华为智驾ADS 2.0到ADS 3.0不需要更换硬件 原车就能升级

华为智驾ADS2.0到ADS3.0不需要更换硬件原车就能升级靳玉志表示，华为发布ADS3.0之后，用了华为智驾的用户特别关心，原来买的1.0、2.0这些车型，两年前、三年前买的能不能升级？首先，ADS3.0会在今年的享界S9上商用，紧接着在Q4和明年的Q1，会逐步升级老车型。“过去只要用了华为智驾的车型，不需要更换硬件，你原有的车可以继续升级为ADS3.0”，靳玉志说，从这个角度来说，我们对用户已经购买的车是极大的保护。用华为智驾不仅是保值的，未来可能还是升值的，干昆智驾，一步领先，步步领先5月31日，华为鸿蒙智行首款豪华轿车享界S9正式开启了预定，该车的预售价格45-55万，8月上旬北京发布。据悉，该车将首次搭载华为“最强智驾”的ADS3.0智驾系统。官方介绍，3.0拥有全新架构、安全再进阶、全场景贯通和泊车跨代领先。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1434893.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1434893.htm

车企也要搞大模型 但他们基本还在第一层

车企也要搞大模型但他们基本还在第一层不过，这些车企们到底是纯纯搞营销还是真的有东西，脖子哥还得仔细看看。就目前而言，大多数车企还只规划了座舱的语音功能，说白了，就是做ChatGPT的语音版。用上的话，语音助手确实会比以往更聪明一点。比如百度的文心一言，据说搭载上车之后，可以一边在车上电话开会，一边自动记录会议纪要，并且完成简单的PPT制作。那么……打工人就算开车也没理由不干活了，百度是懂加班的。而吉利的这个全场景AI大模型就更有意思了，说是有主动搭讪、自动唱歌以及哄娃等能力。但，用车机语音搭讪和自我营销，真的有人会用这个功能吗？他的精神状态真的还好吗……相比他们，一些车企已经到了第二层，开始用大模型做智驾了。这里面可就大有说法了。目前比较普遍的做法，是将大模型作为工具，辅助汽车的智驾训练，其中关键是训练智驾系统的应变能力。目前智驾系统还不能保障100%的自动驾驶安全性，是因为存在AI还没见过的场景，一旦遇到这种情况，AI就容易“把CPU给干烧了”，大多数自动驾驶的安全事故都是这样发生的，这个情况被称作Conercase。为了解决一个Conercase，必须得经历数据预处理、数据标注、模型训练和模型仿真等过程，需要用上万的样本数据以及数周时间进行测试，费时费力。过去用来训练AI的数据基本来自真实数据，但是由于Conercase发生的概率非常低，要找到世界各地出现的相同Conercase并不容易。用上大模型之后，AI就可以帮助构建虚拟空间，自动生成训练场景，可以大幅缩减成本。比如华为的盘古大模型，会根据路采数据进行重建，生成可编辑的虚拟空间，将原来两周左右的Conercase处理过程缩减到两天内。但这还不够，另一些车企选择了更为激进的做法，直接选择用大模型开干智驾。这就不得不提到特斯拉的FSD。早在2021年，特斯拉就采用了BEV（鸟瞰图）+Transformer的智驾算法，可以说是在车企里用大模型做智驾最早的一批。咱先不说这套智驾系统的原理是啥，先看这个Transformer，其实指的就是大模型架构，ChatGPT就是基于这个架构生成的。Transformer模型架构和传统神经网络的区别在于，加入了“注意力机制”，举个例子，咱们在读一句话的时候，有些字很关键，有些字不关键，只要看这些关键字，就容易get到整个句子的含义，即使个别字写反，也不影响最终理解的结果。因此Transformer就会对一句话中的每个字设置权重，最后对全文的理解根据每个字加权平均算得，准确性就相对更高了。这套模型架构将主要用于FSD的纯视觉感知算法，帮助系统将2D的摄像头视频数据融合转化成3D的鸟瞰图，从而自行判断合理的行驶路线。然而，就算这套大模型智驾方案拥有更高的泛化能力（举一反三的能力），特斯拉的FSD还是会遇到了各种Conercase。比如在今年的8月26日，马斯克在直播测试自动驾驶时，AI把左转车道的绿灯当成前进的绿灯，打算笔直穿过路口，此时的老马不得不主动介入刹停，才避免酿成事故。要知道这可是当众直播啊！先不说观众对FSD系统的质疑，就算评论问起应如何解决故障时，老马也只能说“将投喂更多样本数据”。因为压根没有什么直接了当的解决办法，毕竟模型是一个黑箱，没有人能在里面微操，除了继续训练还真没有什么别的办法了。所以，大模型做智驾的主要问题，依然是处理不完的各种Conercase，未来的智驾大模型还得继续在泛化能力上进行升级。不仅如此，大模型做智驾的另一个难处就是钱。特斯拉之所以能用上Transformer，关键是有72TOPS算力的HW3.0芯片作为支撑。而现在一些车企用的都是英伟达orin芯片，它的算力更是达到254TOPS，今后随着模型越来越大，对智驾芯片的算力要求也会越来越高，这意味着车主就要为智驾掏更多的钱。在研发方面，之前一些企业训练大模型用的都是GPU芯片，但现在都开始用上TPU了，功能越强的大模型研发难度越大，普通车企恐怕很难保持长时间的自研过程，与互联网巨头合作说不定会更加现实。不过特斯拉在这上面算是铁了心，最近，FSD又进行了一次全面的算法更新，打造了一个“端到端”的智驾模型，把整个智驾过程融入到一个算法和模型里面，这可能是未来各大车企做智驾大模型的一个方向。要知道，过去的智驾算法是分成三个部分的，感知、决策和执行各司其职，如果将其整合在一起，那么成本会更低，智驾反应也会更快。随着技术一次次迭代，也真说不好，什么时候就能把智驾大模型最后的安全难关给攻破了。但在此之前，一定是一段非常艰难且痛苦的过程。要脖子哥说，“大模型上车”这玩意儿确实有用，但能发挥出几分功力，还得看各家车企的实力了吧。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1398245.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1398245.htm

自动驾驶重磅指导性文件出炉 聚焦“修聪明的路”

自动驾驶重磅指导性文件出炉聚焦“修聪明的路”图源：交通运输部自动驾驶技术的进步离不开车与路的协同，智能车在硬件冗余设计、软件不断迭代的同时，路端也需要进一步智能化。《指南》即明确了路端设施如何为更高级别自动驾驶服务这一问题。《指南》适用于目前自动驾驶试验公路，其中自动驾驶不是狭义的无人驾驶，是车辆以自动的方式持续地执行部分或全部动态驾驶任务的行为，也可称为驾驶自动化；对公路工程设施中的自动驾驶云控平台、交通感知设施、交通控制与诱导设施、通信设施、定位设施、路侧计算设施、供配电设施和网络安全设施以及技术指标进行了统一，提出公路工程设施提供辅助信息的能力与范围，用以指导目前自动驾驶试验的公路工程的相关设施建设与发展。考虑我国交通和环境特点，《指南》采用了“端-边-云”相结合的技术架构，建立了公路工程设施支持自动驾驶的技术体系。通过“边”的信息处理与交互，形成边缘云与中心云，分别为路段级、省（区域）级、部（全国）级管理平台提供数据支撑。技术体系充分考虑管理体系特点，便于较快推广应用和相关建设的开展。不仅需要“智慧的车”更需要“聪明的路”随着数字技术与汽车产业的深度融合，智能网联汽车正逐渐成为全球汽车产业发展的战略制高点，而单车智能自动驾驶受限于车载算力、感知视距、传感器成本等先天不足而无法全面落地，因此车路协同成为未来发展趋势。多个部委大力推动智能网联汽车产业发展，如工信部设立标准体系建设、明确V2X频谱，公安部颁布智能网联汽车道路测试管理规范，交通部推进路运一体化协同。其中，国家发改委、住建部7月29日印发的《“十四五”全国城市基础设施建设规划》中，已将智慧道路基建纳入规划，包括加快推进道路交通设施、视频监测设施、照明设施等面向车城协同的路内基础设施数字化、智能化建设和改造。从各试点城市⼯作来看，推进自动驾驶落地，不仅需要“车的智能”，更需要“路的智能”，已成为各地共识。上海市人民政府办公厅9月印发《上海市加快智能网联汽车创新发展实施方案》，提出推动5G车用无线通信网络、多源融合感知、高精度时空基准服务、交通系统时空数字孪生等共性交叉技术方案落地，实现“车-路-网-云-图”一体的自动驾驶融合感知与规划控制；北京市高级别自动驾驶示范区今年将启动3.0阶段建设，“车路云一体化”是规划的一大焦点，其计划在年底前完成亦庄核心区60平方公里、300多个路口改造；广州市提出，对道路交通信号灯、交通电子标识等既有设施进行智能化升级改造，构建集感知、通信、计算能力为一体的道路智能基础设施；武汉市同样以智能化基础设施为依托，加快推进车城网平台建设。在政策端的不断推动下，我国车路协同建设正不断推进。中国车路协同参与者主要分为HBAT、ICT厂商、汽车供应商和集成商四类。前文《指南》的参编者如华为、百度均已有车路协同方案——华为正积极开展跨行业合作，联合大型整车厂、ICT厂商、芯片厂商等，构筑车路协同网络；百度的ApolloAir在关闭车端感知情况下，仅依靠路端轻量化连续感知，就可以实现L4级别的自动驾驶闭环；阿里云联合高德地图推出了“高速云”车路协同解决方案。巨头引领下，产业链多家公司也参与其中，与地方政府共同推进路端基础设施建设，包括智能在线信号灯、路口环境识别摄像头、成像激光雷达、5G网络等。据《科创板日报》不完全梳理，A股中：其中，四维图新、启明信息等为华为车路协同方案的合作伙伴。阿里、百度均投资了千方科技，阿里目前为千方科技的第二大股东。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1389061.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1389061.htm

上海证实特斯拉FSD路测 中国场景迎来最强智驾鲶鱼

上海证实特斯拉FSD路测中国场景迎来最强智驾鲶鱼消息已经得到了官方证实。在介绍上海临港新片区南汇新城时，该区管委会数据处处长陆森透露；南汇新城正推动10辆特斯拉车辆开展FSD落地试点。虽然这个“正推动”是否意味着已经落地还不得而知，但至少这句话已经证实，特斯拉FSD，要在国内落地试点了。特斯拉FSD入华终于迎来最关键的一环，此前的事实、传闻也终于可以尘埃落定。而现在距离第一次传出特斯拉FSD即将入华的传闻，刚好过去一年。2023年6月，一位海外特斯拉粉丝爆料称，特斯拉FSD已经在上海获批。虽然随后特斯拉中国官方立刻回应：消息不实，具体什么不实，并没有阐释。而后面的进展在逐步证实这则消息。2023年11月，特斯拉中国车主手册突然更新了FSD（Beta）的功能介绍，看起来是个预热的信号，官方这时的回应是：目前正在推进FSD在国内落地。随后就是今年4月，马斯克空降北京的同日，特斯拉通过数据安全检测的通报发布，国产Model3/Y均符合汽车数据安全合规要求。一方面这意味着特斯拉通行机场等场所解禁，另一方面则说明，特斯拉FSD落地准入，数据处理安全性、隐私保护已合法合规。除了一些确定的事实，还有更多证实特斯拉FSD入华在逐步推进的传闻。同样还是马斯克来华当日，多方新闻突然爆料：特斯拉FSD已经获批入华，能在中国推出了。并且特斯拉FSD用的地图数据还是百度的。好巧不巧的是，当时百度才宣布完百度V20车道级导航地图将在特斯拉全球首发（目前已经推送），关键的地图数据也没有了阻碍。随后有消息称，特斯拉中国正在向有关部门备案FSD软件，以便在今年推送这一功能，同时还准备引入订阅制，大约98美元/月（约711元/月）。虽然这则消息并未得到官方证实，但在相关部门备案通过后就意味着可以在国内道路上开启测试，为后续的推送做准备。而现在，落地测试正在推进。从特斯拉推送更新FSD的流程来看，一般先是路测，随后员工和内测用户可用，再就是全量推送。路测开始后，全量推送也就不远了。特斯拉FSD入华，智驾鲶鱼来了虽然不知道测试以及推送的是哪一版本，但至少不会比国外落后太多。而国外FSDV12已经全面推送，博主还是用户实测视频已经层出不穷。比起一开始清一色的好评，比如顺风车乘客完全意识不到车是“自己在开”，全程0接管0脱离；能够丝滑处理掉头、加塞等极限场景。△来源X用户RobMaurer最近也开始有了一些不一样的声音，比如过于谨慎，没有办法很好处理与过马路的行人还有路边随停的出租车的关系。△来源YT频道Ananto但整体都会提到一个评价：非常像人在开。而这样的类人系统，正是通过模型和数据不断地训练迭代出来的。倘若在国内开始推送，国内比北美更复杂更多的交通参与者、道路环境，数据量不会小。那么如此庞大的数据，对于系统训练、迭代无疑会带来很大的驱动力，系统是否会“水土不服”，也将由这些数据来改善和优化。另外，FSD入华也会对中国智能车产业带来更有讨论度的影响。特斯拉的BEV+Transformer、端到端架构大火，国内已经有许多智能车玩家优化自家智驾系统，并提出新的方式。并且跑在前面的，不少都是采用包含激光雷达多传感器融合方案的玩家。华为不久前才更新完智驾ADS3.0方案，去掉BEV网络，改用GOD通用障碍物识别网络，并引入PDP网络统领预测决策和规控，训练数据量每天3000万公里，每5天模型就能迭代一次。小鹏的XNGP则利用大模型具备时空理解能力搭建感知架构，以及用神经网络负责规划和控制，最近还增加了AI代驾，号称“有路就能开”，将在三季度在全国实现。理想的ADMax3.0已经全量推送，使用BEV+占用网络、时空联合规划算法和MPC模型预测控制算法分别负责感知规划和控制。最新已经开始内测端到端和视觉模型的算法架构，号称明年上半年就能推送L3级别的自动驾驶。另外还有纯视觉派的极越，PPA智能驾驶结合BEV+OCC+Transformer，还引入视觉大模型VTA，最近一次更新一次性在国内扩张百城。如果放在几年前，特斯拉FSD的效果足够炸裂，但现在国内也不缺熟悉本地车况，而且还能迅速迭代升级的本土玩家。等到特斯拉FSD推送后，到底谁才是真的“遥遥领先”？不过余承东已经不这么说了，在最近中国汽车蓝皮书论坛上，大嘴非常谦虚：我不太喜欢夸大事实，说我们这不行那不行。我们不必骄傲自满，更没有必要妄自菲薄，别人做得好的地方，我们一定要做得更好。那么到底是特斯拉做得好还是国内玩家做得好，就留给车主自行评判吧。很快就能是骡子是马，中国路况见分晓了。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1434883.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1434883.htm

参加华为开发者大会后 我感觉他们把系统玩明白了

参加华为开发者大会后我感觉他们把系统玩明白了也正是在这场大会上，之前跟大家预告过的HarmonyOSNEXT正式和大家见面了。托尼也是从杭州出发，前往大名鼎鼎的松山湖畔来参加这场为期数天的开发者大会（不是来打捞芯片的）。废话不多说，咱们直接进入这次的正题——HarmonyOSNEXT。>/HarmonyOSNEXT简单来讲，HarmonyOSNEXT采用了华为自研的全新系统架构，这次真的要跟Android说再见了。而这也就意味着，之前说过的鸿蒙原生应用，现在成为了现实。看看这一屏幕的小伙伴就能知道，大家常用的京东、淘宝、美团和微博等等，肯定都开发了鸿蒙原生应用。统一的鸿蒙生态这一点，其实在现在的鸿蒙设备上就能感受到，但是这次鸿蒙更进一步，你在手机、折叠屏或者平板上面打开相同的应用时，体验是几乎一样的。以前做不到这种程度，是因为之前只是植入了鸿蒙互联框架，运行和流转的应用本身依旧是AndroidApp。但Android嘛，它一开始就没有给跨硬件的无缝流转留余地，所以体验可以说是稀烂……不过鸿蒙这次从设计之初就考虑到了这些问题，所以厂商们的鸿蒙原生应用体验必然是丝滑般顺畅，遥遥领先。这些应用一出生就有对应的“平板版本”，不需要在平板上用别扭的手机应用了。为了展示原生应用，华为现场还摇了不少人，比如WPS副总裁，他在现场就表示手机和平板WPS都已经适配了原生鸿蒙，而且像是账号统一、文档同步和多段协同编辑等等都已经完美适配了。而华为生态里的经典功能之一，跨设备协作，比如把手机里的图片甩到平板上面继续编辑，也都被WPS玩明白了。但在大会上，余总也表示TOP5000款应用中，已经有1500多款上架成为了鸿蒙原生应用。虽说已经能满足99.9%的用户使用时长，但还是会有边边角角照顾不到，所以华为也想了个办法，为开发者们准备了“样板间”。简单来讲，样板间就是为你提供好了各种不同类型应用的模板，比如新闻、金融和政务等等，直接照着来就行。比如人民网就用上了新闻样板间，其中有80%的代码都是复用的，甚至还能加入新功能，这开发速度一上去，应用的交付效率可不就起来了吗？余承东说，HarmonyOSNEXT在第四个季度就要商用了，也就是顺利的话可能Mate70首发就能用到。留给开发者们的时间不多了，加油干吧！>/HarmonyIntelligence华子啊，你还是保守了……隔壁果果都直接叫AppleIntelligence了，托尼一开始以为你们也直接叫HuaweiIntelligence呢……但有一说一，确实是HarmonyIntelligence更好听。说回正事儿，我认为HarmonyIntelligence是这次纯血鸿蒙能明显区别于现在Android的部分。咱也知道，国内原生版GoogleAI指定用不上，所以以后国产Android手机拥有系统层级的AI就挺难的。那么这个鸿蒙原生智能都可以做些什么呢？最基础的，AI图像生成，可以基于照片生成不同风格的画面，还可以一键设置到华为全家桶上面，各种设备的自适应其实也有AI的功劳。但真正格局打开的，还是华子对特殊人群的关心，比如AI声音修复。有些特殊人群的发音比较模糊，而AI就可以修复声音，让声音变得更加清晰。如果你对声音修复没概念，可以去回忆一下《流浪地球2》李雪健老师的声音，其实他的声音是后期修复的。还有对于视力障碍人群，小艺现在可以把看到的画面读出来，现场举了个例子，根据语音问题来判断冰箱里的食材新不新鲜。别说视障人群了，这个功能我也想拥有……总之，华子对无障碍方面的探索确实领先，这波格局打开了。说到小艺，就像前两天果子的Siri得到史诗级升级，小艺也同样如此，直接跟底部导航条合二为一，托尼感觉类似一个无处不在的超级助手。小艺的用法很无脑，比如你想创建日程，直接把信息拖拽到底部导航条就完事儿，小艺会自动识别内容。更无脑的方法，就是当你收到一张表格图片的时候，你只要直接把图片甩给小艺，它就会自动转换成表格……差友们，这才叫真正的智能助手啊，你一句话都不用说，它就知道你要干啥……小艺现在也支持多模态融合，比如你收到一条消息，上面有一个地址，你不用导航手动搜索地址，直接问小艺“去这里要多久”就可以，根本不用说出地址。该说不说，要是实装的HarmonyOSNEXT真能有这样的效果，那托尼可太期待了。除此之外，HarmonyOS对隐私的管理也更加严格了。比如直接禁止开放应用列表和通话记录等9种不合理权限，从源头上降低隐私泄露风险。对于这种行为，我只能说干得漂亮。除了这些，HarmonyOSNEXT还有各种大大小小的新功能，华子确实是把这步给迈出去了。要是你没看够，等我们明天在现场体验完HarmonyOSNEXT，立马写个文章与大家见面，差友们别急嗷。另外，Mate60、MateX5和MatePadPro13.2三款机型今天就支持开发者和先锋用户更新Beta版本。而更多机型的更新，将会和秋季的Mate70系列共同到来。>/盘古大模型5.0说完了HarmonyOSNEXT，这个盘古大模型对于普通用户来讲就比较陌生了。其实去年它刚亮相的时候差评也给大家介绍过，它就是华为自己的大模型，人们可以在它的基础上二次开发面向行业的应用。我们前面提到的HarmonyOSNext上的小艺，就是用了盘古大模型的能力。可它实在太低调了，蛰伏一年时间，盘古已经从3.0进化到了5.0。升级后的5.0更牛逼了，给大家举一些发布会上演示的例子吧。第一个例子，可以用大模型生成不同天气和角度的视频来训练自动驾驶……大家都知道训练自动驾驶需要海量的数据，各种ConnerCase（极端案例）必须见过才知道怎么应对，所以这个应用可算是戳中了智驾开发者的心～你也可以通过大模型来帮助自己设计汽车，现场还直接展示了大模型生成的3D打印模型。虽然很方便，但是怎么说呢，就是这个B柱的位置感觉不是很方便上车的样子……但这不重要，重点是盘古大模型可以很快生成3D汽车模型，而且支持导出并二次编辑。嘛，能改就是好同志。年初OpenAI和Figure合作的机器人不断刷屏，现在搭载盘古大模型的国产机器人“夸父”也来了。有一说一，敢现场让机器人演示对话、拿取物品和互动还是挺自信的。夸父取水.gif虽然感觉这个机器人的反应稍微有点慢，不过在开发者大会上就能有这样程度的展示，也已经很不错了，托尼也很期待这位机器人大哥之后的反应可以更迅速。另一个很实用的功能，则是通过盘古大模型5.0实现AI同声传译，现场也直接演示了一下，老外讲英语大概四五秒之后，同声传译就开始了。有一说一，这个语气、流畅度和精准度真挺不错的，如果优化一下速度，那跟老外交流就再也不是问题了。如果到这里，你还认为这些应用这些都是学别人，有模仿嫌疑，那接下来可是实打实的原创了。华为分别请北京铁道所、宝钢和深圳市气象台等各种行业人士上台，就为了告诉大家盘古大模型可以提高故障识别准确率、降本增效、提升预报准确度。怎么说呢，深圳市气象台预测上个月的“龙舟水”天气时，比欧洲中期天气预报中心的预报还要准……最离谱的，是盘古大模型居然可以“寻医问药”，通过语言和药物分子大模型来优化药剂。难道这就是传说中的赛博老中医吗……现场还举了些别的例子，托尼就不一一展开了，我觉得未来也许大家会在潜移默化中有越来越多它的影子。>/终这次的开发者大会信息量还是相当大的，不仅有咱们用户关心的HarmonyOSNEXT，还有面向企业的盘古大模型和云服务。PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1435687.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1435687.htm

大众小鹏合作 最核心的8个问题该如何解读？

大众小鹏合作最核心的8个问题该如何解读？我们提炼了8个外界最关心的问题逐个分析一、大众为什么一定要合作？有人说大众有钱有根基，自己花钱自研，慢慢打磨产品不行吗？答案是不行，因为市场不等人。市场的判断是辅助驾驶会在2026年之前成为智能汽车的关键竞争力，从技术，产业，政策方面均有依据。技术层面，特斯拉大概在2021年左右提出了“BEV+Transformer”技术路线，它主要有利于解决图像尺度问题和遮挡问题，更好地实现向量空间的构建，并且在规控算法上，有望提升其泛化能⼒，优化在复杂场景下的表现。加速了自动驾驶技术的发展。产业层面，目前自动驾驶最核心的芯片、激光雷达，域控等产品已经逐步成熟，智驾硬件BOM成本有可能达到50%的降本幅度。政策⽅⾯，⼯信部在今年6月已明确表态⽀持L3及以上级别的⾃动驾驶功能商业化应⽤，这将加速相关技术在量产⻋型中的落地应⽤。这些都加速了整个行业的快速发展，没有足够的时间给大众慢工出细活，必须快刀斩乱麻。从市场表现来看这样的苗头已经出现，小鹏自己内部给出的销售数据也证明了这一点，在G6上市当天公布的3万台订单中，选择具备XNGP能力MAX版本的用户超过70%。对新能源有关注的朋友应该都注意到了一个现象，新能源真正上量是从2019年特斯拉Model3国产开始，此前一直是比亚迪，奇瑞等企业在低端市场靠政策补贴，以及B端市场小打小闹。从2022年9月新能源产量突破500万开始，市场在一年时间里迅速升温，2023年7月中国第2000万台新能源汽车下线，从500万到2000万台，新能源保持5个月一翻倍的增长速度，变化之快，令人咋舌。如今的自动驾驶也遵循同样的市场规律。辅助驾驶牵扯到数据的积累以及地图的数据的合规性问题，理论上普及的周期会比新能源更长，但从目前算起，不会超过5年，甚至大部分车企们的预测就在这两三年内，也就是大众和小鹏合作的首款车型推出的2026年。在此之前，大众必须提供足够有竞争力的产品推向市场。牵手在智能化方面积累强的车企走捷径就成了必由之路。另外还有一点值得注意的是，智能汽车时代，软件定义汽车的大趋势下，数据成了核心资产，尤其是地图数据方面，外资品牌在这方面天然存在“障碍”，此前特斯拉已经被要求必须在国内（贵州）建立数据中心。大众牵手本土合作能够很好的规避后期的不确定性。另外，从组织架构角度看，大众是传统车企出身的组织架构，要构建软件型能力需要很长的时间学习，并不是短期内花钱挖两个人就能解决的，需要长时间的积累和建设。此前大众CARIAD软件公司在这方面走的弯路也证明了这一点。二、地平线之外，为何“另寻新欢”？很多人疑惑，大众已经跟地平线进行了深度绑定，并且自己也布局了CARIAD，还在安徽专门成立了聚焦智能电动汽车的大众安徽，可以说是多线布局，为什么还要继续扩大朋友圈？地平线强于芯片和感知，在辅助驾驶的全局性层面，比如工程能力，数据积累等方面涉猎的并不深，能够给到大众的帮助有限，大众需要在全局上有足够优势的合作伙伴。三、为什么不找一家本土自动驾驶供应商？也有人会疑惑，为什么不找一些自动驾驶供应商来投资，可控性不是更好，而且还不用担心培养的是将来的竞争对手。答案同上，依然是全局性。自动驾驶的单点能力上很强，但任何一家自动驾驶公司在全局性上与造整车的小鹏依然存在差距。四、为什么选择小鹏？上文提到，特斯拉发现的“BEV+Transformer”的技术路线迅速获得了国内自动驾驶圈的认可，但由于新技术对企业的算法积累以及芯片硬件都要求极高，目前真正将该技术落到实处的企业凤毛麟角。小鹏是为数不多的在这方面构建核心能力的企业。再有，在数据层面，小鹏也是国内真实里程数据积累最多的国内企业。自动驾驶拼到最后就是数据闭环能力，小鹏在数据采集，自动标注，云端训练的数据闭环上已经构建了一套完整的体系，能够让智能驾驶系统快速落地，并且保证后期高效的OTA能力。此外，还是上文提到的数据合规性问题，小鹏已经在乌兰察布建立了大数据中心，这些问题交给小鹏显然比大众自己做更合适。五、为什么不是华为？按照小鹏内部人士对外的说法，大众在选择小鹏之前，对市面上所有的智能电动汽车进行拆车和研究，小鹏在各方面的表现最佳。表象的可能之外，大众对合作方也有自己的思考。华为在业内的风格一直以强硬著称，其与大众能够达到多高的契合度不得而知。此外，大众希望利用小鹏G9的平台直接生产新车型，挂大众标销售。华为不造整车，不能相关的技术服务，合作的延展性没有小鹏那么高。六、小鹏为什么牵手大众？新势力发展到今天，也就理想数据稍微好看一点，但没有任何一家敢说自己已经“上岸”。尤其小鹏之前在G9上吃过亏，虽然G6迅速调整好了姿态，但也没有达到“高枕无忧”的阶段。小鹏的技术路线和战略方向肯定没问题，但是短期的资金压力和长期的市场不确定性依然存在。牵手大众，短期内获得一定的资金支持，缓解现金流压力；长期看通过收取技术开发费，开拓新的商业模式，拥有更多想象空间。不仅如此，按照双方的说法，小鹏向大众输入智能化技术，大众也向小鹏输出更高的供应链管理能力，成本控制能力，以及整车制造能力等，也有利于打造更有竞争力的产品。⼤众在成本控制和优化方面具有很强的能⼒，他们进⼊后也会帮助小鹏优化G9平台的成本，并且由大众来主导零部件的采购。利用大众通⽤零部件在全球的采购能⼒帮助小鹏进行降本增效。这里顺便也多说一句，小鹏是新势力里少有的保持开放心态的车企，从吸纳传统车企出身的王凤英进入董事会，到如今牵手大众，小鹏一直在标新立异，但也没有排斥对传统经验的学习。甚至不排除将来小鹏与其他车企的合作，在新平台，新车型等方面。因为何小鹏一直在强调规模在未来竞争中的重要性。而小鹏目前的多个平台都没有大多足够大的规模，引入外部合作伙伴不失为一个扩大规模，降本增效的好办法七、合作会不会昙花一现？车企之间合作最后谈崩的案例不在少数，而且小鹏作为新势力和传统车企在工作方式，国别文化等方面都存在巨大差异。很多人会有各种各样的疑惑，二者的合作会不会点到为止，会不会出现大众学了小鹏的技术最后抛弃小鹏的可能……双方都表达了长期合作的意愿，但具体到细节，而且考虑到大众复杂的合作伙伴关系，没有办法展开的太细致。但战略投资显示了大众希望长期合作的意愿。小鹏在公告里也提到了这一点，以后不排除⼀些其他的合作领域，包括下⼀代电动平台，甚至更甚的L4层面的合作。而在技术互换层面，小鹏比看客们想得明白。小鹏称自己在核心技术上会有更多可控性，亦如当年中国品牌对外资品牌以市场换技术的策略一样，但时至今日，我们依然没有太好的技术获得。按照双方的理解，合作的目的是共赢，而不是谁要把谁打败或者挤下牌桌。八、对中国汽车产业有什么影响？中国汽车工业长达40年的时间里，一直对外资品牌处于仰望的状态。但今天大众与小鹏的合作打破了这样的局面。按照双方协议，小鹏将向大众进行技术输出，并收取一定的开发费用。对汽车产业有了解的朋友都知道，外资品牌进入中国时，我们需要向他们支付技术开发费，但今天这样的主客关系颠倒了。在新旧势力汽车企业合作上，大众和小鹏身...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1373479.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1373479.htm