国汽智控尚进:智能汽车万亿新蓝海需要有效自主创新
摘要:最后,尚进针对智能汽车车云协同计算及孪生架构提出四点展望建议,一是顺应硬件趋同、软件定义、数据驱动行业发展趋势,二是加快车云协同计算落地,打造优秀的数字孪生架构,三是基于行业平台持续前瞻研究、标准研制、测评、示范及开源,四是通过数据安全+网络安全防护体系为车云协同计算的发展及应用保驾护航。
中国经济导报 中国发展网 记者张洽棠
资本对于智能汽车赛道十分看好,数万亿的新蓝海市场如何进行有效自主创新?国汽智控总经理、首席技术官尚进近日在接受中国经济导报记者采访时表示,一方面需要顶层设计,另一方面需要行业共建中国方案。
全新蓝海市场需要顶层设计
“汽车行业早已经是红海,红得不能再红了,但是以特斯拉为例,从行业变革来看,红海突然变成了一个很大的蓝海。”尚进表示。
以加速功能为例,特斯拉的百公里加速从四点几秒到3.9秒,只加2000美金,所有人都会用,一辆车是2000美金,累计起来会更多,这当然是一个大的更新功能、生命周期。
这仅仅是表面蓝海的冰山一角,尚进表示,底下有更大的蓝海。以中国为例,中国整车汽车行业总市场大约是10万亿人民币,中国GDP是100万亿,是1/10,这1/10里面有很大的比例要重构,比如说控制器等方面都要变,传统整车利润率是个位数,并非高回报行业,但智能汽车完全不同了。
“哪些是最热的时髦词?大数据、云计算、人工智能、5G、信息安全、区块链,所有这些融合应用的最大平台,甚至唯一平台,在陆地上都是智能汽车。”尚进表示。
投资回报的高增长性不是瞄准消费互联网,而是数字化,尚进表示,比如说车变成四个轮子的数据中心,包括计算平台、芯片、硬件,最主要是所谓的汽车操作系统,以及与边缘计算结合,等等。
尚进表示,操作系统产品要更广泛的落地产生价值,一定是支持更多的硬件平台,向上一定是建立生态,或者说来支持所有的用户,向下也可以扩大,就是基于OS进行广泛合作。
目前巨头们纷纷发力智能汽车,国汽智控有何显著特点呢?
尚进表示,第一,整个产品就是顶层设计,产品架构得到行业共识,要能引领行业,第二,股东组成具有行业的平台代表性,国汽智控与所有的主机厂都是合作伙伴,并非只为一家主机厂服务,第三,国汽智控是平台公司,给主机厂留下了最大的利润空间,市场上没有任何一家公司像这样的,这也与国汽智控定位有关,与主机厂不仅共建,也要做整个应用开发。另外,国汽智控承担了一些国家级的项目,通过这种方式更进一步推动顶层设计,同时有助于加快市场化落地。
自主创新:中国方案 行业共建
如何看待智能汽车行业的自主创新?“我们从头到尾就是自主创新。我们做的不是敌有我无,我们做的是敌无我无。”尚进表示。
尚进表示,从PC时代的Windows+Intel联盟,到智能数码时代的Android+Arm联盟,在汽车智能化时代,也会有智能汽车的操作系统+智能汽车硬件构成的平台。当前的软件定义、数据驱动已成为行业共识,实际包括两个方面:一个是车内软件定义,代表形态是硬件、OS和应用开发两层的解耦,表现形式是大脑中央控制器和上面平台的软件化,即我们所说的操作系统,再往上就是应用开发。另一方面,数据驱动不仅仅体现在车联网,也是基于5G、V2X能够把车辆设计拓展到云端,真正实现把车辆大数据分析、云计算、网联云控、信息安全等互联网系统融合到功能设计里。
尚进表示,智能网联汽车发展一定是需要本地属性的新产品的,中国方案的智能网联汽车既要符合中国基础设施标准和中国联网运营标准,还要符合中国新体系架构汽车产品标准。鉴于车辆本身的使用特性,车端软件的开发模式有别于传统PC和互联网应用。高级自动驾驶功能在车端需要预装大量传感器和高算力计算平台,极大的增加了车辆成本。而在配置较低的车辆,又无法享受软件带来的功能提升。一台车的生命周期一般是5-10年,期间如果软件算力需求超出了硬件资源的能力,后续的软件升级也就此终止。同时,以单车计算平台为基础的单车智能本身就存在着局限性。
为此,借鉴传统应用软件开发和部署的方法,在车辆行业加以创新,国汽智控基于智能汽车操作系统(ICVOS)硬件解耦、软件分层的理念,提出了车云协同计算框架和车云协同基础软件(ICVEC)产品。该平台简化了车端应用开发和云端应用对接,支持了算力云端扩展,可与现有的车端部件仿真协同构成完整闭环,实现了软件功能的仿真设计,同时也拉动了5G和MEC上智能驾驶应用的部署。
尚进提出,建设智能网联汽车OS不仅是一家企业的事情,更需要全行业共建,以国汽智控自动驾驶计算基础平台为例,其融合了包括如华为、地平线等硬件平台以及系统软件的合作伙伴,在整个应用开发上,大多数主机厂已经参与其中,共同打造计算基础平台或者是自动驾驶操作系统生态圈,并且生态圈在未来将持续不断地向边云端拓展。
最后,尚进针对智能汽车车云协同计算及孪生架构提出四点展望建议,一是顺应硬件趋同、软件定义、数据驱动行业发展趋势,二是加快车云协同计算落地,打造优秀的数字孪生架构,三是基于行业平台持续前瞻研究、标准研制、测评、示范及开源,四是通过数据安全+网络安全防护体系为车云协同计算的发展及应用保驾护航。
责任编辑:张洽棠