陈滢巧[汽车之家行业] 4月18日，第二十届上海国际汽车工业展览会如期举办。本届车展以“拥抱汽车行业新时代”为主题方向，众多车企高管、供应链企业代表、咨询机构专家齐聚一堂，共话汽车行业新趋势、新机遇、新挑战。在本届车展期间，汽车之家与百度集团副总裁、智能汽车事业部总经理储瑞松展开了深入交流。

　　他认为，消费端对智能驾驶的体验与车企的宣传有很大的差距。很多主机厂想通过全栈自研的方式来掌握智能驾驶技术。但是从成本与体验来看，这并不是最佳方案。储瑞松认为，车企与供应商之间应加强合作，共生共赢。与此同时，中国汽车智能化转型需要的新型、专业、本土的Tier1。

　　他指出，中国的消费者正趋于理性，在智能化方面堆硬件搞军备竞赛已经无法打动消费者了，“车企应该思考自己的智能驾驶是否更安全更好用了”。

　　主持人： 第一个问题是今年3月份的时候，文心一言引发了市场很大的关注，当天百度的股价也是有了十几个点的增长，我们计划未来在哪些方面为汽车的智能化进行赋能，Apollo智能驾驶打算如何融入国际理念？

　　储瑞松：大家知道ChatGPT很火，是语言大模型+生成式AI+人类反馈的强化学习三方面组合在一起。百度是中国最强的人工智能公司，早在2019年就开始做研发。生成式AI，百度大概在两年之前就开始做，并在国内率先实现了突破，我们推出了文心一言，并且邀请测试。这代表了百度在AI方面的实力。

　　在车场景里面，我们将探索提升智能座舱人机交互的智能性。当然，未来近似于通用人工智能的能力可能在更广泛的领域也会应用，包括智能驾驶应用，实际上百度在超大规模智能驾驶领域也有做研究、投入。

　　主持人：文心一言在车企的合作规模现在方便透露一下吗？主要合作的领域和合作方式都有哪些？

　　储瑞松：我们跟很多企业都在深度探索，真正能给用户带来实际获得感的场景。接下来，合作情况会随着探索以及上车情况有序推进。我们认为车企是行业价值链的链主，所以我们不会先声夺人，会尊重车企的发布节奏。

　　主持人：在智能座舱和智能驾驶领域，车企自研已经成为一种趋势，您如何看待这种现象？您认为在智能汽车时代，百度和车企之间的共同在哪里？是否有一定的竞争关系？

　　储瑞松：我认为不存在竞争关系。首先我们的定位是一个新型专业的合作伙伴，我们尊重车企在整个价值链当中链主的地位，不会像个别友商一样反客为主，这个是很明确的。

　　车企最重要的事情是要做好车型定义，能够全栈可控，能够给消费者带来非常好的用户体验。但智能化是一个全新的课题。智能座舱行业短短几年，相对车200多年的历史来说是非常短暂的，所有车企要去摸索。刚开始几年前的时候，车企并不知道该怎么做智能座舱，所以依赖于百度这样很有实力的科技供应商，我们提供整包方案。但是，随着车企慢慢对智能座舱有了更多理解之后，希望对于直接影响用户体验的这一部分有更多的掌控权。应对这种车企的需求，除了在座舱里面有整包方案，百度现在也提供基于AI的小度车载SDK。至于前端跟用户交互的HMI这一部分，车企可以自己定义自己实现。

　　我们提供这种可能性之后，很多车企还是会说你来帮我实现吧。我觉得这很有意思。车企想掌控对用户体验的定义权，在智能驾驶方面，车企受影响想要全栈自研，实际上经过一两年的尝试，发现这件事情难度非常高，不是说车企可以自己搞得定的。

　　现在实际上所谓的全栈自研热是在逐步的退热，但是车企仍然希望能够全栈可控，它不希望自己变成一个完完全全的供应商，一个黑盒交付，一锤子买卖。

　　基于这种情况，两天前在百度汽车智能化业务发布会上，我们发布了《百度智能驾驶开放白皮书》，宣布面向车企开放四大能力，清楚表明了我们的态度：尊重车企对于体验的定义权。我们开放车企对于智能驾驶体验的定义，开放了SOA、提供数据闭环和工具链。车企的团队掌握了这个数据闭环跟工具链之后，可以自己基于数据迭代提升智驾的体验。我们也开放产品全周期服务，长期提供OTA，比方说在三年时间里，百度产品本身的能力提升之后，车企可以把最新能力OTA上到自己的车上，让他的智驾始终保持竞争力，保持生命力。我们也开展赋能车企的团队真正搞懂智能驾驶。

　　所以，我们是开放的态度配合车企工作。我们并不认为车企的自研跟我们有竞争关系。行业还在探索最佳的整车厂和优质的合作伙伴之间的合作模式。

　　主持人：现在的智能驾驶其实发展是晚于预期的，很多解决方案都是在有限的城市进行测试，不具备大规模开放使用的条件，在您看来，智能驾驶现在普及的最大的难点是什么？您认为在哪个时间节点能去做一个大规模的普及？

　　储瑞松：我个人觉得长期看的话，智能驾驶的进展非常快速，非常迅猛。有一句话是说，大家对于未来总是觉得短期之内进展不够快，但是稍微放长一点看五年十年，会发现进展是非常快速的。

　　我理解你讲的可能是城市道路的智能驾驶。本身中国的城市道路路况非常复杂，道路交通参与者众多，也有很多不遵守交通规则的情形。中国道路的城市智能驾驶这个题目可能是全世界最难的题目之一。中国城市智能驾驶进展可能比有些行业内的人预期的要慢一些，原因是多方面的。一个是前面提过的道路交通情况复杂。另外一方面，跟具体的不同玩家的做法有关。大家现在能看到的已经发布的几款城市道路智能驾驶，他们之前的做法都是重度依赖传统的高精地图，每一个城市道路要去做大量的外业、中业、内业的工作，要做数据的采集、处理，最后做高精地图数据的生成，这是非常重的事情。一个城市的地图的产生要投入巨大的人力、时间。

　　百度的做法有点不一样。我们本身就是国内领先的高精地图的提供商，我们在做智能驾驶的时候，一开始就意识到了不能用传统很重的高精地图，所以我们的智驾团队和图的团队很早就非常深入的讨论过，怎么样尽可能降低城市道路高精地图的复杂性。传统高精地图采集的时候，要跑很多圈，每一圈误差综合起来才会有一个非常高精度的地图。但是我们现在的做法是只要跑一圈就可以了，通过压强算法把偏差消化掉。

　　另一方面，高精地图有很多的图层，如果您懂的话会有非常多的图层，包括特征图层，其他图层之类的。我们尽可能简化，只留必须要有的图层，剩下的图层里面数据的标注，尽可能简化标注。打一个比方，传统的高精地图说到了红绿灯十字路口，这边有几个红绿灯的灯，每一个灯对应着哪一个道，是一个直行的灯还是直行加左转的灯，都要标的清清楚楚的，这样的话人工作业或者加上AI辅助作业的工作量非常大。而我们压强算法和价值能力，就不需要标非常详细，只要说这个路口有红绿灯就好了，开到这个路口之后，我们感知会自动找红绿灯在哪里，还会自动的识别，当然这个对感知能力要求非常高，这是举个例子。

　　所以百度现在做城市道路智能驾驶的高精地图是非常轻的，比起传统的图要轻80%。这使我们可以以合理的成本快速拓展城市泛化。

　　实际上我们也在做基于BEV的实时建图，应该是国内最早去把它真正在产品化上落地的。因为高精地图存在现实变更的时候。原来建图的时候道路情况是这样子，后来发生道路情况的变化，BEV实时道路结构的建图会做一个冗余校正，实际上百度有5000万公里的专业路测数据，有整个道路的信息，还有高精地图，我们会用这个数据去做EBV模型的训练，会迭代。BEV模型算法不难，难在需要有很多高质量的数据，基于这几种做法，对于我们现在这条道路是非常有信心的，我们能够比较快的以一个合理的成本在多个城市去扩充覆盖的城市智能驾驶的数量。

　　所以我觉得再过个一到两年时间，我们就能看出来谁能够在更多的城市里面给消费者带来安全、安心、有连续获得感的城市智能驾驶体验。

　　主持人：现在电动车智能配置是越来越多了，很多消费者会认为车企过于注重智能化配置，以至于成本飙升，消费者买不起，您是如何看待这种现象的？

　　储瑞松：我觉得消费者并没有去要求说这个车一定要有什么什么的智能化配置。而是中国现在的汽车行业非常卷，或者说大家竞争很激烈，每个车企都非常努力。现在大家都在寻找一种真正能够打动消费者的方式，但是对于智能新能源车，哪些方面能够打动消费者。我觉得在电动化这个方面，大家慢慢知道了，续航里程数、能源效率是消费者关注的。但是在智能化方面，大家还在摸索。所以我们和不同车厂的CEO去打交道，他说现在还不知道怎么宣传智能驾驶，因为不知道，所以大家在做各种各样的尝试，有的说我多配一些硬件的配置之类的，看看是不是能打动消费者。当然了现在看起来，所谓的军备竞赛、硬件配置，消费者也感知不强烈，比如你配了这么多激光雷达，到底给我带来什么好处，智能驾驶更好用了？更安全了？这个之间的关系也很难说清楚。

　　现在我们看到整个行业在逐步回归理性，特别是今年春节之后，特斯拉掀起价格战，大家发现成本压力非常大。你的配置要给消费者带来真正的价值，让消费者觉得物有所值，因为最终钱还是消费者掏的。（文/汽车之家 张凌霄 ）