)動。隨著算力、數(shù)據(jù)、算法的發(fā)展，產(chǎn)生了新一代的AI技術(shù)，即所謂大模型技術(shù)。與此同時，云計算也由過去單一的計算平臺轉(zhuǎn)變成了分布式計算?？梢哉f，當(dāng)前AI技術(shù)確實與過去大不一樣了。實際上，我覺得除了保障低時延和可靠性的通信技術(shù)、信息安全技術(shù)以及車輛安全行駛等關(guān)鍵技術(shù)之外，現(xiàn)在最重要的汽車核心技術(shù)就是AI技術(shù)了。
說起來，AI作為賦能技術(shù)，本身應(yīng)用領(lǐng)域廣泛。而在智能網(wǎng)聯(lián)汽車領(lǐng)域，主要包括兩大領(lǐng)域：一是人機交互，像智能座艙、語音識別均在應(yīng)用AI技術(shù)，當(dāng)前這方面的技術(shù)發(fā)展很快；二是替代人進行操作的AI技術(shù)，也就是應(yīng)用于自動駕駛，而且必須具備非常高的可靠性和實時性。目前來看，新一代AI技術(shù)可以顯著提高自動駕駛系統(tǒng)的識別精度和效率，但是仍然面臨著一個挑戰(zhàn)，就是大模型的不可解釋性。
我們現(xiàn)在討論的新一代AI技術(shù)即大模型，其實最早就是指大語言模型，這和自動駕駛的端對端模型并不相同。大語言模型是語言領(lǐng)域的通用大模型，而在自動駕駛、自動工業(yè)控制等替代人操作的領(lǐng)域，我們實際上需要的是垂域應(yīng)用的專業(yè)大模型。盡管這兩類大模型都需要大算力，但是模型的應(yīng)用對象、核心算法以及所需要的數(shù)據(jù)底座，也包括模型參數(shù)和形態(tài)等各個方面的要求，都是不一樣的。未來，預(yù)計各個行業(yè)、各個領(lǐng)域都會有自己的專業(yè)大模型。
我想特別強調(diào)的是，大模型高度依賴于大數(shù)據(jù)。如果一家車企只使用自己的數(shù)據(jù)，是很難滿足大模型對數(shù)據(jù)海量性、完備性和準(zhǔn)確性這三個要求的，即使積累到足夠用于訓(xùn)練AI大模型的規(guī)模，也會與多家企業(yè)共享數(shù)據(jù)后訓(xùn)練出來的大模型存在水平差距。另外，現(xiàn)在很多人都混淆了大數(shù)據(jù)的海量性與完備性。舉個例子，假設(shè)一家企業(yè)有10萬工人和1000工程師，如果你描述這家企業(yè)有9.5萬工人、0名工程師，而我描述這家企業(yè)有8萬工人、800工程師，雖然你的數(shù)據(jù)量比我更大，但我的數(shù)據(jù)比你更完備，也比你更準(zhǔn)確。由此可見，車企不僅需要彼此共享數(shù)據(jù)，還需要獲得交通環(huán)境等相關(guān)數(shù)據(jù)，才能提升數(shù)據(jù)的完備性，從而把自動駕駛大模型訓(xùn)練得更好。
綜上所述，對于智能網(wǎng)聯(lián)汽車這樣一個復(fù)雜的信息物理系統(tǒng)，除了與傳統(tǒng)汽車同樣要做好安全、環(huán)保、節(jié)能等車輛關(guān)鍵技術(shù)之外，還要做好兩個部分的核心技術(shù)。一是復(fù)雜系統(tǒng)構(gòu)型的總體性技術(shù)，前提是我們必須將智能網(wǎng)聯(lián)汽車以及交通、信息基礎(chǔ)設(shè)施等作為一個大系統(tǒng)進行透徹的分析。二是新一代的移動通信技術(shù)和人工智能技術(shù)，特別是人工智能技術(shù)。在開展這部分工作的時候，我們一方面要對AI技術(shù)本身有正確的認識，另一方面要根據(jù)汽車產(chǎn)業(yè)的特點來開發(fā)專業(yè)大模型，如自動駕駛的AI大模型。而企業(yè)開發(fā)的專業(yè)大模型只有構(gòu)建在行業(yè)共性大模型的基礎(chǔ)上，才能更有競爭力，也才能真正將新一代AI技術(shù)應(yīng)用于可靠性、實時性要求都極高的自動駕駛領(lǐng)域。從這個意義上講，如何開發(fā)行業(yè)共性的基礎(chǔ)大模型，我認為是當(dāng)前非常重要也極具挑戰(zhàn)性的一件大事。
總之，智能網(wǎng)聯(lián)汽車涉及到諸多不同的核心技術(shù)，如果整車企業(yè)希望找到其“靈魂”所在，我的建議是，首先做好概念清晰的技術(shù)分類，然后明確各個領(lǐng)域的合理分工，最后自己和伙伴們一起扎扎實實地把相關(guān)技術(shù)持續(xù)做到位。
集合各方力量共同構(gòu)建汽車行業(yè)的基礎(chǔ)大模型
趙福全：您剛才談到了一個重要問題，那就是大模型。您認為大模型的作用是巨大的，同時其挑戰(zhàn)也是巨大的，特別是我們需要針對汽車行業(yè)的特點建立共性的基礎(chǔ)大模型?，F(xiàn)在中國在大模型領(lǐng)域可謂是“百模大戰(zhàn)”，據(jù)不完全統(tǒng)計，已經(jīng)有250多家大模型公司，這種現(xiàn)象可能與中國互聯(lián)網(wǎng)公司的數(shù)目比較多有關(guān)。我認為這其中肯定有商業(yè)炒作的成分，但也確實有很多公司在大模型領(lǐng)域摩拳擦掌、躍躍欲試。之前我也和一些ICT產(chǎn)業(yè)的專家交流過，有專家認為，美國現(xiàn)在真正有競爭力的大模型公司僅有5家。那么，您認為中國需要這么多大模型嗎？要打造汽車行業(yè)的大模型，又該怎樣切入呢？
李克強：這個問題非常好。在我看來，一方面，我們需要借鑒使用現(xiàn)有的大模型技術(shù)，也就是前期科技公司探索和發(fā)展的大語言模型技術(shù)。這里的“語言”是廣義的概念，包括人類的文本、語音、圖像、視頻等，因此大語言模型目前廣泛應(yīng)用于文字生成、問題回答、多輪對話、圖像和視頻識別等領(lǐng)域。實際上，汽車也是大語言模型的重要應(yīng)用領(lǐng)域之一，如車內(nèi)人機交互，汽車開發(fā)過程中的文字處理、知識管理等。在這些領(lǐng)域，我認為車企可以直接采用國內(nèi)外成熟的大語言模型。
另一方面，我們需要探索汽車產(chǎn)業(yè)具體應(yīng)用領(lǐng)域的專業(yè)大模型，這是當(dāng)前中國乃至全球競爭的主要方向之一。我們談到汽車大模型時，通常指的是這一類模型。需要注意的是，盡管大家都在探索將大模型應(yīng)用到各個領(lǐng)域，但目前在復(fù)雜控制系統(tǒng)中還沒有效果很好的專業(yè)大模型。而自動駕駛系統(tǒng)就是一個高度復(fù)雜的控制系統(tǒng)，開發(fā)自動駕駛領(lǐng)域的專業(yè)大模型，探索其構(gòu)型和算法，正是汽車行業(yè)所亟需的。
同時，為了讓專業(yè)大模型更快形成更強的競爭力，我們還需要構(gòu)建汽車行業(yè)共性的基礎(chǔ)大模型。比如，自動駕駛等垂域應(yīng)用的專業(yè)大模型非常依賴于數(shù)據(jù)的海量性和完備性，而現(xiàn)在車企的數(shù)據(jù)都是各自掌握的，其他相關(guān)數(shù)據(jù)也很少是共享的，這非常不利。我認為，構(gòu)建整個行業(yè)共性的基礎(chǔ)大模型，絕不是一家企業(yè)能夠做成的事情，一定要集合全行業(yè)的力量，大家共同來建設(shè)。
趙福全：這個話題我們可以稍微展開一些?，F(xiàn)在有的企業(yè)已經(jīng)開始應(yīng)用大模型的方法來做自動駕駛場景的數(shù)據(jù)標(biāo)注了；還有的企業(yè)開始轉(zhuǎn)向端到端模型，以此解決Corner Case即所謂長尾問題，并相應(yīng)調(diào)整了內(nèi)部研發(fā)的組織架構(gòu)。應(yīng)該說，就企業(yè)個體而言，這些探索和努力都無可厚非。不過就像您剛剛講到的，我們迫切需要行業(yè)共性的基礎(chǔ)大模型，這個模型既能把大模型的基本原理與汽車行業(yè)的專業(yè)特點相結(jié)合，又能充分利用來自不同主體的各類數(shù)據(jù)，從而可以為自動駕駛等垂域應(yīng)用的專業(yè)大模型提供有力支撐。而這樣的大模型，單靠一家企業(yè)去做是不現(xiàn)實的，必須集全行業(yè)的力量才行。我非常認同這個觀點。此外，在行業(yè)共性大模型的基礎(chǔ)上，各家企業(yè)構(gòu)建自己的專業(yè)模型時，還要確保形成各自的特點或者說實現(xiàn)差異化。
那么我們具體應(yīng)該怎樣做，才能讓行業(yè)共性大模型真正落地呢？特別是您作為智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)當(dāng)之無愧的技術(shù)領(lǐng)軍人，一定有自己的主見，而您的意見又在很大程度上代表著整個行業(yè)的共同聲音。在您看來，就以自動駕駛為例，我們到底怎樣組織行業(yè)資源構(gòu)建出一個各家企業(yè)都能使用的共性大模型，而且能夠基于此各自打造差異化的專業(yè)大模型呢？
李克強：我認為，我們首先要對大模型有準(zhǔn)確的認識，特別是要把大模型的基礎(chǔ)概念、基本原理以及應(yīng)用場景搞清楚。簡單地說，大模型分為基礎(chǔ)大模型和專業(yè)大模型。我們要聯(lián)合全行業(yè)建立的是基礎(chǔ)大模型，這個基礎(chǔ)大模型相當(dāng)于包含了各種工況的“試車場”，各家企業(yè)都可以在上面開發(fā)自己的產(chǎn)品。當(dāng)然，有些大企業(yè)也可以自建“試車場”，但是一家企業(yè)的“試車場”能夠覆蓋的場景及數(shù)據(jù)終歸是有限的，或者說，相比于行業(yè)的“試車場”是沒有競爭力的，畢竟未來智能網(wǎng)聯(lián)汽車必須基于各種類型的海量數(shù)據(jù)來開發(fā)。所以，我們需要集聚汽車及相關(guān)行業(yè)的資源，共同構(gòu)建一個或幾個包含各種場景的“試車場”，將多家企業(yè)的數(shù)據(jù)都應(yīng)用起來，這就是汽車行業(yè)的基礎(chǔ)大模型。在基礎(chǔ)大模型之上，各家企業(yè)可以開發(fā)自己的產(chǎn)品，通過具有自身特色的應(yīng)用算法，產(chǎn)生各不相同的差異化競爭力。
現(xiàn)在很多企業(yè)做的大模型，都是煙囪型的，從頂層的應(yīng)用到底層的基礎(chǔ)功能都封閉在一個整體內(nèi)。坦率地講，我認為這并不是真正的大模型，至少不具備大模型的基礎(chǔ)，或者說企業(yè)只是自己做了基礎(chǔ)大模型的概念性驗證罷了。在智能網(wǎng)聯(lián)汽車的時代，產(chǎn)品正被重新定義，產(chǎn)業(yè)鏈正被全面重塑。為此，我曾經(jīng)提出過基礎(chǔ)平臺的概念，即一種平臺型的供應(yīng)鏈系統(tǒng)。與以前所謂的一級、二級供應(yīng)商相比，基礎(chǔ)平臺相當(dāng)于1.5級的供應(yīng)商。這個基礎(chǔ)平臺與各家車企之間都不存在競爭關(guān)系，而是要給各家車企賦能。在大模型領(lǐng)域，剛剛我們講到的基礎(chǔ)大模型，就符合基礎(chǔ)平臺系統(tǒng)的理念，應(yīng)該由全行業(yè)一起構(gòu)建，并為各家企業(yè)提供賦能。至于各家企業(yè)自己的專業(yè)模型，則可以構(gòu)建在這個平臺之上，相當(dāng)于在一個底座上豎起各自的煙囪來，而底層卻是打通的。
在此，我也介紹一下清華大學(xué)國家重點實驗室的工作，應(yīng)該說我們率先在自動駕駛領(lǐng)域應(yīng)用了端到端的大模型，在今年年初這個模型已經(jīng)上車路試了。目前業(yè)內(nèi)該領(lǐng)域的大模型基本上都是先把汽車的使用環(huán)境模擬出來，然后再加上一套算法，而我們的大模型有所不同。早在2018年我們就已經(jīng)把決策和控制集成在一個模型里面了；同時，感知相對特殊，之前對感知數(shù)據(jù)沒有特別高效的處理辦法，而大模型出現(xiàn)之后，在很大程度上解決了這個難題。這樣我們就有了感知模型，再和決策控制集成的模型放在一起，就形成了一個兩段式的大模型。我們認為，這種兩段式的大模型可以實現(xiàn)逐級的全棧神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)化，而不是一個完全黑箱的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，因此比感知決策控制一體化的一段式大模型，更具可解釋性。
在上述研究和實踐的基礎(chǔ)上，我們正致力于通過清華大學(xué)國家重點實驗室和國家智能網(wǎng)聯(lián)汽車創(chuàng)新中心這兩個平臺，推動全行業(yè)達成共識。最近我去了幾家頭部車企和移動運營商，大家普遍認為汽車行業(yè)應(yīng)該建立自己的基礎(chǔ)大模型。我想整個行業(yè)應(yīng)該聯(lián)合起來，共同構(gòu)建基礎(chǔ)大模型的平臺。這個平臺既能滿足大模型技術(shù)對多元數(shù)據(jù)等的固有需求，又能匹配產(chǎn)業(yè)生態(tài)分工協(xié)同的發(fā)展規(guī)律，還能確保不同企業(yè)之間展開差異化競爭的可能性。
總之，我認為，對于汽車行業(yè)的AI大模型，我們一要理解其基本概念和技術(shù)原理，清楚基礎(chǔ)大模型和專業(yè)大模型的區(qū)別與關(guān)系。二要集聚全行業(yè)的力量共同建立汽車行業(yè)的基礎(chǔ)大模型，從而把各方的各種數(shù)據(jù)都統(tǒng)一應(yīng)用起來。
構(gòu)建汽車行業(yè)基礎(chǔ)大模型分三步走：融合、路徑、數(shù)據(jù)
趙福全：我完全贊同您剛才談到的，汽車行業(yè)需要構(gòu)建基礎(chǔ)大模型。當(dāng)然，行業(yè)的基礎(chǔ)大模型實際上分為兩個部分：一是不針對于特定行業(yè)的基礎(chǔ)大模型本身，即從ICT角度所理解的大模型的基礎(chǔ)框架和基本能力；二是結(jié)合汽車自身特點的行業(yè)共性大模型。我認為，汽車行業(yè)構(gòu)建帶有自身專業(yè)特點的共性大模型是沒問題的，但是基礎(chǔ)大模型或者說大模型的基礎(chǔ)框架應(yīng)該怎樣來做呢？目前業(yè)內(nèi)對此是有爭議的，核心問題在于行業(yè)基礎(chǔ)大模型到底應(yīng)該由誰來主導(dǎo)？是“ICT+汽車”，還是“汽車+ICT”？如果由車企主導(dǎo)，我們汽車行業(yè)有構(gòu)建大模型所需的AI技術(shù)及能力嗎？
李克強：我一直在講，智能網(wǎng)聯(lián)汽車是汽車產(chǎn)業(yè)與ICT產(chǎn)業(yè)的深度結(jié)合。就像前面您也提到的，二者要相互擁抱。相互擁抱是要產(chǎn)生化合反應(yīng)的，或者說深度結(jié)合是要產(chǎn)生新能力的。這種能力一定是此前任何一方都不完全掌握的，因此必須由雙方共同探索。汽車行業(yè)的基礎(chǔ)大模型就是如此，并不是說單方面就能做得到，也不能簡單地說由誰來主導(dǎo)，實際上是二者相互融合的概念?，F(xiàn)在就看誰能夠有這樣的認識，并據(jù)此加快行動，率先把融合發(fā)展有效落地了。
趙福全：克強院士認為，汽車行業(yè)的基礎(chǔ)大模型，不是汽車人自己就能做成的，而是要靠汽車與ICT兩大產(chǎn)業(yè)進行融合創(chuàng)新，最后按照汽車行業(yè)的需要，來共同完成構(gòu)建基礎(chǔ)大模型的使命。我認為這個觀點至關(guān)重要。
李克強：是的。我覺得建立行業(yè)基礎(chǔ)大模型應(yīng)該是分步驟來做的：第一步就是要相互融合。希望越來越多的參與者都能明白，“融合”是做成這件事的基本前提和大邏輯，而那些率先做到成功融合的企業(yè)，將會成為未來的主導(dǎo)者。第二步是探索具體的實現(xiàn)路徑。在這方面，我想應(yīng)該是AI專業(yè)公司先提出基礎(chǔ)大模型的架構(gòu)，然后汽車人作為應(yīng)用方與他們共同討論，進行完善和修正，使之成為適用于汽車行業(yè)的基礎(chǔ)大模型。第三步是打通數(shù)據(jù)，這可能更重要。剛才說到，大模型的架構(gòu)固然重要，但是要把大模型訓(xùn)練出來，靠的是數(shù)據(jù)，因此數(shù)據(jù)極為關(guān)鍵。而汽車行業(yè)涉及到的數(shù)據(jù)包括哪些種類？都從哪里來？能否充分共享？這也是我們必須解決的難點問題。
汽車操作系統(tǒng)應(yīng)按照CC架構(gòu)定義并合理分工
趙福全：我認為上面這段討論澄清了行業(yè)的一個大問題，讓我們對大模型的概念、分類以及如何在汽車產(chǎn)業(yè)落地有了深刻的認知。接下來，我想和克強院士討論另一項非常關(guān)鍵的核心技術(shù)，那就是操作系統(tǒng)。
應(yīng)該說，現(xiàn)在業(yè)界對于汽車操作系統(tǒng)以及與之相關(guān)的硬件不斷拓展和軟件持續(xù)進化，已經(jīng)有了一定的認識。但仍有很多重要問題，是存在爭議的。比如當(dāng)前操作系統(tǒng)就是基于車輛本身的，而未來車路協(xié)同乃至車路云一體化必然要求操作系統(tǒng)要有一部分覆蓋路、擁抱云，屆時汽車操作系統(tǒng)的管理范圍、其背后連接和支撐的生態(tài)資源等都會大不相同。那么未來終極的汽車操作系統(tǒng)究竟會是什么樣的呢？又如當(dāng)前操作系統(tǒng)正從單核走向多核，特別是多核異構(gòu)也在討論中。那么未來汽車操作系統(tǒng)的發(fā)展路徑將是怎樣的？大致會有哪些演進的時間節(jié)點？
更進一步來說，汽車行業(yè)未來是會有統(tǒng)一的一個操作系統(tǒng)，還是會同時有五六個操作系統(tǒng)？我認為，只有一個操作系統(tǒng)恐怕是不現(xiàn)實的，但是如果同時并存五六個操作系統(tǒng)，這些操作系統(tǒng)將是什么關(guān)系？彼此有什么不同？其背后的主體又會是誰？現(xiàn)在操作系統(tǒng)這個領(lǐng)域有點亂，可以說是“李逵”和“李鬼”混在一起，而且可能是“李鬼”多、“李逵”少。事實上，我感覺操作系統(tǒng)這個概念被濫用了，不少企業(yè)沒有區(qū)分廣義和狹義的操作系統(tǒng)，而且只是把現(xiàn)有的操作系統(tǒng)稍微修改了一點兒，就稱為自己的新操作系統(tǒng)，并以此作為產(chǎn)品宣傳上的一個賣點了。這些混雜的信息不僅誤導(dǎo)了廣大消費者，也誤導(dǎo)了很多業(yè)內(nèi)同仁，包括工程師和科研人員等。對于這種現(xiàn)狀，您怎么看？
李克強：這也是一個非常好的問題。我認為，我們首先要從技術(shù)的角度對操作系統(tǒng)進行準(zhǔn)確的定義。操作系統(tǒng)最早是計算機領(lǐng)域的一個概念，我們知道，早在80年代就出現(xiàn)了DOS操作系統(tǒng)，那時的操作系統(tǒng)只是用來管理硬件的。后來隨著計算機的發(fā)展，開始有了管理應(yīng)用軟件的操作系統(tǒng)，特別是Windows操作系統(tǒng)可以支持多種應(yīng)用軟件的管理，這也是PC（個人計算機）時代最普及的操作系統(tǒng)。到了移動終端的時代，又誕生了智能手機的操作系統(tǒng)，其中最典型的兩個就是iOS和安卓系統(tǒng)。
那么進入智能汽車的時代，操作系統(tǒng)又會是什么情況呢？清華大學(xué)與國家智能網(wǎng)聯(lián)汽車創(chuàng)新中心對此進行了定義。目前全球操作系統(tǒng)有兩大主流架構(gòu)：一是PC領(lǐng)域的Wintel架構(gòu)，即Windows操作系統(tǒng)與英特爾（Intel）芯片的組合；二是智能移動終端領(lǐng)域的AA架構(gòu)，即安卓（Android）操作系統(tǒng)與ARM芯片的組合。而對于自動駕駛的智能網(wǎng)聯(lián)汽車而言，我們認為應(yīng)該是CC架構(gòu)，即計算（Computing）與通信（Communication）架構(gòu)的組合，其背后實際上是一個動態(tài)的生態(tài)。也就是說，汽車行業(yè)的操作系統(tǒng)既要面向計算的硬軟件，又要面向通信即車路協(xié)同的硬軟件。從本質(zhì)上講，這是因為控制系統(tǒng)在發(fā)展進步，所以操作系統(tǒng)也要隨之演進。
我覺得，當(dāng)前很多人并不清楚操作系統(tǒng)的內(nèi)涵，只是在照搬傳統(tǒng)計算機或手機領(lǐng)域的概念，又或者是在人云亦云。我想強調(diào)的是：第一，汽車行業(yè)的操作系統(tǒng)非常重要，其本質(zhì)就是向下管理各種硬件、向上支撐應(yīng)用軟件、處于中間位置的系統(tǒng)軟件。未來汽車操作系統(tǒng)必須按照CC架構(gòu)來定義，既強調(diào)計算，又強調(diào)通信。換言之，汽車操作系統(tǒng)要做的絕不是簡單的文檔管理，而是強調(diào)對計算能力和通信能力的調(diào)配。第二，汽車行業(yè)的操作系統(tǒng)最終要能支持車路云一體化的復(fù)雜大系統(tǒng)，即把車端、路端和云端融為一體，作為一個整體性的大系統(tǒng)來提供支撐。毫無疑問，這將是一個超大的操作系統(tǒng)。當(dāng)然，在這個大操作系統(tǒng)下面還會有各種子操作系統(tǒng)，比如車端、路側(cè)、云端都會有各自的操作系統(tǒng)。
可見，對于汽車行業(yè)的操作系統(tǒng)來說，無論是系統(tǒng)本身的定義，還是相關(guān)技術(shù)的演變，都需要我們建立全新的認識。在這方面，我們切不可回到傳統(tǒng)計算機和手機操作系統(tǒng)的概念上，或者說被IT人員誤導(dǎo)了，而是要站在未來汽車的新能力、新需求、新生態(tài)的高度，來重新理解并構(gòu)建操作系統(tǒng)。
趙福全：實際上，IT行業(yè)在參與汽車操作系統(tǒng)打造時，如果對汽車硬件、軟件及能力等沒有正確的認知，是會有很大問題的。
李克強：是這樣的?？傮w而言，目前汽車產(chǎn)品端的操作系統(tǒng)主要有三類：一是常規(guī)的車控OS，這部分管理的硬件相對較少，但對可靠性的要求極高；二是智能座艙的OS，比如華為的鴻蒙系統(tǒng)；三是自動駕駛的OS。
其中對于自動駕駛OS，我想在此澄清一個概念，即自動駕駛操作系統(tǒng)未來一定是多核的。實際上，中國對自動駕駛操作系統(tǒng)已經(jīng)有了比較清晰的界定，包括清華大學(xué)和國家智能網(wǎng)聯(lián)汽車創(chuàng)新中心在內(nèi)的研究團隊對其給出了明確的定義，并且已經(jīng)寫入了工信部的白皮書里。簡單地說，我們借鑒了安卓操作系統(tǒng)的特色。安卓操作系統(tǒng)不僅有內(nèi)核和中間件，更重要的是它還有支持應(yīng)用的APP Framework，即具有支撐應(yīng)用軟件的框架。我們之所以能夠基于安卓系統(tǒng)構(gòu)建生態(tài)，就是因為它有APP Framework，而且這個框架是由真正懂APP軟件的人定義出來的。以此類推，我們認為，自動駕駛操作系統(tǒng)除了傳統(tǒng)的系統(tǒng)軟件之外，也一定會有功能軟件。系統(tǒng)軟件包括操作系統(tǒng)內(nèi)核，也包括虛擬化層，還包括在AUTOSAR（汽車開放系統(tǒng)架構(gòu)）中定義的中間件等；而功能軟件則是把頂層的應(yīng)用軟件和底層的系統(tǒng)軟件連接起來，類似于安卓的APP Framework。
總之，這樣的汽車操作系統(tǒng)符合未來的技術(shù)走向。其關(guān)鍵在于，不僅要管理自動駕駛等相關(guān)硬件，更要支撐各種應(yīng)用軟件，以方便用戶使用。具體來說，不同的層級應(yīng)該有不同的分工。其一，操作系統(tǒng)內(nèi)核及虛擬化層和中間件層等，國際上已經(jīng)有成熟的產(chǎn)品了，中國當(dāng)然要實現(xiàn)自主化，但一定要開放地去做。也就是說，底層和中間層的軟件應(yīng)該由專業(yè)的軟件公司來做。其二，功能軟件是連接底層系統(tǒng)和上層應(yīng)用的，屬于跨界的部分。前面我們講到汽車和ICT兩大產(chǎn)業(yè)要相互擁抱，通過化合反應(yīng)產(chǎn)生新要素、新能力。而功能軟件就是這樣的產(chǎn)物，它將把兩個產(chǎn)業(yè)真正連接起來，并為生態(tài)構(gòu)建奠定基礎(chǔ)。甚至可以說，未來誰掌握了功能軟件，誰就能把操作系統(tǒng)打通，從而獲得更有效的支撐。這也意味著功能軟件應(yīng)該由汽車和ICT等企業(yè)共同打造。以上就是我們對于汽車操作系統(tǒng)及其分工的定義。簡單說就是一句話，大家必須理清概念、各司其責(zé)。
趙福全：克強院士的融合理念可謂無處不在，無論是對于智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)品及產(chǎn)業(yè)，還是對于自動駕駛、操作系統(tǒng)以及其他相關(guān)核心技術(shù)。我想在產(chǎn)業(yè)重構(gòu)逐步深化的過程中，大家的認識和理解都在不斷深化。包括今天對話中談到的很多具體觀點，也許三年之后，我們也會有新的思考或者進一步的完善。但這并不會否定我們今天對于汽車產(chǎn)業(yè)變革本質(zhì)及其發(fā)展路徑的基本認識，即汽車與ICT等產(chǎn)業(yè)一定要相向而行、融合創(chuàng)新，共同發(fā)展智能網(wǎng)聯(lián)汽車及其核心技術(shù)。時間關(guān)系，操作系統(tǒng)我們就先談到這兒。
整車企業(yè)不宜自己做芯片，但應(yīng)深度參與芯片開發(fā)
趙福全：還有一個大家非常關(guān)心的問題，那就是芯片?，F(xiàn)在關(guān)于整車企業(yè)到底要不要自己做芯片，也有不同的意見。如果從成本和規(guī)模的角度看，車企是不應(yīng)該做芯片的；可如果不做芯片，車企又感到有很多關(guān)鍵能力不受控。所以，有些整車企業(yè)還是決定自己做芯片，還有些企業(yè)覺得自己做不了，但又放不下，處在矛盾糾結(jié)之中。實際上，很多企業(yè)的高層與我交流時都談到過芯片這個難題。在此，我想問問克強院士：第一，未來芯片的發(fā)展路徑會是怎樣的？第二，整車企業(yè)和專業(yè)的芯片供應(yīng)商之間究竟應(yīng)該怎樣協(xié)同，才能讓智能網(wǎng)聯(lián)汽車發(fā)展得更好？請您分享一下自己的觀點。
李克強：我的觀點很明確，結(jié)論就是：整車企業(yè)不能自己做芯片，但是應(yīng)該深度參與芯片的開發(fā)和應(yīng)用。汽車產(chǎn)品用到的芯片有很多類型，其中最主要的有兩類：一是通用的MCU芯片，這個產(chǎn)業(yè)已經(jīng)非常成熟了，隨著國家層面全力打造通用芯片的產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)，這類芯片的問題應(yīng)該會逐步得到解決。二是計算芯片，這是目前大家討論的焦點。
就計算芯片而言，一是涉及到汽車核心的應(yīng)用算法，特別是感知決策執(zhí)行一體化的端對端模型出現(xiàn)后，對計算芯片的算力和可靠性等要求更高了。二是信息安全風(fēng)險逐步增大，汽車產(chǎn)業(yè)對計算芯片的安全性要求也更高了。三是由于智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術(shù)仍在不斷發(fā)展中，后續(xù)計算芯片的架構(gòu)可能還會發(fā)生改變。在此情況下，整車企業(yè)自己做計算芯片實在太難了，投入產(chǎn)出比也太差了。反過來，只靠芯片公司自己做計算芯片也不行，畢竟它們不可能充分了解汽車的應(yīng)用需求；同時如果某款芯片的需求量較少，芯片公司也沒有動力為汽車企業(yè)開發(fā)，這樣就無法形成閉環(huán)的商業(yè)模式。
所以，車企從零開始自己做芯片，或者全面外委給芯片公司來做，自己什么都不參與，這兩種策略都不是好辦法。我認為正確的策略應(yīng)該是，整車企業(yè)通過投資、合資、合作等方式與芯片公司建立戰(zhàn)略伙伴關(guān)系，同時深度參與芯片的定義和開發(fā)工作，幫助芯片公司把汽車計算芯片做好，以充分滿足自身對于芯片的需求。
趙福全：您認為，當(dāng)前整車企業(yè)應(yīng)該參與芯片的設(shè)計開發(fā)和應(yīng)用，而芯片本身還是應(yīng)該交給專業(yè)的芯片公司來做。那10年之后呢？情況會不會發(fā)生變化？比如那時候擁有千萬量級產(chǎn)銷規(guī)模的頭部車企，對于芯片這種與汽車產(chǎn)品核心功能和性能都息息相關(guān)的重要部件，也不應(yīng)該自己做嗎？
李克強：我想，企業(yè)主要從自身發(fā)展戰(zhàn)略、技術(shù)受控度以及產(chǎn)品競爭力等角度思考，又或者主要從投入產(chǎn)出比以及核心技術(shù)專業(yè)性等角度思考，最后做出的決斷恐怕是不同的。就我個人來說，傾向于車企應(yīng)該遵從專業(yè)分工的原則來打造芯片。說得更直接些，我認為中國車企至少目前是沒有必要自己做芯片的。原因一是車企現(xiàn)在有很多應(yīng)該做但還沒做好的事情，有些是因為尚未想明白，有些是因為投入還不夠，因此不宜分散資源。二是芯片有其自身的特點和規(guī)律，比如技術(shù)難度高、所需投入大，且成本極度依賴規(guī)模。在此情況下，一家車企的芯片用量根本不足以支撐芯片的自研和自制。所以，車企應(yīng)該深度參與芯片的開發(fā)，明確自己的使用需求，甚至可以在一定程度上控制某家芯片公司，但是這與自己做芯片完全不是一回事。
趙福全：我相信，今天克強院士的觀點會給大家?guī)砗艽蟮膯l(fā)。事實上每次對話播出后，我都會收到很多積極的反饋，包括很多企業(yè)的董事長、總經(jīng)理以及副總們都非常關(guān)注，因為大家覺得這種深度對話傳遞了重要的思想。
地圖是智能網(wǎng)聯(lián)汽車不可或缺的支撐技術(shù)
趙福全：下一個問題。關(guān)于自動駕駛?cè)绾伟l(fā)展，目前還有一個存在爭議的話題，那就是地圖。短期來看，地圖的作用似乎在弱化，但高等級自動駕駛好像又離不開地圖。長期來看，地圖究竟會在智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)扮演怎樣的角色，似乎也不太清晰。當(dāng)前很多車企所謂“無圖”的智能駕駛產(chǎn)品正在不斷攻城略地，持續(xù)拓展到更多的城市，這種大環(huán)境也讓專業(yè)的地圖公司感到迷茫。
此前我曾在這個欄目與四維圖新的CEO程鵬進行過交流，作為專業(yè)圖商的代表，他認為地圖還是不可或缺的。我想，未來高等級的自動駕駛真正實現(xiàn)之際，也就是用戶在車內(nèi)完全不用考慮駕駛的時候，還是需要地圖的。而且地圖在自動駕駛中發(fā)揮的作用和在車路協(xié)同中發(fā)揮的作用，應(yīng)該是不同的。那么克強院士，從產(chǎn)業(yè)近期以及長期發(fā)展的角度出發(fā)，您是怎么看待地圖的？
李克強：我想給中國車企的企業(yè)家們提一個建議：對于各種關(guān)鍵問題，一要有正確認知，二要有戰(zhàn)略定力。
具體到地圖這個話題，一方面，地圖對于自動駕駛肯定是有用的，這一點毋庸置疑。當(dāng)然，不同種類的地圖在汽車產(chǎn)品發(fā)展的不同階段會有不同的作用。例如導(dǎo)航地圖是給人看的，自動駕駛使用的高精地圖是給車看的，這兩種地圖是不一樣的。相比之下，給車看的地圖更加重要。不過我們現(xiàn)在面臨兩個問題：一是在這方面有國家相關(guān)法律法規(guī)的限制；二是動態(tài)的高精地圖能否在成本受控的前提下滿足高等級自動駕駛的要求。由此就出現(xiàn)了所謂“無圖化”的說法，實際上所謂“無圖”并非真的沒有地圖，只是減少了對高精地圖的依賴。所以大家對地圖先要有一個清晰的判斷，即給人和給車看的地圖永遠都有存在的必要。
另一方面，地圖其實相當(dāng)于一個動態(tài)的傳感器。為此，我們應(yīng)該不斷推動地圖實現(xiàn)技術(shù)水平、性價比以及運營管理上的突破，以強化其感知作用。如果整車企業(yè)盲目堅持不用地圖，那么其自動駕駛汽車發(fā)生事故的概率一定會高于使用地圖的車企；否則，其自動駕駛系統(tǒng)的完成質(zhì)量就必須遠高于使用地圖的車企，而這種質(zhì)量的提升也是有成本代價的。無論是現(xiàn)階段，還是未來，我想結(jié)論都是如此。說起來，對于地圖我總是這樣舉例：你在茫茫黑夜中前行，明明可以拿著一個手電筒，可你卻不要，只是自己睜大眼睛去摸索，這怎么可以呢？同樣的，如果沒有地圖這項技術(shù)也就罷了，可現(xiàn)在明明有地圖，車企為什么不使用呢？畢竟使用地圖可以讓汽車掌握周邊的情況，從而行駛得更通暢。至于說到成本，這恰恰是我們在發(fā)展地圖技術(shù)時需要重點解決的問題之一。總之，無論是在當(dāng)前，還是在未來，我們的出發(fā)點應(yīng)該都是盡可能把地圖用起來。
趙福全：的確如此，整車企業(yè)可以減少對地圖的依賴，但這并不意味著不去充分利用地圖的能力。
李克強：是的，車企就應(yīng)該把地圖用起來。而且未來地圖的作用還會更加重要。因為最終智能網(wǎng)聯(lián)汽車將運行在車路云一體化的大系統(tǒng)中，屆時包括位置信息、相關(guān)數(shù)據(jù)以及為用戶提供的增值服務(wù)等，都是需要地圖的。因此每當(dāng)有企業(yè)家問我地圖問題時，我都建議他們不要輕易放棄地圖這條技術(shù)路線?；蛘弋?dāng)前可以把“無圖化”作為權(quán)宜之計，但必須清楚，未來自動駕駛還是要用地圖的。
趙福全：應(yīng)該說，智能網(wǎng)聯(lián)汽車的核心技術(shù)非常復(fù)雜、且相互交織，特別是一些關(guān)鍵領(lǐng)域的核心技術(shù)究竟應(yīng)該如何發(fā)展，目前業(yè)界仍然是仁者見仁、智者見智。所以，我選擇了一些重要的技術(shù)問題，請克強院士分享自己的觀點，包括對現(xiàn)階段發(fā)展情況的判斷，也包括對未來發(fā)展趨勢的展望。在此我簡單做個小結(jié)。
第一，關(guān)于汽車與ICT兩大產(chǎn)業(yè)的關(guān)系。一方面，數(shù)字化和智能化技術(shù)越來越成為支撐智能網(wǎng)聯(lián)汽車發(fā)展的共性基礎(chǔ)技術(shù)，而這些技術(shù)此前汽車企業(yè)不曾擁有，今后汽車企業(yè)同樣不應(yīng)該、也沒有能力全部擁有。因此，汽車產(chǎn)業(yè)必須積極擁抱ICT產(chǎn)業(yè)，吸納其相關(guān)核心技術(shù)。另一方面，盡管這些技術(shù)原本來自于ICT產(chǎn)業(yè)，但是照搬到汽車產(chǎn)業(yè)是不行的。畢竟汽車是非常獨特的應(yīng)用對象，只有結(jié)合汽車產(chǎn)業(yè)的特點，在原有技術(shù)的基礎(chǔ)上進行拓展甚至重新開發(fā)，才有可能滿足要求。更何況數(shù)字化、智能化技術(shù)包羅萬象，而且還在不斷發(fā)展中，也沒有哪家ICT企業(yè)能夠獨自掌握大智能產(chǎn)業(yè)的全部核心技術(shù)。因此，ICT產(chǎn)業(yè)不要以為能夠降維打擊，必須積極擁抱汽車產(chǎn)業(yè)，努力為其賦能。
例如，汽車對安全性的要求非常高。我們經(jīng)常講，計算機或手機死機了只影響暫時的使用，但汽車如果死機了可能就會引發(fā)事故，甚至車毀人亡。所以，保證安全性始終是汽車產(chǎn)品開發(fā)的第一要務(wù)，這遠比實現(xiàn)節(jié)能、環(huán)保等更重要。又如，汽車產(chǎn)品的復(fù)雜性也非常高。汽車上的零部件成千上萬，計算機和手機根本無法相比。從汽車人的視角來看，計算機或手機其實只相當(dāng)于汽車上的一個零部件或者總成而已，在BOM（物料列表）中僅占一行。所以，數(shù)字化、智能化等支撐性技術(shù)應(yīng)用到汽車領(lǐng)域絕非易事。
正因如此，我們發(fā)展智能網(wǎng)聯(lián)汽車，既要從ICT產(chǎn)業(yè)“拿來”所需的支撐性技術(shù)，又要在汽車產(chǎn)業(yè)內(nèi)進行再創(chuàng)新，最終要把這兩大領(lǐng)域的核心技術(shù)真正融合起來。也就是說，汽車企業(yè)對ICT產(chǎn)業(yè)應(yīng)該持開放合作的態(tài)度；而ICT企業(yè)也要對汽車產(chǎn)業(yè)心存敬畏，面向汽車產(chǎn)品、結(jié)合汽車技術(shù)，進行自身核心技術(shù)的再創(chuàng)造，以成功實現(xiàn)在汽車領(lǐng)域的再出發(fā)。否則直接“拿來”的ICT技術(shù)肯定會“水土不服”，導(dǎo)致汽車產(chǎn)業(yè)無法獲得有效的賦能。所以，克強院士在交流過程中反復(fù)強調(diào)，汽車和ICT產(chǎn)業(yè)必須發(fā)生化合反應(yīng)，必須進行融合創(chuàng)新。這個觀點對于智能網(wǎng)聯(lián)汽車的諸多核心技術(shù)，包括大模型、操作系統(tǒng)、芯片、地圖等，都是適用的。
第二，具體來說，關(guān)于大模型。盡管中國呈現(xiàn)“百模大戰(zhàn)”的局面，但目前還沒有充分結(jié)合汽車產(chǎn)業(yè)特點的行業(yè)大模型。有些企業(yè)也在推進汽車大模型方面的工作，不過主要是將大語言模型應(yīng)用于人機交互。實際上，大模型作為新一代的AI技術(shù)就是從大語言模型開始的，而語言的背后是知識。也就是說，只有對某個領(lǐng)域的專業(yè)知識進行深度的學(xué)習(xí)和應(yīng)用，大模型才能有效應(yīng)用于這個專業(yè)領(lǐng)域。比如汽車行業(yè)有車身、底盤、動力，行駛、制動、轉(zhuǎn)向等各個領(lǐng)域的專業(yè)知識，車企需要在這些知識的基礎(chǔ)上構(gòu)建專業(yè)大模型，以更好地解決特定領(lǐng)域的專業(yè)問題。另一方面，匯聚各方力量共建行業(yè)基礎(chǔ)大模型至關(guān)重要。因為大模型非常依賴于大數(shù)據(jù)，如果多家企業(yè)能夠共享各類數(shù)據(jù)，就可以形成解決共性問題的行業(yè)基礎(chǔ)大模型。而不同企業(yè)的專業(yè)大模型也就可以構(gòu)建在行業(yè)的基礎(chǔ)大模型之上，從而具有更強大的能力，同時實現(xiàn)各自不同的差異化。我希望，今天收看我們欄目的所有行業(yè)同仁們都能認識到共建行業(yè)基礎(chǔ)大模型的重要性。
第三，關(guān)于芯片。雖然芯片事關(guān)智能網(wǎng)聯(lián)汽車的核心競爭力，但是車企的戰(zhàn)略決策還要考慮技術(shù)水平和投入產(chǎn)出比的高低。事實上，車企如果只是為了掌控核心競爭力，就投入很多資源來自己做，那很可能做出來的芯片性能并不好，且由于規(guī)模有限，導(dǎo)致成本偏高，這樣消費者是不會買單的。畢竟芯片是特別強調(diào)規(guī)模和積累的關(guān)鍵技術(shù)，并不是說車企組建了一只3000人的團隊，就一定能做出具有性價比優(yōu)勢的芯片來。何況企業(yè)需要的是持續(xù)的競爭力，不是開發(fā)出一款優(yōu)秀芯片就可以了，而是要持續(xù)做出高性能、低成本的芯片。所以，克強院士認為，除非車企自身的規(guī)模極大，否則是不宜自己做芯片的。當(dāng)然，車企應(yīng)該深度參與芯片的設(shè)計和應(yīng)用，把自身對汽車產(chǎn)品的理解盡可能地融入其中。
第四，關(guān)于地圖?？藦娫菏空J為，地圖是發(fā)展智能網(wǎng)聯(lián)汽車必不可少的核心技術(shù)之一。雖然現(xiàn)在有些企業(yè)推出了所謂“無圖”的智駕產(chǎn)品，但其實并沒有完全拋開高精地圖，只是減少了對地圖的依賴。更重要的是，長期來看，車企沒有必要、也不應(yīng)該拋開地圖，因為地圖相當(dāng)于為汽車增加了額外的動態(tài)傳感器?？藦娫菏恳允蛛娡矠槔M行了說明：當(dāng)我們在黑夜中趕路，如果有手電筒，為什么不用呢？地圖就是智能網(wǎng)聯(lián)汽車的“手電筒”，可以幫助汽車行駛得更好。而在車路協(xié)同的前景下，未來地圖還會發(fā)揮更大的作用。
實際上，進入萬物互聯(lián)、生態(tài)發(fā)展的新時代，各方都需要借助其他參與者的資源和力量，來提升自身的能力和優(yōu)勢，這就是我之前提出的“基于專業(yè)化分工的多主體協(xié)同創(chuàng)新”。而這種發(fā)展理念和模式，在智能網(wǎng)聯(lián)汽車的諸多關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域中，均至關(guān)重要。對此，希望汽車及相關(guān)產(chǎn)業(yè)的同仁們都能有正確的認知。
