中国汽车芯片产业创新战略联盟秘书长、国创中心总经理原诚寅：技术创新与商业模式都是汽车零部件行业面对的挑战

进入智能汽车时代，无论是业界提出的“软件定义汽车”还是在智能驾驶成为汽车“新标志”的潮流中，其背后都离不开汽车芯片等零部件体系及生态的支撑。

“要解决技术创新的问题，还要解决商业模式变现问题，这是中国零部件行业面临的巨大挑战。”近日，中国汽车芯片产业创新战略联盟秘书长、国家新能源汽车技术创新中心总经理原诚寅在接受记者采访时表示，在这个问题上，还要解决与时俱进、与产业同行的问题，不然就会被甩开而得不到资本的跟进。

智能驾驶的合理性

(资料图)

在原诚寅看来，在智能驾驶产业“火”过几年之后，从行业到企业应该冷静下来认真思考，在技术研发之前要先把技术基础的合理性想清楚。他对此有三个方面的认识。

首先是技术方案的合理性。如果技术方案不合理，产品也会面临无用武之地的尴尬，同时也会造成人力、物力、财力等资源的浪费。以往企业追求高性能、高算力芯片的集成，如在智能座舱中，一味去堆芯片、比拼算力，但实际上这是不是实际需要的技术方案，包括未来供应链的安全都需要探讨。

其次是成本的合理性。特别是在智能驾驶产业的发展初期，每一项资金的使用对于企业而言都非常重要，因此，要让每一份投入产出其应有的价值。企业需要规模化出货，如果成本没有竞争力，必然会走不下去。

第三是应用场景的合理性。从依然较高的成本看，不是所有的车型都适合搭载智能驾驶。因此，现阶段所有车都100%的配装智能驾驶系统很难，要走通商业模式，一定要找到合适的应用场景。

此外，相关企业面对的用户场景，到底是2B还是2C，也是必须清楚的问题。原诚寅提出，面对普通消费者，企业应该把思维方式简单化，抓住消费者最核心的利益点才是至关重要的。

行业面临的共性问题

近来，从国外到国内，自动驾驶的技术研发遭遇了新的瓶颈，对此，原诚寅认为，自动驾驶还是智能驾驶，如何称呼也是需要思考的。如果称自动驾驶，意味着要往高级别走，要依托AI解决出行问题；智能驾驶意味着寻找一个比人工驾驶更智能化的迭代方案。

他谈到，今年以来，ChatGPT和GPT-4的到来，使大家发现与传统的思路不同了。当前面临的挑战，是所有人都关注人工智能对各行各业的影响，对汽车产业的影响是不可避免的。到目前阶段，不管是电动化、智能化、网联化、共享化，已是必然趋势。在中国做电动化和智能化又有着得天独厚的优势，中国有世界最大的汽车特别是新能源汽车市场，有最多的应用场景，有政策和用户的支持，这意味着中国的自动驾驶企业有机会尝试新的技术新的模式。

近来，“出海”成为汽车行业的热词，原诚寅谈到，时下大家说的最多的是“新出海”，其不仅意味着整车出口，未来一定会有一些主机厂到国外建厂，大规模输出产品和技术，而且“新出海”代表着汽车行业中国方案和中国技术的出口。中国的零部件厂商，比如地平线正在与大众汽车合资，意味着已经进入了跨国车企的视角，这是“新出海”的一个趋势。还有个趋势是电动化，在传统赛道几乎没有机会，特别是发动机难以追上国外水平的情况下，电动化和智能化成为“新出海”的重要抓手。

“智能化的探索已经取得了一定的进展，智能化汽车零部件和解决方案领域水平也在提高，但是商业模式的探索也很重要。”原诚寅表示，企业要靠盈利生存与发展，商业模式的探索不容忽视。

中国方案需要持续创新

如今，在智能汽车和智能驾驶快速发展的情况下，芯片的技术进展也备受关注。原诚寅表示，芯片对算力、能耗的要求，对先进制程的要求都很高。有了硬件需要软件和操作系统，行业关心的是，国产操作系统什么时候出来，能不能围绕操作系统把软件应用生态建起来。围绕这一生态，上下游能不能更紧密地协同等。

原诚寅认为，这些涉及的核心是中国方案。单点技术突破可能不难，但持续的创新以及耐心、恒心却不易。中国方案的智能化体系不是单一企业独立作战，一定要上下游协同，从芯片到软件到汽车电子、到整车、甚至到运营商都要协同。中国企业要利用好自己的产业优势和场景优势，不管是乘用车还是商用车，要把上下游整合到一起，这才是最有价值的。

关于智能汽车的数据，原诚寅表示，智能汽车上的数据怎样帮助企业优化智能驾驶是个闭环，数据如何才能共享共用是行业面临的挑战。

“智能驾驶示范区要做好两件事。”原诚寅谈到，一方面，要推广智能驾驶的优势，让更多的人感受到智能化的基础设施带来的益处，让智能的车更安全高效，让普通人乘车也更安全高效，这是教育示范，教育用户；另一方面，示范区一定要探索商业模式，目的是让国内的一些新技术得到验证，让新的商业模式得到验证。

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