今天小编分享的汽车经验：长城打出智能化底牌，欢迎阅读。
作者 | 周智宇
编辑 | 张晓玲
在广州车展上打出 " 青一色 "，让小米集团董事长雷军都不禁感叹 " 哇哦 "。为了在广州车展上吸引更多注意力，长城汽车下了番心思。
11 月 15 日开幕的广州车展，近 3000 平米的长城汽车展台上，23 辆沧浪青配色的全新蓝山排成阵列，成了这场展会的 " 打卡点 " 之一。配上 " 青出于蓝 " 的主题，长城汽车将舞台留给全新蓝山，目的明确，就是为了彰显出长城汽车在智驾方面的实力。
过去，在谈及长城汽车的时候，消费者第一印象还是它的城市 SUV、硬派越野；而今，长城汽车则希望将智能化标签牢牢贴在自己身上，今年以来，长城汽车董事长魏建军更是多次直播，向外展示自家智能驾驶能力。
广州车展上，长城汽车也宣布，蓝山全场景 NOA 全国开城，实现全国 100% 真开城。
智能化已然是消费者选购车型时重要因素。魏牌蓝山商品总监刘鹏凯透露，全新蓝山自 8 月 21 日上市以来，每月的交付量稳定在 6000 多台，其中 60% 以上的客户是因为这套座舱系统和智能驾驶系统，选择这款车。
长城汽车在智能驾驶上快速进步的原因之一，在于长城汽车选择了当下流行的端到端解决方案。长城汽车 CTO 吴会肖在发布会后的采访中透露，全新蓝山智驾之所以能在较短时间内实现工程化部署并取得良好效果，首先就是因为算法架构做得不错，当然，从算法到整个工程化，每个环节都不可或缺。
智驾也会是在当前市场内卷下，车企研发的产品能够脱颖而出的核心竞争力之一。
接下来，在蓝山之外，魏牌高山也会上新智驾版本车型，坦克品牌也在进行相关工作，哈弗品牌的研发则已经启动。长城汽车的主力车型，也都将具备处于行业第一梯队的智驾能力。面对新能源汽车行业智能化下半场，长城汽车快速赶上，密集出招，誓要打赢这一仗。
长城汽车 CTO 吴会肖还就长城汽车智驾规划、车企智能化发展趋势等话题，与华尔街见闻等进行交流（经编辑）：
问：对于端到端技术，长城汽车在智能驾驶方面有哪些特点和突破？
吴会肖：首先，端到端技术是行业内公认的一种说法，但具体实施细节，每家企业都有自己的核心见解，这些见解通常不会完全公开，当前还是要做规则兜底。
接下来，无论是视觉语言模型、视觉语言动作模型，还是把更多的视觉模型引入进来，把通识和整个智驾结合得更好，这既取决于整个算法模型优化，还取决于端侧芯片上做得怎么样。
就目前智能驾驶的现状而言，例如自车和他车的轨迹预测以及对道路上的行人、自行车等进行预测，当前算法已能够实现。但面对更复杂场景，如救护车需要避让、潮汐车道和公交车道的使用限制等，对智能驾驶系统来说仍是挑战。
从产品理念上讲，对于全场景 NOA 全国开城，中国车企几乎都已开启。开城后，大家的实际表现是否足够丝滑、准确，尽可能为驾驶员和乘客提供非常好的体验，这是大家竞争的方向。
对于消费者而言，他们可能不理解端到端的概念，但他们能理解车位到车位。因此，这是我们技术开发人员的方向。
问：全新蓝山的智驾系统，未来是否会在魏牌或长城汽车整个产品体系中有更多的应用和更新？
吴会肖：关于蓝山智驾是否会应用到其他车型，答案是肯定的。智能驾驶和智能座舱实际上是分开的，我们在做整个产品系列规划时，会同时考虑座舱和智驾的需求，更多还要考虑整个车控的需求。
虽然我不负责营销，但可以透露的是，高山系列将会有类似蓝山的产品推出，坦克品牌也在进行相关工作，哈弗品牌的研发已经启动，具体的量产时间将取决于座舱和智驾的匹配情况。
问：在大模型开发方式下，你认为车企应掌握的核心能力是什么？
吴会肖：当谈到 AI 应用时，大家首先关注的是产品层面，但实际上在落地实施时，我们发现开发和运营层面能更好地发挥效能。AI 和大模型是工具，它们应使我们的日常工作更加轻松和高效。
我们的研发团队拥有一个 AI Lab，最初主要面向产品侧。随着 ChatGPT 的兴起，我们开始将 AI Lab 的职能扩展到整个运营层。
汽车产业的挑战在于其涉及的因素和组织众多，一个零部件的变动可能对整车的法规符合性、安全性等产生重大影响。有国内的标准、海外的标准，原来的汽车产业不友好是因为他的影响因素太大，当我们做变动的时候，很多工程师要先把所有的，无论是国家的强标、国外的参考标准、企业的标准，还有过去失效的案例，统统都要梳理一遍，所以周期就会比较慢。
通过使用大模型，我们可以更好地进行知识问答和日常标准索引。我们也在引入 Coze 系统，进行定制化方案的开发，因为它是一个公共平台，我们需要对企业保密性数据进行本地化部署。本地化部署后，它将接触各个领網域出现的模型和工具，从而优化我们的日常差旅费用和机票预订等。我非常认同 AI 给这个时代带来了巨大的变化，这种变化将影响每一个人。
问：过去一年，行业里很多品牌对于智驾进行了路线上的调整，长城汽车有哪些重大调整？
吴会肖：从去年 9 月份技术路线定下来到产品落地，实际上需要一些时间。国际上产品开发周期是 36 个月，国内缩短到 24 个月，对于成熟的动力总成，简单的车身改款和软硬體集成，造型确定之后，可以是 18 个月。所以去年 9 月份和大家做交流时，所有的技术路线基本上已经确定，今天大家看到的全新蓝山智驾以及哈弗品牌、坦克、欧拉的 OTA 功能都是基于去年确定的技术路线。
从 9 月份至今，端侧技术路线上没有做大的调整。主要是进行工程化的落地，工程化落地上，除了端侧，我们在云侧分布式、车联网以及云侧的多云整合方面做了一些工作，无论是数据采集、训练、精准推送还是定点大数据收集都取得了一些成果。
至于整个智能化的路径会不会再往前演进？我觉得大的路线上还是不会有调整，但在一些小的细节上有所调整，例如多網域控制器融合，我们认为这是一个可行的方向，这将有助于降低成本、提高通讯效率和稳定性。但由于涉及到不同领網域芯片的选型和整个电路设计，我们会更为谨慎。
关于视觉和激光雷达的选择，我们也在做准备。我们最初认为当前技术状态，量产在激光雷达，可以在适应复杂天气、复杂路况上会更有优势，但是随着数据量的积累，我们认为纯视觉也可以有很好的效果。所以这一方面的工作也会加快。
另一个需要强化的是，从原来的座舱和智驾向整车智能进化，我们的 Coffee OS 也将更新为整车軟體系统，将更多的底盘控制、动力控制、车身控制和端云结合控制纳入一体化的管控领網域里面，这是我们的技术路线。
问：多網域融合大概何时能在一些车型上实现？
吴会肖：谈到多網域融合器，大家对于智能驾驶和座舱的关注过高，因此一提到多網域控制器融合，大家第一反应就是智能驾驶和座舱的多網域控制器融合。实际上，从整车角度来看，多網域控制器如何整合，或者我个人认为，在短期内，尤其是像城市 NOA 这样的功能，目前我们正在做智能驾驶和座舱的融合，甚至发展到 One trip 这一层面。
我认为在当前智能驾驶、智能座舱在 One trip 路径上，还需要进一步看一看。但在车控领網域，例如网关到车门，包括底盘、悬架、空气悬挂，甚至包括动力控制器的部分，去做多網域控制器整合的机会更大，成本也能得到更好的控制。
