最近两年，智能汽车都喜欢用硬核配置说话。

比拼搭载的激光雷达数量，标榜高算力AI芯片首款量产落地，车内屏幕越来越大数量越来越多，智能驾驶号称可以解决越来越多的场景落地，硬件似乎已经成为衡量一辆“聪明”的智能汽车的硬指标。

另一边，主机厂们开始宣称全栈自研，国产供应链渐渐势起，他们一面以对标国际供应链巨头的硬件参数加入智能汽车战局，一面以灵活的合作方式与主机厂合作。

在中国这个被公认为最适合发展智能电动车的环境中，当主机厂、供应链开始ALL IN智能汽车，他们将如何携手打造出一辆聪明的车？

5月18日，品驾邀请到了在智能汽车领域扮演不同角色的四位嘉宾，包括沙龙汽车智能化高级总监杨继峰，禾赛科技联合创始人及CEO李一帆，地平线副总裁兼智能驾驶产品总经理余轶南，腾讯智慧出行战略总经理沈沛，关于如何定义一辆聪明的智能汽车，主机厂和供应链的OKR是否应该一致，以及未来5-10年智能汽车会变成什么样子，嘉宾们与品玩创始人兼CEO骆轶航一起聊了聊。

首先，堆积硬件是不是就代表智能，禾赛科技联合创始人及CEO李一帆用苹果举例：苹果手机的摄像头并不是公认的像素最高的，但是苹果手机的拍照水平却是公认最好的。在李一帆看来，把用户最常用的功能做出最极致的体验，才是当下最应该努力的。人有我多状态的下一阶段是人多我强。

另一方面，当更多的高算力国产AI芯片落地，在更大TOPS指标背后，是否意味着一辆智能汽车因为这个强大的内核而变得更聪明？

地平线副总裁兼智能驾驶产品总经理余轶南说，一个100TOPS算力的芯片，如果使用效率只有10个TOPS的话，它最多也就只能发挥10个TOPS算力的效率，所以效率其实是一个非常关键的因素。

当供应链拿出更强的硬件能力，当整车厂开始不断强化用户体验，供应链和车企之间，应该如何更好地来完成打造一辆更聪明的智能汽车的目标？

沈沛以手机及互联网的发展举例：手机、互联网之所以发展的那么快，是因为它的生态快速的打开了各种各样的开发者，用一个非常低门槛的工具和平台，能够在上层开发出用户的应用，它起得很快死得也很快，但是没有关系，死了可以重来。

在沈沛看来，现在整个汽车行业今天还是一个比较相对封闭的状态，每家都在做自己的事情，研究自己怎么样能够全闭环，这样虽然有好处，但是也可以开放出和用户体验息息相关的部分，让广大的开发者和整个生态参与其中。

对于一边要与供应链保持密切合作，一边要直面用户体验的整车企业来说，整个算力的架构，数据的回流以及整个用户体验的闭环，是一项系统工程。所有的压力最终都走向了整车企业。

杨继峰认为堆料的背后，在今天算法还没有固化下来，在一个相对开放的计算环境下，整车企业增加传感器、增加算力，其实是为了释放更多场景，整车企业不能把所有的硬件成本变成一次性的bom，而是一定会把自动驾驶变成整个生命周期的价值服务落地。

在这次对话中，品玩/品驾与四位嘉宾一起，也得出一个结论：新能源汽车生态链各个环节的头部公司要有对齐OKR的共识。

在品玩创始人兼CEO骆轶航看来，如果说造一台聪明的车是一个系统工程，要在分层去解决每一层不同的需求，把上下打通，然后我们才能够让用户体验在各个环节上去做得更好。

以下是本次对话内容精选，我们从不同维度进行了一些总结：

怎么定义聪明的车

在去年的广州车展上，长城汽车孵化的新品牌沙龙汽车首次亮相，其首款车沙龙机甲龙搭载了4颗激光雷达，并直接喊话 “四颗以下，请别说话”。

对于搭载更多感知硬件的必要性，很多人有着不同观点，有的人称之为硬件冗余，有的人认为是一种为了出圈的“炫技”。杨继峰则认为，现阶段主机厂能做的就是在感知能力上去做全生命周期的硬件能力预留，然后去做全生命周期的场景不断释放，然后去做全生命周期的体验不断提升，然后去做全生命周期的这种用户反馈的闭环。

在杨继峰看来，在自动驾驶没有完全实现L4之前，去解决人机共驾的核心之一，就是解决系统和人的认知差异，他既要解决认知结果的差异，也要逐步的向去解决这个人是怎么建立认知过程的差异。

“所以总体上来讲，我去定义一个更聪明的车的用户体验，就是怎么感知环境，怎么感知规则，怎么感知驾驶员，然后在这样的一个体系下，去做场景的突破，对更多的用户去做所谓的‘千人千面’，或者叫数据驱动，来给用户以更多的选择。”

从主机厂和沙龙汽车的角度，杨继峰给出了聪明的车的定义。

最近，地平线百TOPS级大算力国产AI芯片征程5完成了多家车企量产定点前装，余轶南对于聪明的车，则有着其他维度的理解。

他认为，定义一辆车是否足够聪明，包括三个要素：一是场景是否广泛，二是驾驶时未来预测能力是否强，三是学习能力的强弱。

去年11月，腾讯智慧出行业务正式亮相，其目标是助力汽车产业全链路数字化升级，提供全生命周期的数字化服务。作为不直接参与车辆生产的数字服务商，沈沛给出了自己的看法。

沈沛认为，驾驶并不是每个人天生就能掌握的技能，车通过自动驾驶与用户交互，能让用户不再焦虑，就是一个聪明的表现。同时，车需要更加了解用户的需求，把用户想要的信息及时地提供出来。因此，这种让车更聪明地学习，少不了调用云端的计算与存储，所以一辆聪明的车必然是端云一体的。

那么，聪明的车如今发展到了哪个阶段？

禾赛科技作为激光雷达的供应商，目前已为多家公司的无人驾驶出租车以及即将量产的乘用车提供了激光雷达产品。作为硬件供应商，李一帆反而不赞同纯堆料路线。

他认为，一个新技术通常会存在“人无我有”、“人有我多”、“人多我强”三个阶段，目前激光雷达行业还停留堆料为主的“第二阶段”。

在李一帆看来，有些车企仅追求表面指标的优，但在其看来未必是最好的选择。一个行业最优秀的供应商需要提供的是最优秀的交付体验，而不仅是表面数据。堆料不一定能让车变聪明，还可能会造成浪费。

余轶南同样认为，李一帆提出的三阶段确实存在，在每一个阶段去顺应市场都是正确的，关键在于能否先于整个市场一步，在市场需要“有、多、强”的时候能立即做出这样的产品。从芯片角度来说，扩大芯片面积让算力更高，或是提升芯片的效率来提升算力，相对应着多与强两阶段，需要依市场的需求来决定发展的方向。但无论是哪一种，如果最终为用户带来的使用场景十分限定，用到的算力实际上非常少的话，都是成本上的一种浪费。

因此，这阶段的堆料是否是必要的，这个问题也直接指向了堆料的汽车主机厂。杨继峰认为，如果减少传感器还能同样稳定的实现一个功能，是一件很酷的事情；同样，如果增加了一些传感器能带来更多的功能与更好地体验，同样很酷。

由于车企与供应商面对着不同的市场与用户，自然会产生不同角度的观点，但最终各家的目标都是要对用户负责，来造出这样一辆“聪明的车”，如何在不同中取相同？在这里，用到了OKR的概念。

造车产业链的OKR

对于整个汽车生态链的发展，沈沛提出了“更开放”的概念。生态的开放，是为了让行业内更加统一的秩序。

余轶南同样提出了类似观点，认为虽然目前很多企业提出“全栈”以及完全自研等路线，都想完成自己的闭环。但产业需要有清晰的分工，以达到效率最高、质量最优以及成本最低。造一辆聪明的车，需要产业分工分层。

当有了清晰的分层后，每一层只需明确做好自己该做的事情，对该层的进步负责，从而推进整个行业的发展。

当供应链的“开放”诉求与整车企业的全栈自研理念形成冲突，骆轶航则提出：当几乎没有一家整车企业可以独自解决所有的东西时，整个汽车生态系统对齐OKR，大家在各自的领域解决跟各自的这一块的事情，然后把效率做高，似乎是一个更好的思路。

大家应该有共同的O（即目标），各自拆解自己的KR（即关键成果），KR之间需要协作。例如地平线在测试中使用到激光雷达，有必要将测试结果反馈给激光雷达企业，以帮助其改进问题，同时也提升了自己产品的效果。

整个行业与生态对齐OKR，或将成为造聪明的车的关键因素之一。但目前产业上下最大的问题则在于，O（即目标）真的能对齐吗？

也有不同观点。在李一帆看来，眼下整车企业与供应链之间的“O”并不一致。

李一帆批判了整车企业在功能开发中“过度炫技”所产生的问题。他认为，目前有不少车企去造一些不能保证100%能用的功能，甚至是出现在一些事关安全的问题上。一个非常高阶的辅助驾驶功能看起来确实会非常“聪明”，但可能成功率只有50%，这样的“半成品”是危险且不负责的。因此，大家所面对的“O”，不应该是更多“聪明”的功能，而是在保证靠谱的前提下，再让车更聪明。

于是，供应链与主机厂似乎又产生了一种“思路”上的交锋中。杨继峰认为，目前的目标仍然是通过软硬件的搭配，来更早地把即靠谱又安全的功能释放给用户。但站在主机厂的角度来说，需要持以用户体验优先、更开放的态度，要考虑把这一代技术站交给用户时，怎样支持更长时间、有价值的用户服务。

总结来说，供应商希望主机厂能够推出更加稳定的功能，避免过于激进的路线。但在主机厂的角度来看，只有早日推出更加向上的功能，才能通过用户的数据回流，推动技术水平的发展。

5到10年的未来是什么样

这些观点其实正代表眼下我国智能汽车产业发展的现实：主机厂不能因极小概率的不稳定而放弃新功能的可能性，同时又不能为了新功能拿用户的安全与体验来冒险。而如果回归到用户体验上，在聪明的车这条路上，大家仍然有共有的目标。

关于未来5-10年的智能汽车，李一帆认为，到2030年，可能激光雷达不会再是非常独立的一部分，而是与其他感知元件高度融合，2D、3D、4D感知都融为一体。余轶南则认为，国产的供应商与车企将能占据更多的市场份额。沈沛提出，用户的周边环境会逐渐被数字化建模，势必会形成一个出行体验上的数字孪生。

回归到车上，杨继峰认为，短期目标来说，在现有的规则与体系下，需要更加完善人机共驾问题，而长期的远景则是为未来的道路交通结构下的智能驾驶去造一台车。

你更同意主机厂还是供应链企业的观点？

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