2022年11月8日-10日，由中國汽車工業協會主辦的第12屆中國汽車論壇在上海嘉定舉辦。作為黨的“二十大”召開后的汽車行業首場盛會，本屆論壇以“聚力行穩 蓄勢新程”為主題，共設置“1場閉門峰會+1個大會論壇+16個主題論壇”，以汽車產業的高質量發展為主線，與行業精英一起貫徹新精神，研判新形勢，共商新舉措。其中，在11月10日下午舉辦的“主題論壇12：跨界融合，賦能自動駕駛落地”上，一汽集團研發總院代理副院長、智能網聯開發院院長周時瑩通過視頻發表精彩演講。以下內容為現場演講實錄：
各位現場的嘉賓，大家好！我是來自中國一汽的周時瑩。非常榮幸受大會組委會的邀請參加這次論壇，但是，也非常抱歉，因為我個人的原因不能來到現場，跟各位汽車界和科技界的同仁們共同分享。

但今天，我依然會通過視頻的方式，把我在自動駕駛方向和領域上的心得、展望，與大家進行共同的探討。

今天組委會給到我的主題還是有一定挑戰性的。主機廠在自動駕駛賽道上的競爭策略。這個話題說大不大，說小也不小，對于在場各位來說，可能大家都是在自動駕駛的領域里深耕了多年，我作為主機廠成員，今天想給大家分享一下在這方面作為車廠的人員我們是怎么想的。

今天，主要有三個方面：

第一方面，主機廠現狀分析。

第二方面，主機廠競爭路線。

第三方面，主機廠策略建議。

一、主機廠現狀分析

大家都知道，在自動駕駛整體賽道上，在之前五年時間里，可以說是百家爭鳴的狀態，有很多科技公司涌入到競爭領域里來，大家可以看到很多耳熟能詳的Logo。但是我現在要說的是什么呢？從2016、2017年自動駕駛大爆發的時代，一直到2021、2022年，尤其是在2023年可能會有越來越多城市NGP點對點工況推廣和實現，包括現在像歐標的R157，還有中國工信部整體要求的L3自動駕駛準入規范，陸續法規都釋放了。所以，對高階自動駕駛的使用，包括量產化上都慢慢趨近了平穩化的狀態。

預計在2023年前后，在自動駕駛產業里會進入快速淘汰期，在爆炸期的上升曲線里，再回到很理性化的自動駕駛平穩發展良性循環過程中?？梢哉f，在這個階段會有一大批獨角獸企業可能會走下坡路，甚至還會有瀕臨破產的風險。這點毋庸置疑，畢竟現在賽道上參賽選手過多，但是市場份額就這么大，尤其是在自動駕駛范疇里，到底是車廠來做主導，還是科技公司來做主導，還是芯片公司來做主導，還是后期的數據運營和后臺公司來做主導？都還沒有到穩定的狀態。也就是說，市場份額和整體分工并沒有平穩化的時候。

在這個時候，還會有跌宕起伏的震蕩期。但現在看起來，我個人認為整個市場表現應該更加趨于合理化，而且也不會有太多科技公司隨著熱錢的涌入在這個領域里蓬勃發展起來。

如果把自動駕駛和汽車行業的狀態比方成在座有很多是男士，大家都喜歡看各種球賽，NBA，包括德甲、英超等。如果每一屆比賽是聯賽的話，在過去很長一段時間里，中國的汽車行業就是聯賽制的玩法。也就是說，雖然每年會通過很多排名選出來銷量No.1，利潤Top3，再加上科技貢獻等獎項，還有在中國汽車行業里各種數據的排名。但是，這一年結束以后一切都清零，第二年可以從頭再來，還有機會再通過下一年的努力仍然在榜單前面幾位出現自己品牌的名字。

但現在的狀態逐漸在轉變的過程中，已經從聯賽制轉成了杯賽制，也就是說有可能在過去很長一段時間里，大家記得2016、2017、2018年有很多科技公司、新能源公司開始造車。但是現在，依然停留在這個領域上的公司，而且還煥發著勃勃生機的依然有不斷的新車型推出面向市場，而且銷售的指數是不錯的，這樣的品牌并沒有太多了。

在過去五年過程中，經過了大浪淘沙，經過了市場洗禮等一系列錯作，確實從64強進入到32強的過程中。大家可以掰著手指頭數一下，現在在汽車圈里，尤其是在新能源品牌力，依然能在榜單上的企業32家上上下下差不太多。如果說新能源是16強進32強的卡點，那么下面32強進16強，甚至16強進8強的過程應該靠的就是自動駕駛了。在后面的杯賽里，每一年或者每幾年的輪回賽，可能決定的就是一個品牌的輸贏，也就是一個企業能否繼續在國內汽車行業里存在的延續過程。

現在來看，汽車行業在往平穩化過渡，但是我們也在陸續競爭出真正優質的品牌。通過什么呢？就是通過整體車廠的品牌能力，包括在車輛投放出來的產品平臺上，能夠給到用戶什么樣的服務，顯而易見，自動駕駛就是最大的魅點體現所在。

大家都知道，過去幾十年的時間里都是以OEM做主導，Tier1和Tier3在共同配合的過程中，有點像“無間道”的過程。現在當自動駕駛涌入了汽車圈之后，整個循環的機制可能就不一樣了。也就是說，我記得在前幾年的時間里，最開始說到輔助駕駛的時候實際是Tier1是唱主角的，這時候像Tier2的算法公司、芯片公司根本沒有機會跟整車廠直接對話，直接能聊到的是Tier1，Tier1提供輔助駕駛功能的時候，對車廠來說，車廠更多還是比較弱勢的狀態功能。如果要達到實現這個功能的話，需要更多依托Tier1的能力，包括配套的軟硬件系統水平。

現在隨著新角色的涌入，有很多玩家都出現在了自動駕駛領域里，會把之前層層分包的角色，包括玩法重新進行洗牌，主機廠還是不是在唱主角？Tier1的重要度到底有多少，包括也很多新出來的Tier0.5或者Tier2.5的角色，集成商、算法商、芯片商、解決方案提供商、整體打包商等角色，都在出現，而且現在看起來市面上沒有兩三家車廠在自動駕駛策略方向上是完全一致的。大家整體的思路都不一樣，為什么呢？可能就是因為在新的行業不同角色轉化過程中，每一家企業都有自己不同的戰略規劃，而且有自己的基礎。所以，就導致了不同OEM有不同的解決方案給到市場上。

OEM有很多競爭對手，比方說OEM要跟Tier1彼此角逐，在自動駕駛細分領域里誰說了算？這點還好說，畢竟傳統產生意義上來講Tier1就是提供零部件的角色，主機廠負責定義整車工廠，做系統集成和驗證，最終提供產品給到用戶。

但是，在OEM跟科技公司之間來對決的時候，其實就會發現主營業務有可能在轉變，原來提供給用戶的是一款車，鋼鐵的組合體，里面有一些軟件，有一些程序，但是比例并不高的?，F在提供給用戶的鋼鐵組合體有可能只是像平時手機的硬件那樣，我要download登錄什么樣的軟件、APP進去呢？實際上是算法說了算的。在這里面，科技公司會給到更多的平臺、更多的選項、跟廣闊的生態資源進去。在傳統主機廠，肯定認為造車是更難的，現在的科技公司認為算法更難。這兩者的PK實際上沒有完全定論。片子里的兩位大佬都是在汽車全耳熟能詳的人物，一個已經通過自己的一己之力攪動了汽車市場，還有一位曾經試圖顛覆傳統車廠的經營運行理念包括模式，但是在半路失敗了。但是沒有關系，在將來的很長一段時間里，傳統OEM和科技公司PK依然是存在的。

OEM跟芯片公司亦是有著各種三生三世的前世今生種種交織，比方說在自動駕駛芯片領域，細分成兩個派系，一個派系在說軟件和硬件必須是強耦合的，這樣才會有更高的系數，有更高的效率。還有一個派系在說軟件和硬件必須分離，這樣我提供的只是芯片層級的解決方案。可以適配到不同家企業和公司，軟件算法由OEM或者算法公司來提供，芯片公司提供的是計算的平臺而已。這兩者的角逐至今沒有定論。

就我個人來講，我現在依然在走右側的路，畢竟有些車廠布入自動駕駛的周期和投入的資源是有限的，所以不能在幾年的時間里把算法做得很成熟。所以說，現在不能給到芯片公司很好的定制芯片架構，包括整體非常詳細的需求。

但是在自動駕駛算法和軟件開發過程中遇到了很大的痛點，我在不斷升級算力，但如果只跟著芯片公司跑的話會變得非常被動，在此基礎上還會有比較大的議題，算法如果跟芯片在綁定的情況下，效率是最高的，這里面特斯拉的FSD是非常優秀的實例。但不是所有公司都能像特斯拉或者Mobileye這種這樣能夠提供前期的感知算法，包括把芯片和算法整體融合在一起，做到算芯一體化。也是對算法、OEM能力的挑戰。

傳統OEM和新勢力OEM都在汽車市場里共同生長，如果把中國汽車市場比作大花園的話，傳統OEM看起來像是參天大樹，根基很穩健，而且扎根也很深。但是現在新勢力百花繁盛的狀態，每個品牌有自己不同的定位和不同的特點。在這個時候，充分吸收了市場的需求，而且通過自己的科技創新、用戶運營、市場營銷，能夠迅速發展起來。作為傳統OEM，不介意建議跟國內新勢力共同同臺競技，就像我們也不介意在過去的幾十年里跟國外老牌勁旅在市場上共同規模PK是一個意思。現在這種狀態會長期存在，但也不排除這兩者之間可能會找到比較良性的契合點，你來分工做什么，我來側重做什么，都有可能。

二、主機廠競爭路線

說到主機廠的競爭路線，作為主機廠來說，尤其在自動駕駛領域里，可以有若干條路在走。首先，對于主機廠來說，我們的優勢所在是車在我們手里，這樣有車就會有數據。如果以車為計量載體，會有更多車載數據的收集，這樣會利用海量數據同步訓練算法，而且還會同步采集駕駛員對于車輛算法的反應，以及駕駛員真正駕駛意圖的識別，這些都會迭代到算法升級里。

如果形成了良性循環，我想，在自動駕駛的細分領域里，主機廠是更占優勢的。因為有數據，就相當于是傳統的固定資產（車）和無形資產（車輛產生的海量數據）能夠構成新的生產資料融合體。這樣的話，就會把自動駕駛變成車廠跟用戶之間溝通的橋梁。車廠不斷提供自動駕駛算法上精益求精的迭代方向，而且針對于不同的用戶，可以提供不同的解決方案，甚至于細化的標定模型給到用戶，這是不掌握車輛的科技公司、算法公司沒有的優勢所在。

大家都知道，自動駕駛領域里，不管是科技公司還是車廠，對推廣和使用范圍是有強烈訴求的。我們一直都希望能夠通過單點或小區域的自動駕駛示范運營，或者是測試，能夠把它從點連成線，從線覆蓋到面，這樣會把自動駕駛的場景從孤島的狀態逐漸覆蓋到大的區域。不光是現在的區域，將來可能是跟智慧城市都銜接在一起，最終可以構建成自動駕駛的新大陸。這片新大陸會給到我們更多在安全上和數據使用法規上的挑戰，更多會給到車廠、科技公司共同新的增值利潤點。因為我也是開車的用戶之一，我也非常希望自動駕駛能夠快速量產化，能夠在上下班的路上更多時間用于休息和準備馬上自己要思考的事情。如果這樣的話，整個推廣應用使用范圍會給車廠、算法公司、用戶很多共同的新便利性。

定制高效芯片方面，如果算法足夠成熟的前提下，還是建議做自動駕駛的公司，能在自己的能力范圍內充分把現在的算法效率發揮到極致。同時，因為芯片的架構是定制化的，能夠降低芯片算力、功耗的要求。大家都知道，高算力的芯片的算力、面積、功耗一直都是交織在一起的魔鬼三角形，不會有非常好的解決方案，算法越高，面積越大。制程越高，芯片造價越高。算力越高，功耗越高。

這些因素交織在一起，如果一味追求高算力的芯片應用，勢必會造成在自動駕駛整體解決方案上成本的急劇上升。成本一旦高到一定程度的話，現在市面上能夠商業版量產的高算力芯片一顆都要200-300美金，而且后面還有很多使用的license，包括支持的費用。這些都整體打包算在用戶的身上，如果用戶覺得我追加個幾萬塊錢，哪怕是2、3萬塊錢，都擁有了自動駕駛的部分場景開放功能，覺得不是很值的話，功能商業化量產就一直在delaydelete。

定制高效芯片，我沒有說大算力的芯片，必須要達到性價比比較好的balance的點，既要滿足算法最優解決方案、最快速度的成品，也要不做更多算力浪費，這樣成本在控制住的前提下，對于功耗也沒有那么大的消耗。

對于算法方面，現在傳統的車廠還是新勢力OEM，我現在統計過一些，如果想把自動駕駛做好的話，少說在算法團隊上至少500人的工程師，這500人工程師的能力水平還都必須是中等向上的，不是說有傳統碼農的概念。既要懂車輛，又要懂感知，又要懂AI，還要懂云端層級，都要融合在一起。

在自動駕駛投入上，人力投入，資金投入，現在在逐漸把AI小模型升級到大模型，還會陸續涉及到計算中心，不斷大吞吐量的數據每天都在運行，這些都是要消耗資金和費用的。整體看起來，在自動駕駛領域投入上，現在頭部算法公司都是上千人的團隊，而且也都是深耕多年的。但是在這個領域里，依然還沒有做到完全量產化，包括在算法功能安全和預期功能安全的風險控制上，還都有漏洞存在。

看起來，自動駕駛算法是投入大、產出慢、周期長，需要很長一段時間，必須要有耐性來慢慢經營的領域。作為OEM，我個人認為可以有兩點選擇，如果是那種比較主推科技創新型的OEM，你可以把自動駕駛當做自己的爆發點，全情投入，在車輛其他方面多少要收一收，這樣整個資金投入量會到比較好的平衡點。

作為需要全方面發展的OEM，如果投入個幾百億在做自動駕駛這個方向，還不會有很快盈利回收的前提下，跟算法公司合作，通過投資、融資的方式共同建立自動駕駛算法能力，也未嘗不是一種方法。這樣算法公司可以很快把他現在積累到的算法和自動駕駛成果應用到產品上，OEM也會比較快速的通過半自建算法和軟件開發的能力很快在車輛品牌上體現到科技能力展示。這是速成的方案。既能降低投入，而且分工還比較明確，最主要的是現在算法公司也需要更多的數據來分享。

我個人認為，當前不管自動駕駛的單車上做到了多么極致，都要用非常大成本的投入做效率非常低的單體智能。如果說要真正把自動駕駛做到全社會范圍的推廣，群體智能是早晚要走的一條路。我一直認為，極簡車超腦、超強云腦、極快高速車腦和云腦之間的通信，融合在一起，跟智慧城市共同綁定才是自動駕駛走向量產化的終極方案。

在這個過程中，車廠是扮演什么樣的角色呢？我推薦車廠作為車終端的開發者和發起者，最好帶領汽車圈的同仁們，包括算法、芯片、科技公司，共同跟智慧城市主體進行交互，共同打造未來智能駕駛最優性價比、最佳解決方案群體智能的生長模式。

三、主機廠策略建議

對于我來說，如果做一件事情，首先要明確這個事情的目標，我理解對于不同的企業來說，怎么樣找到最優解決方案，你必須明確自己的戰略目標。你是一個科技創新型的企業，還是以用戶生態、運營為主的企業呢？還是高效生產制造型的企業呢？抑或是以數據信息驅動來換取利潤，推動企業增值的企業呢？對于這四類不同的企業來說，在自動駕駛細分領域解決方案都是不一樣的，大家通過這四個圈圈的不同名字就能知道自動駕駛在這個方向上不同的企業應該做哪些細分分工。

對于傳統的OEM來說，在明確了自己企業戰略目標之后，你是依然在OEM范圍內主營集成和制造，還是要把自己的角色轉化到ODM主營設計的狀態，還是說再把角色做另外的轉換，主營的是品牌運營。整體在自動駕駛發展上，資金投入上，具體在算法跟芯片公司的合作，還有解決方案，包括對用戶提供的服務，還有不同生態的引入上，能夠走的路徑都是不一樣的。

作為OEM來說，最主要的是要明確自己的責任分工，我們的工作邊界在哪里。之前有很多車企都會說，在新的軟件造車過程中，我要做所有內容，包括像芯片定制，包括像自動駕駛算法開發，包括像操作系統原創性開發，這些如果都做的話，我想問一下，您的車輛集成也依然要做，系統設計也依然要做，要保證車輛的安全和舒適性，同時還要回收大量海量數據，根據這些再進行二次運營、二次營銷、二次獲利。整個投入進去可能一個品牌布置個幾萬人，有沒有想過這幾萬人放在大的循環里到底需要幾年的時間，從傳統的OEM過渡到以科技創新為主題的數據、服務公司。在這個過程中，企業到底能不能堅持到最后。你在進行蛻變和轉型的過程中，市場會不會等到你？其他品牌的競爭對手都有了細分的競爭路線，競爭對手的蓬勃發展會不會影響到你當前“航空母艦”巨型轉身的過程。

建議不同OEM如果面對自己不同的戰略定位，至少五年的戰略定位每一個車企現在都知道了，你會知道自己在主力做系統設計，還是在做算法，還是在做傳統的整車集成，抑或是給用戶提供極致的安全和舒適性的體驗，還是說前面的東西都可以放一放，要以最低的成本快速把車輛和自動駕駛的服務賣到用戶那里去。

雖然在一次銷售里我沒有獲得什么樣的利潤，甚至都是賠錢做的。但是，我會快速收集用戶數據，通過對數據的二次清洗、篩選、利用，會獲得數據產生的其他利潤增值點。這些每一個車企都會有自己很清晰的工作明確范圍。

但是在這里面，到底哪個是最重要的？大家要明確2-3點，如果方方面面都做的話，對于傳統OEM來說，或者是對于現在新勢力起來的科技品牌OEM來說，整體成本壓力、運營壓力，包括領軍者被董事會認可的壓力都還是有的。

最后有一個結論，在自動駕駛細分市場里，作為主機廠，作為科技公司，作為算法公司，現在并沒有現成的、正確的解決方案去copy，也就是說，這個時候每一家的策略、方法都是不一樣的。我能給到大家的建議是什么呢？唯有堅定自己的發展方向，不要左顧右盼，看到其他的品牌，看到其他的領軍人物，看到其他的公司在怎么做，這個方法不見得適合于你。因為你必須要看準你周圍的市場，每個品牌有自己不同的市場細分定位，在你的細分市場范圍內，用戶需要什么？你現在要給用戶提供什么？認清楚自己到底現在要在什么樣的定位上，既然決策了，選擇了這個方向，就要堅定不移地走下去。

因為在自動駕駛的領域里，我們做的是既苦又需要長期堅持，而且短期不見效的過程。但是現在不做又是不行的。所以在種種陣痛、難過交織糾結在一起的時候，還是要沿著自己最初的flag，看到了遠處的燈塔。既然設定了它是我最終企業發展的方向，就必須堅定不移地往那個方向去發展。

以上是我今天要給大家分享的內容，非常感謝大家，謝謝！

（注：本文根據現場速記整理，未經演講嘉賓審閱）