2022年11月8日-10日，由中国汽车工业协会主办的第12届中国汽车论坛在上海嘉定举办。作为党的“二十大”召开后的汽车行业首场盛会，本届论坛以“聚力行稳 蓄势新程”为主题，共设置“1场闭门峰会+1个大会论坛+16个主题论坛”，以汽车产业的高质量发展为主线，与行业精英一起贯彻新精神，研判新形势，共商新举措。其中，在11月10日下午举办的“主题论坛12：跨界融合，赋能自动驾驶落地”上，一汽集团研发总院代理副院长、智能网联开发院院长周时莹通过视频发表精彩演讲。以下内容为现场演讲实录：

各位现场的嘉宾，大家好！我是来自中国一汽的周时莹。非常荣幸受大会组委会的邀请参加这次论坛，但是，也非常抱歉，因为我个人的原因不能来到现场，跟各位汽车界和科技界的同仁们共同分享。

但今天，我依然会通过视频的方式，把我在自动驾驶方向和领域上的心得、展望，与大家进行共同的探讨。

今天组委会给到我的主题还是有一定挑战性的。主机厂在自动驾驶赛道上的竞争策略。这个话题说大不大，说小也不小，对于在场各位来说，可能大家都是在自动驾驶的领域里深耕了多年，我作为主机厂成员，今天想给大家分享一下在这方面作为车厂的人员我们是怎么想的。

今天，主要有三个方面：

第一方面，主机厂现状分析。

第二方面，主机厂竞争路线。

第三方面，主机厂策略建议。

一、主机厂现状分析

大家都知道，在自动驾驶整体赛道上，在之前五年时间里，可以说是百家争鸣的状态，有很多科技公司涌入到竞争领域里来，大家可以看到很多耳熟能详的Logo。但是我现在要说的是什么呢？从2016、2017年自动驾驶大爆发的时代，一直到2021、2022年，尤其是在2023年可能会有越来越多城市NGP点对点工况推广和实现，包括现在像欧标的R157，还有中国工信部整体要求的L3自动驾驶准入规范，陆续法规都释放了。所以，对高阶自动驾驶的使用，包括量产化上都慢慢趋近了平稳化的状态。

预计在2023年前后，在自动驾驶产业里会进入快速淘汰期，在爆炸期的上升曲线里，再回到很理性化的自动驾驶平稳发展良性循环过程中。可以说，在这个阶段会有一大批独角兽企业可能会走下坡路，甚至还会有濒临破产的风险。这点毋庸置疑，毕竟现在赛道上参赛选手过多，但是市场份额就这么大，尤其是在自动驾驶范畴里，到底是车厂来做主导，还是科技公司来做主导，还是芯片公司来做主导，还是后期的数据运营和后台公司来做主导？都还没有到稳定的状态。也就是说，市场份额和整体分工并没有平稳化的时候。

在这个时候，还会有跌宕起伏的震荡期。但现在看起来，我个人认为整个市场表现应该更加趋于合理化，而且也不会有太多科技公司随着热钱的涌入在这个领域里蓬勃发展起来。

如果把自动驾驶和汽车行业的状态比方成在座有很多是男士，大家都喜欢看各种球赛，NBA，包括德甲、英超等。如果每一届比赛是联赛的话，在过去很长一段时间里，中国的汽车行业就是联赛制的玩法。也就是说，虽然每年会通过很多排名选出来销量No.1，利润Top3，再加上科技贡献等奖项，还有在中国汽车行业里各种数据的排名。但是，这一年结束以后一切都清零，第二年可以从头再来，还有机会再通过下一年的努力仍然在榜单前面几位出现自己品牌的名字。

但现在的状态逐渐在转变的过程中，已经从联赛制转成了杯赛制，也就是说有可能在过去很长一段时间里，大家记得2016、2017、2018年有很多科技公司、新能源公司开始造车。但是现在，依然停留在这个领域上的公司，而且还焕发着勃勃生机的依然有不断的新车型推出面向市场，而且销售的指数是不错的，这样的品牌并没有太多了。

在过去五年过程中，经过了大浪淘沙，经过了市场洗礼等一系列错作，确实从64强进入到32强的过程中。大家可以掰着手指头数一下，现在在汽车圈里，尤其是在新能源品牌力，依然能在榜单上的企业32家上上下下差不太多。如果说新能源是16强进32强的卡点，那么下面32强进16强，甚至16强进8强的过程应该靠的就是自动驾驶了。在后面的杯赛里，每一年或者每几年的轮回赛，可能决定的就是一个品牌的输赢，也就是一个企业能否继续在国内汽车行业里存在的延续过程。

现在来看，汽车行业在往平稳化过渡，但是我们也在陆续竞争出真正优质的品牌。通过什么呢？就是通过整体车厂的品牌能力，包括在车辆投放出来的产品平台上，能够给到用户什么样的服务，显而易见，自动驾驶就是最大的魅点体现所在。

大家都知道，过去几十年的时间里都是以OEM做主导，Tier1和Tier3在共同配合的过程中，有点像“无间道”的过程。现在当自动驾驶涌入了汽车圈之后，整个循环的机制可能就不一样了。也就是说，我记得在前几年的时间里，最开始说到辅助驾驶的时候实际是Tier1是唱主角的，这时候像Tier2的算法公司、芯片公司根本没有机会跟整车厂直接对话，直接能聊到的是Tier1，Tier1提供辅助驾驶功能的时候，对车厂来说，车厂更多还是比较弱势的状态功能。如果要达到实现这个功能的话，需要更多依托Tier1的能力，包括配套的软硬件系统水平。

现在随着新角色的涌入，有很多玩家都出现在了自动驾驶领域里，会把之前层层分包的角色，包括玩法重新进行洗牌，主机厂还是不是在唱主角？Tier1的重要度到底有多少，包括也很多新出来的Tier0.5或者Tier2.5的角色，集成商、算法商、芯片商、解决方案提供商、整体打包商等角色，都在出现，而且现在看起来市面上没有两三家车厂在自动驾驶策略方向上是完全一致的。大家整体的思路都不一样，为什么呢？可能就是因为在新的行业不同角色转化过程中，每一家企业都有自己不同的战略规划，而且有自己的基础。所以，就导致了不同OEM有不同的解决方案给到市场上。

OEM有很多竞争对手，比方说OEM要跟Tier1彼此角逐，在自动驾驶细分领域里谁说了算？这点还好说，毕竟传统产生意义上来讲Tier1就是提供零部件的角色，主机厂负责定义整车工厂，做系统集成和验证，最终提供产品给到用户。

但是，在OEM跟科技公司之间来对决的时候，其实就会发现主营业务有可能在转变，原来提供给用户的是一款车，钢铁的组合体，里面有一些软件，有一些程序，但是比例并不高的。现在提供给用户的钢铁组合体有可能只是像平时手机的硬件那样，我要download登录什么样的软件、APP进去呢？实际上是算法说了算的。在这里面，科技公司会给到更多的平台、更多的选项、跟广阔的生态资源进去。在传统主机厂，肯定认为造车是更难的，现在的科技公司认为算法更难。这两者的PK实际上没有完全定论。片子里的两位大佬都是在汽车全耳熟能详的人物，一个已经通过自己的一己之力搅动了汽车市场，还有一位曾经试图颠覆传统车厂的经营运行理念包括模式，但是在半路失败了。但是没有关系，在将来的很长一段时间里，传统OEM和科技公司PK依然是存在的。

OEM跟芯片公司亦是有着各种三生三世的前世今生种种交织，比方说在自动驾驶芯片领域，细分成两个派系，一个派系在说软件和硬件必须是强耦合的，这样才会有更高的系数，有更高的效率。还有一个派系在说软件和硬件必须分离，这样我提供的只是芯片层级的解决方案。可以适配到不同家企业和公司，软件算法由OEM或者算法公司来提供，芯片公司提供的是计算的平台而已。这两者的角逐至今没有定论。

就我个人来讲，我现在依然在走右侧的路，毕竟有些车厂布入自动驾驶的周期和投入的资源是有限的，所以不能在几年的时间里把算法做得很成熟。所以说，现在不能给到芯片公司很好的定制芯片架构，包括整体非常详细的需求。

但是在自动驾驶算法和软件开发过程中遇到了很大的痛点，我在不断升级算力，但如果只跟着芯片公司跑的话会变得非常被动，在此基础上还会有比较大的议题，算法如果跟芯片在绑定的情况下，效率是最高的，这里面特斯拉的FSD是非常优秀的实例。但不是所有公司都能像特斯拉或者Mobileye这种这样能够提供前期的感知算法，包括把芯片和算法整体融合在一起，做到算芯一体化。也是对算法、OEM能力的挑战。

传统OEM和新势力OEM都在汽车市场里共同生长，如果把中国汽车市场比作大花园的话，传统OEM看起来像是参天大树，根基很稳健，而且扎根也很深。但是现在新势力百花繁盛的状态，每个品牌有自己不同的定位和不同的特点。在这个时候，充分吸收了市场的需求，而且通过自己的科技创新、用户运营、市场营销，能够迅速发展起来。作为传统OEM，不介意建议跟国内新势力共同同台竞技，就像我们也不介意在过去的几十年里跟国外老牌劲旅在市场上共同规模PK是一个意思。现在这种状态会长期存在，但也不排除这两者之间可能会找到比较良性的契合点，你来分工做什么，我来侧重做什么，都有可能。

二、主机厂竞争路线

说到主机厂的竞争路线，作为主机厂来说，尤其在自动驾驶领域里，可以有若干条路在走。首先，对于主机厂来说，我们的优势所在是车在我们手里，这样有车就会有数据。如果以车为计量载体，会有更多车载数据的收集，这样会利用海量数据同步训练算法，而且还会同步采集驾驶员对于车辆算法的反应，以及驾驶员真正驾驶意图的识别，这些都会迭代到算法升级里。

如果形成了良性循环，我想，在自动驾驶的细分领域里，主机厂是更占优势的。因为有数据，就相当于是传统的固定资产（车）和无形资产（车辆产生的海量数据）能够构成新的生产资料融合体。这样的话，就会把自动驾驶变成车厂跟用户之间沟通的桥梁。车厂不断提供自动驾驶算法上精益求精的迭代方向，而且针对于不同的用户，可以提供不同的解决方案，甚至于细化的标定模型给到用户，这是不掌握车辆的科技公司、算法公司没有的优势所在。

大家都知道，自动驾驶领域里，不管是科技公司还是车厂，对推广和使用范围是有强烈诉求的。我们一直都希望能够通过单点或小区域的自动驾驶示范运营，或者是测试，能够把它从点连成线，从线覆盖到面，这样会把自动驾驶的场景从孤岛的状态逐渐覆盖到大的区域。不光是现在的区域，将来可能是跟智慧城市都衔接在一起，最终可以构建成自动驾驶的新大陆。这片新大陆会给到我们更多在安全上和数据使用法规上的挑战，更多会给到车厂、科技公司共同新的增值利润点。因为我也是开车的用户之一，我也非常希望自动驾驶能够快速量产化，能够在上下班的路上更多时间用于休息和准备马上自己要思考的事情。如果这样的话，整个推广应用使用范围会给车厂、算法公司、用户很多共同的新便利性。

定制高效芯片方面，如果算法足够成熟的前提下，还是建议做自动驾驶的公司，能在自己的能力范围内充分把现在的算法效率发挥到极致。同时，因为芯片的架构是定制化的，能够降低芯片算力、功耗的要求。大家都知道，高算力的芯片的算力、面积、功耗一直都是交织在一起的魔鬼三角形，不会有非常好的解决方案，算法越高，面积越大。制程越高，芯片造价越高。算力越高，功耗越高。

这些因素交织在一起，如果一味追求高算力的芯片应用，势必会造成在自动驾驶整体解决方案上成本的急剧上升。成本一旦高到一定程度的话，现在市面上能够商业版量产的高算力芯片一颗都要200-300美金，而且后面还有很多使用的license，包括支持的费用。这些都整体打包算在用户的身上，如果用户觉得我追加个几万块钱，哪怕是2、3万块钱，都拥有了自动驾驶的部分场景开放功能，觉得不是很值的话，功能商业化量产就一直在delaydelete。

定制高效芯片，我没有说大算力的芯片，必须要达到性价比比较好的balance的点，既要满足算法最优解决方案、最快速度的成品，也要不做更多算力浪费，这样成本在控制住的前提下，对于功耗也没有那么大的消耗。

对于算法方面，现在传统的车厂还是新势力OEM，我现在统计过一些，如果想把自动驾驶做好的话，少说在算法团队上至少500人的工程师，这500人工程师的能力水平还都必须是中等向上的，不是说有传统码农的概念。既要懂车辆，又要懂感知，又要懂AI，还要懂云端层级，都要融合在一起。

在自动驾驶投入上，人力投入，资金投入，现在在逐渐把AI小模型升级到大模型，还会陆续涉及到计算中心，不断大吞吐量的数据每天都在运行，这些都是要消耗资金和费用的。整体看起来，在自动驾驶领域投入上，现在头部算法公司都是上千人的团队，而且也都是深耕多年的。但是在这个领域里，依然还没有做到完全量产化，包括在算法功能安全和预期功能安全的风险控制上，还都有漏洞存在。

看起来，自动驾驶算法是投入大、产出慢、周期长，需要很长一段时间，必须要有耐性来慢慢经营的领域。作为OEM，我个人认为可以有两点选择，如果是那种比较主推科技创新型的OEM，你可以把自动驾驶当做自己的爆发点，全情投入，在车辆其他方面多少要收一收，这样整个资金投入量会到比较好的平衡点。

作为需要全方面发展的OEM，如果投入个几百亿在做自动驾驶这个方向，还不会有很快盈利回收的前提下，跟算法公司合作，通过投资、融资的方式共同建立自动驾驶算法能力，也未尝不是一种方法。这样算法公司可以很快把他现在积累到的算法和自动驾驶成果应用到产品上，OEM也会比较快速的通过半自建算法和软件开发的能力很快在车辆品牌上体现到科技能力展示。这是速成的方案。既能降低投入，而且分工还比较明确，最主要的是现在算法公司也需要更多的数据来分享。

我个人认为，当前不管自动驾驶的单车上做到了多么极致，都要用非常大成本的投入做效率非常低的单体智能。如果说要真正把自动驾驶做到全社会范围的推广，群体智能是早晚要走的一条路。我一直认为，极简车超脑、超强云脑、极快高速车脑和云脑之间的通信，融合在一起，跟智慧城市共同绑定才是自动驾驶走向量产化的终极方案。

在这个过程中，车厂是扮演什么样的角色呢？我推荐车厂作为车终端的开发者和发起者，最好带领汽车圈的同仁们，包括算法、芯片、科技公司，共同跟智慧城市主体进行交互，共同打造未来智能驾驶最优性价比、最佳解决方案群体智能的生长模式。

三、主机厂策略建议

对于我来说，如果做一件事情，首先要明确这个事情的目标，我理解对于不同的企业来说，怎么样找到最优解决方案，你必须明确自己的战略目标。你是一个科技创新型的企业，还是以用户生态、运营为主的企业呢？还是高效生产制造型的企业呢？抑或是以数据信息驱动来换取利润，推动企业增值的企业呢？对于这四类不同的企业来说，在自动驾驶细分领域解决方案都是不一样的，大家通过这四个圈圈的不同名字就能知道自动驾驶在这个方向上不同的企业应该做哪些细分分工。

对于传统的OEM来说，在明确了自己企业战略目标之后，你是依然在OEM范围内主营集成和制造，还是要把自己的角色转化到ODM主营设计的状态，还是说再把角色做另外的转换，主营的是品牌运营。整体在自动驾驶发展上，资金投入上，具体在算法跟芯片公司的合作，还有解决方案，包括对用户提供的服务，还有不同生态的引入上，能够走的路径都是不一样的。

作为OEM来说，最主要的是要明确自己的责任分工，我们的工作边界在哪里。之前有很多车企都会说，在新的软件造车过程中，我要做所有内容，包括像芯片定制，包括像自动驾驶算法开发，包括像操作系统原创性开发，这些如果都做的话，我想问一下，您的车辆集成也依然要做，系统设计也依然要做，要保证车辆的安全和舒适性，同时还要回收大量海量数据，根据这些再进行二次运营、二次营销、二次获利。整个投入进去可能一个品牌布置个几万人，有没有想过这几万人放在大的循环里到底需要几年的时间，从传统的OEM过渡到以科技创新为主题的数据、服务公司。在这个过程中，企业到底能不能坚持到最后。你在进行蜕变和转型的过程中，市场会不会等到你？其他品牌的竞争对手都有了细分的竞争路线，竞争对手的蓬勃发展会不会影响到你当前“航空母舰”巨型转身的过程。

建议不同OEM如果面对自己不同的战略定位，至少五年的战略定位每一个车企现在都知道了，你会知道自己在主力做系统设计，还是在做算法，还是在做传统的整车集成，抑或是给用户提供极致的安全和舒适性的体验，还是说前面的东西都可以放一放，要以最低的成本快速把车辆和自动驾驶的服务卖到用户那里去。

虽然在一次销售里我没有获得什么样的利润，甚至都是赔钱做的。但是，我会快速收集用户数据，通过对数据的二次清洗、筛选、利用，会获得数据产生的其他利润增值点。这些每一个车企都会有自己很清晰的工作明确范围。

但是在这里面，到底哪个是最重要的？大家要明确2-3点，如果方方面面都做的话，对于传统OEM来说，或者是对于现在新势力起来的科技品牌OEM来说，整体成本压力、运营压力，包括领军者被董事会认可的压力都还是有的。

最后有一个结论，在自动驾驶细分市场里，作为主机厂，作为科技公司，作为算法公司，现在并没有现成的、正确的解决方案去copy，也就是说，这个时候每一家的策略、方法都是不一样的。我能给到大家的建议是什么呢？唯有坚定自己的发展方向，不要左顾右盼，看到其他的品牌，看到其他的领军人物，看到其他的公司在怎么做，这个方法不见得适合于你。因为你必须要看准你周围的市场，每个品牌有自己不同的市场细分定位，在你的细分市场范围内，用户需要什么？你现在要给用户提供什么？认清楚自己到底现在要在什么样的定位上，既然决策了，选择了这个方向，就要坚定不移地走下去。

因为在自动驾驶的领域里，我们做的是既苦又需要长期坚持，而且短期不见效的过程。但是现在不做又是不行的。所以在种种阵痛、难过交织纠结在一起的时候，还是要沿着自己最初的flag，看到了远处的灯塔。既然设定了它是我最终企业发展的方向，就必须坚定不移地往那个方向去发展。