新能源车在中国香港尚待普及，但在相关技术研发方面，香港具备人才、科研等多重优势。图为拥有一系列相关研究机构的香港科技园外景。焦建/摄

在资金、技术及人才皆为密集型的新能源车领域，内地新势力车企纷纷在香港设立研发中心、数据中心乃至国际性总部，有何图谋？

文｜《财经》特派香港记者焦建

编辑｜苏琦

随着中国内地新能源汽车出口数量增加，相关车企出海布局亦呈加速态势。与此相关的，则是中国香港特区正成为车企们扎根布局的重点区域，即所谓“出海”起点。

从实际销量看，香港只有700多万居民，首选出行工具为巴士或港铁。新能源车接受度尚待普及，销量有其上限。开拓当地市场，并非相关企业核心诉求。

过江潮形成，内地车企与香港方面可谓“双向奔赴”。后者有积极性，源于经济多元化内在诉求。为推动创新科技，或可高达数亿港元的补贴及协助获得基石投资，加之可“先落地后上市”前景，是其对车企吸引力的基本盘。

这种旨在把技术研发优势与产业链条加速“焊接”起来的尝试，效率高低尚未可知。相关数据显示：多年来当地研发投入占比低于粤港澳大湾区内不少核心城市。数十年“去工业化”发展至今，香港并无太多相关产业链优势与积累。依附其上的技术创新，也进行得较为艰难。

在此前提下，内地新能源车企（包括主机厂及配套企业等）纷纷到港设立研发、数据中心乃至国际性总部，解释无外乎借助其研发、人才优势，做法则包括成立资财管理中心、成为链主企业带动上下游伙伴到港等。具体如何操作、遵循哪些微观产业逻辑，向外披露不多。

8月9日，在中国香港特区科技园内举办的一次行业沙龙上，与会的新能源汽车产业链上下游多位人士，则从中国内地和中国香港多个维度，对此次出海潮的逻辑进行了探讨，或许可消除相关问题的部分不确定性，例如新能源车未来突破和挑战是什么？企业出海必要性为何？中国香港有哪些吸引力？还可做哪些工作？

需求侧：车为何已不仅是车？

在全球汽车产业的发展版图中，中国的新能源汽车已呈异军突起态势。以2023年数据为例：中国汽车产销首破3000万辆，连续15年保持全球市场第一。其中，新能源汽车产销，已连续九年位居全球第一。

经历20多年的摸索与发展，截至今年4月，中国内地新能源车的零售占比，已历史性首次超过燃油车。在技术、供应链和市场方面，新势力多家车企持续竞合，带来的是行业整体不断推陈出新、技术优势积累。

细查所谓技术优势，一个关键领域，是新能源车正与智能化结合，变成智能化汽车。这意味着其正成为万物互联的物联网载体，串接起汽车互联网、能源网及智慧交通网。

串接的一个基本思路，是智能化技术与新能源汽车的结合程度变得更高，给用户带来更深入体验。按照哪吒汽车CTO（首席技术官）戴大力的说法：行业已走到了新物种与新产业出现的关键时期。汽车从原有的机电支持、机电结合转向新能源化后，智能化、互联网化的加速，使汽车及产业的内涵、外延都在发生巨大变化。

从机械电子制造业领域所属的传统制造行业延展开来，与舒适、智能、安全相关的各种新说法层出不穷。但归根结底，主要涉及两个方向：

其一，对传统技术及模式的提升。比如新能源（电池）如何做到更久的续航能力，在满足用户舒适、安全环保等诉求外，尽最大可能降低其续航焦虑。这一领域的主要突破点，一方面在于如何加速应用固态电池等新技术，其特点是更加高效、安全和能量密度更高；另一方面，则是在高压快充及动力系统等领域，不断提升技术水平。

其二，则是被认为有望改变汽车属性、推动汽车产业重构的所谓“智能化”技术。因有可能出现“颠覆式创新”，故这也成为各厂商纷争的重点。也正是在这一领域，“造车”这个原本属于制造业领域的传统行业，开始不断增添科技属性。

细分智能化与汽车的结合逻辑，可细分为不同领域。比如智能交互层面、智能驾驶层面等。但对用户来说，则能统一为可感知的智能体验好坏。为提升感知水平，厂商正与合作伙伴技术联合，从更舒适、安全和智能角度出发，升级汽车软硬件。

升级过程，往往包含硬件和软件协作与进步。以线控汽车底盘为例，为做到更安全、舒适，需要软硬件结合，让算法提供更多体验和功能，硬件则应用一体化集成和升级制造技术，以此保证有更好的承载基础。

涉及软硬件结合，且让用户感知较为明显的另一些领域，则是智能交互、自动驾驶。为实现人机交互、人车打通，通用做法也是通过更高算力、更好算法整合生态。

为实现生态整合和技术通联，目前汽车界各种努力的核心抓手之一，是集合AI大模型布局。例如，为实现自动驾驶，行业当前热门话题，是所谓“端到端方案”。

在此之前，自动驾驶的技术演进一直较快。2023年的主流方案还是轻高精地图城区智驾，2024年就变成了将感知、规划与控制三大模块整合到一起的所谓“端到端”。

这其实是借用了深度学习领域的一个概念，“端到端”英文为“End-to-End（E2E）”，指一个AI模型，只要输入原始数据就可输出最终结果。在自动驾驶领域，则意味着只需要一个模型，就能把传感器收集到的感知信息转换成具体操作指令，让汽车实现自动行驶。

直至目前，特斯拉的端到端自动驾驶方案到底如何实现，国内相关业界并没有确切答案（或许有、但未公布）。但这并不妨碍其已成为各家试图构建竞争优势的新突破点。

按照香港商汤科技联合创始人、绝影智能汽车事业群总裁王晓刚的说法，“2022年行业内首次提出端到端自动驾驶解决方案的时候，绝大多数人都不相信。但到今年特斯拉的FSD（完全自动驾驶）进入中国，又引发了对端到端的焦虑与需求。”

在此之前，自动驾驶的行业主流方案，其实是基于规则。为解决实际问题，需要大量算法工程师制定相关规则。但在人工智能大模型加速进入实用领域后，通过模型的介入，据称就可以实现以往要通过非常复杂的规则才能实现的功能，可提升研发效率。

在此基础上理解技术升级，还包括很多不同方面。例如，基于规则的自动驾驶，需要非常多模块去实现功能，但其中只有感知模块等基于神经网络，其他模块都需进行规则制定。模型化后，则统一了各模块，通过输入视频就可输出驾驶规划轨迹，实现人车避让等基础功能。

能只依赖纯视觉（不依赖激光雷达、高精度地图），输入图像和视频就输出轨迹，是王晓刚教授所谓的真正的端到端的基础。在其看来，也只有这样，才能构筑更高的天花板，对复杂场景的理解也更加全面。

这其实也只是他对未来自动驾驶“大脑加小脑”设想的一半内容。之所以下此判断，可以理解为：端到端自动驾驶类似人的小脑，可通过接受各种信号后直接输出行为。在此基础上，多模态的大模型则将扮演起更加多元的角色，对各种复杂的场景进行系统性的分析、判断以及决策。

“其能识别出租车、救护车，知道应该先给谁让路，并作出更好的决策。对事先没有定义过的情形，比如右转的道路被封了，人的姿态和手势等，都能自动做出判断。”王晓刚称。

虽实现路径不同，但为满足类似相关功能，对汽车企业的相关基础设施，都提出了非常高的要求。以特斯拉为例，为支撑起其自动驾驶端到端的迭代，其规则驱动过渡到数据驱动的基础，就是海量高质量数据，以及超大算力的基础设施支持。

在2024年第一季度财报会议上，特斯拉已对外透露：其已将训练AI集群扩展到3.5万块H100 GPU。按照计划，到2024年底，特斯拉还将会在超算集群上再投入15亿美元，目标是将其超算中心的总算力提升到100exaFLOPS（算力指标，相当于10 万 petaFLOPS）。

供给侧：香港能做什么？

作为行业标杆，特斯拉的算力指标提升过程，也被称为“大力出奇迹”或“暴力计算”模式。这源于算力越高，在模型的迭代效率、迭代方式和修复问题的效率等方面，都会得到相应提高。简单解释，则是高算力带来更高容纳空间，允许更多尝试、试错发生。

但新能源车企智能化发展之所以方兴未艾，则源于内地车企们相信，还有其他破局之道。

短期来看，相关车企的当前目标，是解决城市NOA量产落地问题、提升自动驾驶的程度。在中长期中，算力的提升，则可通过自建或合作实现。事实上，在智算中心方面，吉利、长安以及“蔚小理”们都在筹备，或自建，或与第三方合作。在智能驾驶供应商那里，拥有智算中心，也已成为“入行”标配。

以前述商汤绝影智能驾驶为例，按其在最新财报中透露的消息：其智算中心 GPU 数量达到 4.5 万张，总体算力规模为1.2万petaFLOPS。相较于2023年初，这一数字已提高了一倍。

从算力绝对值看，国内企业与国外同行相比，仍存一定或曰不小的差距。且受制于芯片等原因，短期内难以赶上。但除前述“大力出奇迹”模式，企业们也愿意相信：新能源车要实现自动驾驶等智能化，算力只是一方面，数据、算法也与之相辅相成。

这也是智驾供应商们与主机厂正深入合作的重点领域。在承认特斯拉等具有极强基础设施的前提下，产品差异化的一种来源，就是对数据的清洗、组合以及高质量地进行筛选。在供应商们看来，合作形式越深入（基础设施、平台到数据）、越摆脱标准化产品输出的模式，则越有可能产生突破性，也越有可能跟上乃至引领汽车技术迭代速度。

新能源车发展目前所面临的掣肘和突围模式，其实具有相当的代表性。以《财经》此前曾报道的内地某科研机构在港设立研发中心为例，其在开发医学行业多模态大模型时，同样遇到了算力掣肘难题。除积极与国内算力供应商合作，其积极愿意赴港开展研发工作，看中的是香港在基础研发、人员及信息的国际性交流，以及行业规则、法律体系联通内地及世界等等方面的独特优势。

在一个领域稍显弱势之时，对其他方面有意识地重点强化，或会带来一定新增量乃至突破性。为实现这一点，一系列的相关人才，自然也是不可或缺的竞争优势。实际上，按照阿里云智能集团汽车能源行业解决方案总经理霍健的说法，车企做自动驾驶自研，有三个关键要素，第三是提供算力支持的云计算伙伴，第二是资金，第一则是人才梯队。

“新能源车属于典型的资金密集型、技术密集型以及人才密集型行业。香港（的产业及人才土壤）符合相关要求。”天瞳威视联合创始人、副总裁王若瑜如此形容，“香港汇聚了全世界的人才，本地大学也能培养并输出人才，这对高科技行业至关重要。”

在人才培养和技术使用方面，亦有相关行业人士此前曾对《财经》提出过这样一种说法：表面来看，香港近年来并没有明显的突破性产品，人才往往还因为得不到资金、政策支持只能北上创业。但香港研发其实更国际化，也相对更基础性。这意味着如能很好将研发资源与产业链场景结合起来，潜力非常大。

香港在人员及信息交流方面较为国际化。其相关行业规则、法律体系也有联通内地及世界的独特地位。图为香港某科技活动现场，一位外国嘉宾发言后，其合作伙伴进行翻译。焦建/摄

具体到新能源车领域，目前需重点突破的领域包括复杂环境感知、智能决策控制、人机交互、人机共驾，在与之相关的新型电子电器架构、多元传感技术融合感知、智能计算平台、新型智能终端、智能汽车拓扑地图等技术方面，香港也被认为具有一定的基础科研引领优势。

这或许也是内地一系列新能源车企在港打造全球创新平台战略支点的共通逻辑。对企业来说，借助在港设立研发中心作为“桥头堡”，既可借助香港国际化优势招聘和培养全球人才，还可通过与当地高校及研究所合作培养人才，继而推动技术及产业进步。正如哪吒汽车创始人兼董事长方运舟对《财经》所言，“为什么来香港？我们要背靠祖国，立足于香港，面向全球。要充分利用好香港独特的优势与开放包容的文化氛围。”

对香港来说，作为过去数十年来内地企业全球出海业务的起点，除金融、法治规范对接等传统优势，为把握这一新机遇，其也开始通过明确的产业主导思路重新建链补链。

在梳理这一产业新宏图的基本思路时，香港特区政府创新科技及工业局副局长张曼莉则有此言，“香港不仅要巩固以往的上游基础科研，还要弥补过往短板，要加强中游成果转化，以及下游的产业化、商业化，要通过在香港建构科技产业体系，形成新的实体经济。”

责编｜张雨菲

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