10月11日，2024四维图新用户大会在广州举办。四维图新CEO程鹏对智能驾驶技术发展趋势、车路云建设试点落地、国产芯片破局等行业关注的热点问题进行了给出他的思考。
同时，他也发布了四维图新NI In Car系列从入门级到中高阶的智驾产品矩阵，以及AC8025AE舱行泊一体芯片，四维图新加速向汽车智能化服务商转型。
问题一：车企自研or全栈可控？
程鹏指出，智能化加速，买新势力车时，用户问的做多的是“几级自动驾驶”。“上半场竞争是新能源，涌现了各种各样的解决方案，不仅有纯电，还有插电、增程、油电混动等等，那么，下半场的智能化又会发生什么？”
程鹏说，梳理每个用户开发的自动驾驶模态模式，可分成全自研、全栈可控、全外包。燃油车时代很多产品开发都是全外包。车厂做集成、制造、销售、服务，开发工作大量交给供应商。在新势力涌现的那一波浪潮里面，走的路线几乎都是全自研。
“有创始人和我说，只要是和用户体验有关的我都要自研，现在开始转变了，因为他发现全自研量产数不够时，研发费根本无法摊平。”程鹏说，不仅全外包走不通，全自研也走不通。过去几年有融资还可以搞全自研；但现在归根到底还是量不够，没办法分摊那么多研发成本；也没有办法在芯片、算法、系统、营销、服务等每一个环节分摊，因为汽车是一个系统工程，很难在每一个环节都做到行业最好、做到极致。
程鹏注意到，过去一两年发生的最大变化，开始往“全栈可控”上靠，即每一个环节都得懂，但未必一定要自研，“经常看新闻说哪家厂家开始自研大算力芯片、哪个厂家又开始搞端到端了，然后很多车厂、很多客户都慌了，其实大可不必。只要能找到行业领域最优秀的合作伙伴，把生态建好，市场、客户依然是你的，也未必一定要把命交给别人”。
程鹏抛出了自己的观点：中低阶智能驾驶要合作，脏活、累活、苦活一定要有人帮你干，而且可以在量上一起分摊。
“即便你一年能卖100万台，这个量的分摊也依然不够。一个好的工程师多少钱？要训练一个模型需要多少算力、买多少张卡？数据量也不够，覆盖不了每一个特殊场景，用户反馈也不够，不足以支撑持续开发和迭代。”程鹏说，好的合作伙伴或供应商，应有能力将成本分摊到几百万车甚至千万台车，典型的就是芯片开发。如果一颗主芯片卖不到1500万颗，那就是“打水漂”、持续亏损。
而在高阶智能驾驶，车企要差异化，还要自研。车企一定有自己独特的客户群，找到细分市场定位，知道客户最需要什么、哪些功能、哪些用户数据是应该把握的、产品怎么迭代并形成有效的用户闭环。高阶的车厂应该自研。
根据这个思路，四维图新就做行业中极致性价比的产品，帮客户把脏活、累活、苦活先干了，减少客户的投入和开发工作。车厂可以专注做好差异化产品。
现场，四维图新发布了NI In Car系列从入门级到中高阶的智驾产品矩阵。基于征程®6E/M芯片的行泊一体中算力智驾方案，搭载7V3R12U极优传感器配置，确保了数据捕捉的精准度与处理过程的高效性及流畅度。
问题二：“无图”是真无图吗？
四维图新从地图起家，而在智能网联时代，不少车企提出“无图”解决方案。程鹏反问，真的无图吗？
他说，“无图”是无知识产权、无安全底线，实际上，地图从前端走向了后台。以前高精图全部都是装在端上，车按照端上的地图轨迹来走；当算力变大时，人工智能神经网络、大模型来了，有了“端到端”技术，地图其实从前端每一个车装高精图变成“世界模型”，每一个三维世界的物体都变成一个三维模型。此外，地图高精图从原来纯功能件变成了一个必不可少的安全件。区别在于，用户体验会更好，安全级别会更高。
程鹏指出，世界变化很快，还有很多东西是车里的传感器看不见的，不管用什么传感器的配置组合，都是超视距的，比如非常复杂的路口、环岛，等等。他举例说，长春有一个环岛，有13个分歧点，不管是哪一家，一到儿依然很懵，但有地图就是不一样。
四维图新战略合作伙伴“轻舟智航”亮相。基于四维图新轻量化地图HD Lite，结合轻舟智航中高阶全栈软件算法，双方合力推出领先的城市NOA智驾方案，并进行了北京、广州多个复杂场景的路测视频展示。
问题三：如何适应新车快节奏？
程鹏还重点提到“舱驾一体”在当下发生的变化。
一是从硬件定义汽车到软件定义汽车再到AI定义汽车。以前新增一个功能就是新增一个硬件，里面带ECU、带软件，车厂一般找硬件厂家。后来大家意识到软件很重要，开始找软件公司，把软件公司变成供应商，后来又把大模型、AI公司变成了供应商。
二是电子电气架构在变化。以前是分开的，每一个硬件有自己的ECU、算法、数据积累，发动机有发动机的，即便是装一个灯，也有专门的模块，而现在则是域控。车身、座舱、智驾分别是一个域，一个域能够集中算力、分享算力，提供给不同的功能模块。最新的是中央集成架构。也许将来会变成“CARPC”，一个车一个大的PCU（过程控制单元）。
好处是成本更低，至少降20%的成本；性能还可以提升，不仅是软件的交互变得更容易，减少信息的衰减，提升通信的带宽，降低通信的延时，从原来的几百毫秒级变成几十毫秒级甚至毫秒级，通信带宽也上升到千兆级别。
“在自动驾驶领域，我自己路测了很多车，明显能看到车虽然感应到了，但动作过程就是慢，刹车总觉有很突兀的感觉。”程鹏解释，这不仅仅是算法的问题，还有不少事汽车控制、信息传输带来的问题。
程鹏也谈到，车企变化太快，供应商如何赶上快节奏？“以前车企4年推一个新平台，2年推一个改款，现在新势力8—10个月就推一款新车，从草图到交付，速度非常惊人，对我们的‘舱驾一体’也带来很大挑战，我的硬件设计出来、图画完，软件还没开发出来，人家都已经新车上市了。”
程鹏说，顺应这个趋势，四维图新也在从一家数据软件公司，转向研究芯片算力、研究自动驾驶、研究云和数据闭环、研究舱人机交互，用花了9年，攒了3000名工程师，配合了车企8—10个月就推一款车的速度。
四维图新推出了基于高通骁龙SA8155平台的舱泊一体化解决方案，专为市场8-15万区间的车型量身打造。
程鹏说，在这个过程中，可以感受到产品迭代带来的小惊喜。比如说，一辆车有四个音区，乘客坐在哪个位置，说要打开窗户，打开的就是自己一边的窗户，音区识别非常地精准；3D沉浸式的导航，可以根据音乐、车主心情来跳动律动。
南方+记者 郜小平
【作者】 郜小平
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