隨著技術(shù)不斷革新,汽車產(chǎn)業(yè)正經(jīng)歷著前所未有的深刻變革。當(dāng)下,我國正積極踐行新能源領(lǐng)域“彎道超車”的戰(zhàn)略構(gòu)想。在傳統(tǒng)燃油車領(lǐng)域,內(nèi)燃機(jī)和變速箱作為核心部件緊密相連。盡管國內(nèi)發(fā)動機(jī)技術(shù)歷經(jīng)30年發(fā)展取得顯著進(jìn)步,但與國際知名品牌相比,發(fā)動機(jī)性能優(yōu)勢仍不明顯,變速箱技術(shù)也還存在薄弱之處。
在此形勢下,國內(nèi)精準(zhǔn)把握新能源、電動化的發(fā)展契機(jī),蔚來、小鵬、理想等造車新勢力迅速崛起并蓬勃發(fā)展。近兩年,華為、小米等科技巨頭也強(qiáng)勢跨界進(jìn)入汽車行業(yè),展現(xiàn)出強(qiáng)大的發(fā)展動能。即便小米汽車引發(fā)了一些爭議,可其市場競爭力依舊不可忽視。另外,零跑汽車近幾個月銷量增長迅猛、成績斐然。如今,中國部分汽車集團(tuán)憑借新能源發(fā)展浪潮,打造出性能卓越的新能源汽車,出口態(tài)勢持續(xù)向好,已然成為全球各國高度關(guān)注的焦點。
從產(chǎn)業(yè)發(fā)展脈絡(luò)來看,中國最早走向世界的產(chǎn)品是紡織品,隨后是家電,接著是光伏產(chǎn)品。如今,光伏領(lǐng)域中的太陽能電池板基本已實現(xiàn)中國制造。然而,在汽車產(chǎn)業(yè)方面,全球汽車大國——美國、德國、日本、韓國均將汽車視為國家核心產(chǎn)業(yè),這4個國家絕不可能像放棄家電產(chǎn)業(yè)那樣輕易舍棄汽車產(chǎn)業(yè)。因此,自今年起,各國紛紛采取關(guān)稅或非關(guān)稅措施,試圖限制中國新能源汽車的出口。
當(dāng)前,中國國內(nèi)汽車年銷售量穩(wěn)定在2500萬~2600萬輛,出口規(guī)模已達(dá)500多萬輛。考慮到出口增長的可持續(xù)性,未來繼續(xù)大規(guī)模增長出口量的難度較大。
聚焦國內(nèi)有限的市場空間,汽車產(chǎn)業(yè)集中度有待提升。理想狀態(tài)下,存活5家車企較為適宜。按目前產(chǎn)量計算,這5家車企平均年銷量可達(dá)400萬~500萬輛。若僅存留3家,產(chǎn)業(yè)健康度未必更高。以比亞迪為例,其去年銷量達(dá)460萬輛,今年突破500萬輛已成定局,甚至有的預(yù)測認(rèn)為其年銷量有望達(dá)到700萬輛。
借助DeepSeek對四次工業(yè)革命進(jìn)行梳理,僅需數(shù)秒即可得出清晰脈絡(luò)。第一次工業(yè)革命以蒸汽機(jī)為標(biāo)志,催生了輪船和火車;汽車誕生于第二次工業(yè)革命時期的德國,福特流水線讓汽車走進(jìn)普通百姓家,這便是傳統(tǒng)汽車的發(fā)展歷程。當(dāng)下我們駕駛的汽車是第三次工業(yè)革命的產(chǎn)物,這一時期自動化、半導(dǎo)體、計算機(jī)等技術(shù)興起,電控成為主流,自動變速箱、ABS/ESC等穩(wěn)定控制技術(shù)得以應(yīng)用。第四次工業(yè)革命的核心技術(shù)則是數(shù)字技術(shù)和人工智能,而智能汽車的終極目標(biāo)是實現(xiàn)自動駕駛乃至無人駕駛。
在新能源汽車的基礎(chǔ)上,智能化成為下一個產(chǎn)業(yè)革命的關(guān)鍵方向。智能座艙便是智能化的首個突破口。隨著人工智能技術(shù)的進(jìn)步,語音交互已十分流暢。如今的汽車正逐步向“床車”轉(zhuǎn)變,不再局限于單純的交通工具屬性。車內(nèi)空間可滿足寫作業(yè)、辦公、休息等多種需求,還能靈活調(diào)整為單人床或雙人床,打造智能生活空間。當(dāng)然,駕駛功能仍是核心。從智能輔助駕駛到自動駕駛,再到無人駕駛,電動汽車已成功向智能汽車轉(zhuǎn)化。從紡織品到光伏,再到風(fēng)力發(fā)電,直至如今的汽車產(chǎn)業(yè),中國制造業(yè)在新能源汽車領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)“彎道超車”已然取得成功。
在汽車行業(yè),常有人發(fā)出疑問:既然內(nèi)燃機(jī)技術(shù)成熟,具備可靠性高、價格親民、性能優(yōu)良且加油便捷等優(yōu)勢,為何還要大力發(fā)展電池驅(qū)動的電動汽車?畢竟電動汽車存在電池易燃、充電不便、里程焦慮以及二手車殘值低等問題,整個行業(yè)也因此充滿焦慮。同樣,自動駕駛技術(shù)也面臨質(zhì)疑,人們習(xí)慣于人工駕駛,對自動駕駛的接受度尚待提高。這些顛覆性技術(shù)在進(jìn)入市場初期,往往會遭遇一道難以跨越的鴻溝。
回顧新能源汽車的發(fā)展與產(chǎn)業(yè)化歷程,與《跨越鴻溝》一書中描述的情形極為相似。當(dāng)一項顛覆性新技術(shù)問世,最初總有一群科技“鐵粉”愿意率先嘗試,他們?yōu)樾录夹g(shù)的推廣鋪平道路。當(dāng)新技術(shù)滲透率大概達(dá)到16%時,經(jīng)過這批用戶的試用和反饋,產(chǎn)品得以不斷改進(jìn)。如今,新能源汽車?yán)m(xù)航里程超過500公里后,里程焦慮問題基本得到解決。同時,我國政府大力推進(jìn)充電樁等社會基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),進(jìn)一步緩解了這一焦慮。
跨越鴻溝后,新能源汽車憑借時尚且實用的特性,迅速贏得市場青睞。目前,國內(nèi)市場新能源汽車滲透率已達(dá)50%,在長三角、珠三角及上海等地,滲透率更是高達(dá)80%。不過,由于電池性能受低溫影響較大,新能源汽車在北方市場推廣面臨一定挑戰(zhàn),尤其是難以跨越山海關(guān)。不過,山西等地仍可使用,且冬季續(xù)航衰減問題可通過增程技術(shù)得到有效解決。相比之下,純電動汽車在東北等極寒地區(qū),-35℃時續(xù)航會大幅下降70%,而問界M9增程版則不受此限。因此,隨著技術(shù)不斷進(jìn)步,新能源汽車滲透率有望進(jìn)一步提升。
今年有望成為智能駕駛的突破之年。去年,NOA系統(tǒng)(領(lǐng)航輔助系統(tǒng))智能輔助駕駛滲透率已接近16%,預(yù)計今年將大幅提升至35%甚至40%。
然而,NOA系統(tǒng)在宣傳過程中存在誤導(dǎo)消費者的問題,被指“組團(tuán)忽悠”。第一波“忽悠”來自車企,他們在宣傳時將NOA系統(tǒng)冠以“高階智能駕駛”的美名,卻刻意回避“自動駕駛”這一稱謂,以規(guī)避交通事故中的法律責(zé)任。實際上,從法律層面講,NOA系統(tǒng)僅屬于輔助駕駛范疇。第二波“忽悠”源于部分不負(fù)責(zé)任的自媒體,他們推波助瀾、夸大宣傳。第三波“忽悠”則來自用戶自身,一些用戶在視頻平臺上發(fā)布躺在車內(nèi)睡覺、汽車自動駕駛的短視頻,且點擊量頗高,進(jìn)一步誤導(dǎo)了公眾認(rèn)知。
近期發(fā)生的交通事故,成為加強(qiáng)智能駕駛監(jiān)管的“導(dǎo)火索”。即便沒有這些事故,加強(qiáng)監(jiān)管也勢在必行。受此影響,今年上海車展上,車企對智能駕駛的宣傳更加理性,部分車企甚至推遲了新車發(fā)布計劃。
不過,將加強(qiáng)監(jiān)管解讀為“政府不允許發(fā)展智能駕駛”顯然是錯誤的。智能駕駛技術(shù)是智能汽車的核心,而智能汽車是人工智能最重要的應(yīng)用場景之一。人工智能作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的關(guān)鍵組成部分,是中國政府“十四五”規(guī)劃中的主要經(jīng)濟(jì)增長點。因此,政府不可能限制其發(fā)展。期望通過加強(qiáng)監(jiān)管,確保L2+級智能駕駛安全過渡到L3級,推動智能駕駛技術(shù)健康、有序發(fā)展。
在電動化浪潮之后,智能化成為汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展的核心議題。智能化功能的實現(xiàn)幾乎完全依賴于軟件,而軟件領(lǐng)域的一個重要分支便是人工智能(AI)。AI賦能下的智能汽車正展現(xiàn)出全新的發(fā)展趨勢,汽車數(shù)據(jù)在當(dāng)前經(jīng)濟(jì)格局中愈發(fā)亮眼,相較于曾經(jīng)超萬億規(guī)模的房地產(chǎn)產(chǎn)業(yè),汽車數(shù)據(jù)所代表的新經(jīng)濟(jì)形態(tài)更為健康,也預(yù)示著更好的發(fā)展前景。
目前,車端主要應(yīng)用的是預(yù)測式AI模型。2023年,生成式AI成為行業(yè)焦點,但何時能在車端大規(guī)模應(yīng)用,仍取決于車端算力的提升情況。當(dāng)前,AI已發(fā)展出預(yù)測式AI模型以及專業(yè)模型和生成式AI模型的大模型這兩大方向。
觀察汽車行業(yè)智能汽車的發(fā)展大勢,特斯拉的顛覆性實踐極具代表性。從商業(yè)模式來看,特斯拉的盈利途徑多元。充電業(yè)務(wù)是其重要盈利點之一,自去年起,特斯拉還涉足儲能領(lǐng)域,因為儲能業(yè)務(wù)的發(fā)展?fàn)顩r會直接影響充電業(yè)務(wù)的盈利。此外,特斯拉通過銷售軟件獲取收入,其完全自動駕駛軟件(FSD)已成為重要的收入來源。同時,特斯拉還涉足保險業(yè)務(wù),這實則是被市場形勢所迫。保險業(yè)認(rèn)為特斯拉采用鋁制車身,維修費用高昂,因此提高了保費。在美國,美國汽車協(xié)會(AAA)將特斯拉保費提高了30%,導(dǎo)致其車輛銷量受到影響;而在國內(nèi),盡管鋁車身車輛保費提高了100%,但似乎并未對銷售產(chǎn)生顯著沖擊。然而,在FSD的輔助下,原本虧損的保險業(yè)務(wù)竟實現(xiàn)了盈利。這一現(xiàn)象引發(fā)了行業(yè)變革,許多主機(jī)廠紛紛購買、自建或收購保險公司,未來主機(jī)廠自主營銷保險很可能成為趨勢。
從特斯拉的案例可以看出,汽車產(chǎn)業(yè)的商業(yè)模式正在從單純賣車盈利向依靠數(shù)據(jù)和軟件盈利轉(zhuǎn)變,盈利模式已發(fā)生明顯改變。電動化和智能化帶來的不僅是技術(shù)形態(tài)的變革,更是商業(yè)模式的重塑。
盡管當(dāng)前自動駕駛技術(shù)取得了顯著進(jìn)步,但仍處于“L2+”階段,距離“L3”階段尚有一定差距。這背后的主要難點在于預(yù)測式AI模型在邊緣場景的處理上存在不足。對于預(yù)測式AI模型或深度學(xué)習(xí)模型而言,只有見過的場景才能被識別和處理,未知的不安全場景則可能導(dǎo)致事故風(fēng)險。
在AI的加持下,智能駕駛“L2+”車輛的接管次數(shù)已從百公里20多次降至千公里1~2次。當(dāng)1000公里才需人工介入一次時,用戶容易放松警惕,將其當(dāng)作自動駕駛使用,從而出現(xiàn)分心、玩手機(jī)甚至躺下睡覺等危險行為。這表明“L2+”階段雖自動駕駛能力大幅提升,但尚未達(dá)到完全成熟的水平,此時最容易發(fā)生意外。
目前,配備高算力英偉達(dá)ORIN芯片的車輛市場表現(xiàn)并不理想,算力成本與用戶體驗不成正比。然而,自動駕駛的需求依然存在,AI部分需依靠數(shù)據(jù)驅(qū)動,構(gòu)建數(shù)據(jù)閉環(huán)。當(dāng)前,各企業(yè)紛紛建立場景庫和數(shù)據(jù)集,但采集數(shù)據(jù)達(dá)到100萬公里后,繼續(xù)采集的成本過高,且對彌補(bǔ)漏洞的幫助不大。因此,許多企業(yè)采用“影子駕駛”方式構(gòu)建用戶數(shù)據(jù)閉環(huán)。
自動駕駛目前尚未跨越鴻溝,僅靠炫酷功能遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠,實用性才是關(guān)鍵。國檢中心正運用“三支柱法”,通過道路測試、場地測試和仿真測試對自動駕駛汽車進(jìn)行測評。目前,企業(yè)雖在開展三支柱測試,但數(shù)據(jù)閉環(huán)僅完成了道路和數(shù)據(jù)仿真兩支柱,離開試車場數(shù)據(jù)后,存在諸多難以實現(xiàn)全覆蓋的問題,如危險程度、遮擋程度、目標(biāo)物種類和惡劣天氣等。
此外,道路采集數(shù)據(jù)標(biāo)記成本高昂,如何降低成本成為亟待解決的問題。同時,實驗場測試需提高保真度,仿真平臺也需提升可信度。在自動駕駛發(fā)展初期,谷歌曾招募大量游戲團(tuán)隊,期望通過游戲化的方式模擬邊緣場景,但最終發(fā)現(xiàn)這一方法效果有限。
面對這些挑戰(zhàn),中國汽車產(chǎn)業(yè)需以“中國制造”之名,勇攀科技高峰,打造“時代旗艦”之作,推動智能汽車產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。
在科技浪潮的推動下,大模型繪圖的出現(xiàn)為諸多領(lǐng)域帶來了新的曙光,汽車行業(yè)亦在其中。2023年7月21日,華為在烏蘭察布華為云為汽車行業(yè)打造的數(shù)據(jù)中心開業(yè),其報告展示了盤古大模型在場景生成方面的應(yīng)用,這一成果由毫末智行背書。毫末智行借助盤古大模型繪制的圖像,對AI識別大有裨益。由此,人們開始探索:當(dāng)某些道路場景難以采集時,能否利用AI大模型將其繪制出來,這一嘗試為汽車行業(yè)場景生成開辟了新路徑。
大模型開發(fā)猶如一場耗資巨大的科技長征,單憑一家企業(yè)之力往往難以支撐。開源模式則為這一難題提供了破局之策,它匯聚各方資源,讓更多人即便沒有雄厚的資金支持,也能貢獻(xiàn)智慧與力量。開源并非摒棄商業(yè)價值,而是通過技術(shù)共享推動整體發(fā)展,為未來商業(yè)價值的轉(zhuǎn)化奠定基礎(chǔ)。
以O(shè)penAI為例,其背后有華爾街的強(qiáng)大資金支持,在技術(shù)投入上毫無顧慮,更擔(dān)憂的是技術(shù)被市場冷落。OpenAI打造的通用大模型(AGI)選擇開源,旨在鼓勵各行業(yè)廣泛應(yīng)用。ChatGPT作為語言大模型,適用于各類語言場景,開源策略使其迅速擴(kuò)大應(yīng)用范圍。然而,當(dāng)ChatGPT5.0與微軟Office結(jié)合后,便不再開源,這體現(xiàn)了其在商業(yè)戰(zhàn)略上的靈活調(diào)整。
在開源領(lǐng)域,開源星環(huán)OS被視作對DeepSeek的“致敬”,實則更多是借其熱度,缺乏核心技術(shù)支撐。而DeepSeek堪稱中國大模型的杰出代表,它的出現(xiàn)讓中國在大模型領(lǐng)域擁有了自主可控的基礎(chǔ)大模型,擺脫了僅在美國基礎(chǔ)大模型上進(jìn)行應(yīng)用層面開發(fā)的局限,為中國人工智能發(fā)展注入了強(qiáng)大動力。
安卓是開源領(lǐng)域的成功案例。作為開源平臺,安卓手機(jī)上的各類APP均由生態(tài)內(nèi)的第三方開發(fā)者打造。憑借開放共享的模式,安卓迅速崛起,成為智能手機(jī)開源操作系統(tǒng)的領(lǐng)軍者,充分證明了開源模式的強(qiáng)大生命力。
自O(shè)penAI引領(lǐng)大模型發(fā)展潮流后,全球大模型幾乎都采用開源方式。在人工智能領(lǐng)域,英偉達(dá)的CUDA雖未被定義為操作系統(tǒng),但憑借一整套完備的工具鏈,成為人工智能領(lǐng)域的“準(zhǔn)OS”,構(gòu)建了一個龐大且緊密的生態(tài)圈。與之相比,理想推出的星環(huán)OS核心技術(shù)基于語言大模型,但“OS”一詞被過度使用,其實際遠(yuǎn)未達(dá)到操作系統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)。
那么,智能駕駛是否一定需要操作系統(tǒng)(OS)呢?事實上,并非如此。智能輔助駕駛/自動駕駛系統(tǒng)開發(fā)投入巨大,對安全性要求極高,只有極少數(shù)車企能像特斯拉一樣在自研領(lǐng)域取得卓越成就。在今年的智駕平權(quán)熱潮中,大多數(shù)車企會選擇供應(yīng)商模式。智能輔助駕駛供應(yīng)商市場已呈現(xiàn)出優(yōu)勝劣汰的殘酷競爭態(tài)勢,最終能成為主流車企供應(yīng)商的僅有少數(shù)幾家。鑒于這種贏者通吃的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),智能駕駛操作系統(tǒng)或許并非必需品。
AI本質(zhì)上只是一種工具,在汽車領(lǐng)域亦是如此。它雖是一項重要技術(shù),但并非汽車的核心要素。以國內(nèi)智能駕駛為例,華為的系統(tǒng)表現(xiàn)出色,但并非完全依賴AI,而是遵循一定準(zhǔn)則運行。
然而,現(xiàn)實中很多人將AI神化,認(rèn)為它無所不能。特斯拉走的是強(qiáng)AI路線,而華為智能駕駛ADS3.0、ADS4.0采用兩段式設(shè)計,前半段感知部分運用AI,后半段則是AI與準(zhǔn)則模型相結(jié)合的結(jié)構(gòu)。AI算法用于提升智能駕駛性能上限,準(zhǔn)則模型確保安全底線。對于秉持“安全是最大的豪華”理念的汽車駕駛技術(shù)而言,AI+準(zhǔn)則模型的算法具有更穩(wěn)健的市場表現(xiàn)。
從市場實際情況來看,目前國內(nèi)暢銷的汽車大多與AI關(guān)聯(lián)不大。部分車企雖天天將AI作為宣傳賣點,但銷量并未因此有突出表現(xiàn)。消費者購車時,不會僅僅因為汽車貼上AI標(biāo)簽就盲目購買。由此可見,AI定義汽車的說法將AI神化了,就目前的市場表現(xiàn)而言,AI尚不具備顛覆汽車產(chǎn)業(yè)的能力。
本版文字由科學(xué)導(dǎo)報記者楊洋根據(jù)錄音整理,圖片由科學(xué)導(dǎo)報記者劉娜攝