圖片來源 @視覺中國
文｜光錐智能，作者｜王一粟、周文斌
" 車在變，産業鏈在重構。"
岚圖 CEO 盧放的這一語，戳中了車企們近年來最深刻的體驗。
在 2023 年的上海車展，等着介紹自家油泵、軸承的傳統汽車供應商們，面前卻是展台邊的寥寥幾人，與在不遠處智能汽車解決方案展台的人聲鼎沸相比，顯得格外落寞。
燃油車正在死去，帶走了一整個産業鏈；而智能汽車的興起，又帶起了一衆新晉玩家。
" 從 2018 年開始，我們一直低頭做産品，現在感覺是時候出來了。" 今年，智能解決方案供應商億咖通第一次參加上海車展，就直接拿下了小鵬和領克旁邊的超大展位。
和億咖通一樣，趕着豪擲千金的供應商，還有激光雷達、自動駕駛、智能座艙、芯片廠商 ......
汽車智能化正在進入 " 安卓時代 "。
這屆智能汽車，不再隻強調配置了什麽芯片、幾顆激光雷達，更關注能不能實現高階自動駕駛；不再隻強調真皮座椅、觸摸大屏，讓用戶自定義汽車，想做 " 千車千面 "，甚至想把會議室和娛樂室都搬到汽車裏，讓汽車成爲除了不用開車之外，什麽都可以做的 " 第三空間 "。
L2.9 來了，用戶買單 " 智能化 "
中國科技公司又造了一個新詞：L2.9。
餘承東甚至還在車展前的華爲終端發布會上，在 L2.9 的 " 頭 " 上又加了一個點，表示無限接近 L3 的高階智能駕駛。
由于法律法規的限制，L3 暫時還是智能汽車不敢逾越的紅線，但以此爲代表的智能駕駛已經真正邁入一個新的階段。
" 喊了這麽多年的汽車智能化，終于要落地了。" 一位車企從業者對光錐智能感慨，業内的自嗨和用戶感知完全是兩個意義。對于普通用戶而言，用得上的智能駕駛，才會真正買單。
智能駕駛，在口号裏活了很久。早早推出市場的高速領航、行泊一體，都因爲技術和産品原因，遲遲未更新至用戶的汽車上。
" 許多車企爲（打造）賣點，配置了輔助駕駛，但并不實用，消費者覺得花錢了還沒用，市場就冷下來了。" 清華大學汽車産業與技術戰略研究院院長趙福全提到，用戶不願買賬，車企再投入的熱情也熄火了。
随着激光雷達上車、大模型帶來的自動駕駛算法升級，這些感知方案的成熟，逐漸擊碎了此前阻擋智能駕駛落地的 " 障礙 "。
于是，智能輔助駕駛中最難的城市輔助駕駛，也在今年從 " 公開内測 " 到 " 全面放開注冊 "，開始多款車型、多個城市同時落地。
4 月開始，增強輔助駕駛就 " 卷 " 起來了。先是 10 日，蔚來汽車創始人李斌 " 喊話 "，蔚來增強領航輔助 NOP+ 将于 7 月 1 日正式發布，還呼籲特斯拉 FSD 趕緊入華。接着 16 日，華爲汽車發布 ADS 2.0，将在問界 M5 系列高階智能駕駛版上線，同時計劃到年底在全國 45 個城市推出城市 NCA 産品。
除此之外，還有小鵬、理想、長城魏牌 ...... 在城市輔助駕駛系統落地前，先批量落到了日曆上。
謀定而後動，這波城市輔助駕駛系統的落地潮，在于大家改變了自動駕駛方案的策略——走向 " 重感知、輕地圖 "。
雖然在去年下半年，這種趨勢就顯示出來，但在車展期間，各家的表态讓 " 去高精度地圖 " 的具體方案更加明确，朝着 "BEV 網絡 " 發展。
比如，蔚來推出的自動駕駛 BEV 圖，能夠實時感知并構建道路結構，相當于一邊開車、一邊動态地做地圖，解決了高精地圖數據實時性的問題。
方案的改變，效果非常明顯。從華爲來看，去年發布的 ADS1.0，因爲依賴高精地圖，所以僅在上海、深圳、重慶三座城市開通了城市輔助駕駛功能。這次擺脫了高精地圖的限制之後，華爲計劃今年四季度在國内 45 座城市落地，實現無圖商用，範圍比之前 ADS1.0 翻了 15 倍。
餘承東也再次提到：" 高精地圖覆蓋全國的難度太大，中國道路幾乎實時在變動，隻有不依賴高精地圖的智駕系統，才具備大規模上車實用的價值。"
"L2.9" 高階輔助駕駛的大規模落地，能讓普通用戶爲智能化買單。
" 原本保守的 BBA 車主，開始在想，要不要換智能車。" 盧放在車展期間表示，智能化已經成爲影響用戶的關鍵。
岚圖 CEO 盧放
百度 Apollo 就曾發布過一個數據，到 2026 年，搭載了記憶泊車、高速領航、城市領航等 L2+ 級别高階智能駕駛系統車型的市場滲透率将超過 15%。屆時，高階智能駕駛市場的爆發将引發汽車産業新一輪洗牌，未來 3 年成爲關鍵窗口期。
百度集團資深副總裁、智能駕駛事業群組總裁李震宇認爲："2026 年，當智能化完成市場‘跨溝’後，沒有智能駕駛能力的汽車将難以進入用戶的購車清單。"
而消費者對于汽車智能化的需求，又進一步推動車企和相關供應鏈企業在這方面持續投入。清華大學智能産業研究院 ( AIR ) 院長、中國工程院院士張亞勤表示："ChatGPT 在用戶側有這麽大的反響，就是因爲有用戶界面，大家的感受非常深刻。當用戶開始用了，才能有真正的叠代，真正的湧現。"
苦日子過去，整個汽車智能化的産業鏈進入一個更好的良性循環。
自動駕駛是制高點，智能座艙是差異化
在極緻内卷下，車企們都在思考一個問題，如何讓用戶買單？
" 智能座艙是車企差異化的重點，而自動駕駛則是車企智能化的制高點。" 趙福全一語中的。雖然自動駕駛是技術的制高點，但一旦背後接入了相關能力，用戶端卻很難感受到技術端的差異化。
于是，車企們卷向了智能座艙領域，開始争奇鬥豔。
有的車企造出了汽車界的 " 霍格沃茨魔法杖 "。例如岚圖準備推出的智能手環，能爲車機提供手勢交互——一轉手就能把車窗全部升起 / 落下、無觸控開後備箱，據說在實驗室階段已經能達到 98% 的準确率。
有的車企沉迷于讓車主 " 不幹正事 "。例如，蔚來配置了配合 AR 眼鏡的顯示 201 英寸大屏，以及車載支持杜比全景聲的 23 個揚聲器布局，除了開車外，還可以在車内看電影、打遊戲、甚至開會，打工娛樂一體化。
當然，也有很多正經的駕駛體驗優化的新功能。例如，将在今年秋季發布的鴻蒙 OS 4.0 除了單人多終端協同之外，還将增加 XHUD，通過将 HUD 和 AR 合二爲一，讓擡頭顯示的畫面能夠随着視距變化，像指引真的出現在路面一樣；以及獨立多音區技術，可以實現前後排說話互不打擾。
還有通過音源高保真技術、空間計算技術提高的音響效果，能夠自适應感光調節的車内屏幕等等 ...... 花樣百出，" 香不香 " 還不知道，先迷暈了用戶的眼。
如果說上個階段，智能座艙的功能是 " 從無到有 "，那下一個階段，要做的就是 " 從有到優 "。所以，無論華爲、百度、騰訊，還是蔚小理、長城、岚圖都開始專注智能座艙的體驗和細節。
一些原本做遊戲引擎的公司也加入到智能座艙的内卷當中，Unity 爲車機交互渲染了 3D 場景，讓整個車機交互的效果更直接、更可視化，我們可以在屏幕中看到風從什麽地方吹出來，有鋼鐵俠操作賈維斯的科幻感。
除此之外，語音交互也在大模型的的加持下有了進一步升級。
" 用大模型技術提取郵件關鍵信息讀給駕駛員，并幫助語音輸入回複；用 3D 數字人做車機助手，一上車就能和你打招呼，像個私人助理。" 一位商湯智能汽車解決方案的工作人員略感得意的告訴光錐智能，車廠對這個方案都很感興趣。
其他 Tier 1 也在發力這個方向。百度推出小度語音 SDK，基于大模型本地化部署，能實現全時全雙工、百毫秒級響應。騰訊則推出了能夠與語音助手聯動的 3D 數字人形象。百度的邏輯是降低延遲讓交互更自然，騰訊則是通過 AI 讓交互更靈動。
可以看到，智能座艙已經成了消費電子廠商的最佳試驗田，原本在科技界并不特别新鮮的技術、産品，都能在車機上重新做一遍，形成新的活力。
" 之後到了無人駕駛階段，人一上車、方向盤一收，開視頻會議、聽歌、打遊戲 ...... 工作、娛樂都可以，就是不需要開車。" 一位資深車友逛完車展後感慨，之前的汽車是讓你更好的開車，現在的汽車是準備讓你不開車。
總之，本次車展上，汽車主機廠和智能方案商都努力在傳遞一個概念——汽車将是未來的第三空間。而要實現這個目标，智能座艙也正在成爲越來越考驗車企對場景的理解和産品優化能力的新戰場。
成本、成本，還是成本
高通 8155 沒有來，地平線卻來了。
低成本的國産替代，成了 " 實用主義至上 " 的這屆智能汽車 Tier 1 的心頭好。
" 做好産品體驗後，一定是極緻降本。" 百度集團副總裁、IDG 事業部總經理儲瑞松坦言，" 今年特斯拉發動價格戰後，很多車企老總都認爲——成本決定生死。"
一邊是降價潮，一邊又是智能化的升級換代，即使知道這份錢不得不花，車企對成本也異常敏感。
于是，壓力傳遞給了供應鏈。
" 激光雷達上車，賣一台虧一台，但還必須要賣。隻有上車才能走量。" 一位激光雷達從業者無奈表示，有些廠商爲了搶定點，成本 1 萬多的産品，賣給車企最多 6、7 千，但即使虧錢也必須拿下。
儲瑞松認爲，成本控制是供應鏈的大勢所趨。" 功能能不能滿足？成本能不能滿足？第二個難倒了很多英雄好漢。如果能保供的情況下，我肯定要選成本更優的方案。做好了功能之後，要極緻降本。"
在這個思路下，百度車展前發布了新升級的行泊一體産品，其核心變化在于，算力平台從雙 TDA4-VM 升級到單 TDA4-VH。新産品的 AI 算力、CPU 算力使用率都不到 50%，能在更低算力、更低成本條件下，實現更高階的行泊一體功能。
而且，百度不僅替換了計算平台，因爲成本，還嘗試起了國産芯片。
百度 Apollo 基于黑芝麻智能 " 華山二号 "A1000 系列芯片打造了軟硬一體智能駕駛産品，覆蓋高速 NOA 行車和泊車功能。據了解，華山二号 A1000 芯片算力達到 58TOPS（INT8），可支持 L2+ 及以上級别自動駕駛，對于支持 10V（攝像頭）NOA 功能的行泊一體域控制器，黑芝麻智能可以将 BOM 成本控制在 3000 元人民币以内。
從整個智能駕駛的角度來說，成本降低也不止表現在硬件上，還有輔助駕駛系統的軟件訓練，數據處理、計算等等。
比如，随着蔚來的 NOP+ 功能的持續落地，人、車、圖每日産生上千條數據的，僅半年數據就增長了數 PB，對數據平台的計算資源和存儲成本提出了很高的要求。
針對這種情況，騰訊智慧出行也提到一個案例，騰訊雲通過存算分離等方式，冷熱分層等數據處理方式，可以将運維資源降低 60%。儲存成本降低 80%。
無論從硬件還是軟件來看，降低成本是已經量産之後最重要的工作。
智能化的成本降低後，普通人都用得起的自動駕駛才更容易實現。
同樣是城區内的自動輔助駕駛，相比特斯拉高達 12000 美元（折合人民币約 7.6 萬元）的 FSD，華爲餘承東給出 ADS 2.0 的一次性買斷價格是 3.6 萬元。
" 特斯拉 FSD 2024 年入華，估計 2025 年能跑的比較好。到時候消費者的選擇就很有意思。" 趙福全說。
餘承東表示，2025 年将成爲燃油車、新能源車的分水嶺。留給車企的時間已經不多了。
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