4月24日，北京車展媒體日首日，第三屆烏鎮(zhèn)薈圓桌會在北京召開。

以國內(nèi)頭部車企的技術(shù)負(fù)責(zé)人、核心供應(yīng)鏈企業(yè)掌舵者，以及行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的制定者等三十余位行業(yè)大咖齊聚北京，就當(dāng)前汽車產(chǎn)業(yè)智能化的演進(jìn)方向展開了現(xiàn)場交流。

當(dāng)前，汽車智能化的技術(shù)路線演進(jìn)已經(jīng)到了一個臨界點(diǎn)，就像是一場全速前進(jìn)的馬拉松，領(lǐng)跑者和追趕者都在思考如何調(diào)整呼吸。越是在這種狂飆突進(jìn)的時刻，行業(yè)就越需要剔除泡沫的冷思考。

因此，烏鎮(zhèn)薈秘書處對這場高密度的思想交鋒進(jìn)行了整理，試圖還原這群技術(shù)掌門人對產(chǎn)業(yè)走勢的真實預(yù)判。這些觀點(diǎn)直接觸及了行業(yè)的痛處，也指出了藏在迷霧里的方向。

一、自動駕駛技術(shù)路線：端到端是“終局”還是“開局”？

關(guān)于“視覺+大模型”的端到端技術(shù)路線，會上呈現(xiàn)出基于不同時間維度和技術(shù)視角的邏輯判斷：

路線終結(jié)論：有觀點(diǎn)認(rèn)為，視覺加上大模型的端到端就是單車智能無人駕駛的終結(jié)路線。在這個路徑下，一旦取消方向盤，汽車將不再僅僅是交通工具，其產(chǎn)品形態(tài)和家庭/商業(yè)屬性將被徹底重構(gòu)

硬件周期與黑盒掣肘論：另一種觀點(diǎn)從底層硬件出發(fā)，指出云端大模型雖然算力迭代快，但車端邊緣芯片的開發(fā)周期長達(dá)1.5到2年，端側(cè)算力存在明顯的滯后與受限。同時，大模型的“黑盒”特性使得其在現(xiàn)階段依然需要依靠傳統(tǒng)規(guī)則技術(shù)來做安全兜底。

漫長開局論：還有觀點(diǎn)提出，當(dāng)前端到端帶來的體驗躍升僅僅是一個“開端”，需要解決的問題還有很多。從目前城區(qū)百公里接管一次的水平，要達(dá)到真正L4級別萬小時一次的安全碰撞指標(biāo)，中間存在幾個數(shù)量級的差距，這需要數(shù)據(jù)、算力、模型參數(shù)的長期同步增長來填補(bǔ)。

二、汽車智能化時代的“靈魂”如何定義？

對于當(dāng)前智能化進(jìn)入深水區(qū)，什么是汽車不可替代的“靈魂”（核心壁壘）的問題，會上展示了三種不同的定義邏輯：

座艙交互唯一論：有觀點(diǎn)認(rèn)為，智駕技術(shù)一致性強(qiáng)，極易被標(biāo)準(zhǔn)化，無法成為差異化的靈魂。真正的靈魂是AI座艙，它是連接用戶、彰顯品牌DNA的唯一通道。未來的AI座艙應(yīng)跨越“指令執(zhí)行”，演化為能與碳基生命雙向互動的“硅基生命”。

稀缺價值決定論：另一種觀點(diǎn)以市場供需為標(biāo)尺，認(rèn)為如果一項技術(shù)在市場上可以輕易買到且各家水平趨同，就不應(yīng)被視為靈魂。靈魂應(yīng)當(dāng)是難以輕易獲取的核心壁壘，例如AI座艙與智能底盤系統(tǒng)

整車物理與電子整合論：也有觀點(diǎn)提出，真正的核心在于整車的硬核整合能力，包括底盤調(diào)校、三向六域的物理與電子架構(gòu)打通。同時有補(bǔ)充觀點(diǎn)認(rèn)為，只要能滿足用戶需求并找到解決方案，采用自研還是合作模式并不重要

三、全棧自研or生態(tài)協(xié)同如何抉擇？

圍繞全棧自研與供應(yīng)鏈協(xié)同，會上展示了基于成本、控制權(quán)與產(chǎn)業(yè)分工的不同邏輯側(cè)重：

供應(yīng)鏈風(fēng)險防范論：支持全棧自研的觀點(diǎn)提出，除了實現(xiàn)成本下探與技術(shù)平權(quán)，更重要的是防范供應(yīng)鏈風(fēng)險。如果在算力、三電等命脈領(lǐng)域不能自控，將面臨被超級乙方掌控的風(fēng)險，從而喪失成本優(yōu)勢與資源調(diào)度權(quán)

差異化主導(dǎo)與綜合成本論：另一種觀點(diǎn)指出，將別人走過的路重新投資一遍意義不大，只需做到關(guān)鍵技術(shù)可控。該觀點(diǎn)回顧產(chǎn)業(yè)歷史提出，曾經(jīng)單純的軟件供應(yīng)商或主機(jī)廠都面臨過盈利困境。因此，主機(jī)廠應(yīng)絕對把控“差異化部分”，而將標(biāo)準(zhǔn)化部分交由生態(tài)協(xié)同，以實現(xiàn)綜合成本的最優(yōu)

橫向分層演進(jìn)論：還有觀點(diǎn)基于IT產(chǎn)業(yè)規(guī)律預(yù)判，汽車行業(yè)將走向“開放與封閉共生”。隨著電子架構(gòu)集中化，汽車生態(tài)將形成芯片、基礎(chǔ)軟件、應(yīng)用層的橫向分層。未來少數(shù)具備實力的企業(yè)可能完成垂直閉環(huán)，而多數(shù)企業(yè)將依賴于接口標(biāo)準(zhǔn)化的分層開放生態(tài)。

四、混動是否迎來新生命周期？

對于混合動力技術(shù)在產(chǎn)業(yè)中的定位，會上的探討回歸到安全、場景與全球市場層面：

安全指標(biāo)掛鉤論：有觀點(diǎn)設(shè)定了明確的硬性技術(shù)前提：只要液態(tài)動力電池的極端條件安全性未能降至傳統(tǒng)汽車安全標(biāo)準(zhǔn)的嚴(yán)苛底線，內(nèi)燃機(jī)及混動技術(shù)就具有持續(xù)存在的必然性

場景需求延展論：另有觀點(diǎn)以手機(jī)行業(yè)演進(jìn)為例，指出即便手機(jī)電池容量翻倍、快充普及，充電寶的需求依然存在且走向高端化。同理，面對復(fù)雜且真實的用車場景，混動技術(shù)滿足了不可替代的冗余需求

供需黃金點(diǎn)與全球適應(yīng)論：有觀點(diǎn)分析，在國內(nèi)市場，混動平衡了純電的里程焦慮與燃油車的使用成本，切中了當(dāng)前用戶的“黃金工作點(diǎn)”。而在全球視野下，受制于海外充電設(shè)施建設(shè)的滯后及政策環(huán)境的差異，混動具備更強(qiáng)的場景適應(yīng)性，是產(chǎn)品出海的重要支撐形式。

五、L3自動駕駛的去留？

關(guān)于L3階段的留存必要性，會上呈現(xiàn)了基于純粹產(chǎn)品定義與現(xiàn)實落地場景的兩種邏輯：

體驗割裂與越級論：這一視角從產(chǎn)品體驗出發(fā)，認(rèn)為L3要求用戶在系統(tǒng)無法處理時接管是缺乏合理性的，產(chǎn)品應(yīng)做到“要么行，要么不行”。基于L3運(yùn)行設(shè)計域窄且成本高的特點(diǎn)，更務(wù)實的做法是做好L2++，并在底層架構(gòu)上直接為L4做準(zhǔn)備。

全域長尾與法規(guī)過渡論：另一視角的觀點(diǎn)認(rèn)為，商用運(yùn)營可以直接應(yīng)用L4，但乘用車輛面臨的是全域的極端未知場景。例如在暴雨導(dǎo)致系統(tǒng)停擺且車內(nèi)無駕駛能力的極端情況下，L3的駕駛員接管機(jī)制是必要的物理冗余與安全兜底。同時，復(fù)雜的道路法規(guī)落地與用戶心理建設(shè)，也客觀上需要L3作為一個過渡和教育階段。

六、跨域融合的算力分配問題

隨著車輛電子電氣架構(gòu)的演進(jìn)，會上展示了對于底層架構(gòu)打通的不同應(yīng)用邏輯：

算力整合與成本效率論：有觀點(diǎn)從成本與架構(gòu)優(yōu)化的角度提出，隨著未來算力需求向數(shù)千TOPS攀升以及激光雷達(dá)線數(shù)的增加，盲目堆疊獨(dú)立芯片將造成算力浪費(fèi)。更合理的路徑是推動模型層和功能層的深度融合，讓座艙和智駕復(fù)用同一個底層大模型和同一塊芯片，從而大幅縮減硬件成本

底盤接管與安全輔助論：另一種觀點(diǎn)認(rèn)為，應(yīng)該將智駕的價值延伸至底盤控制領(lǐng)域。認(rèn)為智駕應(yīng)與智能底盤深度融合，在車輛發(fā)生爆胎、遭遇坑洼等突發(fā)故障時，提前預(yù)測并輔助司機(jī)進(jìn)行緊急介入與控制。

底盤差異化競爭論：有觀點(diǎn)提出，如果未來的自動駕駛走向端到端的成熟，提供標(biāo)準(zhǔn)化的位移，智駕能力將趨于同質(zhì)化。在智駕、座艙被拉通之后，各家企業(yè)如何調(diào)校出具備自身特色的智能底盤，將成為未來形成差異化競爭的新焦點(diǎn)

七、車用AI標(biāo)準(zhǔn)的預(yù)設(shè)與治理：技術(shù)之上的規(guī)則構(gòu)建

在大模型與AI技術(shù)快速上車的背景下，關(guān)于如何構(gòu)建配套的標(biāo)準(zhǔn)與評估體系，會上呈現(xiàn)了宏觀監(jiān)管與微觀生態(tài)兩種視角的考量：

風(fēng)險防范與超前布局論：針對AI大模型的特性及可解釋性難題，有觀點(diǎn)強(qiáng)調(diào)標(biāo)準(zhǔn)制定必須超前。車用AI涉及全新的倫理底線與安全規(guī)范，需要通過構(gòu)建獨(dú)立的風(fēng)險評估框架，來解決AI上車帶來的效率與安全問題

出海博弈與國際規(guī)則參與論：站在全球化視角，有觀點(diǎn)指出車用人工智能標(biāo)準(zhǔn)正在成為多方外交博弈的新焦點(diǎn)。建立測試場景庫與安全評估計劃，并向國際輸出標(biāo)準(zhǔn)法規(guī)提案，是提升產(chǎn)業(yè)話語權(quán)、為技術(shù)出海鋪平道路的必要手段

生態(tài)解耦與評價體系基礎(chǔ)論：從產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同的角度，有觀點(diǎn)指出當(dāng)前操作系統(tǒng)內(nèi)核與芯片、AI框架與大模型之間缺乏統(tǒng)一的分層接口標(biāo)準(zhǔn)。只有當(dāng)行業(yè)建立了清晰的分層標(biāo)準(zhǔn)和第三方評價體系，企業(yè)才能客觀評判并選擇供應(yīng)商，從而讓解耦的開放生態(tài)真正有序運(yùn)轉(zhuǎn)。

八、數(shù)據(jù)閉環(huán)與邊界拓展：通往高階自動駕駛的支撐條件

在討論如何實現(xiàn)高階自動駕駛時，關(guān)于數(shù)據(jù)獲取方式與外部環(huán)境支持的探討也構(gòu)成了關(guān)鍵的邏輯分支：

數(shù)據(jù)閉環(huán)能力決定跨越能力論：有觀點(diǎn)將“能否直接跳過L3開發(fā)L4”與企業(yè)的數(shù)據(jù)閉環(huán)能力直接掛鉤。認(rèn)為具備強(qiáng)數(shù)據(jù)閉環(huán)能力、且能夠覆蓋復(fù)雜工況的企業(yè)，有能力直接考慮研發(fā)L4；而弱閉環(huán)、場景覆蓋單一的企業(yè)，則必須依靠L3階段來收集數(shù)據(jù)與演化場景。

單車智能與車路云協(xié)同補(bǔ)充論：在探討單車智能的同時，會上也有聲音拋出了“車路云一體化”的平行命題。盡管該技術(shù)路線目前面臨商業(yè)閉環(huán)不清晰的挑戰(zhàn)，但仍被視為解決自動駕駛長尾場景的潛在技術(shù)方向之一。