特斯拉是AI应用的行业先驱之一。如今在电动汽车市场正遭遇种种挑战之际，特斯拉更是把未来市值增长的希望都寄托在AI上。其实，特斯拉早在2014年就推出了自研的辅助驾驶系统第一版Autopilot。2017年，特斯拉发布增强型Autopilot，增加了更多辅助驾驶功能。2022年11月，特斯拉向北美车主开放选装FSD Beta智驾系统。
近日在美国体验特斯拉FSD之后，何小鹏深有感触地表示，美国公司都在想着如何把智驾的端到端做到更强，比当地老司机还强。何小鹏认为，真正的车企转型换道方向一定是AI。不久前，小鹏汽车宣布XNGP（城市NOA辅助驾驶）升级，从“全国都能开”正式升级为“全国都好用”，实现不限城市、不限路线、不限路况的全国全量开放，这背后是“端到端”大模型的有力支撑。
AI之“火”正在燎原。从车企到智能系统供应商、科技公司都在比拼AI。就在余承东喊出“全民智驾时代来了”同一天的8月19日，有网友分享了理想汽车智驾6.1.0版本系统更新。市场热度不减的小米汽车也提出，AI向着“人车家全生态”方向不断升级。
“AI正在成为智能电动汽车行业竞争的新的制高点。”西安交通大学数字经济应用技术研究中心研究员陆载纲认为，随着汽车产业变革的不断推进，汽车与以往人们印象中机械式代步工具渐行渐远。从关注度日益提升的智能驾驶、可实现人机对话的智能座舱，到提供支持的智能芯片、智能软件等方面来看，AI的触角正在逐渐渗透到智能汽车的每个角落。“目前的汽车市场竞争中，相比常规性能，先进的AI和科技更吸引年轻主流消费群体的关注，这也是所有车企都在纷纷竞逐AI新赛道的真正原因之一。”陆载纲说。
AI的激烈竞争，正倒逼车企不断拓展应用边界，怎样在相同的概念中挖掘不一样的内容成为车企竞争的焦点。如在车企普遍竞争的城市NOA赛道，车企正努力挖掘更多的服务功能。就如最近发布的极氪汽车高阶智驾新版本浩瀚智驾2.0，既支持高速公路智驾，也支持城市NOA，并可记录用户通勤路线及驾驶习惯，只需一句“回家”，智驾系统就能自动规划路线并开启智驾功能。另外，极氪浩瀚智驾2.0系统还有“智慧极充解决方案”，即在驾乘人员下车后，车辆会自动寻找空闲充电桩，充电结束后还能自动找空车位停泊，不占充电位。
在“NIO IN 2024蔚来创新科技日”上，蔚来表示将加速座舱体验从“单点功能”向“主动智能”进化。各大车企正在推动AI大模型在智能座舱的应用，从小鹏汽车的智能座舱系统天玑OS、理想汽车L8上的AI交互，到比亚迪DiLink持续升级、长城汽车的Coffee OS 3紧跟主流，再到吉利亿咖通Flyme Auto及极氪ZEEKR OS连续迭代、长安深蓝Deepal OS全新升级等，语音交互及智能化能力都在不断上台阶。目前，车企的智能座舱技术创新及技术演进，几乎都离不开AI的加持，AI智能座舱已经成为各大车企另一主战场。
“AI及大模型给智能座舱及智能驾驶带来的几乎是革命性的技术支持。”华南理工智能感知与控制工程研究中心研究员张睿林分析，一方面，AI及大模型技术赋予智能座舱更准确、更流畅的语音、手势甚至眼球追踪等识别功能，更丰富的“学习”能力、“记忆”能力、知识储备与语义理解能力，并可以进行拟人交互，使人机交流更自然、更智慧。目前，造车新势力、传统车企、相关供应商及科技企业、互联网企业等企业都在纷纷抢入这一新赛道，并从车载语音助手等多个角度入手，推进AI及大模型在智能座舱中的应用，极大提升了智能座舱的性能和用户体验感。另一方面，大模型技术的多模态特点可以综合处理语音、视觉、触觉等多种类型的数据，使得智能座舱能更全方位感知用户需求，并将智能座舱的功能向更精细、智能和个性化的环境控制、个性化管理、娱乐信息与车辆状况监测等诸多应用场景拓展，让智能座舱深刻进化。
在车企的智能座舱竞争中，随着AI的应用，智能座舱，智能座舱的智能化、个性化程度日益提升，增强了体验感。其中，智能座舱不仅可以帮助用户实现智能驾驶等车辆行驶、管理及休闲娱乐的便利，还能为用户的工作提供帮助。比如，新一代华为鸿蒙智能座舱拥有海量应用生态，其主流办公类App覆盖99％工作场景。
在应用AI加持智能座舱的竞争中，车企也选择从不同的维度来强化自身的竞争力。研报显示，目前，国内市场的智能座舱中，语音交互、手势识别等成为智能座舱交互方式，AI及大模型赋能，为其增加了操作的准确性与娱乐的丰富性，而眼球追踪及面部细节识别形成的驾驶员疲劳监测系统也正成为发展的新趋势。在车机互联方面，多数主机厂自研系统，也有车企进军手机领域，有望提供流畅度更高的车机互联解决方案。同时，在AI加持下，从2.5K/4K超清屏、AR-HUD显示屏、光场显示屏（裸眼AR＋3D）、电子外后视镜到TBOX、C-V2X、智能车载天线的控制能力皆有提高，感知、判断、执行的精准度等方面也都有了大幅提升。
“智能座舱是AI及大模型上车的良好切入点，因此也是车企竞争的焦点之一。”浙江新能源技术应用研究院研究员陆安程表示，当前，智能座舱作为向着高度智能化、自动化、信息化演进的技术空间，依然有大量可挖掘利用的空间，是智能汽车技术革新和竞争的核心领域之一。如有的车企利用AI大模型自带的记忆网络，可以赋予车载AI助手基于历史对话，记住用户的个性化偏好和习惯的能力。
“如果说燃油车的心脏是发动机，那么智能汽车的心脏就是芯片。”行业中流传的这句话，表明了芯片对于智能电动汽车的重要价值。近年来，随着智能电动汽车的发展，车企自研芯片的热潮持续升温，从特斯拉到比亚迪、吉利、“蔚小理”等车企，都在发力智能汽车芯片。近日，小鹏汽车宣布自研的智驾芯片开始流片，理想汽车自研的智驾芯片“舒马赫”也计划于年内流片，蔚来神玑NX9031据称已经流片成功。截至目前，比亚迪自己研制的新能源汽车IGBT早已为多家车企供货，吉利7纳米汽车芯片供货也已超40万片……车企“造芯”热战的背后，是AI所引领的智驾正在成为行业竞争的新赛点。
2019年，特斯拉推出了自研自动驾驶芯片HW3，至今已经推出HW4.0，算力从HW3.0的144TOPS升级到4.0的300～500TOPS，并已经应用于特斯拉FSD自动驾驶系统。华为目前已上车应用的有两款智驾芯片，分别是昇腾310和610，对应算力分别为16TOPS和160TOPS。从国外到国内，已经有多家车企、芯片企业、科技公司都在有针对性地研发AI及智驾、智能座舱所需的芯片。
“芯片之所以成为车企竞争的热点，一是因为全球供应链存在许多不确定性，二是因为车企对于在智能化发展中把握自己‘灵魂’的需求越来越强烈。”陆载纲表示，特别是在AI智驾、智能座舱的竞争日趋激烈的今天，芯片对车企而言已经成为一种刚需。一般而言，自动驾驶每升高一级，所需芯片的算力就需要增加一个量级。如L2级辅助驾驶系统芯片约需算力为10TOPS，L3级辅助驾驶芯片约需算力为100PS，L4级自动驾驶芯片约需算力为1000TOPS，L5级自动驾驶芯片约需算力为2000TOPS。目前，只有英伟达2022年9月发布的7纳米自动驾驶芯片DRIVE Thor算力高达2000TOPS，理论上可适用于现阶段所有级别的自动驾驶及辅助驾驶系统。
车企自研芯片，无疑可以解决所需算力的刚需和“保供”的需求，但是，并不是所有车企都有能力杀入这一领域，成本就是制约因素之一。“智驾的竞争实质是AI能力的竞争，而AI能力的竞争在很大程度上就是芯片的竞争。在一定程度上，通过自研掌握了芯片，就相当于掌握了智能化竞争的命脉，但资金的困扰不容忽视。”在张睿林看来，车企自研芯片，需要组建至少百人以上的芯片设计团队，明确设计目标，承担架构与算法设计、时序分析和仿真、布局规划、物理验证等诸多高度复杂协作的任务，这些必然要涉及到资金需求。通常一颗7纳米的芯片技术研发成本约20亿～30亿元，一颗5纳米的芯片研发成本约30亿～40亿元，如果加上相关费用还会更高。所以，成本限制了很多车企进入芯片领域，据称零跑汽车就因为成本问题退出了“造芯”行列。
在竞争与发展中，技术与资金都是不可或缺的重要支柱。自研芯片何时实现盈利也是企业不得不考虑的问题。“车企‘造芯’如何平衡投入和盈利，不仅关系到车企在AI领域的竞争，也事关企业的效益与发展。”陆安程表示，车企“造芯”代价高，自研芯片何时盈利取决于技术进步、市场需求、成本精细化控制等多个因素，其中，芯片应用需要达到一定的出货量才能实现盈利，有车企认为芯片出货量要达到数百万颗才能盈利。他认为，自研芯片从设计到流片成功后，还需要较长时间的测试和验证才能正式上车应用。在这一过程中，或许还要根据技术进步和市场变化对芯片的参数进行修正或优化，这显然会延长测试和验证时间，推迟盈利周期。同时，由于智能化发展迅速，芯片的迭代也相应提速，往往是“应用一代、研发一代、储备一代”才能跟上技术和市场节奏。
“有人将车企自研芯片比作AI竞争的‘终极之战’，尽管言辞有些夸大，但是芯片在车企AI技术竞争中的重要性毋庸置疑。”于振寰谈到，智驾系统、智能座舱及芯片都被看作是车企的“灵魂”。如今车企智驾、智能座舱的开发与应用正日趋走向差异化和个性化，通过自研芯片可以更好地适应这样的需求。于振寰认为，就自研芯片而言，一些尚未盈利的企业还是要三思而后行，最好的路径是从实际出发，在有条件、有稳定预期的情况下投资芯片；但是在条件或部分条件不具备的情况下，车企与芯片企业联合研发，或入股芯片企业也不失为一种思路。
科技是第一生产力，人才是第一资源。随着车企AI智能化竞争的加剧，一些车企开始“动刀”智驾部门，重构智驾研发架构。
据报道，近日小鹏汽车对智驾部门组织架构进行了调整，根据智驾技术路线的变化，把组织架构拆散后再重组，新的组织架构聚焦端到端模型。技术开发部门调整之后，分拆为AI端到端、AI应用、AI能效3个部门。其中，AI端到端部门负责端到端模型的研发；AI应用部门负责交付等。与此相似的是，在今年7月，理想汽车新成立“端到端自动驾驶”实体组织，规模约200人，该组织的研发主力隶属算法研发组。此外，还有一些车企也重组或新设了智驾部门。对此，何小鹏认为，在AI时代，如果车企像原来一样，以集成研发为核心，智驾技术发展会变得越来越难，车企必须实现从硬件到软件的全自研。何小鹏表示，小鹏汽车今年将在智驾算力研发上投入1亿美元，将来每年还会进一步增加。
“从原理上看，任何组织架构的设立都是基于职能所需，智驾研发团队的调整、重组、新设也是一样，其中体现的核心问题是生产关系要适应生产力的变化。”张睿林表示，车企现阶段智驾研发已经从之前的集成式研发，转变为围绕AI这一核心开展的智驾全流程开发，其中所需的技术细分领域人员与之前有很大不同，正如何小鹏所言，如果还是原来的组织架构，就意味着相关技术力量不足甚至空缺，研发就无法进行。
“AI技术竞争、端到端技术比拼，正倒逼车企对相关组织架构进行调整，以利于集中优势资源，提高研发效能。”在于震寰看来，在AI智驾研发的竞争中，无论是智驾的技术及目标规划、AI开发与训练，还是智驾软件的编写与优化、整体测试验证等相关技术工作，都需要更为专业、精干的人才，所以，一些车企无论是重组还是新设智驾部门，目标都是集中相关业务骨干，向提高研发数量和质量看齐。“在AI成为智能化竞争焦点、车企也将自身发展目标定位于AI企业的背景下，智驾研发部门已成为车企的核心部门之一。智驾部门的效率，不仅涉及智驾产品开发的速度和性能，在一定程度上也事关企业的生死存亡。”于震寰告诉记者。
“从‘动刀’智驾部门，可以看出车企向AI企业转型的决心和信心。”陆安程表示，从车企的行动中不难发现，无论是重组还是新设智驾部门，都大幅减少了人员总量，而加强了AI、算法等核心技术方面的专业人才力量。总体来看，车企改组智驾团队，大致方向是一致的，即让其承担的具体目标是要提升智驾研发的效能，长远目标是推动车企加速向AI企业转型。
“部分车企智驾团队的调整或重组，已经成为车企向AI企业转型的风向标。”陆载纲认为，目前，车企形成的共识是，智能汽车将成为由AI主导的“新物种”，与此相适应，车企必然要在内部组织结构上进行变革，并沿着研发、管理、生产、销售、服务等全链条方向推行这一变革，从而适应新的技术发展和市场需求。只有夯实这一基础，才能推动自身向AI企业转型，并加速汽车向人类智能生活“第三空间”转变。
文：赵建国 编辑：孙焕玉 版式：李沛洋
