《智能汽车创新发展战略》出台,路线竞争就在眼前

汽车价值链正在重构,其价值的核心,将从硬件转移到软件。软件能力和OTA服务的水准,将比零百加速更容易俘获人心,代步甚至不再是车的主要功能,而我们正身处这个行业深刻改变的进程中。

文/《汽车人》黄耀鹏(微信公众号:汽车人传媒)

日前,发改委和工信部领衔的11部委,下发了“关于印发《智能汽车创新发展战略》(以下简称《战略》)的通知”。该《战略》是在2月12日印发,见诸媒体则在2月23日。

其中,《战略》明确了“智能汽车”的定义:搭载先进传感器等装置,运用人工智能等新技术,具有自动驾驶功能,逐步成为智能移动空间和应用终端的新一代汽车。显然,智能汽车应该具备两个基本能力:网联和自动驾驶。AI交互则不是必需品,但AI交互的发展反而走在两者的前面,这反映了技术难度的差异。

近期和中期目标的变化

《战略》的征求意见稿,则在2018年1月就已公布。和上一个版本相比,只是删除了“2020年目标”。

“2020年目标”提出:智能汽车新车占比达到50%以上,其中有条件自动驾驶(L3)以上占比10%以上;自主品牌智能汽车市场份额达到30%;网络式自动驾驶新车装配率达到10%;车用无线通信网络LTE-V全国覆盖率到90%,北斗高精度时空服务实现全覆盖;建成“智能汽车创新发展”平台且实质运行;初步完成六大体系(创新、生态、设施、标准、监管、安全)建设。

站在今天看,除了“智能汽车占比”这个环节,其他目标均已落空。时间证明,短期规划高估了行业技术的发展节奏。

这样一来,当前的《战略》仍存的“2025目标”,放弃了智能汽车发展的硬指标(智能汽车和V2X覆盖占比),改为“中国标准智能汽车的技术创新、产业生态、基础设施、法规标准、产品监督和网络安全体系将基本形成,能够实现有条件自动驾驶的智能汽车达到规模化生产,实现高度自动驾驶的智能汽车在特定环境下市场化应用。到2035年,中国标准智能汽车体系全面建成”的目标。2035年到2050年,则要求建立“智能汽车产业强国”,也是软目标。

简言之,硬件发展目标改为体系发展目标,后者是政府能够把握的。该战略看似空泛,则因为早就超出了传统汽车产业的范畴,跨越了太多的产业(IT、通讯、AI、交通基础设施、数字地图、卫星产业、光/微波/毫米波传感器技术)。国家政策层面的,是进行别国从未尝试过的、大产业整合的顶层设计。“智能+汽车”两个要素的结合,是否能充当“抓手”,并爆发出足够的牵引能力?

谁执牛耳

具备诸多产业要素,并有能力整合的,无非是中美两国。5G部署领先的韩国、AI走在前面但走偏了的日本,都只是美国牵头的产业整合的一部分。欧盟的整合潜力虽大,但正处于经济上走弱、政治上分崩离析的时期,无法发挥潜力。尽管博世为代表的Tier1零部件巨头开创了“ECU域控制器”先河,但后劲乏力,如今他们必须依托于中美庞大的产业集群,才能有所发展。这与中美作为两个“最大单一汽车市场”地位,刚好重合。

而美国虽然自身工业完整度稍差,但有自身的两大优势:一是以牵引芯片、软件为要素的“算力”发展;二是基于地缘因素,能够整合所有“盎格鲁”国家的生产要素。因此,虽然其规模化成本高于中国,但目前高出一筹的创新能力,仍令其处于领先地位。

那么问题就很清楚了,我们必须在创新能力上迅速提高,才有希望在未来最大的产业发展中占得先机。《战略》的另一个重要着眼点,就是“创新”。《战略》中提到的,依托市场、大规模投资软硬件基础设施、提供金融支持,都围绕着“创新”进行,而产业整合,不过是结果而已。

任务相似,路径不同

如何创新?《战略》中指出了主要任务:

一、重点突破基础技术,包含新型电子电气架构、多源传感信息融合感知、新型智能终端、智能计算平台、车用无线通信网络、高精度时空基准服务和智能汽车基础地图、云控基础平台等共性交叉技术;二、发展测试技术;三、界定核心竞争力,也就是创新点。包含车载高精度传感器、车规级芯片、智能操作系统、车载智能终端、智能计算平台等;四、法规和技术标准,要求建立中国标准,夺取游戏规则制定权。

任务有了,实现路径如何选择?让我们回到“智能汽车”的两项基本能力上来(车联网和自动驾驶)。

目前,美国在车联网和自动驾驶技术上,分别制定了技术标准、产业规划、测试技术研发指引,一直是全球相关产业的引领者,但惟独没有将两者结合在一起,缺乏更高层的顶层设计。

其中有意思的一个现象,就是中美各大科技公司、车企都在开发自动驾驶技术,而且组建了形形色色的技术联盟,这一点没什么不同。一落在车上,美国公司几乎不约而同实行“本地智能”;而中国公司,则以V2X网络方案为主,“本地智能”正在费力地与前者竞争“主流地位”而不得。

美国政府无法承诺车联网有关基础设施的部署,私有公司根本不能指望V2X网络落地,再实施网络方案,所以只能发展“本地智能”方案。

而车联网应用场景中,必然以“两端一云”为主体,路基设施为补充,包括智能网联汽车、移动智能终端、车联网服务平台等对象,涉及车-云通信、车-车通信、车-人通信、车-路通信、车内通信五个通信场景。在5G-V2X网络覆盖路网的时候,就可以将算力部署在云端,大大减轻了“本地算力”提升的压力。主要矛盾变为通讯带宽和实时性要求,而5G则有解决该问题的潜力。这是以华为为代表的企业拥有5G解决方案的优势所在。

平台、软件和算力,孰为瓶颈

未来的“智能空间”和“智能终端”都要求革新车辆平台。汽车将从硬件为主的产业,变为软件为主。智能汽车所需要的软件代码量,将达到亿行,远超IT史上任何一个产品。要求适应天量计算的架构呼之欲出,其中E/E架构正受到几家一线跨国车企的追捧。

但E/E架构面临的挑战中,实时性和“算力黑洞”是最大的技术瓶颈。

现在几乎每家车企都拥有自己的电子/电气架构(不是硬件平台),有的甚至同时拥有多个,但在未来,至少在软件平台上要空前地统一。这将是市场竞争的结果。譬如现在手机主流平台有安卓和iOS,但汽车平台的终极胜利者,很可能只有一个,这样才能最大限度地利用云端算力,同时实现数据高速传输。

在过去数年中,我们看到,自动驾驶的等级每提高一级,AI算力就要提升一个数量级。如果要实现全自动驾驶,我们需要1000TopS量级的算力,这已经达到人脑的算力。因为量子“隧穿效应”,摩尔定律失效已久,受制于能耗和芯片尺寸,单车算力提升非常困难。这是L3级自动驾驶迟迟未能商业落地的最大瓶颈。

《战略》2025计划的前提,是5G-V2X覆盖90%路网。在5G和4G边缘区域,则依赖“边缘计算”(华为给出了解决方案,但尚未商业规模验证)。

就V2X来说,美国正在实施Wi-Fi改进的DSRC(专用短程通信技术);而中国则因自己的技术优势,倾向于C-V2X(蜂窝车联网通信技术),后者是5G-V2X的应用和演进。

至少从当前看来,C-V2X在低时延和高密度场景以及覆盖度和距离方面有优势。中国的大型国企(一汽、东风、长安、上汽)领衔的13家车企,在2019年4月共同发布了C-V2X商用路标,将在2020和2021年实现C-V2X汽车量产。

这被观察家们看做“协同智能”领先“本地智能”的迹象,但就“本地智能”自身而言,以Waymo和Cruise为代表的企业处于领先地位,始终未能撼动。两大技术路线,即将迎来面对面的最终角逐。

就像《战略》所指出的,目标往往是清晰的,但通往目标的路径却需要激烈搏杀、纵横捭阖。和以往一样,胜利将属于以合理成本获得更多基础设施支持、整合能力最优的一方,而非技术“最先进”的方案。

从PC到手机,再到机器人(未必是有形的),每一代智能设备相比前代,都是十倍体量的增长。智能汽车作为智能化集成的终端,是AI时代杀手级应用,它被创造的同时,也将改变制造者自身(车企和科技企业的界限将变得模糊)。智能汽车最终将撬动比当前大得多的商业价值。

也因为如此,汽车价值链正在重构,其价值的核心,将从硬件转移到软件。软件能力和OTA服务的水准,将比零百加速更容易俘获人心,代步甚至不再是车的主要功能,而我们正身处这个行业深刻改变的进程中。(文/《汽车人》黄耀鹏,部分图片来源网络)【版权声明】本文系《汽车人》独家原创稿件,版权为《汽车人》所有。如需转载,转载方必须与“汽车人传媒”(邮箱:qcr007@126.com或电话:010-63135250)联系,获得同意取得转载授权,否则必将追究法律责任。敬请关注“汽车人传媒”公众号(qcr0505)。

编辑:大华

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