C位对话
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本期「C位对话」我们邀请到了同济大学教授、同济大学汽车学院汽车安全技术研究所所长朱西产教授就「中国汽车产业智能化的思考与展望」这一话题与我们董事华逸群及高级投资经理王旎瑞进行了一场深入交流与探讨。我们将通过本期内容同大家分享朱教授在汽车智能化方面的精彩观点。
朱教授于1996年1月至2005年11月，担任中国汽车技术研究中心高级工程师、国家轿车质量监督检验中心副总工程师；2005年11月至今，担任同济大学汽车学院教授、博士生导师、汽车安全技术研究所所长。
本次对话内容由CMC资本高级投资经理王旎瑞记录并整理
对话实录
华逸群：
首先非常感谢朱教授参与此次访谈，您在汽车领域有将近30年的工作经历，汽车行业的投资热点也不断在变化，据您的观察来看未来的行业发展热点在哪里？
朱教授：
中国汽车工业从20世纪80年代开始进入到发展壮大时期，第一个阶段是外资车型引进、消化到自主开发，这种模式下发展了25年，那个时候核心资产是资质，资质的获得是 发改委工信部批准，扩产也是发改委工信部批准，资金的投入和资质的批准相匹配就可以了。第一阶段的主角是国有汽车厂，第二阶段开始有民营汽车厂出现，比如比亚迪、吉利，到了最近10年有了造车新势力，这个时期的投资主要判断创始团队的综合能力，判断谁是头部车企。第三个阶段新能源汽车创新，新能源汽车产业投资开始关注上游核心零部件，最开始大家是关注的大三电的投资，包括电池、电机和电控，其中电池是比较好的投资方向，投对的人也获得了很成功的收益，在电池领域最大的受益者是宁德时代、其次是比亚迪、特斯拉。韩国的三星和LG本来在消费电子时代他们的电池是领先的，但是他们在车规上做的不够好，导致宝马和通用出现了召回事件，所以目前也落后了。电机领域受制于铜等有色金属等成本问题，其实大电机是不太容易挣钱，但是车上新增了很多小电机，整体利润都不错。电控领域目前竞争相对比较散，还没有出现明显的胜者。下一个阶段的关注重点是智能化，估计2年内各个玩家会分出胜负。
华逸群：
您提到下一个重点是智能化，智能化包括智能座舱和自动驾驶两个部分，目前这两个部分发展的状态是如何的？
朱教授：
智能座舱已经通过了两轮的技术修正，目前在应用上已经实现大量落地，现在已经到了讨论降低成本的阶段。目前智能座舱是一个给汽车制造业赋能的角色，是锦上添花的角色，没有智能座舱的车是无法销售出去的，但是由于今年行业整体的利润率的问题，智能座舱想要卖出行业溢价可能有一些困难。自动驾驶现在是行业下半场非常关注的板块，我们看到自动驾驶的第一代产品是堆料做出来的，成本上存在短板，在量产化方面是未达预期，目前正在进行行业技术的第二轮修正，整体的前景非常具有想象空间，也是汽车销售溢价的希望。
华逸群：
关于自动驾驶，我们目前观察到的情况是，大部分企业选择了L2+的方案，您指的是这方面的修正吗？
朱教授：
首先是来明确自动驾驶的分级，之前SAE（美国汽车工程师学会）的分级是比较工程化的，按照驾驶的任务来分级，就是人和车分别管什么。L2 ADAS的智能是管了车辆纵向控制任务和横向控制任务，这样的一种智能化叫做辅助驾驶。那么L3需要新增一个驾驶任务，叫做观察环境，L2和L3最大的区别就是L2的人类驾驶员要观察环境，L3的人类驾驶员可以不时刻观察环境，可以走神了，那么L4就是驾驶员可以闭眼了甚至可以无人驾驶，人类没有驾驶任务了。回到目前大家比较关注的L2+和L3，我们想把它提一个新的名词是监督驾驶，就是车真的是车自己开的，但是还不是自动驾驶，因为还需要人类监督它。如果是监督驾驶，L3与L2+的驾驶体验差不多，但是L3等级的自动驾驶由于功能安全的要求，成本会成倍上升，所以L3目前并不是一种好的商品形态。
自动驾驶第二轮技术路线的修正在某种程度上是在向特斯拉的路线靠齐，特别是在L2+的领域，这个也是量产中成本要求的结果。
华逸群：
目前国内在高阶自动驾驶的标准出台方面进展如何？会对车企在L3领域的投入和销售策略产生何种影响？
朱教授：
欧洲针对L3推出了ECE R157法规，但是那个法规更多是针对强准则模型自动驾驶算法的产品形态，把自动驾驶的使用场景缩小到高速公路0-60车速下拥堵工况的本车道巡航功能，并不是用户最常用的场景。从应用场景上和目前的自动驾驶强AI算法的技术特征上，ECE R157法规都存在硬伤，该法规的不足我国标准制定和出台的相关部门也已经充分意识到了。美国现在的开放程度是高的，加州基本都可以开放给自动驾驶运营，我国目前的ODD开放程度现在还做不到。在欧洲和美国标准的基础上探索出一套符合目前技术发展前沿和我国国情的标准还需要监管部门和头部车企的共同努力，整体来看L3标准的出台还需要一段时间。
车企会持续进行高阶自动驾驶的投入，目前标榜自己是L2+的车型，从技术角度在某种意义上已经达到了实质上更为高阶的水平。在车辆的销售方面，即使L3的法规出台了，在短期内为了规避群体性事件风险，L3的车型可能销售总量也比较少，更多是作为旗舰车型和销售标杆的存在，比如现在欧洲几款过了L3认证的车型也是向指定用户群体小范围销售。不过未来L3车型的推出可以作为价格锚点，提升L2+车型的性价比以带动相关销售。
华逸群：
如果我们以L2+作为近期路线修正的方向，那么与路线修正相对应的技术修正主要有哪些方面？有哪些领域是值得关注的？
朱教授：
从算法层面，自动驾驶的算法路线现在是有变化的。感知方面原来是训练专业模型，需要大量的数据标注，有标签就一定会存在Corner case，另外也需要考虑过度拟合的问题。过拟合产生的麻烦就是只有置信度很高的时候系统才会判定为真，这个在ADAS时期是没有问题的，ADAS只要求较低的误判率，对较高漏检率是有容忍度的，只要不发生幽灵刹车就可以。识别物体之后要进行轨迹预测，原来ADAS里面的轨迹预测是以跟踪为主，采取卡尔曼滤波和外推方案，基本不需要AI。现在的算法体系在往BEV+transformer+占用网络的方向发展，在预测和规控环节加入更多的AI元素，倡导端到端的闭环。
从传感器层面，早期我们看到在30万以上车型的自动驾驶方案是4片英伟达Orin+2-3个激光雷达+高精地图，现在上车的硬件方案的趋势是去掉2片昂贵的Orin芯片，干掉激光雷达和干掉高精地图。
传感器方面，没有激光雷达之后，重视摄像头和关注4D毫米波雷达。摄像头方面，ADAS阶段的30万像素需要提升到200万像素，新一代系统普遍采用800万像素。200万像素其实不太够，200万像素下，50米之内的交通锥桶识别的置信度只有不到60%。最开始Mobileye EQ4为代表的第一批产品都是200万像素，但是如果连交通锥桶都识别不了肯定不够用，特斯拉的hardware 4.0就采用了索尼的500万像素，国内的玩家基本都卷到800万像素。在纯视觉路线下毫米波雷达都可能被干掉，但是4D毫米波雷达可以关注，现在我们在采集一个数据集，采集800万像素摄像头+4D毫米波搜集的数据，用128线激光雷达的数据作为真值来对照。在BEV+Transformer+占用网络下的算法体系下4D毫米波雷达表现还不错。首先4D毫米波雷达可适应BEV坐标，生成三维点云；第二毫米波雷达有衍射能力，可以更好地避免鬼探头等场景；第三毫米波雷达自带速度维度的信息。但是也要注意的是毫米波雷达的成本是和天线数是挂钩，天线数上升会导致成本是级数上升。比如虽然角分辨率只有1度的毫米波雷达，成本已经从700元降到200元左右，但是如果想把毫米波雷达的角分辨率提升到和激光雷达一样的精度，成本非常不可控。另外现在4D毫米波雷达还没有量产，目前都是2片级联或者4片级联，方案的成熟性有待提升。
没有高精度地图以后，高精度定位和惯性导航还是必要的。特斯拉不用高精度定位，因为他们有自己的低轨卫星，特斯拉从Autopilot开始用低轨卫星进行定位精度提升，2018年的时候定位精度是1米，然后hardware 4.0版本下定位精度可以提高到0.35米。我们现在如果不用高精度定位的话定位精度是十几米，采用千寻的高精度定位之后达到0.6米，千寻方案下单车年费在50元左右，整体性价比还不错。另一个是六轴惯性导航，某些车厂和刹车系统供应商合作的ESC里面有三轴惯导（X轴、Y轴和Rotation），从定位来说是足够的，国内的基本都是上的六轴惯导，辅助驾驶阶段其实是不太需要，但是未来智能底盘的发展一定是要用到六轴的，所以这个技术预埋是没有错的。
华逸群：
那目前在智能化的发展中还有哪些趋势是值得关注的？比如智能底盘，你怎么看待这个概念未来的发展？
朱教授：
智能底盘需要一个域控，底盘的控制不是AI为主的，更多是走MPC（模型预测控制）路线。现在你看特斯拉，他的紧急控制还有提升空间，他现在刹车、转向还需要制动、转向系统分别发指令，制动、转向、空悬各个系统不互联，这种结构正常行驶的时候可以，但是遇到紧急控制的时候安全性就不行，那么未来底盘域需要一个域控，把驱动、制动、转向、悬架、电池管理全部放在一个控制器里面，提高功能安全的等级。那我们可以预见未来车内MCU的数量是会减少的，以前一个车里有60-70个MCU，以后会大量拿掉，把系统的控制算法全部交给域控来做。
我们能看到的就是未来全面的域控化，除了自动驾驶和智能座舱两块芯片，底盘域控是第三块重要的域控。至于之前的车身控制（VCU）可能就融入到智能座舱域控芯片里面，没必要单独再做一个车身控制器，今年第二代的智能座舱产品中，大家已经实现了开车靠语音了，通过语音交互的方式来开窗户、调空调、调座椅，这里面能不能实现语音控制是一方面，敢不敢把物理的控制按键拿掉是另一方面，比如把车窗的控制物理按键拿掉，说明这个ECU就已经没有了，控制功能已经上移到智能座舱域控芯片，未来随着软件开放能力增加，是不断给核心域控做加法。现在蔚小理已经把很多硬操作点拿掉，那车身里面的智能座舱至少能减少十几个ECU，这些ECU和操作硬件的去除也能明显节约成本。
华逸群：
好的，关于汽车智能化与自动驾驶，这个话题还有非常多值得展开探讨。今天短暂的交流，我们也得到了非常多的干货。非常谢谢朱老师今天的时间，也希望中国汽车产业在智能化发展的进程中，能诞生新一批世界级的企业！
