智驾升维，如何看产业新潮？数十位行业专家齐聚苏州，为智能汽车发展群策群力

21世纪经济报道记者 邓浩 上海报道

智驾端到端，车路云一体，作为当前产业里最热的两大赛道，近段时间以来吸引了众多目光。端到端自动驾驶是不是技术演化终局？下一步进化的关键又在哪里？车路云如何克服标准难题和商业化困境？

为了探讨这些问题，10月25日，由苏州工业园区经济发展委员会指导，21 世纪经济报道、同济汽车创业者联盟、中国汽车工程学会汽车智能交通分会主办，21世纪经济报道上海中心、南方财经（苏州）研究中心承办，苏州工业园区智能网联产业促进会协办，浦发银行苏州分行作为特别支持单位的“智驾升维 洞察新局” 产业论坛，在苏州工业园区隆重举办。

苏州工业园区汽车及零部件产业基础雄厚，产业链齐备。在智能网联汽车产业，园区基本形成了整车、零部件、配套汽车电子、智能网联解决方案等领域的产业布局，集聚了30余个细分产业，有100余家重点企业。

论坛伊始，南方财经全媒体集团编委、首席产品官王芳艳在致辞中表示，21世纪经济报道高度关注并支持汽车产业的高质量发展，一直以来都致力于通过论坛讨论、课题研究、舆论宣传等种种方式，深入参与到行业的建设中，为中国经济的高质量发展建言献策，比如不久前就针对智能线控底盘举办了行业沙龙活动（见自动驾驶最后一块拼图：智能线控底盘角力），探索EMB产品的技术演进、产业化及行业标准问题，此次也是作为专注智能汽车产业系列论坛的又一行业盛会。

同济大学汽车学院院长协理、中国汽车工程学会汽车智能交通分会委员冷搏表示，随着“车路云一体化”试点申报与首批城市名单公布，智能网联汽车“车路云一体化”发展路径开始成为重要的解决方案，城市NOA技术正快速落地，越来越多的车企自研芯片、自建模型，加速算法与软件迭代，为端到端大模型上车做到全方位技术支持与研发准备。

浦发银行苏州分行副行长秦少杰，则从银行作为金融服务机构角度出发，表示浦发银行始终牢牢把握科技进步的大方向，落实国家战略，服务实体经济，以扶持科技型企业为己任。希望打造的科技金融产品体系可以与产业链深度合作交流，共同推动智能驾驶技术的创新和发展，建立智能驾驶创新生态体系。

自动驾驶的整车厂探索

在主旨演讲环节，哪吒汽车首席架构师许昕回顾了哪吒汽车的发展历程，表示在技术探索中，哪吒汽车采取的是差异化研发模式，即自研加合作。

“对于自动驾驶，高端的用户体验这部分，核心部分包括感知、定位建图、规控、数据闭环、仿真能力都是全栈的。偏中低端的车型，包括海外的车型，可能会走供应商的模式，因为海外的车型需要满足欧盟或者当地国家的法规，芯片、软件研发等成本比较高，采取一些中低端比较成熟的供应商的东西可能会快一点。”许昕表示。

许昕介绍，哪吒汽车的智能驾驶从不同的成本、算力分为NETA Pilot 2.5、3.0、4.0，NETA Pilot 2.5更多是中低端车型，NETA Pilot 3.0往上是目前算力比较高的，之前有用过华为的ADC平台，现在进化到英伟达的Orin-X平台。NETA Pilot 3.0和NETA Pilot 4.0都是全栈自研的，从操作系统到中间件，到数据闭环、基础设施、核心算法、产品定义、集成测试、资质申请，全部都是哪吒汽车独立完成。

对于现在行业火热的端到端自动驾驶，许昕透露，“（哪吒汽车）目前在做的是二段式端到端，为什么做这个事情？一段式在工程上迭代比较困难一点，数据生成也比较困难，但是从工程来讲，先不争论二段式是不是终局，但是从工程上是非常友好的，可以马上去探索它到底有什么用。”

零一汽车智能驾驶合伙人王泮渠，则从新能源重卡的商用车赛道分享了对量产高阶智驾的思考。“在智能驾驶有基于端到端的自动驾驶软硬件的开发，我们最终的目标是实现全球领先的运输机器人公司。”

当前的智驾行业分L2和L4两大赛道，L2和辅助驾驶有关，L4与全无人驾驶匹配。在王泮渠看来，“从辅助驾驶看，目前毫无疑问在整个行业的头部玩家带动下已经实现量产。比如最新的统计看，全国实现L2的智能网联乘用车销量大概每年1000万辆左右，智能化的渗透率达到了50%，后续不管全国还是全世界都会有持续的上升期。”

王泮渠表示，“与此相对应的全无人驾驶，L4以上的赛道目前属于小规模商业化的状态，比如说美国的Waymo运行车的数量600台，国内萝卜快跑不到1000台，这是乘用车领域。商用车领域易控智驾是在矿区的自动驾驶，车队数量也是差不多的，和L2行业上千万台比起来有非常大的差距。”

王泮渠坦言，当前L4自动驾驶算法或者框架不太具备通用性以及跨越性。主要因为目前所有主流L4公司的框架都是分模块化的，而且每个模块的优化目标不一致，导致整个会有系统“1+1<2”这样的问题。此外，模块越多集成带来的工程难度、研发成本也非常大，加之泛化性带来边际成本，最终导致大规模产品落地的困难。

王泮渠表示，“我们认为基于端到端以及大语言模型思路，可能是解决这些问题的道路。”在他看来，端到端有很多种技术路线，主要解决的是框架、成本问题，而大语言模型则主要解决最关键的泛化性问题。

在王泮渠看来，对于自动驾驶这个长尾场景的行业来说，如果利用大语言模型的常识，有可能解决现在见到各种各样的稀奇古怪的Corner Case，再加上数据驱动，能为自动驾驶真的解决最后1%的Corner Case，或者能为整个自动驾驶的算法达到很高的性能，提供很好的基础。

端到端革命会带来什么？

端到端自动驾驶系统对于终端消费者体验而言，可能会有一个跃阶式的提升。

许昕认为，在用户实际用车过程中经常会有高交互强博弈的场景，目前如果要用规则的方法解决的话，情况、场景无法穷举，归纳到算法上则是长尾场景和Corner Case问题。“端到端，尤其是加上VLM，有一个常识推理的内容，大家会认为能够比较好地解决这些场景，对用户来讲，直观体现就是接管率更少、急刹数更少、能开的场景更多，可能车在高交通流的情况下表现得更像人了。”

而对于商用车驾驶员来说，王泮渠认为“从整体的运营效率或者从安全性来说，因为商用车一般体积比较大，或者拉的货比较重，大家天生比较‘惧怕’，因为在路上跑的是运输大宗商品或危险品的车辆。我们认为端到端比如说通用大模型，或者是智驾方案也好，能显著地提升运输安全和效率，不会出现大车乱窜、急刹等，非常危险的场景，因为我们在训练的时候会选择比较好的数据训练它。”

中信科智联汽车事业部技术副总裁吴体龙则认为，乘用车端到端算法技术路线一定是在城市NOA、NOP功能里做支撑的。“对于产品和用户体验，我认为端到端的软硬件的研发成本是要直达用户的。端到端本身不论是对于对接客户的主机厂，还是对于更多的产业从业人员来说，主要是把技术研发的产品定义、规格需求、研发过程中的数据闭环、基础设施建设，这一整个流程里能实现边际成本的工作做好，由此用户对于成本的体验才能有更好的提升。”

而在端到端自动驾驶系统实际落地时还要面对算力和成本的挑战，这也成为业内玩家热烈讨论的议题。

王泮渠认为，“自动驾驶端到端或者大语言模型的思路，不是一个基座模型或者大家说仿真，更多是一个专家模型，所以从算力需求上不会像训练基座模型这样消耗那么高的算力。乘用车本身的场景会更加复杂，我认为千卡到万卡的算力是必需的。对于商用车来说相对简单一些，千卡级别是比较合理的估计。”

许昕则表示，“端到端要不要把VLM大模型加进来是很大的变量。另外从工程实践落地来讲，如果把大模型集成进端到端方案，是不是每个团队都要训练一个大模型，这也有很大的疑问。而且，目前在开源社区里也会有非常好的基座模型，是不是通过基座的模型做蒸馏或者微调，这样算力使用卡的数量实际上可以降低很多。”

吴体龙认为，“相对早期模块化的算法方案，感知和规控本身比较大的变化还是规控侧，这更多是基于Transformer架构计算去演进的，这种架构对于算力本身的需求没有带来特别大的变化，但是对于计算的特点发生了变化，早期是CPU部署会更好，现在更多是基于AI算力做，因此对AI算力的要求会更大一点。对于Transformer和AI BEV特征抽取的结构来说，在计算范式上或者算子的计算特点上，两者并不一样，对于AI算力来说要求更高一点，但是不代表对于算力要求更大。”

此外，对于端到端自动驾驶的传感器使用问题，不少与会专家表示这更多是一个成本问题。因为实际上，传感器总是有性能边界的，比如说遇到雨雪雾、进入隧道以后突然的反光，纯视觉可能不太好处理，激光雷达则可能有遇到电磁波、毫米波的屏蔽。因此传感器最终的部署可能取决于性能、成本、商业策略等多种因素的综合考虑。

博世高阶智驾基础设施研发总监黄罗毅就举例，“前段时间有同事去买车，4S店的销售跟他讲你看这车一看就是好车，因为有激光雷达，结果他买了。买回来跟我们炫耀说我这个车一定是好车，为什么，因为激光雷达贵。”

车路云一体如何焕新机？

随着“车路云一体化”的申报与首批城市名单公布，智能网联汽车“车路云一体化”发展路径开始成为各地共识，也成为下一阶段推动智能网联汽车规模化产业化应用的关键。

苏州网联建设运营部副总经理袁飞表示，公司在车路云一体化领域，主要是承担了苏州市工业园区智能网联的建设和运营工作，“对于车路云一体化，接下来要做深化，主要是更多以车端的需求为牵引，满足车的需要，而不单纯是路、云、车分离开去建设，同时不止针对汽车或驾驶，而是向着交通和整个智慧城市去升华。”

四维图新华东总经理霍敬宇表示，“我们理解车路云是希望把单车智能和云端智能结合在一起，可以去更好地解决单车智能可能没有办法满足复杂危险场景的痛点，比如说道路上的复杂路口、大型弯道、上下匝道，会通过地图数据和云端的算法进行沟通。还有面对行人的鬼探头、极端天气的情况，如何去解决这些危险因素。另外，单车智能整体硬件成本降低的情况下，能够结合路端的设备和算力，来提升智能驾驶的等级，比如说可以从L3到L4。从公司角度来说，面向车路云一体化，我们打造了‘1+2+4+N’的整体方案来全方位满足这一需求。”

银基科技副总裁项链认为，“车路云是智慧交通的迭代升级，让我们的生活和出行可以变得更有效、更安全。在过程中对于驾驶员或者乘客有一个更好的个性化服务。在这里面银基科技立志于做数字钥匙，在车路云协同的时候，我们公司考虑如何先解决人与车的连接，再解决车与车的连接、车与路的连接，再把这些和云端的连接共同串联起来，打通很多的场景。”

星云互联首席产品官王吟松表示，“公司主要的业务领域是C-V2X相关软件、硬件产品，主要是实现车车之间和车路之间的直联通信。车路云一体化一定是三块作为融合的协作系统，从技术点讲，这一次提出的车路云一体化，区别传统的智能交通系统，还是在基于V2X来提供实时可靠的车路、车车之间直连能力，它会成为这一轮区别传统系统的显著特征，也是我们公司在做的业务。”

华设设计集团智慧产业事业部总经理刘建楼介绍，借助于长期对基础设施的理解，华设集团结合车路云的概念要做的事情是通过纵向改善交通，让通行效率有更大的提升。“以南京为例，每天在路上跑的机动车大概有360万辆，目前对于所有的网约车，从2013年开始，有综合的管理平台在相关部门长期进行协调和管理，做了不少工作，其实也是为车路云做了一些前期的铺垫。”

浦发银行总行科技金融部朱瀛从金融机构视角认为，对于整个产业的发展，除了支持和呼吁外，作为金融机构来说还要关心盈利模式。“很多专家谈到，我们很多的技术研发核心的作用是提高整个路网运行的效率、通行的效率包括便捷性，但是这个便捷性，站在金融机构的角度，最后一定还是要有成本的降低，否则经济效应出不来，从现金流的角度来说是运转不下去的。所以我们未来对产业的支持还是要有一个相对比较清晰的盈利模式，后续的投入才会更大。”