张永伟：聚焦AI技术和数据价值 打造汽车新竞争力

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本站汽车9月29日报道    9月29日，全球智能汽车产业大会（GIV2024）在合肥召开。会议围绕 “人工智能时代的智能汽车发展” 主题，共同探讨人工智能加速迭代下，我国智能汽车高质量发展的路径。

当天，中国电动汽车百人会副理事长兼秘书长张永伟发表演讲。他表示，人工智能为主导的智能化竞争力，已经成为汽车产业和企业新的发展高地和战略支点。“中国智能网联汽车的发展，第一步要解决好聚焦AI技术和数据的价值，来打造新的竞争力，这是新时代，我国汽车产业在世界立足的核心。”

聚焦人工智能的技术和数据的价值挖掘，如何打造竞争力呢？

一是从数据的角度，核心是要解决两个问题。在整个汽车产业，让数据成为企业核心的资产和要素，能够创造价值，要让数据变成资产，要让资产产生价值。这是第一个到AI时代企业竞争力的来源。同时，在数据领域要解决数据汇聚，解决数据的协同效应。“AI时代，所有的竞争力都要靠数据训练出来，必须解决规模化数据的问题，这就需要创造我们的机制，促进数据汇聚，让大家能够按照市场化原则为平台投入数据。”

二是解决模型问题。“汽车行业，我们已经看到有通用的模型为汽车行业使用，也看到有一些企业开始为汽车行业提供垂直模型，我们更希望汽车企业要利用模型，或者是研发模型，解决汽车‘新五域’。”一是利用人工智能解决汽车电子电气架构的设计问题，二是利用人工智能融合解决动力的问题，三是智能驾驶，四是智能座舱，五是底盘。核心的五个领域都要和人工智能、大模型深度融合，用人工智能的逻辑做研发，形成新的架构、新的解决方案。既要解决通用和垂类模型，还要解决汽车企业用模型，在新的发展领域形成自己的AI竞争力。

在汽车芯片方面，从战略的角度思考中国智能网联汽车的发展，必须解决好汽车芯片的本土化供应问题。

三是操作系统。”电动汽车百人会在四年前就积极呼吁要推动汽车OS的自主可控，这几年也在积极地推动本土OS率先上车，实现规模化应用，这是一个战略性的问题，这件事情做晚了，将来的切换成本太高，甚至几乎没有切换的可能。“

四是建设汽车智算基础设施。“到了人工智能时代，汽车行业最缺的是智算的基础设施，而不是生产能力，智能智算基础设施慢慢会成为智能网联汽车加速发展的主要矛盾，因为需求太快了。”

中国电动汽车百人会副理事长兼秘书长 张永伟

五是走通智能驾驶融合发展路线。“如果中国能够发展车路云，我们可以提供路侧和云侧的第二个端，两端输入，一端输出，就会成为中国特色。一端输入、一端输出就是FSD的特色。两端输入，一端输出，因为我们有了“加分项”，百人会的团队把他称之为C-FSD，中国的“加分项”，有了“加分项”的支持，加上“基础分”的提升，形成的融合发展路线，应该是中国特色的，有中国优势的智能驾驶融合发展路线，只有这一个路线，不需要再去把两个路线对立起来，没有必要。”

六是坚定推进跨界融合发展战略。“中国最大的优势就是我们在汽车之外，有大量能够给汽车赋能、链接汽车的跨界力量，这些力量在技术、模型、软件、网络，包括硬件，甚至是飞行领域，有足够强的单项能力，这些能力链接到汽车上，就变成汽车的能力。”

七是战略性的问题，中国的智能网联汽车如何面对全球化的问题。“电动化、智能化会形成更复杂的全球化发展环境，倒逼中国车企，中国的汽车产业，整车、零部件、新的零部件，包括智能化零部件，这些企业一定要找好全球化发展的新路径，能够走稳走远，这是一个新的问题，确实已经迫在眉睫。”

八是智能汽车的制度创新很关键。“技术创新快了所暴露出来的主要问题，我们的生产关系能不能跟得上生产力“跑步式”的发展，你跑得太快，生产力和生产关系就要抓紧匹配。智能汽车领域的生产关系就是现在最重要的，比如说关于数据的管理制度问题。”

以下是演讲实录：

感谢大家参加这次论坛，这次论坛的主题大家也看到了，“人工智能时代的智能汽车发展”，我想谈一些宏观的思考，可能相对大家在技术领域，在产业界前沿的领导，偏虚一点，仅供大家参考。我演讲的题目是“人工智能时代智能网联汽发展的战略思考”。

第一个思考点，现在智能汽车发生了什么变化，人工智能对汽车行业意味着什么。

大家都知道，汽车产业的竞争是不断演进的，燃油车时代，形成以欧洲、美国、日本为主导的竞争格局，在日本诞生了像丰田年销售超过1000万辆车的巨大跨国企业，燃油车时代经历了百年历史，形成了当前的格局。

进入本世纪（参数丨图片），中国的新能源汽车开始崛起，电气化为主导的新的技术路线改变了全球汽车产业的发展格局，中国的车企开始迅速崛起，去年我们看到首次有中国的企业，像比亚迪，新能源汽车销售接近300万辆，今年肯定会超过300万车辆，成为全球最大的新能源汽车企业。

本世纪第二波演进的时候，电动化又重新改变了格局，中国成为行业的领跑者，在电动化还没有完成，只是中国电动化快了一些，欧洲、美国，特别是欧洲是刚刚开始。在全球汽车电动化的格局刚刚开始变化的时候，智能化到来了，所以从最近三四年以来，又是在中国市场率先启动了全球智能化的新变化，在智能化时代，汽车行业竞争的格局又发生了新的变化，中国率先启动了市场端的变化。美国在技术端，由于芯片、软件占有绝对的发展优势，智能化的浪潮还没有等电动化完成就已经开始。在我们刚刚参与智能化时，人工智能，特别是以大算力、大数据、大模型为主要代表的人工智能又开始和汽车融合。传统的智能化又迎来了以人工智能为驱动的新的汽车智能化，汽车变化周期越来越短，甚至出现了变化叠加的特征。过去的变化还没有完成，新的变革又要开始，这种叠加的发展成了汽车产业发展的新常态，这就是整个百年汽车产业变革进入了新的竞争格局，演进的状态，最新的驱动因素就是人工智能。人工智能时代给汽车行业带来最大的变化，就是AI成为驱动汽车变革新的决定性因素。

在这样一个大的变革浪潮到来时，我们看到对于汽车行业带来的主要改变，就是汽车产业的技术高地和汽车企业的战略竞争支点正在向AI驱动的智能化快速迁移，过去的竞争力已经很难支撑汽车企业下一步的发展，未来的发展必须基于高地和支点，建立以AI驱动的智能化发展，实现战略迁移，至少对于汽车企业来讲，才会赢得未来。或者说在这个领域的变革当中跟不上，或者是没有引起足够的重视，大量的企业将失去未来。

智能化的速度太快了，超出很多专家和业内的判断，这是好事。另外，大家看智能化带来的投入也是巨大的，像特斯拉，主打智能化的产品就是端到端FSD，截至今年累计投入百亿美金；华为在智能化软件、硬件方面的投入，自己宣称的口径是300亿；比亚迪提出在智能化的领域要投入1000亿。到了这个时候，拼的不仅仅是认识、速度，拼的还是实力，因为发展的门槛越来越高。而且新的竞争要素已经被企业列成清单，你有多少投入、多少算力，特斯拉的算力是100 EFLOPS，就是所有车企，所有算力的总和。华为我们看到的资料是7.5 EFLOPS，和特斯拉相比是有差距的。另外，有些企业有自研的芯片，有自己IP的核心算法，这是汽车企业核心竞争力的关键。你有多大的投入，投入到新的赛道，是否在算力、芯片、算法上有自己的核心竞争力，这是汽车新的竞争力显著的表现，或者是关键点。

有的企业面向AI化发展浪潮走向了自研的道路，有些企业采用了合作的模式，部分汽车企业与芯片企业、软件企业和解决方案企业深度绑定，利用生态合作的模式打造自己的竞争力，也是一种比较好的发展模式。进入这样一个新的阶段，企业和产业发展的高地和支点都会快速迁移，这个迁移不是口号，而是意味着投入，意味着新竞争力的形成。

所以，无论是产业的变化，还是企业自身竞争发展模式的变化，还是市场侧消费者购车的决策，以及对AI技术态度的变化，这三个方面都已经充分说明，人工智能为主导的智能化竞争力已经成为产业和企业新的发展高地和战略支点。

这就是我理解的现在中国汽车智能化发展所处的新阶段，或者说我们面临着一个新特点、新挑战、新机会。

在这种情况下，我们国家的汽车产业应该怎么办，企业都有一些变化，整个行业怎么办呢？整个行业如何适应新的变化，做出新的调整呢？

过去在制定智能汽车发展战略时，考虑更多的是芯片、软件，彼时芯片和软件与我们现在谈到的AI还是有很大的距离，我们第一需要做的就是在思考整个产业发展时，考虑到AI带来的变化。中国智能网联汽车的发展，第一步要解决好聚焦AI技术和数据的价值，来打造新的竞争力，这是新时代，我国汽车产业在世界立足的核心。聚焦人工智能的技术和数据的价值挖掘，如何打造竞争力呢？

一是从数据的角度，核心是要解决两个问题。

1.整个汽车产业，让数据成为企业核心的资产和要素，能够创造价值，改变汽车企业对数据挖掘能力不足，对数据价值利用不利的现状，要让数据变成资产，要让资产产生价值。这是第一个到AI时代企业竞争力的来源。

2.在数据领域要解决数据汇聚，解决数据的协同效应。就是训练软件、系统，靠单一车企的数据量都是不够的，很难像特斯拉这样，我们的车企最多的不足百万。AI时代，所有的竞争力都要靠数据训练出来，必须解决规模化数据的问题，这就需要创造我们的机制，促进数据汇聚，让大家能够按照市场化原则为平台投入数据，按照市场化原则使用数据，解决数据目前规模不大的障碍问题，需要汽车企业解放思想，希望我们的行业组织，包括百人会在内，都要发挥好组织作用，解决大家都觉得做不到、但是又必须做到的数据困境问题。

二是解决模型问题，汽车行业，我们已经看到有通用的模型为汽车行业使用，也看到有一些企业开始为汽车行业提供垂直模型，我们更希望汽车企业要利用模型，或者是研发模型，解决汽车“新五域”，一是利用人工智能解决汽车电子电气架构的设计问题，二是利用人工智能融合解决动力的问题，三是智能驾驶，四是智能座舱，五是底盘。核心的五个领域都要和人工智能、大模型深度融合，用人工智能的逻辑做研发，形成新的架构、新的解决方案。既要解决通用和垂类模型，还要解决汽车企业用模型，在新的发展领域形成自己的AI竞争力。

人工智能的发展，包括汽车本身的发展离不开的最重要的硬件就是芯片，而且我们芯片的需求量越来越大，从战略的角度思考中国智能网联汽车的发展，必须解决好汽车芯片的本土化供应问题。从百人会的角度，我们的思路是分领域、分种类、分阶段实现本土化，目前和AI绑定最紧密的就是大算力芯片，或者叫高算力芯片，在智能驾驶、智能座舱领域，这两类芯片的算力甚至上千TOPS，超过一千TOPS的已经成为刚需，智能驾驶、智能座舱离不开高算力，现在已经有国内的企业在智驾、智舱芯片领域开始突破，挤进第一阵营，这是我们实现本土化发展的关键战略性支撑力量，但是我们需要在高算力芯片解决本土制造的问题。不能只有本土研发、设计，还要实现本土的制造。

除了这种大芯片之外，汽车上用得更多的，千军万马级的芯片是控制类的小芯片，虽然很小，单价也不高，但是缺一个芯片，汽车也跑不起来，这些千军万马的汽车半导体芯片也是一个重要的战略性领域。比如感知类的、控制类的等等芯片，我们也需要构造本土供应链，一方面要发挥本土企业研发、本土制造的作用，另外也要鼓励海外的芯片企业在中国设立研发机构，在中国实现本土化的制造，“两条腿”走路，解决汽车释放出来的庞大的、海量的芯片需求问题。这是第二个，进入新的时代，一定要高度重视汽车半导体的发展。

三是操作系统。电动汽车百人会在四年前就积极呼吁要推动汽车OS的自主可控，这几年也在积极地推动本土OS率先上车，实现规模化应用，这是一个战略性的问题，这件事情做晚了，将来的切换成本太高，甚至几乎没有切换的可能。所以自主可控的操作系统就应该在智能化一开始的时候，就实现和汽车的并驱发展，减少将来让车企做切换、做替换的可能性，那个成本太高了。为什么要搞自主可控？最近发生的这些终端事件，有的车被远程锁死，包括一些电子产品被远程引爆、远程控制。像汽车这么大的终端，必须在基本层面实现自主可控，大家都已经有共识。现在需要解决的问题是让已经产生出来的车载、车控、智驾操作系统能够尽快上车，实现规模化应用，车企也要承担起让自主操作系统上车的主要责任，操作系统企业也要创新发展模式，和车企共生共赢。模式要创新，不能让车企失去自己对未来发展、产品和技术升级的主导性，车企也不能让OS企业没有利润，白做一个系统，所以大家要加快探索出一个商业和创新的闭环，实现产业有一个良好的发展模式，发挥车企的牵引作用，尽快实现不同的操作系统上车和规模化应用，就可以从根本上解决智能网联汽车重大的安全可控问题。当然，OS也在升级，我们过去的一些操作系统也要根据人工智能的发展来进行新的定义。

最近我们听到操作系统的企业提出了“四个发展模式”，一是在现有OS基础上适配人工智能的功能；二是利用人工智能技术改造现在的OS；三是为人工智能需求设计一个新的OS，更进一步了，核心是以原有的OS思维主导，作为前提，完全拥抱人工智能；四是更高一级的OS发展路径，就是用人工智能作为新的设计或者是驱动的核心，基于人工智能再重新打造一个AI原生化的OS。这又为我们追赶者提供了反超，换道发展的机会。

四是建设汽车智算基础设施。人工智能时代，汽车企业缺的不是产能，整车厂数量不是产业发展的主要矛盾，到了人工智能时代，汽车行业最缺的是智算的基础设施，而不是生产能力，智能智算基础设施慢慢会成为智能网联汽车加速发展的主要矛盾，因为需求太快了。

最左边，要完成端到端智能驾驶的研发和训练，起步的算力是1 EFLOPS，中间的车企都开始投入平均3 EFLOPS的算力，在这个算力上要投入巨资，而且要持续投入，围绕着数据、算力、算法形成规模化的队伍。没有几千或者是上万张卡的算力集群，没有一两千甚至几千、上万的算力、算法、数据的团队，对于企业来讲，就很难在新的赛道上形成竞争力。将来做智能化可能还要再增加几十倍，一个企业，像现在的特斯拉一样，得有1000 EFLOPS的算力支撑，将来我们还要做大模型。现在国内的资源有多少呢？根据公开的数据，三大运营商累计到2024年底，规划的算力资源是53 EFLOPS，一个端到端大模型，一个企业需要的算力就是100 EFLOPS，现在如何解决智能驾驶、人工智能对算力的需求，既要保障有算力可用，又要实现我们的算力成本较低，甚至还要解决算力因为英伟达的芯片很难买到、本土算力由不成熟向成熟化发展的问题。所谓的不成熟，芯片我们有了，但是围绕着芯片所形成的软件我们才刚刚开始，“有芯片、缺软件”的不成熟算力。英伟达是“有芯片、有软件生态”，我们可以称之为成熟的算力，所以我们的任务除了建这些算力之外，还要加快解决国内不成熟的算力，通过丰富软件和生态，要变成成熟的算力，减少算力在硬件上未来被“卡脖子”的问题。

五是走通智能驾驶融合发展路线。到了智能网联时代，智能驾驶的技术路线也要发生调整。过去比较简单，把智能驾驶简单分为两条路线，单车智能和车路云。经过几年的实践，特别是我们发现人工智能大模型技术路线的发展，我们觉得这不是两条技术路线，这两条技术路线在人工智能时代一定会融合成一条中国特色的智能驾驶融合发展路线。在这条融合路线当中，基于人工智能单车的驾驶水平叫基础能力，这是“基础分”，基础能力你做得越强越好，中国的汽车要是能超过FSD，可能代表着更高的水平。中国还有一个特色，因为FSD是端到端，第一个端的来源是汽车自己采集的一端，所以他的数据来源只有一端，相对单一。如果中国能够发展车路云，我们可以提供路侧和云侧的第二个端，两端输入，一端输出，就会成为中国特色。一端输入、一端输出就是FSD的特色。两端输入，一端输出，因为我们有了“加分项”，百人会的团队把他称之为C-FSD，中国的“加分项”，有了“加分项”的支持，加上“基础分”的提升，形成的融合发展路线，应该是中国特色的，有中国优势的智能驾驶融合发展路线，只有这一个路线，不需要再去把两个路线对立起来，没有必要。

六是坚定推进跨界融合发展战略。完成这次人工智能与汽车融合战略，完全靠车企是不可能的，中国最大的优势就是我们在汽车之外，有大量能够给汽车赋能、链接汽车的跨界力量，这些力量在技术、模型、软件、网络，包括硬件，甚至是飞行领域，有足够强的单项能力，这些能力链接到汽车上，就变成汽车的能力，这些资源在小的汽车国家，或者说在一些传统的制造业大国是缺乏的，正是因为我们在这些领域有这么多的生态，就构成了现在我们发展汽车的新的支撑性力量，智能汽车既要依靠汽车的牵引，又要坚定地推进跨界融合，跨界融合我们走得越深，跨界这条路解决得越好，我们就能越快地建立起集成优势，这是很多地方，很多国家想做也做不到的事情，一定要依靠汽车的牵引，坚定地推进跨界融合来走通AI时代智能网联的发展。推进跨界的融合，我们需要针对目前跨界的痛点来找到新路子，现在想跨，有的时候跨不过来，新生的力量，要么不被整车所熟知，找不到你；要么就很难和汽车牵手，很难和汽车拥抱，得不到认可；要么相互之间又缺乏链接的渠道和方式，毕竟大家过去属于不同的行业。所以，要解决好如何相互认知，如何相互拥抱、信任，最后形成一个共生、共创的发展模式，这是我们在跨界发展当中必须解决的路径问题。我们也看到一些企业已经开始走出新模式，比如有的整车厂和芯片企业开始共同打造智驾方案，有的整车厂开始和头部的软件企业共建汽车产业的软件生态，我想这都是开始探索车企和跨界如何走通共创、共生模式一个重要的实践。这条路要坚定地走下去，这样就会形成我们1+1>2的竞争优势。

七是一个战略性的问题，中国的智能网联汽车如何面对全球化的问题。现在我们的全球化主要是电动化，即使是电动化，面临的发展环境也是过去汽车行业从来没有遇到过的，既有重大的机会，也相当复杂。特别是一些国家开始对中国电动汽车进行关税、反补贴的调查，欧盟还有类似非关税壁垒，比如碳足迹、碳关税等等，这是电动车目前全球化发展当中面临的新问题。

到智能汽车又有一些更新的问题，大家看最近一些国家开始提出禁止中国的智能网联软件、硬件在他的国家落地，为什么呢？我们看到的理由，因为智能化涉及到了数据问题，你在那边会不会影响他的数据隐私，甚至将来数据都面临着跨境的问题，那个时候的数据能不能跨境，还有就是现在的安全问题，网络安全和驾驶安全。智能时代在全球都在思考的三个安全问题，数据安全、网络安全、驾驶安全，这些就构成了新的课题，在很多国家就会面临着我们必须要适配的问题，甚至会成为一些国家限制中国智能网联汽车和产品国际化新的壁垒或者是障碍。电动化、智能化会形成更复杂的全球化发展环境，倒逼中国车企，中国的汽车产业，整车、零部件、新的零部件，包括智能化零部件，这些企业一定要找好全球化发展的新路径，能够走稳走远，这是一个新的问题，确实已经迫在眉睫。

八是智能汽车发展到了这个时候，制度创新就很关键。我们作为旁观者，越来越觉得对于智能化发展的速度低估了，未来几年一定会非常快，技术创新快了所暴露出来的主要问题，我们的生产关系能不能跟得上生产力“跑步式”的发展，你跑得太快，生产力和生产关系就要抓紧匹配。智能汽车领域的生产关系就是现在最重要的，比如说关于数据的管理制度问题，车上这么多数据如何更好地使用，如何更好地管理，我们已经有很好的制度出台，但是需要进行更新，需要根据新的发展能够进一步完善，特别是细则，这是数据的安全和数据的利用，二者的关系要解决好，不能只关注安全，不鼓励利用，创新一定会停止。也不能只为了利用，不顾及安全，很可能就会走向一种混乱，侵害各方的利益。在安全和数据利用之间如何更好地处理好关系，这对于我们监管、制度确实是一个新的挑战。

第二个法规标准创新点，就是上路和行驶的法规问题，什么样的车可以上路跑呢？现在的车很快，大家都希望不要司机，什么样的车在不需要司机干预时能够上路，这对我们的产品准入提出了巨大的挑战，你得定义出来，什么条件下能上路，它可以不接管呢？第二，如果上路了，没有人干预的情况下，交管怎么解决它呢？这都需要适配。你说车企负责，车企只是一个法人实体，交管是针对驾驶员的，没有驾驶员的情况下产生了问题，经济问题还好解决，非经济问题怎么解决呢？无论是产品准入，还是上路通行，都需要根据前期的试点不断总结经验，迅速推出双准入的制度和法规，还有一些运营的问题，监管的问题，安全的监管。大家设想一下，将来满大街都是无人驾驶汽车，它到处乱跑怎么办？对于这些车该如何监管，确保它能够按照安全的模式在城市道路上运行，这都是新问题。

过去我们曾经有智能汽车的规划，现在到了AI时代，我们确实需要根据新的发展阶段来加快思考我们的战略问题，这是当前我们大家共同的任务，也需要大家共同建言献策，谢谢大家！