今天小編分享的互聯網經驗：全民智駕“吹哨人”的野心，歡迎閲讀。
作者 | 柴旭晨
編輯 | 王小娟
當新勢力挑起的車圈智能化賽事進入白熱化階段，長安汽車卻先一步成為全民智駕的吹哨人，一舉颠覆了市場對"國家隊"的認知。
20天前，長安在其主場重慶，祭出了極具野心的"北鬥天樞2.0"智能化戰略，其中的關鍵是實現智駕平權，10萬元級國民級車型配備激光雷達。
長安汽車首席智能駕駛技術官陶吉向華爾街見聞直言，目前智駕的确來到了拐點，它的能力和表現逐漸讓用户感到安心，接下來随着成本的下降、大眾的認知提高，智駕會迅速普及。
而智駕還只是長安野心的冰山一角，按照内部的規劃表，其到2026年、2028年分步攀上L3、L4級智駕高點，另一面的載人飛行器、具身機器人都在規劃之内。
陶吉説，長安正在第三次創業，從油車、電車再到成為一家智能低碳出行科技公司。這也與小鵬、理想、特斯拉等後浪玩家的願景不謀而合。
看得出，長安正努力褪去傳統主機廠的固有底色，用AI串聯起自己的宏圖野心，"激進"地與新勢力見招拆招。
不過，蜕變中的長安并非一人單打獨鬥，除了華為之外，騰訊雲則是那個默默為其AI戰略提供底層基礎設施的"關鍵幫手"。
在與陶吉的交流中，他提及最多的就是數據，"這是AI這個時代最重要的養料，數據怎麼去充分獲取？怎麼把它玩轉，這是非常關鍵的"。
事實的确如此，随着自動駕駛能力更新，帶來了龐雜的"數據海嘯"，產業競争已經從車輛向雲端延伸，如何雲上進行高性能、低成本、安全合規的數據存儲、計算、模型訓練成為剛需，也進一步催生汽車行業雲市場規模的擴大。
面對車企自動駕駛研發和運營的需求，騰訊雲在行業率先設立了"專雲專用"的智能汽車雲雙專區，為自動駕駛開發創造了一個端到端、全程合規的數據閉環服務。騰訊還打造了智駕雲圖，将自動駕駛地圖數據全面雲化，以更靈活、更鮮活的方式，為自動駕駛系統輸送地圖數據"養料"。
騰訊集團高級執行副總裁，雲與智慧產業事業群CEO湯道生就曾指出，騰訊雲的這些着力，目的就是讓長安在内的主機廠研發團隊更專注到算法開發上來。
當然，随着建立在AI大模型之上智駕、智艙的需求暴增，帶來了雲上算力需求的井噴。未來的智能化之争，核心就是算力之争。小鵬汽車董事長何小鵬更是預測，2025年開始，小鵬汽車每年花在算力上的費用就會超過10億元。
這意味着，當主機廠們争奪智能化高地之時，騰訊雲在汽車領網域的布局，也終于迎來AI場景化落地的收獲時刻。這讓其在殘酷的公有雲份額争奪戰中，鎖定了更大的赢面。
眼下，騰訊雲正展現着成為汽車行業領網域AI基建商的想象力，與長安的牽手或許只是一個模範間，接下來雙方将如何協同攪動車圈乃至人工智能賽道？
以下是與長安汽車首席智能駕駛技術官陶吉、長安汽車智能化研究院副總經理毛葉平、梧桐科技副總經理劉銅陽的對話實錄（經編輯）：
問：長安這麼多年在智能化有哪些新的變化和成果？
毛葉平：我們從2015年起步，到2018年國内第一個首發的自動泊車APA5.0，去年我們成立一個國際僅有特斯拉在做的中央環網架構，這樣一個架構的雙重保護下，又進化到了數智汽車。
從前期七八年的沉澱來看，我們把汽車首次慢慢變成了六層架構，數智汽車理念提出來以後，更适合現在自動駕駛的演變，因為很多感知類的、決策類的一系列動作是配合着整個車所有的相關零部件的快速響應，傳統這塊的響應速度相對是慢得多的。
在這個過程中，我們有很多合作夥伴的軟體，比如騰訊，還有地平線，還有華為，還有中興，大家知道以前的智駕技術路線有像特斯拉的FSD，也有高精地圖，很多方向。在方向不确定的情況下，只有夥伴一起進來。
長安應該屬于一個技術融合派。融合的過程中，需要各方把自己最好的技術做到一起。
從2023年2月份開始，我們致力于智駕平權，已經在去年三季度把長安智駕基礎版全部在我們車型上打造，我們最早打造智駕領先到智駕平權這一塊，遠程挪車、一鍵泊車這些功能都已經普及了。
從原來的時候誰的智能化好、誰的智能化差，核心都是靠誰的供應商牛，博世、大陸、采埃孚或者相關的提供的那些硬體，然後整車企業核心在做集成。當時在説汽車整車廠的核心實力在于集成能力。
從2021年開始，我們第一屆的科技長安大會對外公布的SDA架構，我們從零到一搭建的，在行業裏面絕對是非常領先的，我們也把車抽成了六層。
這個的好處就是，在智能化更新換代這麼頻繁或者快速迭代的現在，如果還依靠供應商給你提供這些能力，全都是一些黑盒子的話，怎麼跟得上用户的需求。後期大家能看到什麼叫央企智駕，這一批央企上來的智駕整個的勢能，可能會給大家帶來新的衝擊。
問：長安在智駕能力如何兼顧自研與合作？
毛葉平：兩條腿走路，自研做的是深度融合，合作夥伴屬于搭載上車以後做一個生态的擴展。行業裏面，大家的難點還在感知、決策包括算力突破，技術共性問題是一樣的。
我們花了115個億投資華為引望來聯合研發。針對高階用户有解決方案。對于普通老百姓來講，如何讓所有人都能感受到科技給大家帶來的便利，20萬以上的車子，其實有80%的用户沒有享受過智駕或者高階智駕帶來的便利性，消費者的習慣沒有培養起來。所以我們另一條腿走路，長安天樞智駕打的高階智駕平權。
我們也希望和友商一起，中國品牌一起，大家一起來培養用户的習慣。開完之後很難再回到過去。
問：如果全民智駕實現，主機廠和供應商之間的關鍵會發生怎樣的演變？
陶吉：首先我覺得長期來看全民智駕，本質上還是智駕產生價值，這個價值要讓用户有消費意願，長期才是一個可持續的事情。智駕本身的產品力要做出來，做到讓用户覺得它好用，愛用，對他日常產生幫助，產生消費的付費意願，當你付費大于它的成本的時候，本身就可以運轉。
短期也有很多事情需要做--降本。從供應鏈的角度，國產的芯片替代都在用，本身就是成本比較大的一個下降。怎麼在國產替代上面依然把原來的算法做出好的效果，能夠讓他體驗不降級，這是在技術上要做的事情。
國產的激光雷達供應鏈也在崛起，目前主流的車載激光雷達已經降低到一千以内，這個其實也是技術變化帶來的，大的產量能夠把它的成本降低。
目前我們在做一些激光雷達深度定制化的工作，計算遷移上行到中央網域控。另外一個是更多更豐富的接收信号的保留，信息的保留和處理，這是一箭雙雕的事情，但是這個要求企業有深度理解創新硬體這個事兒，深入參與這塊的能力。
問：哪些條件的成熟會讓今年開年智駕平權馬上成為車企大家集體的口号或者行動？
陶吉：我覺得還是首先智駕本身技術的成熟，到後面一定是全民愛用智駕。最早幾年前的高速上的巡航、領航功能只能説是有，但是用户也不那麼放心去用，甚至有的是勸退型的智駕，用了就不敢再用了。
但是現在大家明顯感覺到，如果開過頭部的高階智駕在高速上的表現，其實是比較完美的，包括跟車加減速、效率的超車，還有上下匝道的能力，都會讓人覺得非常安心，甚至幾百公裏的出行，都不需要人做任何幹預。
當你有這種能力的時候，大家會覺得它确實是一個幫手，能夠降低我的疲勞，讓我開車的時候可以更加地輕松。一旦它的成本下來，一旦大家對它的認知上來，會變成一個普及化的產品。所以，車企在今年會認為這樣高階智駕或者中高階智駕能夠實現全民普及。
在這樣的一個大的技術的階段，我覺得可能是一個讓整體的智駕產品，讓更多的用户了解和使用的這麼一個跨越鴻溝的好的時機。我們會來"賭"這樣的一個時間點就在今年會到來。
問：現在端到端技術被廣泛重視，這對長安的智駕規模化部署會有時間變化嗎？
陶吉：去年初的考慮是高速和城區分兩步走，自研一年搞定高速，然後在2025年搞定城區。現在依然在按照這個計劃推進。
但是在這個過程中，我們看到新的技術不斷出現，包括端到端和大模型技術需要上車。長安響應是非常快，我們從去年上半年就在讨論端到端的立項包括人才儲備的事情，然後在去年Q3完成了立項。
整體的端到端項目組專職團隊在高速推進研發的過程，同時也在組織陣型上有所調整，按照新的技術發展範式，包括數據、包括傳統的感知和規控，如何和新的端到端的範式做整合和融合，我們在做技術的變遷和組織團隊的變遷，兩件事情都在做。
問：長安這一塊現階段跟友商比，主要的特色和核心競争力是什麼？
陶吉：長安作為一個主機廠，為什麼要投入這麼多精力構建自研的能力，特别是以AI驅動的時代下面，我們要建立這樣的能力。未來的整車，我們認為它還是一個完整的AI智能體，會從這個角度審視它。
那麼如何從整車的角度定義AI如何在車上部分發揮作用，如何協同地發揮作用，這是主機廠獨特的身位優勢，只有主機廠才能夠充分地定義，從頭到腳，從腦到外部的每一個環節，如果配合這個架構應該怎麼樣。
但是過去主機廠缺少定義的能力，一些供應商擅長的是技術的創新，但是它天然很難從整車角度去做整車AI設計。長安今天做的事情實際上就是實現整車AI架構定義和算法實現的能力，這幾者都統一起來，使得未來整車能夠真正做到是一個AI汽車。
這個AI汽車的典型特點就是有整車的AI化，駕駛只是其中的一個表現。然後做到個性化，因為它可以通過大模型和内容的互動了解人的需求，因為它有記憶，長期的記憶。我們應該朝這個方向去做。今天做的所有事情就是為這個做準備。
在當前實現的這個天樞智駕上面，我們也希望引入部分能夠落地的這樣一個天樞大模型的功能，比如説我們叫互動式智駕的能力，它其實是讓駕駛能夠聽懂用户一個開放的語言的指令集。
比如説經過某一些隧道的時候，我説不要降速到這麼低，你記住我的習慣。所以我們在天樞智駕裏會逐漸的釋放這樣的一些功能，最後走到整車AI，整車智能這麼一個概念。
問：燃油車上有沒有可能也是一樣的可以搭載高階智駕？
陶吉：技術上是沒有問題的，只要它的執行機構是線控的，現實的功率能夠滿足網域控的和傳感器的功率就OK。只是在内部來説，燃油車過去的EE架構肯定跟新一代電車是不一樣的，這些功能要實現需要做架構上的匹配，通信接口的匹配、信号的匹配，匹配的成本值不值做這個事兒，我覺得目前應該是有計劃的，但是具體的車型匹配，用户有需要我們就做。
問：長安宣布2026年可以實現L3，這是根據什麼樣的推演出現這個時間節點的判斷？
陶吉：L3本質上還是技術的進展帶來讓大家看到原來處理不好的互動博弈，包括環島，可以通過端到端的方式還有大模型的加持，能夠有解決的希望，本質上是這個。
因為L3需要冗餘，不管是轉向制動的冗餘還是網域控供電的冗餘，就是在主系統失效的時候能夠讓它靠邊停車或者停車，它需要達到一個非常高的安全的可信度。
我覺得今天這個大的算力芯片出來，500T以上的芯片，能夠跑更大規模的端到端模型以及在端上跑大模型，能夠把剛才説的那些長尾的場景或者困難博弈的場景能夠做得更好，成熟度更高，基于這個前提，我們看到2026年以内L3會出來。
問：在智駕這方面，長安怎麼構建自己的技術壁壘，未來三年智駕競争的一個核心勝負手是什麼？
陶吉：過去主機廠比較熟悉供應商的方式，是把一個大的系統拆成子系統交給不同的供應商，自己來做整合集成。但當走向AI和數據驅動、模型驅動的智駕之後，你會發現這個方式太難成立了，拆也很難拆出這樣的子系統，而且子系統之間的配合、信息的傳遞，這些東西都不是過去那種做法。
首先的競争還是人才和認知的提升，你要有認知這個事情在當前這個時代應該怎麼玩，應該有什麼樣的人過來做這個事兒。我覺得過去一年，長安的AI和智駕團隊在這方面有長足的變化，核心團隊跟北上廣做新勢力的任何一家品牌相比都是處于頭部的。
但是從從領軍人物對事情的認知，轉化成你的產品競争力，還是有時間視窗的，我覺得可以靜待。
回到具體的技術上，主機廠是數據的第一入口，未來可能是百萬級别搭載這樣一個車輛的數據，能夠真正玩轉起來，這個事情是非常核心的，并不是有一個車輛的代碼、白盒就能怎麼樣。
這些數據有什麼樣的标準規格進行處理，有什麼樣的方式進行标籤的挖掘，做數據的均衡、做自動化的雲端的大模型的存儲以及高效地進行訓練等等，在數據和基建上的能力，是過去傳統主機廠缺少的，但是又是下一代技術最需要的核心能力。
有了這個能力，相當于你構建了一個非常豪華的廚房，你要炒什麼菜都是OK的。這是目前我看到的主機廠要做的事情，長安要做的事情。
問：作為一個央企，長安有什麼優勢？
陶吉：長安的人确實有非常鮮明的文化烙印，從上海遷到南京遷到重慶，一路往内陸遷移，然後從軍工轉向微車轉向乘用車、轉向新能源，這些大的變更，每一個大的地理位置和事情的變遷上，長安在經歷這些動蕩的時候，爆發出來的那種團結凝聚的執行力和自主生存的渴望，我覺得變成了長安相對獨特的風格。
當它做決策、做執行的時候，是比較堅決的，效率也是比較高的。我聽説前年搶GPU卡的時候，那個決策速度非常非常快，短短兩三天之内。要走傳統國企的流程，固定資產的投資可能得提前一年以上。但是面對到危急事件的時候，其實就會迸發出來。
長安非常願意接觸先進的生產力，董事長經常説雷軍跟他又聊了啥，最近好像要做紅藍軍產品的研讨，其實也是從這些先進企業身上學到的。
我們現在只能説控股股東是國資，但是我們是全部放在市場上去打仗的，我們所有人都在這兒，薪水也是跟我們的績效相關的，而且是軍轉民現在汽車行業唯一一個活下來的。另外，我們對員工的股權激勵，好多央企其實不敢做，像我們這種充分競争的就敢做，而且審批特别快。
我們是年度，上半年、下半年的戰略研讨，對趨勢的思考。另外我們主動的變革，我們現在叫第三次創新創業，從油車、電車到智能低碳出行科技公司。
問：上遊像騰訊這樣的廠商、供應商給你們提供什麼樣的加速或者降本增效的方式？
陶吉：在自動駕駛過程中要用圖，逐漸走向雲端要用圖。一個是圖的資質，圖商的資質對今天的采集合規、處理合規非常重要，但不是每個企業都有這個甲級測繪資質來做這個事情，必須有一個好的合作夥伴幫我們處理完所有合規的事情。
另一個就是雲端的數據自動化标注。原來的高精地圖能力會越來越往上移到雲端，幫助我們的模型構建這個能力，它的高精度的數據實際上是我們模型的真值，是我們模型訓練的輸入。
在這樣變化的過程中，我覺得騰訊地圖的團隊給我們提供了一個很好的轉型，讓地圖數據變成模型的數據這樣一個過程，也幫助我們從采集到合規到模型訓練到上車部署好，每一個環節都是共同構建這麼一個能力，我覺得這是未來主機廠和合作夥伴新的共生共赢的方式。
包括這個過程中的一些模型的訓練和推理，我們也發現騰訊雲目前對于GPU卡的線性加速的能力，确實是做得非常優秀，也是我們願意去使用騰訊雲的一個原因。
所以在整個這個環節裏面，我覺得騰訊雲給了很好的一個底層的技術支撐，然後騰訊地圖從數據層面給了我們車端的和雲端的這樣的一個數據的保障，使得我們能夠快速地去迭代我們的模型，也使得我們在上路的時候能夠快速使用騰訊的給我們的輕圖數據，能夠解決領航過程中對于道路的提前認知的問題。
問：未來的智駕會是一個标準件，是一個不太講究個性化的标準件，還是一個可以做出相當成就的差異化的個性件？
陶吉：我覺得一定是後者，當然大家第一步先要把标準件做出來，端到端的模型上來之後各家是趨同的，越來越像一個平均司機在開車，比較四平八穩，也比較平順，很難按照你的想法去駕駛，但這個階段是必經的。
再往後如何做差異化，長安去年提的這個互動式智駕，這個互動會讓語音控車，你把它當一個"人"，他能聽懂你的語言。如果一個車能夠理解你這些話，在他的駕駛行為上做出相應的變化，它其實更符合這個用户對他專屬司機的要求，大模型将來對這些個人偏好的長期記憶和持續學習的能力，我覺得會把這樣一些能力不斷沉澱下來，讓這個車開得越來越傾向需求，我認為這是必然的一個趨勢。所以互動智駕本質還是整車AI，我們叫AI定義汽車。
問：能不能再介紹一下你們梧桐車聯那個情況？這個是你們和騰訊最早開始合作的。
劉銅陽：梧桐車聯是2018年成立的，當時是騰訊和長安這兩家公司孵化的一個合資企業。其實最開始它的定位是做雲、地圖、導航類似這些生态，大概是到2022年的時候我們轉型成一個軟硬一體的公司了，給行業提供一些軟硬一體的解決方案。
整個梧桐車聯無論是從硬體的平台到系統，到上面的應用，整個端到端這塊都是圍繞AI能力的孵化，AI產品的打造在做。我們期待這個AI產品在持續演進。
問：像騰訊雲中國互聯網企業，在長安這樣車企的智能化轉型中大概扮演一個什麼樣的角色？
毛葉平：長安和騰訊合作，17年雙方就已經達成了戰略合作默契的行動，18年整個智能化、網聯化這塊已經和騰訊雲合作。
在技術方面，雙方共同構建了一個數字雲底座，加整個全套研發工具鏈的打造，在這一塊我們可以實現7×24小時全天候整個雲服務的基礎服務。因為在騰訊這一塊的特長，因為它互聯網海量生态的一個進化，幫我們在自己手機控車APP這塊的進化起了很大的作用。
因為人、車、路、雲最終都要往生态這個方向去發展，騰訊在後續的影響力，以及我們要一起走的方向，都是想一起邁到車的生态層級的話，還需要繼續跟騰訊做一系列的創新合作。
問：去年小米車發布之後，長安内部有什麼讨論嗎？
毛葉平：這雷總那幾次發布會，對于汽車圈的震撼，尤其是對于汽車企業流量的運營，傳播的模式，其實是一個非常大的，可以説叫地震一般的，領導們也逼着我們開始做一些變革。其實我覺得汽車車企經歷了兩輪，第一輪其實是像小鵬、蔚來這些互聯網第一波進來的時候，包括幾個互聯網公司造車的時候，其實是影響過，但是沒有傷到根基，大家還在這裏依舊執迷不悟。
真正ICT進來之後，這個就不一樣了，其實不只是雷總，還有華為餘總，這些組合拳，其實對于我們所有的車企都是進行了非常深入的讨論，影響也特别大。
問：長安重倉自研智駕力度有多重？
毛葉平：智能化從一開始，我們從17年定了這個方向，到後面有三次創業，這個裏面一直在這個方向上，我們累計都有1148億的投入，在加速研發能力的提升。陸續投入了現在為止也是一個5000人的軟體即AI的隊伍，都已經是成型了的。
那麼往後一系列的轉變，包括端到端，投入都是巨大的，我們也是持續跟上級部門、合作夥伴一起來籌劃這個動作，2000億投入，到整個新系車的全產業鏈，核心就是智駕、智艙，然後新汽車，要在整個智能化板塊構建1萬人的團隊專門做這一塊的業務。
對于未來的產品布局，其實重倉不只是重在研發投入，還有對產品的規劃，長安汽車現在的智能駕駛、飛行汽車、人形機器人，從感知到規控到映射，算法都是非常類似的，所以我們後面也會在產業上進行產業鏈的延伸布局。
我們的飛機會在今年底會飛起來，其實eVTOL那種，直接就是L3，那裏面也是不能操作的，點到點，端到端的智駕飛行。另外就在26年，我們的人形機器人現在也是在加快推進，前一段時間也是小夥伴們在各種研讨立項，其實很快，非常快，這個產業非常快的。
整個未來是500個億，專門投在飛行汽車上來做這個事情。現在也是有兩條腿走路，跟深圳的億航成立合資公司來去做飛行器。因為億航現在是屬于國内證照比較齊全的，也是走在前面的，基本上智駕也是跟最頭部的合作。
問：未來如果要去生存，是不是要去全棧自研？
陶吉：我覺得沒有那麼絕對，對于每個企業來講，有一些企業就是研發型、科技型的，有一些就做商貿型，做得也挺好。
我們現在也不能説叫全棧自研，叫全棧可控。我們對這些技術自己是有研究和儲備有自己的認識和理解，這樣我們跟我們的合作夥伴一起溝通的時候，才知道大家往哪個方向走，對長安也好，對我們的產品也好是最優的。而不是説合作夥伴給了我們一些黑盒子，我們就放上去。
但是我們發現用户不是這樣的需求，我們想調整它的時候調整不了，合作夥伴説不行，調不了，你不懂，肯定就沒有話語權，所以長安汽車一直都是在面向未來的核心關鍵技術，新能源智能網聯整個的技術領網域要求是全棧可控的。但我們不是説要把所有人的飯碗端了。
問：SDA平台後續的一些規劃？
毛葉平：整個SDA的架構兼容性還是非常強，也是面向未來全新的平台，新汽車的這種平台。我們希望SDA這個平台能夠品牌化，而且不只是賦能我們自己，也能給行業產生價值，那這個SDA的想象空間是非常大的。
SDA的平台真的不只是車，它的這種中央環網架構，EE平台和整個架構來講，你把它只是當一個車的架構來講，把它想象窄了。任何品牌和產品其實都可以用到我們SDA的平台，以前新能源汽車也經歷了從燃油車到電動車轉化的時候，其實用以前油車的架構去改電車。現在新一輪，大家很多都是新能源平台，SDA其實是為了後面整個的數智新汽車而去開發的專用平台。
在技術層面的話，架構的演變可能會在算力、通訊以及信息安全、功能安全，還有包括後面生态的接入這一系列的動作要做演進的。目前來看SDA是非常符合當前一個現狀的需求，當然在這個基礎上還會做一系列的演進，包括以後高階智駕的融入，L4，包括後面的低空經濟肯定有相融合性的。
問：現在端到端是一個比較确定性的技術方向，還會有一些新的概念嗎？
陶吉：端到端我認為是當前階段是比較确定的、必經的一步，再往更遠也要先踩着它過去。而且也看到了相對于傳統方法，端到端帶來一些比較明顯的收益，特别是跟動靜态障礙物的互動，繞行等等是做得更拟人，更絲滑的。
VLM是更徹底的端到端，它是用大模型的方式來把傳感器和最後的行為，包括邏輯和控制徹底端到端打通。但今天在車上這樣一個算力平台的限制上，還有可控性上來看，一步走到VLM還是比較困難的，大模型的推理算力在端側要求還是比較高，它的推理頻率不光是算力，還有帶寬，其實都是今天的網域控SOC的挑戰，我覺得還有待硬體上的一些突破。
那走向終點的過程中，既要有硬體能力、芯片能力、内存、帶寬等等這樣一些指标不斷提升，也需要有模型、算法能力進一步快速演進。根本不變的東西，我認為還是數據，這個數據肯定是AI這個時代上最重要的養料，數據怎麼去充分獲取？怎麼把它玩轉，這是非常關鍵的。
通往終局的時候，可能不僅僅是用今天道路采集的數據去做模仿學習，因為今天端到端本質上是用人類司機的行為做模仿學習。最直觀的類比就是圍棋，AlphaGo并不用去模仿人類下棋的策略，它完全是通過self—play的強化學習，能夠自己發展出來。
問：在智駕這邊的戰場上面，你覺得長安汽車跟比亞迪，包括跟小米汽車他們未來的競争将會呈現什麼樣的一個格局？
陶吉：我覺得做好自己最重要，包括自研，包括引入供應商都是以我為中心，以我做主，把自己做得足夠好，給消費者提供前面講到的真正好用和愛用的產品，其他的會自然而然得到。
問：這部分之前汽車價格戰已經很卷了，增加的智駕的成本從哪裏來消化？
陶吉：今天中國消費者首先對于訂閲買單好像沒這個習慣。你不要把它單獨因素顯性化出來，在他還沒有那麼愛用狀态的情況下。當然整體利潤是在壓縮，因為你沒有做到愛用，消費者對于整車的支付意願沒有那麼高的情況下，确實是壓縮了利潤空間，前面也説了一些降本手段，對供應鏈的手段，該用都要用。
毛葉平：實際上這裏邊整個國產品牌，自主品牌整體的產品從智能化和新能源給大家帶來的溢價和願意買單的比例，近五年我們原來的時候8萬塊錢均價基本上翻了一番。也就是説，我們消費者認同這個車的價值，由原來他覺得你只值8萬塊錢，他可能覺得你現在值十幾萬塊，當然我們更高的產品還賣的更貴，這裏面離不開智能化的加持，新能源的加持。
問：目前長安汽車智能座艙這一塊接入騰訊的内容生态？
劉銅陽：2019年開始接入比較多的，像一些騰訊的語音，騰訊地圖，還有微信，到現在海外可能是我們重要的一個戰場，現在騰訊的一些生态現在也在跟長安做了合作，包括出海的車型也逐步在打，這是第二個。
未來我們可能還會在一些AI的聚合，能力上的打造。還有一些像連接經營，比如我們把微信打通，跟車的一些聯動這些生态也在上車。整體來看，還是合作的範圍很廣，也比較深，因為它也是梧桐車聯的母公司。
問：長安成功實現智駕自研目标的經驗？
陶吉：我覺得去年我們能比較快的時間把高速領航、泊車這樣的一些功能實現，還是整體依賴行業在過去這些年的發展和積累，基于BEV感知為主，然後以AI預測加傳統規控為主的這一套路相對是比較成熟，大概到了一個比較成熟的階段，那麼智駕本身也正進入到大規模的部署階段。
那麼在這個階段我們更多的是用成熟人才的成熟經驗，能夠快速地把這樣的一些東西工程化的實現和部署出來，它本身我覺得更多考驗的是一個大方向把握的準确率，然後是執行力。
那麼在這樣的基礎上，我們去年确實以比較快的速度實現了量產。但是同時，我們也其實也看到整個技術的範式也在發生了劇烈變化，可能上一代的還沒有來得及完成更大規模量產的時候，新的技術又來了，我們同時也需要應對新的技術挑戰，所以從人才儲備，從技術儲備，從基礎設施包括算力數據的儲備上，我們也在快速地做準備。
問：全民智駕從用户的角度來講，他們想要的是一個成本更低，但是體驗完全不打折的智駕系統。站在你們的角度，你們怎麼保證能夠做到？
陶吉：首先從降本這層面，我覺得做全民智駕本身能夠把這個出貨量提升上來，那麼出貨量提升上來對于供應鏈來説，其實規模化的生產本身就能夠攤薄它的成本，成本我相信會比原來少量出貨更有優勢。
從芯片和傳感器上來看，我們也看到國產的芯片和國產傳感器的替代方案逐漸成熟，它也能幫我們獲得非常好的成本上的優勢。
那麼在這樣的芯片和傳感器上面，怎麼能夠把我們原來需要大算力的算法能夠部署上來，裁剪上來？在技術和算法上我們也做了非常多的工作，能夠使得整個算法能夠高效地運行在一個受限算力的平台，但是整體的表現，高頻場景的表現能夠維持一個非常好的用户體驗，這個需要算法做大量的工作。
其實我們也預判将來整個自動駕駛端到端之後，它的裁剪難度其實會越來越容易，因為更多的時候，你對模型的裁剪和蒸餾是有一套相對成熟的方法，而不需要研發人員對于每一條規則重寫，我們覺得它的适配難度會下降。
對于我們的車型來説，相對來説，我們的平台化產品是可以做到普适性比較強，不同的車型產品，它只要底層的架構和平台是統一的，我們這個智駕方案的适配只需要補充少量的傳感器的數據進行這個微調，我覺得就可以做到一個很好的體驗。
問：将來與沒有可能買到10萬左右的高階智駕油車？
陶吉：從技術上來講沒有門檻。燃油車和電車只是驅動動力的來源不同，執行機構本身可以是一致的，線控的執行機構，包括轉向、制動、油門。然後供電上，今天的燃油車的供電我相信可以滿足中階算力平台的供電需求和傳感器的供電需求，只要這幾點滿足問題就不大。
但是今天更多的是匹配車型的成本還有車型本身的價位的支撐的問題，今天一套典型的中階的智駕可能已經在5000塊錢以内，5000塊錢以内對于10萬塊錢的車來説是5%的成本占比，就看這家車企希望達到的智能化标籤，在智能化的成本占比上願意投入多少的問題。我自己認為5%的成本占比，是完全可以接受。目前長安也有相應的規劃。
問：為什麼打響智駕第一槍會發生在重慶？因為今天跟他們聊天的時候，他們説可能是因為地形復雜。
陶吉：重慶也是中國地形最復雜的一個城市，天然也提供了智駕最好的訓練場，好多智駕公司都在重慶直播，他們的8D魔幻，我們不用，我們每天都在8D魔幻上鍛煉，理應也是我們最早把鍛煉的成果拿出來給大家看到。
