長城打出智能化底牌

作者 | 周智宇

編輯 | 張曉玲

在廣州車展上打出“青一色”，讓小米集團董事長雷軍都不禁感嘆“哇哦”。爲了在廣州車展上吸引更多注意力，長城汽車下了番心思。

11月15日開幕的廣州車展，近3000平米的長城汽車展臺上，23輛滄浪青配色的全新藍山排成陣列，成了這場展會的“打卡點”之一。配上“青出於藍”的主題，長城汽車將舞臺留給全新藍山，目的明確，就是爲了彰顯出長城汽車在智駕方面的實力。

過去，在談及長城汽車的時候，消費者第一印象還是它的城市SUV、硬派越野；而今，長城汽車則希望將智能化標籤牢牢貼在自己身上，今年以來，長城汽車董事長魏建軍更是多次直播，向外展示自家智能駕駛能力。

廣州車展上，長城汽車也宣佈，藍山全場景NOA全國開城，實現全國100%真開城。

智能化已然是消費者選購車型時重要因素。魏牌藍山商品總監劉鵬凱透露，全新藍山自8月21日上市以來，每月的交付量穩定在6000多臺，其中60%以上的客戶是因爲這套座艙系統和智能駕駛系統，選擇這款車。

長城汽車在智能駕駛上快速進步的原因之一，在於長城汽車選擇了當下流行的端到端解決方案。長城汽車CTO吳會肖在發佈會後的採訪中透露，全新藍山智駕之所以能在較短時間內實現工程化部署並取得良好效果，首先就是因爲算法架構做得不錯，當然，從算法到整個工程化，每個環節都不可或缺。

智駕也會是在當前市場內卷下，車企研發的產品能夠脫穎而出的核心競爭力之一。

接下來，在藍山之外，魏牌高山也會上新智駕版本車型，坦克品牌也在進行相關工作，哈弗品牌的研發則已經啓動。長城汽車的主力車型，也都將具備處於行業第一梯隊的智駕能力。面對新能源汽車行業智能化下半場，長城汽車快速趕上，密集出招，誓要打贏這一仗。

長城汽車CTO吳會肖還就長城汽車智駕規劃、車企智能化發展趨勢等話題，與華爾街見聞等進行交流（經編輯）：

問：對於端到端技術，長城汽車在智能駕駛方面有哪些特點和突破？

吳會肖：首先，端到端技術是行業內公認的一種說法，但具體實施細節，每家企業都有自己的核心見解，這些見解通常不會完全公開，當前還是要做規則兜底。

接下來，無論是視覺語言模型、視覺語言動作模型，還是把更多的視覺模型引入進來，把通識和整個智駕結合得更好，這既取決於整個算法模型優化，還取決於端側芯片上做得怎麼樣。

就目前智能駕駛的現狀而言，例如自車和他車的軌跡預測以及對道路上的行人、自行車等進行預測，當前算法已能夠實現。但面對更復雜場景，如救護車需要避讓、潮汐車道和公交車道的使用限制等，對智能駕駛系統來說仍是挑戰。

從產品理念上講，對於全場景NOA全國開城，中國車企幾乎都已開啓。開城後，大家的實際表現是否足夠絲滑、準確，儘可能爲駕駛員和乘客提供非常好的體驗，這是大家競爭的方向。

對於消費者而言，他們可能不理解端到端的概念，但他們能理解車位到車位。因此，這是我們技術開發人員的方向。

問：全新藍山的智駕系統，未來是否會在魏牌或長城汽車整個產品體系中有更多的應用和升級？

吳會肖：關於藍山智駕是否會應用到其他車型，答案是肯定的。智能駕駛和智能座艙實際上是分開的，我們在做整個產品系列規劃時，會同時考慮座艙和智駕的需求，更多還要考慮整個車控的需求。

雖然我不負責營銷，但可以透露的是，高山系列將會有類似藍山的產品推出，坦克品牌也在進行相關工作，哈弗品牌的研發已經啓動，具體的量產時間將取決於座艙和智駕的匹配情況。

問：在大模型開發方式下，你認爲車企應掌握的核心能力是什麼？

吳會肖：當談到AI應用時，大家首先關注的是產品層面，但實際上在落地實施時，我們發現開發和運營層面能更好地發揮效能。AI和大模型是工具，它們應使我們的日常工作更加輕鬆和高效。

我們的研發團隊擁有一個AI Lab，最初主要面向產品側。隨着ChatGPT的興起，我們開始將AI Lab的職能擴展到整個運營層。

汽車產業的挑戰在於其涉及的因素和組織衆多，一個零部件的變動可能對整車的法規符合性、安全性等產生重大影響。有國內的標準、海外的標準，原來的汽車產業不友好是因爲他的影響因素太大，當我們做變動的時候，很多工程師要先把所有的，無論是國家的強標、國外的參考標準、企業的標準，還有過去失效的案例，統統都要梳理一遍，所以週期就會比較慢。

通過使用大模型，我們可以更好地進行知識問答和日常標準索引。我們也在引入Coze系統，進行定製化方案的開發，因爲它是一個公共平臺，我們需要對企業保密性數據進行本地化部署。本地化部署後，它將接觸各個領域出現的模型和工具，從而優化我們的日常差旅費用和機票預訂等。我非常認同AI給這個時代帶來了巨大的變化，這種變化將影響每一個人。

問：過去一年，行業裡很多品牌對於智駕進行了路線上的調整，長城汽車有哪些重大調整？

吳會肖：從去年9月份技術路線定下來到產品落地，實際上需要一些時間。國際上產品開發週期是36個月，國內縮短到24個月，對於成熟的動力總成，簡單的車身改款和軟硬件集成，造型確定之後，可以是18個月。所以去年9月份和大家做交流時，所有的技術路線基本上已經確定，今天大家看到的全新藍山智駕以及哈弗品牌、坦克、歐拉的OTA功能都是基於去年確定的技術路線。

從9月份至今，端側技術路線上沒有做大的調整。主要是進行工程化的落地，工程化落地上，除了端側，我們在雲側分佈式、車聯網以及雲側的多雲整合方面做了一些工作，無論是數據採集、訓練、精準推送還是定點大數據收集都取得了一些成果。

至於整個智能化的路徑會不會再往前演進？我覺得大的路線上還是不會有調整，但在一些小的細節上有所調整，例如多域控制器融合，我們認爲這是一個可行的方向，這將有助於降低成本、提高通訊效率和穩定性。但由於涉及到不同領域芯片的選型和整個電路設計，我們會更爲謹慎。

關於視覺和激光雷達的選擇，我們也在做準備。我們最初認爲當前技術狀態，量產在激光雷達，可以在適應複雜天氣、複雜路況上會更有優勢，但是隨着數據量的積累，我們認爲純視覺也可以有很好的效果。所以這一方面的工作也會加快。

另一個需要強化的是，從原來的座艙和智駕向整車智能進化，我們的Coffee OS也將升級爲整車軟件系統，將更多的底盤控制、動力控制、車身控制和端雲結合控制納入一體化的管控領域裡面，這是我們的技術路線。

問：多域融合大概何時能在一些車型上實現？

吳會肖：談到多域融合器，大家對於智能駕駛和座艙的關注過高，因此一提到多域控制器融合，大家第一反應就是智能駕駛和座艙的多域控制器融合。實際上，從整車角度來看，多域控制器如何整合，或者我個人認爲，在短期內，尤其是像城市NOA這樣的功能，目前我們正在做智能駕駛和座艙的融合，甚至發展到One trip這一層面。

我認爲在當前智能駕駛、智能座艙在One trip路徑上，還需要進一步看一看。但在車控領域，例如網關到車門，包括底盤、懸架、空氣懸掛，甚至包括動力控制器的部分，去做多域控制器整合的機會更大，成本也能得到更好的控制。