· · · · · · · · · · 【核心觀點】

中國機會：在汽車智能化的方向上，中國有良好的技術積累和產業基礎，包括擁有一批優秀的互聯網科技公司和大量的軟件工程師。盡管還存在一些短板，不過中國智能化的總體實力還是比較強大的，我們有機會實現智能汽車持續的引領發展。

企業兼并重組：智能電動汽車市場處于百家爭鳴的“春秋時代”，不過這個階段已經接近尾聲。后續即將進入列強兼并的“戰國時代”，預計整車企業的數量還會繼續減少。

參照手機路徑：智能汽車完全可以參照智能手機的發展路徑，從高性價比的車型做起，然后依托中國龐大的消費群體，以及互聯網時代積累的相關技術、經驗和產業基礎，推動智能汽車的快速迭代和不斷進步。

市場兩極化：從消費大趨勢來看，今后汽車市場將會兩極化。一極是把性價比做到極致的產品。把硬件成本降下來，同時通過軟件實現差異化。另外一極是特色鮮明且用戶口碑好的產品，這類車企還是可以靠硬件賺錢，而不是只依賴軟件。

二八法則：快消品行業非常注重所謂“二八法則”，即產品20%的功能就可以滿足用戶的基本需求，并創造80%的價值。現在也有汽車企業在這樣做了，結果是毛利率顯著提高，用戶體驗也得到提升。

全方位數字化：數字化絕不只是產品的數字化，更是企業的數字化。包括營銷和用戶管理的數字化、決策過程的數字化，還包括企業運營管理體系的數字化，即讓數據在各個業務部門之間順暢流通，從而把研產供銷服等各個環節全面打通，實現企業全方位的數字化。

車企做好龍頭：智能汽車產業生態的分工協作，首先需要整車企業充分發揮龍頭作用。而做好龍頭不僅要有能力，更要有認識：車企必須認識到，供應商伙伴在汽車產業生態中具有不可替代的重要作用。

本土化生態：未來汽車一定是區域性的產品，因為其智能化需要基于當地的數據、場景和資源來實現。所以，在中國市場上征戰的所有車企，都必須努力構建本土化的汽車生態。

海外合資模式：今后中國車企進入其他國家市場時，尤其應該借鑒在中國做得比較成功的國外車企的策略和措施，并在實踐中不斷完善。例如中國車企可以尋找優勢互補的國外合作伙伴，建立合資企業，憑借我們的創新技術、理念和模式，利用當地伙伴的資源和影響，在海外市場上一起發展、共同獲利。

智能副駕：以前開發智能座艙時，各種人機交互模式都是相互割裂的，相當于有眼睛，有耳朵，卻沒有一個統一的大腦。現在技術進步了，可以把這些功能全部放到大模型中訓練，機器的識別水平能夠做到非常接近于人，真的可以稱之為智能副駕。

車端算力：對于手機產業來說，把算力放在云端無疑是比較好的選擇；但是對于汽車產業來說，車端必須要有一定的算力，因為汽車是移動的，而網絡信號不可能真正實現全方位、無死角的覆蓋。

高階自動駕駛：實現高階自動駕駛有兩條路線：一是直接奔向L4，即Robotaxi路線；二是循序漸進、逐步優化。后者可能更容易實現，我們還是要經歷從輔助駕駛到高級輔助駕駛、最后到高階自動駕駛的漸進過程，逐步實現各種功能的開放。

落地場景：在現階段最重要的工作是找準合適的場景，然后把落地工作做到位。自動泊車是應該優先落地的第一場景，而自動跟車是第二場景，這兩個場景都值得企業全力投入，把產品體驗和成本做到極致，這樣消費者一定會買單的。

“去地圖”不可行：地圖是確定位置和進行導航的基礎。汽車離不開地圖，所以嚴格意義上的“去地圖”根本沒有可行性。

先驗傳感器：高精地圖可以動態、實時地更新車輛前方的狀況，所以可將其看作是智能汽車的一種傳感器——先驗傳感器，這對于高級輔助駕駛或者高階自動駕駛都非常重要。

地圖實時更新：目前地圖生產的各個環節及整個鏈條已經取得了巨大的進步。地圖生產最大進步就是現在數據源比以前實現了數量級上的跨越，而且還在不斷增多，每一輛使用導航功能的汽車都在為地圖生產做出貢獻。第二個進步是數據識別工具鏈的全面升級，實現了地圖局部更新，并且能夠及時發布。

高精地圖與自動駕駛：中國3億多輛保有量的汽車如果都成為地圖信息采集源，肯定能為各個城市實時提供足夠的地圖信息；再通過車路協同賦能，高級別自動駕駛也就指日可待了。

高精地圖生產：高精地圖的生產和更新是一項生態工程，涉及政府、汽車用戶、汽車企業和地圖供應商等。只靠一家企業是不可能做好的，必須依靠地圖生態中各方參與者的共同努力。

數據安全：在地圖生態中，政府、企業和用戶關注數據安全的側重點不同。政府主要關注國家和社會安全層面的問題；用戶主要關注個人隱私安全；企業主要關注產品的信息安全。大家有各自的擔心，不過這些問題都有相應的解決辦法。

地圖與城市：地圖既是城市設施和資源的現狀圖，又是城市中各種變化的更新圖，更是城市管理者基于對未來城市面貌的前瞻性預判而重新規劃和建設城市的藍圖。

競爭公平性：外資車企不必擔心，不同品牌的車輛在中國智能交通和智慧城市發展中獲得的支撐是相同的。也就是說，在獲得基礎設施支撐方面并不會有什么差別。

高級輔助駕駛地圖：高級輔助駕駛需要使用大范圍、高精度的地圖，現在滿足這些要求并且符合政策法規的地圖產品已經形成了。中國在地圖技術、產品以及政策上都已日趨成熟。

保持耐心：自動駕駛是未來產業發展的大勢所趨，其最終實現毋庸置疑。不過自動駕駛向前發展正進入車路協同的階段，參與主體越來越多，相關要素越來越復雜，尤其是還將涉及到由政府提供的智能交通、智慧城市大環境。因此，大家對自動駕駛要有足夠的耐心。

清華大學教授、汽車產業與技術戰略研究院院長趙福全（左）與北京四維圖新科技股份有限公司CEO 程鵬（右）

【對話實錄】

趙福全：大家好！歡迎來到《趙福全研究院》高端對話欄目。我是本欄目的主持人、清華大學的趙福全。本欄目由蓋斯特管理咨詢公司承辦并贊助播出，在此表示感謝。自本欄目2014年創辦以來，今天已經是第72場對話了。本場對話的主題是“地圖與智能汽車發展”。我們非常榮幸地邀請到了北京四維圖新科技股份有限公司的CEO程鵬先生，請程總和大家打個招呼。

程鵬：各位朋友，大家好！我是四維圖新的程鵬。

趙福全：歡迎程總來參加我們的對話欄目。當前汽車產業正在發生翻天覆地的變化，汽車供應鏈也因此有了更豐富的內涵：除了提供傳統硬件的零部件企業之外，芯片、傳感器等新硬件以及各種軟件的供應商也進入其中，像四維圖新這樣的地圖提供商或者說內容商，同樣成為了汽車供應鏈中不可或缺的重要組成部分。所以我曾提出，今后應該以汽車供應鏈的概念來取代汽車零部件，相應的整零企業也應改稱為整供企業，即整車企業和供應鏈企業。

應該說，相比于整車企業，我們欄目的觀眾朋友們可能對供應鏈企業的了解比較少。我想借今天這次對話的機會，請程總先簡單介紹一下四維圖新的情況。包括四維圖新是一家怎樣的公司？主營業務有哪些？核心競爭力是什么？目前公司的規模如何？

程鵬：四維圖新在汽車智能化方面已經持續耕耘二十年了。我們公司的名字中，“四維”是指X、Y、Z、T四個維度，即三維空間再加上時間；“圖新”代表我們是從地圖做起的，而我們的地圖永遠是最新的。二十年前，一群理工男創辦了這家公司，從汽車地圖與導航領域起步，后來業務逐漸拓展到定位、數據和算力等其他領域。目前四維圖新共有4600多名員工，其中70%是研發人員。可以說，我們一直在汽車智能化的賽道上向前奔跑著。

中國有機會在智能電動汽車的

新賽道上持續領先

趙福全：四維圖新從汽車地圖與導航起步，目前業務已經拓展到了數據、芯片等領域，看起來你們業務拓展的方向和汽車產業變革的趨勢是緊密相關的。近期業界有一句話，就是汽車產業變革的上半場是電動化，下半場是智能化。如果說電動汽車已經改變了中國在全球汽車產業中的地位，那么智能汽車更代表著未來全球競爭的戰略制高點，正變得越來越重要。

請問程總，您如何看待中國智能汽車的發展現狀及其在國際上的地位？您認為中國在這一領域存在哪些機遇，又面臨哪些挑戰？之前我們聽到過不少整車企業的看法，今天請您代表汽車智能化方面的供應鏈企業，和觀眾朋友們分享一下自己的觀點。

程鵬：從我所在的領域來看，國內與國外的情況確實很不一樣。應該說，中國市場的競爭異常激烈，也就是我們常說的，中國特別“卷”。除此之外，從汽車行業整體的大視角出發，我想分享以下幾點觀察和思考。

毫無疑問，中國汽車產業是一個巨大的產業。中國汽車市場從2003年開始爆發式高速增長，自2009年起產銷規模已經連續14年位居全球第一，目前中國的汽車產銷量約占全球總量的1/3。與龐大的整車產銷規模相對應的是，中國擁有數量龐大的汽車供應商，整個汽車產業的產值估計超過10萬億元。然而中國汽車產業一直還不夠強，主要是因為我們在傳統汽車的核心技術上不夠強，仍有一些關鍵的零部件及技術還未掌握，或者說與國際先進水平相比尚有差距。比如發動機、ECU控制單元、線控技術等。如果沿著傳統汽車的賽道去追趕，中國汽車產業要想做強并不容易。

好在我們現在迎來了一個絕佳的機會，就是剛才趙院長講到的，汽車電動化和智能化的時代到來了。我認為，在智能電動汽車的新賽道上，中國汽車產業會有很大的機會實現后發趕超。

一方面，中國在電動化方面已經取得了不錯的成績。在動力電池領域，誕生了寧德時代、比亞迪兩大龍頭企業；在電機領域，我們擁有良好的產業基礎和稀土資源等優勢，同時還有高密度的創新創業投資；在電控領域，也已經有了近二十年的積累。此外，發展電動汽車的關鍵不僅在于三電技術以及其他一些核心技術，更與產業政策、市場規模和用戶需求等息息相關，而這些方面幾乎都是中國的有利因素。有了這樣的基礎，中國汽車產業才得以成功“換道超車”，在新能源汽車的新賽道上取得了全球領先的喜人成績。

另一方面，中國在智能化方面的情況也不錯。我們在軟件、算法、數據等方面都做得比較好，產生了一批優秀的互聯網科技公司；同時得益于人才紅利，中國目前擁有數量龐大的軟件工程師群體。當然，我們也面臨芯片、算法等一些瓶頸，但我覺得只要大家繼續共同努力，再多花些時間，這些瓶頸肯定是能夠突破的。無論如何，中國已經形成了良好的基礎。因此在智能汽車的新賽道上，我們同樣有機會實現全球領先。

近幾年來，中國在智能電動汽車的新賽道上涌現出了三類企業：第一類是正在快速轉型中的傳統車企；第二類是已經在新方向上進行了長時間持續積累的傳統車企；第三類是新出現的汽車企業，這些造車新勢力很多都有互聯網科技公司的基因或背景，因此高度關注產品迭代和用戶體驗。我們看到，這些企業各有各的打法，這也讓智能電動汽車的競爭變得非常有意思。

在我看來，目前中國智能電動汽車市場還處于百家爭鳴的“春秋時代”，不過這個階段已經接近尾聲了。整車企業已從高峰期的一兩百家，包括不少宣稱要造車的企業，逐漸變成了現在有一定銷量規模的幾十家。后續即將進入列強兼并的“戰國時代”，預計整車企業的數量還會繼續減少。

趙福全：的確如此，中國汽車產業正走向兼并重組。近期業內也有不少相關的討論，甚至有人預測，將來最終留下來的整車企業只有5家。我覺得，汽車產業的演進趨勢無疑趨向于集中，所以，車企的數量肯定會有很大的減少。至于最后剩下的車企是5家還是10家，現在過早去做量化判斷可能也沒有太大意義。

程鵬：是的，我感覺，最終車企的數量還是會比5家、10家多一些。因為汽車與手機是不一樣的：消費者對于手機的個性化需求沒有那么高，比如誰會時不時地拿出自己的手機來給別人展示一下，或者比一比誰的手機更炫呢？而消費者對于汽車的個性化特征往往很在意，畢竟汽車代表著每個人的審美、愛好和所處的圈層，不同的汽車品牌及產品可以更匹配不同的消費者群體。所以我認為，未來汽車企業和品牌的數量要比手機企業和品牌多。

趙福全：正如剛才程總談到的，經過改革開放四十多年來的努力，中國汽車產業已經取得巨大的成績：不僅連續14年位居全球汽車產銷規模第一，而且產業布局全面、供應鏈完備；不僅整車企業實力不斷增強，而且供應鏈企業也取得了顯著進步；尤其是中國抓住了從傳統內燃機汽車向新能源汽車轉型的歷史性機遇，在各個關鍵領域產生了一大批優秀的企業，從而在汽車電動化的方向上實現了階段性領先。

接下來在汽車智能化的方向上，程總認為，中國也有良好的技術積累和產業基礎，包括擁有一批優秀的互聯網科技公司和大量的軟件工程師。盡管還存在一些短板，不過中國智能化的總體實力還是比較強大的。應該說，我們有機會實現智能汽車持續的引領發展。

智能汽車可以參考智能手機的

發展路徑

趙福全：由此就引出了下一個問題。汽車智能化，即基于智能網聯技術推動汽車產品進步，這是中國特有的還是全球共有的發展方向？如果智能化是全球汽車產業共同的大趨勢，那國外企業肯定也會加緊努力，中國又憑什么能夠持續引領呢？眾所周知，互聯網時代的部分關鍵技術并不是中國的原創，只不過中國在技術應用層面上做得更好，實現了快速的規模化。而未來將進入物聯網即所謂萬物互聯的時代，屆時涉及多元廣泛連接的汽車產業將成為龐大的母生態，具有比互聯網時代更高的重要性和復雜度。在這樣的前景下，中國能不能延續互聯網時代的輝煌呢？特別是通過一系列原創性的突破來實現智能汽車的引領發展？如果有可能，我們又該如何做到這一點呢？

程鵬：我覺得，汽車產業可以參考手機等其他類似產業的發展路徑。未來汽車產品必將成為最重要的移動智能設備之一。盡管汽車空間更大、功能也更多，不過在本質上汽車與手機一樣都是移動智能設備。當然汽車的安全性要求比手機高得多，畢竟汽車是在道路上行駛的，必須確保人們的生命和財產安全。除此之外，從核心科技等方面來看，應該說智能汽車與智能手機并無本質區別。所以，我們不妨看一看中國手機產業的發展歷程。

中國最早一批手機公司都是從山寨機開始做起的，當時拿到比如聯發科技公司的一個芯片模組，就可以憑借強大的制造能力打造出仿制的手機產品。后來中國手機公司又憑借強大的成本控制能力，把手機的性價比做得越來越高，從而迅速打開了國內乃至全球大市場。在這個過程中，手機產品也從功能機發展到智能機，從小屏按鍵發展到大屏觸控，從自帶少量功能發展到各種APP提供大量應用服務，真正成為了移動智能設備。在山寨機時代，手機公司的數量特別多，大家的打法也不盡相同。進入到智能手機時代，經過激烈的市場競爭和大浪淘沙，最終只剩下了少數幾家手機公司，如華為、OPPO、vivo和小米等。這些優秀的手機公司了解用戶的真實需求，并且把用戶體驗做得非常好，由此也讓智能手機走進了千家萬戶。

回顧中國手機產業的發展歷程，我們或許可以類推出未來汽車產業的演進路徑。我感覺，近兩年的汽車產業與當年手機產業群雄逐鹿的時代很相似，企業數量眾多，競爭空前激烈。不過我想接下來汽車企業的數量會逐漸減少，并會出現少數優秀的汽車企業，其地位如同手機產業中的華為、小米。這些優秀的車企將打造出功能和服務領先且性價比極高的產品，從而讓智能汽車走進千家萬戶。而這些優秀的車企大概率就在當前市場上的這一大批企業之中。

趙福全：我記得前年與斑馬智行聯席CEO張春暉張總對話時，他說自己更愿意成為半個汽車人。張總一直在做操作系統，之前做的是個人電腦、手機等的操作系統，后來做了近十年的汽車操作系統。他說，要做好汽車操作系統，自己必須懂汽車，但是又不能完全陷入到汽車中，要確保能夠以“局外人”的視角為汽車產業帶進一些新理念和新方法。所以，他覺得半個汽車人是最佳狀態。

同樣，程總今天也為我們帶來了新的視角及思考。在您看來，智能汽車完全可以參照智能手機的發展路徑：從高性價比的車型做起，然后依托中國龐大的消費群體，以及互聯網時代積累的相關技術、經驗和產業基礎，推動智能汽車的快速迭代和不斷進步，最后在激烈的競爭中優勝劣汰，產生幾家能夠引領產業發展的優秀車企。展望未來，人類社會正在邁入萬物互聯的時代，而連接廣泛的智能汽車將會產生和傳遞不同類型的大量數據，集成應用各個領域的多種資源，從而成為比智能手機更大的新的母生態，并由此產生新的生產力和生產關系。從這個意義上講，我認為，智能汽車的發展路徑和方向確實有可能與智能手機有類似之處，而其內涵和價值更會超越智能手機。

汽車硬件仍然可以在產品

差異化上發揮作用

趙福全：您剛才提到了很重要的一點，就是中國公司把智能手機的硬件成本做得很低，這顯著降低了智能手機的門檻，同時各種APP組成的應用生態又讓手機的智能化程度越來越高。那么未來智能汽車會不會也像智能手機一樣，硬件變得非常便宜，同時通過軟件來實現智能化，以滿足不同用戶的個性化需求？您覺得這種情況會發生在汽車產品上嗎？

程鵬：我認為從消費大趨勢來看，今后汽車市場將會兩極化。一極是把性價比做到極致的產品，這類產品肯定最受大眾消費者的歡迎。例如目前銷量領先的是比亞迪、五菱和特斯拉等具有性價比優勢的車企，而不是那些高端品牌。而要把性價比做到極致，就要把硬件成本降下來，同時通過軟件實現差異化。另外一極是特色鮮明且用戶口碑好的產品，由于得到了特定消費群體的認可，這類車企也會有持久的生命力。例如保時捷這樣小而美的公司，一樣可以活得不錯。而且像保時捷這類企業，還是可以靠硬件賺錢，而不是只依賴軟件。

趙福全：我認為，未來硬件仍然非常重要，是確保汽車產品競爭力不可或缺的必要條件；但軟件才是充分條件，將會創造越來越大的價值。那么您覺得，一些高端品牌通過硬件來體現產品差異化的策略，未來能夠一直持續下去嗎？

程鵬：我認為可以持續下去。就像蘋果的高端手機價格在1萬元以上，也賣得很好。一方面，用戶有這種個性化的需求；另一方面，硬件也不僅僅是一個使用軟件的平臺。比如蘋果手機有自己特色的外形，也有觸控等優異的體驗，只要把硬件的這些細節做好，還是會有用戶愿意買單的。我覺得這種需求是客觀存在的，汽車產業也不例外。

趙福全：說實話，程總的這番話讓我有些意外。因為程總是來自軟件領域的專家和企業領軍人，我以為您會強調軟件的重要性。但您卻認為硬件的價值和作用仍然很大，這非常值得我們深思。您還舉了手機的實例，同樣擁有APP應用軟件生態，市場上既有價位在三四千元的大眾化智能手機；也有價格達到上萬元的高端智能手機，比如蘋果手機，而且后者的銷量還很好。這充分說明，硬件仍然在手機品牌定位和產品差異化方面發揮著很大的作用。

現在有很多人都認為，未來智能汽車的發展趨勢就是硬件同質化，成本降到最低，同時依靠軟件來體現產品的差異化，并形成不同的品牌特性。實際上也可能不會完全如此，畢竟汽車產品包含著上萬個零部件，這些硬件不少都有相當的技術含量和展示屬性，仍然可以體現一定程度的產品差異化。更為關鍵的是，沒有優秀的硬件作為基礎，軟件就是無本之木，無法發揮其應有的作用。當然，未來軟件一定會變得越來越重要，對此我們不應有絲毫的懷疑。

不僅僅是產品的數字化，更是

企業全方位的數字化

趙福全：下面我們聊聊數字化這個話題。智能化的核心或者說基礎其實是數字化，因為智能化是基于數據實現的，而數字化就是轉換和利用數據的過程。正因如此，現在幾乎所有的汽車企業都宣稱在進行數字化轉型。不過我看過麥肯錫的調研報告，結果表明目前就連很多IT公司的數字化轉型都做得不到位。如此說來，一直以硬件為主的汽車企業要想做好數字化轉型，恐怕就更困難了。事實上，不少汽車企業的數字化轉型都沒有取得太大的突破，至少沒有因此把產品做得成本更低、質量更好、效率更高。

程總，您是數字化方面的專家，請您和大家分享一下，車企怎樣才能做好數字化轉型，來支撐產品以及企業的智能化升級呢？

程鵬：我認為，數字化不僅僅是產品的數字化，更是整個企業全方位的數字化。第一是營銷和用戶體系的數字化，這最能帶來直接收益，所以應該放在企業數字化轉型的首位。說起來傳統汽車營銷就是預先想好幾個賣點，然后向消費者推介，直到把車賣出去即可；而車企把車賣出去以后，基本上就與用戶失去了聯系，完全不知道用戶是怎樣使用車輛的。諸如用戶踩制動踏板的力度、轉方向盤的速度、用某個操作按鈕或觸摸功能的頻度等等，車企都一無所知。這樣既無法進行精準的營銷，也不能為產品開發提供有效的輸入。舉個例子，企業開發了一個產品功能，可是用戶真的在使用嗎？如果用戶購車后從來就沒用過，那這個功能值得作為賣點來推介嗎？后續的產品上還有必要保留嗎？

營銷和用戶體系的數字化，就是要讓車企實時了解用戶對汽車產品的真實使用情況。即通過采集相關數據來分析用戶需求、識別產品賣點，而不是通過給用戶打電話、發郵件的方式來調研。更進一步來說，數字化的營銷和用戶體系，還應該基于數據對潛在的用戶群體進行科學管理，以提高營銷的成功率。比如特斯拉在營銷和用戶體系的數字化上就做得很好。一方面，特斯拉完全掌握用戶平時是怎樣用車的，這不僅讓其營銷工作更有針對性，而且也為其產品的迭代優化指明了方向。另一方面，特斯拉還通過數字化手段研究潛在用戶及其購車的決策過程。比如誰是和誰一起來店里看車的，他對產品的哪些功能更感興趣等。所有這些特斯拉都會轉換為數據采集下來，再通過大數據分析來加以研究，以便更有效地促成潛在用戶的購車決策。

第二是企業決策體系的數字化。尤其是產品決策的很多內容都應該基于相關的數據來進行。

第三是企業運營管理體系的數字化。這其實是企業研產供銷服各個環節和整個過程的數字化，而且既涉及到企業內部的管理，又涉及到企業外部的協同。

例如，前兩年“缺芯”導致的斷供挑戰，有些車企就應對得很好，基本未受太大影響。究其原因，還是在于這些企業實現了數字化的供應鏈管理，即利用數字化系統把供應商都有效管理起來，而且不僅包括T1（一級供應商），還向下延展到了T2、T3（二級、三級供應商），特別是芯片等關鍵供應商，從而實現了供貨及物流等信息的實時和透明。這樣車企就能隨時掌握供應商的存貨數量、分配給自己的份額以及物流狀態等數據。當自己的需求無法滿足時，就可以及時向供應商爭取增量；當遇到自然災害等變故時，就可以第一時間進行靈活調配。

當然，這種數字化的供應鏈管理，實際上覆蓋了整個產業生態，因此僅靠車企自己是難以完成的。不過整車企業要扮演好最重要的“鏈主”角色，拉動并幫助廣大供應商進行數字化升級和對接。如果車企能和供應商伙伴一起把供應鏈數字化做好，整個產業生態的運營效率就會顯著提高，用戶需求就能得到更加快速和精準的響應。

又如，產品開發管理的數字化也至關重要。現在有不少車企都開始借鑒快消品的一些策略。快消品行業非常注重所謂“二八法則”，即產品20%的功能就可以滿足用戶的基本需求，并創造80%的價值；而另外80%的功能，是用戶不常使用甚至完全不會用到的。這80%的功能需要投入很多開發資源，而用戶又不會經常使用并為之買單，那企業就干脆選擇不做這些功能。這種做法在快消品行業是很常見的，現在也有汽車企業在這樣做了。結果一定是這家車企的毛利率顯著提高，而且用戶體驗也得到提升，原因在于企業可以把節省下來的資源都投入到用戶真正使用的那些功能上，全力將其做得更好。

說起來，四維圖新現在也是這樣做的，當然之前我們也經歷過一個摸索的過程。二十年前我們剛開始做地圖的時候，就是一門心思采集道路數據，不管用戶需求度如何，我們全都采集回來。后來通過互聯網掌握了地圖使用情況以后，我們才發現，有些地點幾乎從來沒有用戶查詢，有些路線也很少有用戶選擇。所以我們遵循“二八法則”調整了道路信息采集策略：對于用戶經常去的區域，地圖必須每天都更新；而對于用戶很少會去的地方，地圖每月更新一次就夠了。我們之所以能夠這樣做，正是得益于數字化手段的支撐。

趙福全：程總講得非常好。實際上，企業一直希望把整個運營體系打通，但是之前難以做到，而現在數字化手段讓這個目標真正成為可能。從本質上講，智能化的基礎就是數字化。因為唯有通過數據的采集、傳輸、加工和使用，軟件才能有效賦能硬件，從而讓產品真正實現智能化，能夠常用常新、越用越好。正因如此，數字化正變得越來越重要。

對此，程總提出了一個很重要的觀點：數字化絕不只是產品的數字化，更是企業的數字化。包括營銷和用戶管理的數字化，即通過數字化的手段，將用戶如何使用產品的數據都回傳到車企，例如用戶具體用到了哪些功能，使用過程中遇到了哪些問題等等，基于此進行精準營銷，并為產品體驗優化提供支撐。也包括決策過程的數字化，即把企業的決策建立在數據的基石之上。還包括企業運營管理體系的數字化，即讓數據在各個業務部門之間順暢流通，從而把研產供銷服等各個環節全面打通，實現企業全方位的數字化。

基于數字化的運營管理體系，企業就能精準掌握用戶究竟關注什么，合理確定產品營銷的重點；就能實時了解供應商備貨及物流等情況，靈活應對可能遇到的變故；就能有效識別真正重要的少數產品功能，進而遵循“二八法則”，集中精力把最重要的事情做好。

此外，程總還提到，全方位的數字化不是一家企業自己就能做到的，而是需要整個供應鏈乃至產業生態中的各類企業共同努力。對于智能電動汽車來說，既涉及到數以萬計的各種新舊硬件，也涉及到數量越來越多的各種軟件，還涉及到與車連接的“人-路-能-網-云-圖”等等。這些要素背后各有不同的主體，全部匯聚在一起，彼此相互作用，就構成了完整的汽車產業生態。由此可知，唯有基于數字化打通整個產業生態，才能把智能電動汽車這個“新物種”真正打造好。

多主體協同需要整車企業轉變

認識、發揮好龍頭作用

趙福全：事實上，我覺得智能汽車與傳統汽車的最大差別就在于生態。傳統汽車產業也是一個比較復雜的生態，協調幾百家供應商把整車按時、保質、大批量地造出來絕非易事；而智能汽車的產業生態無疑更復雜得多，有諸多不同類型的主體彼此作用、相互影響。要讓這些主體真正形成合力是非常困難的，畢竟每個主體都有自己的利益，都要考慮自己的成本、質量、效率以及經營、分工等問題。在此情況下，您覺得怎樣才能讓各類主體有效協同起來，共同把智能汽車做好呢？您覺得這其中最難的是什么？

程鵬：是的，智能汽車生態確實非常復雜。我覺得，要實現智能汽車生態中多主體的有效協同，還得依靠整車企業發揮好龍頭作用。在此過程中，恐怕最難的還是轉變認識。應該說在傳統汽車時代，中國整車企業就不太有培養供應商共同成長的認識，通常只關注自己當前這代產品能不能賣得好，并以此為標準來尋找短期合作的零部件供應商。相比之下，國外車企在這方面做得就比較好。比如豐田汽車一直注意培育自己的供應鏈體系，把一系列關鍵零部件的供應商定位為戰略供應商，采取參股合資、長期合作甚至派專家前往指導等各種方式，引領和幫助戰略供應商與自己共同進步。我認為，這就是一種很好的策略，而且在智能汽車的生態合作中可能更加需要。

為此我建議，中國車企應該建立起幫助供應商共同成長的認識，并采取前瞻行動。否則等到遇到突發狀況時，一定會措手不及。舉個例子，還說前兩年“缺芯”的事情，我感覺仿佛一夜之間整車企業就全都關心起芯片來了。而此前沒有哪家車企來找我們交流過芯片，也沒聽說過哪家車企關注到我們的芯片。結果車企突然發現，一個指甲蓋大小的芯片一旦斷貨，整車就無法下線。而且越貴的車型用的芯片越多，受“缺芯”的影響也就越大。這影響到的可不只是多少萬輛整車的銷售額，更是關聯行業合計幾百億甚至上千億的總產值。由此可見，汽車產業的確是高度復雜的系統工程，需要各方緊密協作。在這個過程中，不只整車企業，我們廣大供應商也要建立起與相關伙伴攜手前進的意識。

另外，我還想說明一點。雖然我是做軟件和數據出身的，但我現在以自己是汽車人為榮。汽車真的是太難了，不僅本身結構復雜、零部件眾多，而且新技術的應用越來越快，還與人們的生命安全息息相關。所以，每一位參與打造汽車產品的汽車人都有理由驕傲。對四維圖新來說，二十年來我們一直在踏踏實實地學習汽車，兢兢業業地做好自己的工作，百分之百地投身于汽車產品之中，而不是站在“業外”來看汽車產業這里或者那里做得不好。當然，對于外部的新技術和新模式，我們會保持關注、保持敏感，做到隨機應變，使之為我所用。

趙福全：程總強調自己是汽車人，二十年來始終專注于汽車產業，并且為此感到驕傲。我覺得這個定位很正確，也很重要。而整車企業也逐漸認識到了四維圖新這類供應商的重要性，這個認識經歷了一個過程。此前，只要把地圖裝上汽車來增加賣點就夠了；而現在對于智能汽車來說，地圖不只關系到日常的導航和基于位置的服務，而且與智能駕駛息息相關。可以說，地圖已經成為了智能汽車的某種器官，缺少優秀地圖的汽車產品猶如視力不佳甚至瞎眼的劣馬，恐怕會寸步難行。從這個意義上講，此前四維圖新們一直在努力擁抱汽車企業，而現在汽車企業也必須積極擁抱四維圖新們了。

為此，汽車企業必須更新理念、轉變認識。就像程總剛剛談到的，智能汽車產業生態的分工協作，首先需要整車企業充分發揮龍頭作用。而做好龍頭不僅要有能力，更要有認識：車企必須認識到，供應商伙伴在汽車產業生態中具有不可替代的重要作用。其實傳統汽車本來就是一個生態，主要由整車企業和提供上萬個零部件的供應商組成；而智能汽車生態更加復雜，除了傳統硬件之外，還有新硬件和各類軟件等相關的不同主體參與其中。只有各類主體有效分工協作，才能把智能汽車打造好。這意味著整供企業之間要形成更加緊密復雜的合作關系，為此企業負責人切不可短視，一定要有長遠的眼光。

這樣看來，在傳統汽車時代像豐田那樣培育供應商的策略，在智能汽車時代將會更加重要。或許在戰術細節上會有所區別，但在戰略方向上并沒有變化。整車企業與供應商應形成唇齒相依的伙伴關系，建立長期互信，攜手共同成長。在這方面，中國車企是亟需“補課”的。如果還是像過去那樣，開發一款車型就更換一批供應商，將難以形成持續的積累，也無法獲得供應商的信任。

中外車企都必須努力構建本土

化的智能汽車新生態

趙福全：這又帶來了一個新的問題。傳統汽車產業是以硬件為主，硬件往往需要不斷積累，甚至是“十年磨一劍”，才能打造出精品。所以，汽車產業經過了一百多年的發展，產生了博世、大陸、德爾福、電裝等一批世界級的供應商巨頭。而智能汽車或者說“新汽車”產業有很大的不同，涵蓋了新硬件和各種軟件等更多內容。所謂“新汽車”，就是基于數據、面向場景、依托生態，能夠不斷迭代和持續進化的汽車新物種。這是此前我專門提出的概念，以區別于沒有自我進化能力的傳統汽車。顯然，打造“新汽車”需要很多全新的能力，其中一些能力整車企業和傳統供應商巨頭都不掌握，只能從“業外”的新供應商那里獲取。

比如為了實現定位和導航，車企需要與地圖供應商合作，而這種合作與此前完全不同。由于一家車企支付的費用很難覆蓋地圖制作以及持續更新的成本，因此地圖供應商不大可能只和一家車企簽訂獨家供貨協議，專門為其開發專屬的地圖。這就涉及到一種全新的共享合作模式。

與此同時，智能汽車帶有很強的區域屬性，需要基于當地的地圖、場景以及生態，才能以最佳的狀態運行。在這種情況下，國外車企在中國汽車市場上征戰就會面臨全新的挑戰。例如它們如果使用本國供應商提供的地圖，能在中國適用嗎？如果想參與中國地圖的開發，能獲得允許嗎？又如中國用戶在汽車上收聽歌曲，如果還需要登錄到國外的平臺，這可行嗎？毫無疑問，無論是自主車企，還是國外車企，都必須在中國建設本土化的“新汽車”生態，而兩者的實施難度恐怕有很大的不同。這也會影響到中外供應商的競爭格局。當然，中國車企走向海外市場的時候，也會面臨同樣的挑戰。不知道程總怎么看這個問題？

程鵬：我們不妨先看看互聯網和手機行業的情況，中國在這些領域實際上已經建成了比較完整、相對獨立的產業生態。像大家平時使用的APP應用、通信數據傳輸的基礎設施等，中國都有自己的一套體系，而且運行得相當不錯，有很多方面處于全球領先水平，例如移動支付。而國外互聯網或手機公司進入中國，只需加入到這個生態中即可。以此類推，我覺得汽車產業很可能也是一樣。當國外車企進入中國時，它們完全可以借助中國相對獨立的產業生態，通過與中國供應商合作來形成屬于自己的本土化供應鏈。

反倒是中國車企到海外征戰，至少在近幾年的起步階段，可能會遇到一些問題。因為中國車企在國內有很多本土供應商伙伴，可以幫助其將各種內容有效集成起來，比如四維圖新可以集成地圖、定位、導航、數據以及云平臺等。可是到了海外市場，誰來幫助中國車企完成這部分工作呢？這恐怕是一個挑戰。

具體來說，這個挑戰主要體現在兩方面：一是有些用戶想要的功能和服務，車企無法在海外提供，這樣車輛的智能化優勢就體現不出來；二是數據的合規問題，一些國家對數據的規定比較嚴格，如果企業沒有充分了解當地的法規，就很容易出問題。這些都是中國車企進軍海外市場需要重點考慮的，而且肯定要經歷一個學習摸索的階段。當然，我認為這些問題最終都是可以解決的。

趙福全：這個問題咱們有必要詳細討論一下。您剛才談到，中國已經形成了完整而獨立的手機生態，這既與中國龐大的市場規模有關，也與中國在這方面持續的投入很關。國外手機公司進入中國，只要把這個生態用起來就可以了。而您認為，汽車生態可以類比于手機生態，國外車企進入中國完全可以采取同樣的策略，借助于中國本土的生態資源。

但是我們知道國外車企之前并不是這樣做的，它們進入中國時，更習慣把自己原有的國外供應商一起帶進來。這種做法在硬件為主的傳統汽車時代也沒什么問題，比如大眾在德國狼堡開發一款車型，用的是博世、大陸等供應商，然后再一起到中國來，讓這些供應商做些本土化的適應性開發就可以了。

可是到了軟件主導的“新汽車”時代，這種做法就行不通了。像中國用戶使用的很多服務，如歌曲、視頻以及支付等，在狼堡開發是很困難的。一是國外供應商在這些方面可能原本就沒有儲備，二是即使國外供應商做出來了，在中國市場上也不可能適用。這個道理說起來很簡單，但要讓國外車企真正轉變理念和策略其實非常困難。而如果國外車企還是更愿意用諾基亞的Here地圖，而不愿意用四維圖新的地圖，這恐怕對中國供應商的發展壯大也不利。借此機會，程總有沒有什么建議想對外資車企的老總們提出？

程鵬：應該說，與外資車企加強合作是四維圖新過去二十年來一直在努力做的事情，我們的大客戶就包括豐田、寶馬等外資車企。記得有一次，豐田汽車的一位副社長曾對我說，“你們的產品質量一定要做好，因為這是雷克薩斯唯一的國產件。”因為雷克薩斯在中國都是進口車，幾乎全部零部件都來自國外，但地圖沒辦法進口，所以只能找四維圖新來提供。而與豐田等車企巨頭的合作，也讓我們的能力有了很大的提升。

在合作的過程中，我親眼見證了外資車企的持續創新和變革。這些大企業都不乏非常優秀的人才，而且有很好的產品思維和工程師文化，特別是近年來，它們在中國不斷加大轉型力度，令我印象深刻。事實上，目前外資車企大都已經把中國團隊建立起來了。比如各大車企基本上都有中國研發中心，很多車企都提出要“In China，For China”，即在中國開發中國市場的產品，服務于中國的用戶。現在甚至有車企提出要“In China，For Global”，即在中國開發全球市場的產品，服務于全球的用戶。我覺得外資車企日益重視中國的趨勢非常明顯，畢竟近年來中國汽車產業發展得最快，同時也培養出了大批新賽道的人才。

趙福全：您認為外資車企在中國轉型的速度足夠快嗎？轉型的決心和投入足夠大嗎？如果它們做得不如自主車企，那最后會不會只能退出中國市場呢？

程鵬：我個人感覺，無論是手機、互聯網，還是汽車產業，沒有比中國市場更“卷”的了，也沒有比中國企業更努力的了，中國人真的非常拼命。要讓外資企業用中國企業的速度前進，而且連續多年，恐怕它們確實做不到。不過，這也要看不同企業的市場定位。比如，法國和意大利的奢侈品牌在中國市場就非常受歡迎。所以，整車企業一定要明確自己的定位并努力做出不同的特色，這才是最重要的。未來那些性價比高的大眾化產品，很可能會被中國車企主導；而一些小而美的高端產品，往往需要對藝術和審美的長期積淀，可能還是國外車企更有優勢。長期來看，這或許也是一種合理的產業分工。

趙福全：我相信很多收看這期對話欄目的企業高層們，都會非常關注我們現在討論的問題，所以我想再追問一下。前面談到，數據對于智能汽車來說至關重要。唯有基于數據，軟件才能賦能硬件，實現全方位的智能化。未來汽車產品的優化方向，也一定源自于用戶、車輛及其運行環境等各種數據。由此來看，如果沒有足夠的數據支撐，那些小而美的品牌還能保持吸引力嗎？比如二十年后，中國消費者還會購買那種所謂小而美、但智能化體驗很差的“古董式”汽車嗎？也許到了那個時候，某些品牌會因為定位太過小眾而失去生存空間。您怎么看？

程鵬：我覺得，產品小而美并不代表不做智能化，這兩者是不矛盾的。事實上，未來無論哪個級別、什么定位的產品，都必須是智能化的。仍以手機為例，現在即便售價幾百元的機型，也都能4G聯網，都能下載各種APP，這些功能對于用戶來講是必選項。如果哪款手機沒有這些功能，那根本就不會有人購買。也就是說，不管產品價位是高中低哪個檔次，消費者都會用到的智能功能是一定要有的。同樣的，我認為對于未來的汽車產品來說，智能化涉及到的數據和算力等就是這種必選項。當然，并不是所有消費者都會購買大算力的高端產品，但滿足基本需求的中低算力是必須具備的。而現在所謂的中低算力，和之前相比完全不是一個概念。比如智能手機上的一塊小芯片，其算力都比我上大學時一個大型的晶體管計算中心還要強。正是這種進步，推動著智能產品走進千家萬戶。

我想從產業分工的角度做個大膽的預測：未來那些高端的、個性化強的汽車產品可能還是由更具藝術和審美積淀的外資車企來開發；與此同時，規模大、性價比高的大眾化汽車產品，可能主要由成本控制能力強且非常勤奮的中國車企來開發，而這類產品的市場份額是最高的。

趙福全：程總，我梳理一下剛才交流的內容。我們首先談到了汽車生態。目前手機已經形成了成熟的產業生態，這也是其智能化的基礎。同樣，今后汽車也必須構建起產業生態，以支撐其智能化。而汽車生態將比手機生態更復雜，不只包括類似手機的應用生態，還包含全新的服務生態，如車輛充電、救援服務等。所以，構建汽車生態會更難，但價值也會更大。同時，未來汽車一定是區域性的產品，因為其智能化需要基于當地的數據、場景和資源來實現。所以，在中國市場上征戰的所有車企，都必須努力構建本土化的汽車生態。

由此出發，我們分析了未來汽車產業的競爭格局。應該說，目前中國汽車市場仍處于群雄逐鹿的階段，并且企業之間的競爭高度“內卷”。而在我看來，中國車企在本土市場上擁有天時、地利和人和的優勢：天時是指中國汽車產業發展的大環境非常好，政府大力支持新能源汽車和智能汽車的發展；地利是指中國企業對于本土的數據、場景和資源更熟悉；人和則是指中國汽車人才隊伍規模大且更努力。在這種情況下，中國車企在本土市場上的競爭力有望繼續提升。特別是更注重性價比的大眾化產品，中國車企極有可能會逐漸成為主導者。

當然程總認為，外資車企也在加快轉型，它們完全可以借助中國合作伙伴的資源和能力，來構建自己的本土化生態。與此同時，那些小而美的高端品牌仍會存在，只不過其產品也必須從“硬件主導”轉向“軟件主導、數據賦能”，因為智能化將是未來汽車的必備屬性。而擁有品牌傳承和號召力、審美積淀和經驗的外資車企，在這個領域還會占據一席之地。

老實說，我覺得您的看法相對樂觀，對外資車企也是一種鼓勵。而我的觀點可能偏悲觀些，我更想向外資車企傳遞一種擔憂。其實以今天中國市場的份額來看，外資車企已經談不上是居安思危了。尤其是那些小眾的高端品牌，恐怕后續將面臨更大的挑戰，畢竟數據是依賴規模的，否則很難把智能的體驗做好。

中國車企走出去應與當地伙伴

深度合作、融合發展

趙福全：接下來，我們繼續討論中國車企出海的話題。前面講到的天時、地利、人和，都只是在國內市場，我曾開玩笑講這是“地方糧票”，不能全球通用。那么，中國車企進入海外市場時該怎么辦呢？2023年中國整車出口量極有可能突破400萬輛，登頂全球第一。不過這主要還是“中國制造、外國銷售”的出口貿易形式，我覺得后續恐怕難以持續。事實上，現在不少國家已經開始出臺保護本土車企以及限制中國汽車進口的各種法規和措施了。所以，我認為中國車企亟需轉變走出去的方式，今后應該更多地考慮在國外建廠，雇傭當地的員工，使用當地的資源，在當地生產和銷售汽車產品。

另外，智能化是全球汽車產業的發展方向，中國汽車產業只是先行了一步。也就是說，中國車企征戰海外市場最終也要靠智能化取勝，而這就需要獲得當地的數據、理解當地的場景、構建當地的生態，即做好反向的本土化。但是正如程總剛才提到的，國外供應商能支撐中國車企在當地構建生態嗎？能適應和配合中國車企的“卷”嗎？而中國車企能暢通無阻地在其他國家獲取和使用數據嗎？如果上述問題的答案都是否定的，那中國汽車產品在智能化方面又有什么特殊的競爭力可言呢？

程鵬：我們很難預測將來究竟會出現什么情況，我想還是通過與其他產業對比來獲得某種參考和借鑒。事實上，很多中國公司最初走出國門的方式都是貼牌生產，即國外公司來中國尋找代工方，由中國公司代為生產產品，再貼上國外公司的品牌銷往海外市場。應該說，中國加入WTO（關貿總協定）后，初期外貿出口總值的不斷增長主要源自這種貼牌生產。后來隨著代工的中國公司逐漸做大做強，其中有些公司就反過來收購了國外品牌甚至公司。這樣的案例比比皆是，覆蓋了服裝衣帽、電子消費品以及制造業等諸多領域。例如現在不少知名的運動品牌都已經被中國公司收購，實際已經是中國的品牌了。

由此類推，盡管長期來看，中國車企需要設法把用戶和車輛等數據掌握在自己手中，以更好地實現產品的智能化；不過在短期內，中國車企完全可以采取一些靈活的策略，以應對走出去遇到的困難，比如和當地企業形成某種形式的深度合作，來避免被當地的政策“卡死”。我認為，中國車企應該努力在當地做好產業融合，形成“你中有我、我中有你”的緊密關系，讓各方在中國汽車產品海外生產和銷售的過程中都能獲得收益，這樣我們走出去就會容易得多。否則，當自己的市場不斷受到中國產品沖擊之際，當地的政府和企業難免心生抵觸，這很可能會引發更多的問題。所以，我認為中國企業應該與當地企業建立一種“競爭+合作”的關系，讓彼此都有生存的空間，同時攜手把當地的產業生態建設好。

趙福全：說起來，這個問題是很難回答的。我曾經提出過汽車強國的評判標準，其中包括：必須擁有具備國際競爭力的本土企業、知名品牌及優秀產品，并在世界范圍內占據一定的市場份額。也就是說，要成為汽車強國，中國車企就必須走出去，這一點毋庸置疑。

不過汽車是涉及領域眾多的集大成產業，也是技術含量高、產品價值高的大宗民生商品，肯定會成為各國激烈角逐的重點。事實上，面對中國車企海外出口持續激增的態勢，一些國家已經開始采取一系列的對策，比如歐盟剛剛發布《新電池法》，提出了碳足跡管理和電池護照等要求。法規正式實施后，中國生產的動力電池以及電動車產品如果不符合要求，就無法在歐盟銷售了。我認為中國的企業家們都應該高度關注此事，必須未雨綢繆，提前準備，以免措手不及。要知道汽車產品的開發周期很長，如果一代產品不能出口，企業很可能就會因此錯過海外發展的大好時機。

面對種種困難，中國車企究竟怎樣才能更好地走出去呢？程總提出了一個建議，就是參考其他行業走出國門的路徑。之前不同行業的很多中國企業走向海外市場，都是從貼牌生產、出口貿易開始，再到收購國外的品牌和工廠，直接在當地生產和銷售產品。在這個過程中，我覺得中國企業以各種方式與國外企業緊密合作才是真正的關鍵，也是汽車企業可以借鑒的思路。

同時我認為，中國車企還可以參考國外車企進入中國市場的路徑。改革開放四十多年來，一大批國外汽車企業走進了中國，它們積累的經驗和教訓是非常寶貴的。今后中國車企進入其他國家市場時，尤其應該借鑒在中國做得比較成功的國外車企的策略和措施，并在實踐中不斷完善。例如中國車企可以尋找優勢互補的國外合作伙伴，建立合資企業，憑借我們的創新技術、理念和模式，利用當地伙伴的資源和影響，在海外市場上一起發展、共同獲利。我建議，中國車企都應該基于合作共贏的理念，努力做好反向的本土化，以期更快更好地走向世界。

大模型有望讓機器智能真正

接近于人

趙福全：下面具體談談汽車智能化，這實際上是一個綜合性的大話題。在通過V2X（車聯網）實現汽車與諸多要素互聯的基礎上，車企的重點工作主要有兩項，一是智能座艙，二是自動駕駛。

在我看來，首先要做好的是智能座艙，因為智能座艙可以讓消費者充分感受到車輛的個性化，這一點在業界已經形成了共識。而對智能座艙來說，人機交互是最重要的。近年來智能座艙特別是人機交互的相關技術進步得很快，例如當前多種模式相互融合的多模態交互日益成為發展方向。

智能座艙應該也是四維圖新的重要業務領域之一吧？畢竟現在圍繞著地圖的人機交互已經成為智能座艙中必不可少的一部分了。不知道程總怎么看智能座艙？您覺得智能座艙后續將如何發展？其競爭的關鍵點在哪里？

程鵬：您說得很對，智能座艙與四維圖新的業務有非常緊密的關聯。這里面的邏輯是這樣的：地圖告訴用戶，汽車在哪里，這是確定A點位置的問題；導航告訴用戶，汽車怎樣開到目的地，這是從A點移動到B點的問題；而路況監測通過車聯網告訴用戶，從A移動到B點的過程中會發生什么，如需要多長時間？路上有沒有事故？這是如何安全、快速、便捷地從A點移動到B點的問題，也是我們正在研究并希望能夠更好解決的問題。

結果我們發現，解決這個問題是極其復雜的。大家都有體會，大中城市特別是一線城市的交通擁堵是很嚴重的。有數據顯示，北京通勤者人均每天要在汽車上耗費1小時40分鐘。而一天不過24小時，除去睡眠等時間，這差不多相當于人們可支配時間的10%了。我們常說，時間就是生命，這意味著我們有10%的生命都消耗在了行車的過程中。所以，四維圖新決定去做自動駕駛，致力于逐步把人從駕駛中解放出來。這樣一來，人在車上的自由時間就會越來越多。所以，四維圖新也要做好智能座艙，讓用戶在車上有更好的體驗。這就是我們從地圖出發進行業務拓展的內在邏輯。

應該說，我們做地圖已經二十年了，深深地感到這是一項艱苦的工作。因為地圖需要不斷更新，而且用戶可能永遠都不會百分百滿意。只要有一個地方發生了變化，地圖卻沒有及時體現出來，用戶就會不滿，就會認為地圖質量不好。可見，做地圖是很有挑戰性的。而四維圖新二十年來堅持不懈，就是要應對這種挑戰，把這項有價值的工作一直做下去。

以地圖為基礎，我們開展智能座艙相關業務也已經有十多年了。記得我一開始就提出了一個目標，讓用戶進入到車內就不再用手機了。然而這是一個很難達成的目標，甚至可以說我們很長時間都看不到希望。因為與手機不同，人與車之間最方便的交互方式就是語音。而語音交互技術是很難的，包括機器對人類自然語言的理解、不同音區的識別、環境噪聲的處理以及語音引擎的能力等，都不簡單。很多時候我們訓練了好多次，機器才勉強能聽懂一點點。這就導致語音交互的準確率到了一定程度之后，就很難再提高了。我們的測試表明，語音交互的準確率要達到95%以上是非常困難的，而這樣的準確率對汽車用戶來說還不夠。

好在不斷有新技術涌現出來，尤其是GPT（生成式預訓練模型），即所謂大模型投入應用后，我覺得終于看到了希望。借助于GPT，我們有望實現讓人們進入到車內就完全不用手機了。最近我們從GPT-3入手，找專業的團隊合作開展了研究。現在我可以有把握地說，在GPT-3.5和GPT-4這種規模級別的大模型的訓練下，用戶已經感覺不出和他對話的是機器了。

同時，人機交互不只有語音，您剛才也講到了多模態。有了大模型之后，我們還可以把多模態的交互方式放在一起訓練，從而真正實現語音交互與其他交互方式的有機融合。比如攝像頭可用于識別人的表情、動作，甚至能準確判斷駕駛員有沒有喝酒；又如毫米波雷達可用于監測人的心跳、呼吸；再如座椅靠背的傳感器可以感知人的體溫。這些信息與用戶聲音傳遞出的語氣、心情等信息結合起來，就可以更全面、精準地把握用戶狀態，優化用戶體驗。

以前開發智能座艙時，上述這些交互模式都是相互割裂的。語音交互歸屬語音系統，攝像頭歸屬乘客監測系統，諸如此類，所有功能都是獨立開發的。相當于有眼睛，有耳朵，卻沒有一個統一的大腦。現在我們把這些功能全都放到大模型中訓練，結果發現機器的識別水平能夠做到非常接近于人，真的可以稱之為智能副駕了。舉個例子，駕駛F1賽車需要極快的反應速度，很需要輔助支持；但車內只有一個座位，不可能配備人類副駕。而智能副駕或者說機器導航員可以適時告訴駕駛員，前面多少米需要左轉或右轉等信息，從而提供很大的幫助。現在已經有一些大模型能夠做到這種程度了，四維圖新也做出了樣品，預計再過一段時間就能推向市場。

趙福全：這樣說來，不只是地圖領域，程總也是為人機交互領域做出了重大貢獻的企業領軍人。正是因為有很多像四維圖新這樣的企業共同努力，我們才得以看到擁有更高人機交互能力的智能座艙由量變到質變的發展前景。那么據您所知，大模型真正走向市場應用還有哪些障礙呢？

程鵬：我認為，障礙主要在大模型的輕量化和網絡的延遲上。眾所周知，大模型對算力的要求非常高，所以GPU（圖形處理器）等功能都集中在云端。未來我們希望能把大模型適當輕量化，至少可以把部分功能放在車端，以實時應對相關的狀況。當然，即便大模型實現了輕量化，將其部分功能放到車端，也會對車端的算力提出不小的挑戰。此外，還有網絡的問題。使用大模型時必然會有大量數據在車端和云端之間傳輸。而汽車與手機完全不同：手機通常是在網絡信號穩定的建筑物內靜止使用，出現信息延遲的可能性較小，并且偶有延遲也沒什么關系；汽車則是在網絡信息不太穩定的室外移動使用，其波及范圍更廣、場景變化更多，在行駛過程中難免遇到信息延遲，并且一旦延遲就可能導致安全事故。這對于大模型在汽車產品上的應用，確實是一個比較突出的挑戰。

趙福全：在您看來，與當前算力主要放在車端的車載交互系統相比，在性能上更勝一籌的大模型，大致什么時間能夠量產？現在大模型還不能量產的原因主要是技術問題，還是成本問題？又或者是兩類問題兼而有之？

程鵬：最近我們已經把樣品拿給客戶看過了，這個客戶是一家致力于打造高端產品的車企，對智能化有很高的要求。而這家車企看了我們的樣品后，應該說是非常震撼。這款樣品估計兩三年后就可以量產，現在軟件本身已經沒什么問題了，主要問題還是性價比。我覺得，要提高這類產品的性價比，通信基礎設施的建設以及計算芯片的進步也很關鍵。

趙福全：您認為最終在汽車產品上量產應用的人機交互大模型，其主要算力應該是放在車端，還是云端呢？

程鵬：這個問題我是這樣看的：對于手機產業來說，把算力放在云端無疑是比較好的選擇；但是對于汽車產業來說，車端必須要有一定的算力，因為汽車是移動的，而網絡信號不可能真正實現全方位、無死角的覆蓋。我們做地圖時需要在各種區域、各個時段測試網絡信號的強弱，還要專門研究網絡如何優化，所以對全國各個基站的覆蓋范圍和強度都很了解。我認為，要確保大模型在每一個地點都能正常使用，且體驗足夠好，完全依靠云端算力實在太難了，還是要在車端部署相當程度的算力才行。

趙福全：您在這方面有豐富的實戰經驗，非常了解網絡系統的實際情況，結合汽車具有移動性的特點，您判斷大模型的算力是不能全都放在云端的。那后續會不會是這樣的發展過程：現在車載芯片是以計算芯片為主；未來車端的算力將逐步轉移到云端，所以車載芯片將以通信芯片為主，同時車端仍適當保留一部分算力。不過這似乎是一個理想化的過程，而且這種轉變恐怕需要很長的時間。這是不是因為我們對未來網絡和云的發展潛能估計得有些悲觀了呢？不少從業者還是期待把車端的諸多業務放到云端來完成，再基于通信手段來實現對車輛的遠程控制。您對此怎么看？

程鵬：我覺得這種轉變不大可能。我們還是以手機來做對比，現在手機的通信能力無疑越來越強了，那它的算力是越來越強了，還是越來越弱了？顯然也越來越強了。同樣的，汽車不僅是連接的節點，也是智能的終端，未來車端的算力肯定也會越來越強。而且一旦汽車具備了更強的算力，肯定會涌現出與之匹配的很多新需求。正如您剛才講到的，未來汽車將是一個母生態，有著孕育和承載更多新產品、新應用、新服務的能力，而算力正是這種能力的重要組成部分。當汽車沒有足夠的算力時，大家自然不會去研究相應的產品、應用和服務；可是當汽車具備了更強的算力后，就會有人去思考，我能用這個算力來做些什么，于是就會產生一系列的新產品、新應用和新服務。

趙福全：我認為，未來汽車將是一個移動的智能空間，尤其是當車輛逐步實現了自動駕駛、把人從駕駛中解放出來之后，汽車的空間屬性將進一步放大。屆時汽車既是生活空間，又是工作空間，還是娛樂空間，將真正實現三合一。甚至有人半開玩笑地講，將來只需要買一輛汽車，就等于擁有了一個可移動的家，各種事情都可以在車上完成。我覺得這并非天方夜譚。事實上，現在英國、荷蘭等國家就有人住在船上，這些船還有通訊地址，可以正常收發郵件。在這樣的前景下，智能座艙的重要性無疑會愈發突顯，我們完全可以暢想更多的應用場景。

剛才程總和大家分享了很多非常重要的觀點。您闡釋了自己對于地圖、自動駕駛以及智能座艙內在邏輯關系的系統認知。您談到，首先要告訴用戶“你在哪里”，即所在的位置；然后要告訴用戶“你怎樣去那里”，即兩點之間的路徑；最后要告訴用戶“你去那里的過程會怎樣”，即在兩點之間移動時會遇到的情況，如途中是否堵車等等，以此來確定如何更安全、更快速、更便捷地移動。對于這三個問題，地圖無疑都是基礎性的支撐，決定著我們能在多大程度上優化車輛的移動過程。而您也談到了，要做好地圖是非常困難的。

為了更好地解決上述第三個問題，我們一方面要努力做好自動駕駛，另一方面也要努力做好智能座艙。對后者來說，人機交互最為關鍵。因為人的需求總要通過某種方式傳遞給機器，同時機器必須準確理解相應的需求并做出回應，這樣才能確保智能座艙的功能及其體驗。但是此前各種不同的人機交互方式都是相互割裂、獨立開發的，而且最主要的語音交互方式在準確率上還不盡如人意，這就導致用戶的體驗始終不夠好。歸根結底，這是因為機器仍然做不到接近于人，不能像人那樣綜合、準確、快速地處理和利用各種信息。

不過程總興奮地談到，GPT大模型讓我們看到了希望。我注意到，您沒有講ChatGPT，即面向聊天的大模型。因為GPT本身并不限于文字，可以是語音，也可以是圖像，例如人的表情或手勢，還可以是各種方式的組合。有了這樣的綜合處理能力，機器將非常接近于人。當大模型在車上應用時，就可以通過車內人員的語言、表情、手勢以及身心狀態等各方面的信息，做出綜合的判斷和行動。不過，大模型應用于汽車產品還面臨一系列挑戰。特別是如您談到的，汽車與手機不同，必須最大限度地確保安全，因此對數據傳輸的速度和穩定性都有更高的要求。但我毫不懷疑，這場革命性的改變終將實現。而您談到，四維圖新基于大模型的產品在兩三年后就會量產，這非常讓人期待。

說到底，大模型需要很高的算力，其性價比的提高還有賴于通信能力的升級和計算芯片的進步。展望未來，我認為，智能汽車作為可移動的數據節點和智能終端，必須具備很強的通信能力；同時在滿足必要需求的前提下，車端應盡可能少部署算力，而將更多的算力放到云端；并以強大的通信基礎設施和車輛通信能力，充分保障大量數據在車端和云端之間的順暢流通。唯有如此，汽車才能以更低的成本實現更多的功能和更好的體驗，進而實現所謂智能時代的科技平權。這才是智能座艙的最高境界，也是很多人都希望把算力轉移到云端的根本原因。

發展自動駕駛需要企業保持

戰略定力，落地重點場景

趙福全：我想剛才這番交流，一定讓大家對智能座艙有了更多的理解，也有了更多的期待。那么自動駕駛呢？有了GPT的賦能，自動駕駛在規劃行車路線和操控車輛時，會不會也有根本性的改變？我們都知道，自動駕駛需要感知能力、決策能力以及執行能力，那GPT能不能把感知、決策與執行系統打通呢？

事實上對于自動駕駛，當前業內也有不少質疑的聲音。曾經自動駕駛的熱度極高，很多自動駕駛初創公司的估值都非常驚人，然而今天的狀況可以說冷清了許多。具體來看，一是L2+已逐漸成為產品標配，而車企正面臨著性價比方面的嚴峻挑戰；二是大家發現量產L3的困難超出預期，之前可以歸咎于法規限制，但是現在法規逐步松動了，如何平衡好技術投入和體驗升級的問題卻并沒有得到真正的解決；三是大家普遍認為過去對于L4量產時間的估計太過樂觀，一些車企甚至因此中斷了對L4的投入。

不知道程總怎樣看待自動駕駛技術產業化發展的現狀？對于不同級別的自動駕駛技術，四維圖新的開發策略是怎樣的？

程鵬：前面談到，四維圖新的業務早就已經從地圖拓展到了智能座艙和自動駕駛，甚至可以說，我們現在是以自動駕駛為龍頭來拉動其他相關產品的研發。從2015年開始，我們做自動駕駛也已有八年了。在這期間，我從來沒有悲觀過，也沒有過分樂觀過。我覺得，對于自動駕駛我們應該管理好自己的期待值。那些過分樂觀的人就是期待值太高了；反過來，過分悲觀的人期待值又太低了。我記得，早在2015、2016年的時候，就有樂觀的人認為，到2021年就能實現L4。而時間到了2022、2023年，還有悲觀的人認為，L4永遠都實現不了。不過如果我們認真審視這些年來自動駕駛技術的發展歷程，可能就不會太悲觀，也不會太樂觀，更不會受資本市場一時冷熱的影響了。

今天我仍然堅信，L4一定能夠實現，即人可以徹底脫手，不需要再握著方向盤。也就是說，汽車完全不需要人來控制的時代最終必將到來，只不過是時間早晚的問題罷了。當然，前進的過程注定充滿挑戰。尤其是因為汽車產業有其特殊性：其他產業的試錯成本相對較低；但汽車產品對安全性的要求非常高，事關汽車安全的試錯成本極其高昂。因此，任何新增的功能都不能給用戶帶來行車安全上的隱患，否則無論多么智能都沒有意義。事實上，智能汽車的目的就是給用戶提供更好的生活，這顯然必須以確保功能安全為前提。正因如此，所有開發自動駕駛的公司，即便技術和資金實力再強，也必須步步為營、循序漸進。

而這些年我也確實看到了，自動駕駛技術正在一點一點不斷進步，包括我們自己的產品也在不斷提升。所以不管外界怎么說，四維圖新肯定會繼續努力。其實現在已經有越來越多的消費者接受了某些自動駕駛功能，例如輔助泊車。說到底，自動駕駛的最終落地，不在于企業自認為技術有多先進，而在于用戶愿不愿意為之買單。只要我們把L4的相關功能及場景都逐一做到位，讓用戶的接受度越來越高，那L4完全落地的時刻自然就會到來。

在我看來，自動泊車是L4最容易實現的第一場景。所謂L4的自動泊車，就是在抵達目的地以后，人可以下車，由車輛自動尋找停車位并泊好；等到再次用車時，車輛從停車位自動駛出來接人。這個場景中車內無人，所以即使出現一些狀況，危害也不大。同時這個場景對時間也不太敏感，車輛可以低速泊入或駛出停車位，在技術上相對容易。更重要的是，這個場景是用戶經常遇到的，可以切實為用戶帶來便利。所以，用戶通常愿意也敢于嘗試。事實上，高階自動駕駛的某個場景究竟能否落地，很大程度上就取決于用戶敢不敢嘗試。相較于用戶坐在車內且車速較快的其他場景，自動泊車場景無疑具有先天優勢。

自動跟車，也就是自適應巡航，應該是第二場景。當前，這個功能的使用也很普遍。基本上具備L2或L2+功能的車輛，用戶都會用到這個功能。因為遇到交通擁堵的時候，駕駛者需要頻繁踩踏板，是很累的，這時候使用自動跟車功能就輕松多了。而且無論是在城區內，還是在高速公路上，現在自動跟車功能都做得比較到位了。車輛可以自動跟著前車行駛，并保持安全的車距。

總體來看，實現高階自動駕駛有兩條路線：一是直接奔向L4，即Robotaxi路線；二是循序漸進、逐步優化。我本人一直是第二條路線的堅定支持者。我覺得，我們還是要經歷從輔助駕駛到高級輔助駕駛、最后到高階自動駕駛的漸進過程，逐步實現各種功能的開放。所以，雖然四維圖新現在也有開發L4的一個小團隊，但我們近期的目標并不是量產；我們全力推進量產的一直是L2+高級輔助駕駛的產品，現在這款產品已經裝車量產了，而且在市場上賣得很不錯。

趙福全：程總講得非常好。關于高階自動駕駛如何發展的問題，實際上是不好回答的。特別是近期業界一直有一種很強的聲音，不看好高階自動駕駛。不少原本致力于L4的企業紛紛轉向L2+，大家當然知道L2+不是真正的自動駕駛，但這也是當前情況下企業為了盡早推出產品、回收資金的一種“無奈”量產，或者說是很多自動駕駛初創公司為了生存下去不得不采取的一種折衷辦法。

而程總表示，自己從來沒有悲觀過，也沒有過分樂觀過。作為進入汽車智能化領域二十年的一名老兵，您并不是因為長時間的磨礪而變得遲鈍了，而是深刻理解了技術創新的基本規律。任何前景美妙的新生事物，一開始總是不乏一批狂熱的參與者。然而企業管理者不能狂熱，因為經營企業需要冷靜。程總就是這樣冷靜的參與者，您既堅信自動駕駛是未來汽車產業的大勢所趨，又對推進自動駕駛的長期性和復雜性有足夠的認識。所以，既不會盲目樂觀地超前發展，也不會因為資本熱度的降低或者某些企業的失敗而放棄投入。

剛才程總談到，四維圖新原本是一家地圖供應商，而現在是以自動駕駛為龍頭拉動整個公司的各項業務。這意味著四維圖新在地圖、人機交互、芯片以及數據等業務上的創新發展，都是圍繞著自動駕駛來展開的。這充分說明了，您對自動駕駛長期前景的高度重視和堅定信心，將其視為汽車產業發展的必由之路。另一方面，您認為企業必須一步一個腳印地穩步推進自動駕駛。畢竟企業既要考慮未來的發展，更要考慮眼前的生存。所以，四維圖新決定先從L2+入手，現階段重點做好L2+產品的量產；同時，四維圖新很早就成立了L4的研發團隊，以提前做好前瞻儲備。

實際上，高階自動駕駛本來也不會一蹴而就，不可能一夜之間就出現了完美的全天候自動駕駛產品。所以，發展自動駕駛一定是一個循序漸進的過程。只不過有些企業是從L2、L2+做起，逐步積累地邁向L4乃至L5；而另一些企業則直接瞄準了L4。但在研發L4的過程中，企業也需要“沿途下蛋”，將某些功能逐一落地，這既是為了驗證已有的創新成果，也是為了獲得一定的回報，以保障后續的投入。從這個意義上講，我倒覺得這兩種路線其實殊途同歸，在現階段最重要的工作都是找準合適的場景，然后把落地工作做到位。對此，程總給出了很重要的觀點——自動泊車是應該優先落地的第一場景，而自動跟車是第二場景，這兩個場景都值得企業全力投入，把產品體驗和成本做到極致，這樣消費者一定會買單的。至于說實現的是L2+、還是L4的功能，或者說是由高到低、還是由低到高來實現的，都無關緊要。

由此出發，我認為，那些認為高階自動駕駛遙遙無期甚至不可能實現的悲觀者無疑是錯誤的。事實上，現在的悲觀者中，可能有不少人正是此前的過度樂觀者，因為戰略誤判而投入過多、過早，以至于沒有賺到錢，甚至陷入了企業經營危機。這顯然是自身判斷的失誤，而非產業大勢的變化。

在此我還想特別強調，企業家和投資者是有本質區別的。資本追逐熱點，追求短線和賺快錢并沒有錯；但企業家必須有定力，應該追求長線、持續的發展模式和盈利能力，對于認準的方向，切不可隨波逐流，更不可朝令夕改。所以企業在引入資本時，也要考慮投資者是不是有一定的戰略遠見，或者會不會影響自己的戰略自主權，以免被純粹的資本考量所裹挾，導致急功近利，危及企業的長遠發展。

“去地圖”沒有可行性，自動

駕駛需要地圖賦能

趙福全：程總，談到自動駕駛，一個不可回避的話題就是高精地圖。應該說長期以來大家普遍認為，解決了高精地圖的問題，自動駕駛的很多難題就都迎刃而解了。不過現在看來，高精地圖的問題也不好解決，無論是成本，還是更新速度等方面，都有挑戰。尤其像中國這樣地大物博的國家，保持地圖的快速更新是很困難的。此外，地圖不是隨便就可以采集和使用的，因為任何國家都會有很多敏感的地理信息，所以地圖供應商不得不面對相關法律法規的限制。這并不是中國特色，全球各國都是如此。

時至今日，一方面，車企感覺高精地圖的性價比還不夠好，同時受到的限制也比較多；另一方面，市場對自動駕駛產品的需求又非常強烈。所以，就產生了所謂“輕地圖”甚至“去地圖”的技術方案，對此業界也有很多爭論。那么，四維圖新作為一家資深的地圖供應商，是如何理解自動駕駛與地圖的關系的？您覺得高精地圖怎樣才能做到高性價比和快速迭代，以滿足市場需求？

程鵬：我認為，“無地圖”或者“去地圖”都不太可能發生。第一，現在一些車企提出的“去地圖”，本質上只是在車端不安裝高精地圖而已，但在云端進行全局規劃和車道引導時還是要用到地圖。如果車企完全不用地圖，那就無法知道自己的車輛在哪里，也無法知道要去哪里，更無法知道途中應該怎樣走、是否需要切換路線等等。所以，地圖和汽車天生就是一對。正如前面我講到的，地圖解決汽車當前在哪里、目的地在哪里的問題；導航解決汽車以什么路線從當前位置移動到目的地的問題；而自動駕駛解決汽車如何更安全、快速和便捷地從當前位置移動到目的地的問題。顯然，地圖是解決這三個問題的基礎。因此，汽車永遠也不可能沒有地圖，或者說汽車是肯定要使用地圖的。

第二，也有一些車企提出的“去地圖”方案，是依賴強大的實時建圖能力，而且這種實時生成高精地圖的能力確實在不斷增強。前面也提到了大模型，有了規模更大的數據以及能力更強的算法，實時建圖的能力當然會提升。不過需要注意的是，肯定還會有一些信息是汽車上的傳感器無法實時采集到的，比如一公里以后的車道匯聚或者車流量變化情況。除非車企每天都派出無人機在天上跟隨車輛來采集這些信息，但這無疑是不可能的。

所以，我還是希望，想把自動駕駛產品真正做到位的同行們都能認識到，地圖對于智能汽車是必不可少的一部分。當然，地圖的用法可能會有所變化。一是從技術角度看，可以考慮把高精地圖從車端改為布置到云端，或者說在車端由完整的高精地圖改為輕量級的高精地圖；二是從系統角度看，可以把高精地圖看作智能汽車的一種傳感器，我將其稱為先驗傳感器，相當于幫助車輛提前看到前方路況的傳感器，這對于高級輔助駕駛或者高階自動駕駛都是非常重要的。既然有這樣的傳感器，汽車為什么不使用呢？畢竟高精地圖可以動態、實時地更新車輛前方的狀況。而如果不用高精地圖，那就要用別的傳感器來采集這些信息，這將帶來高昂的成本。試想，使用三個激光雷達與使用高精地圖相比，哪個方案成本更高是顯而易見的。

趙福全：這還不只是哪種方案成本更高的問題，選擇激光雷達的方案，即使用上10個激光雷達，也測不到1公里以外的情況，更不可能掌握50公里以外的情況。在這方面，地圖所能發揮的作用是不可替代的。

程鵬：您說得太對了。何況從性價比的角度來看，使用高精地圖也是一個非常不錯的選擇。我覺得，任何一套系統在選擇構成時，都不應該只看某個組成部分的性價比，更應該看系統整體的性價比。而在高級輔助駕駛或高階自動駕駛系統中，綜合考慮采購成本和服務費用等，高精地圖是性價比較高的選項。

前面我也提到了，做地圖不是一件容易的工作，不僅需要持續的投入，而且要做好非常難。但是我們不能因為地圖難做就不做了，或者就不用了。就像自動駕駛、芯片等等，也都很難做，可大家還在持續努力。當然，根據產業發展的情況，有時候可能需要適當調整節奏，包括重新評估投入的資源、使用的方式和量產的計劃等。不過我認為，努力做好、用好地圖的決心不應該有絲毫的動搖。

更進一步來說，長期來看，我判斷汽車終究是要使用高精地圖的。盡管現在車輛的實時建圖能力不斷增強，然而至多也只能是在車輛可感知的兩三百米范圍內發揮作用，無法從根本上解決自動駕駛的功能安全問題。在自動駕駛領域有一個專業術語叫Corner Case，即所謂邊緣案例。通常這些邊緣案例發生的概率很低，但卻正是人工智能不“擅長”處理的。如果沒有高精地圖，智能汽車將很難決策應該如何做出合理的響應。

舉個例子，當汽車在行駛中遇到突發狀況已經難以避免碰撞時，是選擇追尾前車，還是選擇撞向路邊的護欄？在這種極端的情況下，智能汽車應該選擇危害最小、損失最少的撞擊方案。此時，實時掌握護欄是什么形狀的、又是什么材料的，就變得至關重要。而包含道路系統幾何特征和復雜屬性等各種信息的高精地圖可以為此提供有力支撐，從而顯著增強邊緣案例下汽車的功能安全。

總之，我覺得對于自動駕駛技術方案的選擇，我們還是應該從全面確保行車安全的前提出發，從能否切實支撐自動駕駛產品量產的角度考慮。

趙福全：程總不僅是地圖公司的企業家，也是地圖領域的技術專家。您剛才這番話非常重要，從企業和技術的雙重維度，為大家闡明了地圖的重要作用，特別是強調了我們應該與時俱進地客觀看待高精地圖的價值。

第一，對于當前業界出現的“去地圖”的聲音，有些只是自媒體的標題黨文章，也有些是發聲者帶有自身的某種商業目的，當然還有些確實是出于個人的不同理解，但這部分人通常也并不完全否定地圖的作用。總體而言，我感覺“去地圖”的聲音被不合理地放大了。

第二，正如程總所言，汽車是離不開地圖的，所以嚴格意義上的“去地圖”根本沒有可行性。地圖可以告訴我們所在地以及目的地的位置，也可以為我們指示從所在地到目的地的路線。也就是說，地圖是確定位置和進行導航的基礎。當然，我們日常使用的導航地圖與自動駕駛系統使用的高精地圖有很大的差別。高精地圖不只精度要達到厘米級，而且還要對諸如車道線、護欄等道路情況進行精準的幾何標注。而程總認為，這些信息對于確保自動駕駛汽車的功能安全至關重要，因此高精地圖和導航地圖一樣，對汽車來說是不可或缺的。

第三，自動駕駛系統希望高精地圖在全域范圍內做到高精度，同時做到實時更新。這個目標太過理想化了，很可能永遠都無法完全實現。但這并不意味我們不能逐漸接近這個理想目標，事實上，今天的高精地圖已經取得了顯著進步。現在一些企業提出的所謂“去地圖”方案，其實并不是拋開了高精地圖，而是出于成本壓力，只使用現有的高精地圖，不再強求全域覆蓋和實時更新罷了。如果真的完全不用高精地圖，那就得靠車端的其他傳感器來補足相關的信息，這樣自動駕駛系統的成本恐怕只會更高，而且還可能導致車輛定位等功能的下降。

所以，正如程總指出的，“去地圖”這個說法具有一定的誤導性。現在很多車企正使用著地圖供應商經過多年努力完善后的高精地圖，盡管現有的地圖還不是理想狀態，但相比之前已經進步了太多。在這樣的基礎上談“去地圖”，我倒覺得這其實是對高精地圖持續進步的一種肯定。

另外，站在當前的時間點上，隨著車端各種傳感器的能力、數據處理的能力以及信息傳輸的能力大幅提升，車企確實可以考慮另辟蹊徑，通過實時建圖的方式來替代高精地圖。特別是對于目前日益成為標配、越來越考驗性價比的L2+高級輔助駕駛來說，這未嘗不是一種可選的方案。然而未來的高階自動駕駛，恐怕還是不能脫離高精地圖。因為唯有高精地圖才能提供整個區域內交通狀況及道路設施等的精準信息，從而讓汽車在一系列危險的邊緣案例場景下，能夠以相對較低的成本來確保足夠的功能安全。我認為，程總的這個觀點很重要。

地圖生產的各個環節、整個

鏈條都取得了巨大進步

趙福全：接下來我們探討一下地圖的制作。我們知道，原來地圖供應商都是依靠地圖采集車，就是那種頂著多種傳感設備的車輛，到處采集地圖數據的；而現在地圖采集方式已經發生了很大的改變。利用今天這個機會，請您談一談地圖的生產技術和模式都有哪些進步？目前還有哪些局限性？比如當前所謂的眾源方式，是不是每輛車都能成為地圖信息的提供者？但如果某輛車提供的數據存在問題，又該怎么辦呢？

程鵬：在過去的二十年中，四維圖新做出了不少中國第一，包括中國第一張導航地圖、中國第一張實時路況地圖、中國第一顆國產化車規級的量產MCU（微控制器）芯片等等。我也有幸成為了親歷者。應該說，這一路走過來，我們確實遇到過很多艱難的技術挑戰。

就拿地圖來說，我們最早的一版地圖就是幾個人開著一輛車，帶著一張交通圖、一個GPS軌跡記錄儀、一臺照相機，然后走街串巷，拍下一條條道路、一個個路口的照片，最后做成地圖的。這就是二十年前地圖的生產方式。顯然，那個時候是做不到快速更新道路情況變化的。

而現在我們能夠做到，中國幾百萬公里的道路，任何一個地方發生變化，我們當天就能掌握信息，當天就能更新到地圖上。這是怎樣實現的呢？說起來，做地圖本身是一個非常復雜的系統工程，而這個系統工程包含兩個關鍵點：一是增加數據源的數量，即從盡可能多的源頭獲取地圖數據信息。二是快速分辨信息的有效性，即以某種工具盡可能快地識別海量數據中哪些是有效信息、哪些是無效信息。這樣才能獲取足夠的信息，并將其中的有效信息快速提煉出來，然后轉變成地圖，及時發布給用戶。而以這兩個關鍵點為核心，地圖生產的各個環節、整個鏈條目前都已經取得了巨大的進步。

第一個進步，我認為也是最大的進步，就是現在的數據源比以前多得多，而且還在不斷增多。以前的數據源就是我們公司的100多輛地圖采集車，包括我在內，大家都得成天開著車到處采集數據。而現在每一輛使用導航功能的汽車都在為地圖生產做出貢獻。由于每天都有千萬量級的用戶在使用導航功能，所以，數據源的增加實現了數量級上的跨越。

第二個進步是數據識別工具鏈的全面升級。以前我們制作地圖時使用的是型號為880的服務器，將數據上傳之后，需要運行一個月才能處理完畢，導致地圖的實時性極差。這主要是因為傳統的拓撲關系是一個整體，要制作一張地圖就要構建一個完整的數據庫，通常耗時一個月才能建好，因此地圖更新的周期非常漫長。而現在地圖編譯的整個工具鏈都已經發生了變化，在新的拓撲關系下地圖可以瓦片式地構建和迭代。也就是說，地圖可以一小塊一小塊地更新，并且在更新的同時就能及時發布。畢竟現在多數車輛都已實現了聯網，所以，我們能夠將更新了的地圖第一時間傳遞給用戶。

高精地圖的生產和更新是一項

生態工程

趙福全：您談到四維圖新開創了很多個中國第一，這確實很不容易。您還談到了地圖生產的巨大進步，特別是數據源的增多。那么，地圖生產中的眾源都包括哪些數據源呢？這些數據源對地圖有什么意義？

程鵬：現在地圖的數據來源非常廣。簡單地說，每一輛具有感知能力的車輛都可以成為地圖的數據源。而且隨著參與地圖生產的車輛越來越多，地圖精度會越來越高、更新會越來越快，從而為汽車的功能安全提供有力支撐。

前面我們談到了“去地圖”或者“輕地圖”，其實部分車企之所以提出這樣的說法，還是因為它們使用的高精地圖精度不夠高、更新不夠快，以至于不能有效支持自動駕駛。事實上，我也看到有些地圖確實存在這樣或那樣的問題。相對來說，四維圖新比較謹慎，我們從來沒有講過“地圖就是一切”，畢竟百分百地依賴地圖也會有問題。我們應該冷靜客觀地看待高精地圖以及各類傳感器在感知系統中的角色。只有各個角色都發揮好自己的作用，整個系統才能更可靠。而我認為，地圖可以在感知系統中扮演一個很有用的角色，而不是無用的角色。

趙福全：隨著地圖數據的來源越來越多，地圖就可以更新得越來越快。而通過實時更新地圖數據，就可以由高精地圖有效支持自動駕駛實現突破。當然，高精地圖是一個相對的概念，我們還沒有地圖精度及更新速度必須達到什么標準的共識性的具體定義。大家只是感覺自動駕駛所需要的高精地圖，一定是每一輛汽車行駛的每一段路程，都必須處在地圖的精準支撐之下。就像程總剛剛講的，地圖相當于智能汽車的一種很好的傳感器，既能告訴用戶在哪里，又能告訴用戶去哪里，還能告訴用戶路途中發生的各種事情。

不過車輛在行駛中可能瞬間發生的情況實在太多了，地圖再怎么進步，恐怕都難以及時、全面地覆蓋。那么，您認為未來地圖究竟怎樣才能充分支持自動駕駛的落地呢？

程鵬：我認為高精地圖的生產和更新是一項生態工程，只靠一家企業是不可能做好的，必須依靠地圖生態中各方參與者的共同努力。

第一是汽車用戶。我們需要更多的用戶愿意共享其車輛上各種傳感器對外界的感知結果。如果用戶不愿意共享這些信息，就不可能做得出實時更新的高精地圖。從本質上講，未來這些感知數據都是屬于用戶的。

第二是汽車企業。車企在打造汽車產品時，要讓其具備聯網的功能，要形成采集和處理車輛數據的能力，還要愿意把相關數據共享給中立的第三方企業，用于地圖更新。而且僅僅一家車企這樣做還不行，因為其所能提供的數據量遠遠不夠，不足以把中國遼闊疆域內紛繁復雜的實時變化都采集回來，所以，我們需要多家車企一起來為地圖更新做出貢獻。

第三是地圖供應商。像四維圖新這樣的專業圖商，可以利用自身的能力、經驗和工具鏈，把用戶和車企共享的數據進行有效和及時的處理，從而做好地圖的動態更新。可以說，我們對過去二十年來中國每一條道路的通行情況都非常了解。因此，我們能夠最充分地利用各方共享給我們的數據，把地圖做到最好。

目前四維圖新正牽頭起草地圖相關的國家標準，包括高精地圖在自動駕駛汽車上的使用標準，希望以此凝聚行業共識。這些標準將明確：不同的道路每天需要多少輛汽車提供數據，就可以支撐地圖信息的實時維護和更新，進而滿足不同級別自動駕駛的需求。在這方面，我們有很多歷史數據和實踐經驗的積累，愿意為相關標準的科學制定貢獻力量。

政府應該以“放”為主，推動

地圖加快發展

趙福全：談到這里就引出了下一個問題。程總表示，高精地圖的實時更新首先需要汽車用戶愿意共享數據。對此，可能有些用戶會說，我為什么要共享自己的數據呢？另一方面，有一些數據恐怕也不能開放。例如，一輛汽車駛入一些政府不允許采集環境信息的敏感地區，如果車輛采集和共享了數據，那將是違法行為。事實上，數據安全法規起到兩個作用：一是保護個人的隱私，二是保護特定環境的隱私。而汽車上攝像頭等各種傳感器，既能面向車內采集用戶的情況，也能面向車外采集汽車周邊環境的情況，因此必須嚴守數據安全法規。

從地圖生態的大視角來看，地圖供應商有能力處理各種來源的實時數據，但是自身掌握的數據源有限。汽車用戶和整車企業掌握著數據源，前者在法律上是個人數據的所有者，后者則提供了裝備各種傳感器、具備數據采集能力的汽車產品，并直接與用戶連接；但是無論汽車用戶還是汽車企業，都沒有利用這些數據更新地圖的專業能力。此外，部分敏感數據還涉及到國家法律法規的約束，不能采集和使用，或者必須按要求處理后再使用。也就是說，在地圖生態中，政府、車企、用戶以及圖商是相互影響的四類重要主體。

那么，這四類主體要怎樣協同才能確保高精地圖能夠實時更新，并且盡早達到有效支持自動駕駛的程度呢？我認為，自動駕駛將使汽車真正成為可移動的智能空間，將引發前所未有的車輛所有權與駕駛權分離，這不僅會給汽車產業，而且會給整個人類社會帶來翻天覆地的變化。所以，我們必須全力搶占自動駕駛這個戰略制高點。從這個意義上講，推進高精地圖的重要性不容低估。而為了更好地發展高精地圖，政府、車企、用戶和圖商分別應該怎樣做呢？請程總談談您的看法。

程鵬：的確如此，正如趙老師所講的，這四個主體在地圖生態中都扮演著非常重要的角色。需要注意的是，政府、企業和用戶關注數據安全的側重點是不同的。政府主要關注國家和社會安全層面的問題，即什么數據可以采集、傳輸和使用，哪些地方的數據涉及國家安全和社會安定，需要重點保護；用戶主要關注個人隱私安全，我去過哪里、出行的路線以及自己在車里做些什么等等；企業主要關注產品的信息安全，不能讓黑客控制車輛進而威脅到用戶安全和社會安全。

我覺得對以上三個方面的安全問題，大家有各自的擔心是正常的，不過這些問題并非無解，而是都有相應的解決辦法。

第一，對于國家安全，特別是敏感地區的數據，我們現在就有處理辦法。四維圖新做地圖已經二十年了，非常清楚在什么地點、場景的情況下地圖數據可以采集，而在什么地點、場景的情況下不允許采集。我們專門有一個團隊在做這方面的工作，已經與政府和車企建立了及時互動的閉環關系。所以，使用四維圖新地圖的用戶，不會出現車輛開到某個位置被限制進入的情況，因為我們有地理信息的電子圍欄，抵達某個位置后，地圖就不顯示相關信息了，同時也會把車輛采集信息的功能關閉。我們之所以能做到這一點，背后是有算法保障的，而且已經在過去多年的實踐中得到了驗證。

第二，對于用戶個人隱私安全，地圖供應商必須充分保護愿意共享數據的用戶的個人隱私。我們會對用戶個人信息進行脫敏處理，這在互聯網領域屬于共識性的常規做法。經過脫敏處理后，相關數據并不顯示用戶的個人信息，同時這并不影響我們使用大數據分析方法從中提煉出有價值的公共信息。

實際上，多數用戶是愿意共享自己的數據的，因為用戶是地圖的使用者，而共享數據可以讓地圖的使用體驗更佳，所以用戶共享數據是有好處的。從我們的實踐來看，絕大部分用戶至少愿意在自己使用地圖時共享數據，以支持地圖的迭代和優化。例如某條道路的限速發生了改變，車輛拍到了新的限速標志，很多用戶都會在第一時間分享出去；又如路上遇到了交通事故，很多用戶也會迫不及待地分享信息，有時甚至打電話去告訴別人。其實對用戶來講，在明確個人隱私可以獲得保護的情況下，大家通常都愿意分享相關數據。

第三，對于企業擔心的車輛信息安全，這確實是一個難題。隨著車聯網不斷發展，近期汽車被黑客攻擊甚至控制的情況屢屢出現。不過“魔高一尺，道高一丈”，汽車信息安全技術也在不斷進步。我想，我們最終一定能夠確保汽車的信息安全，讓用戶信息不會被盜取，讓汽車控制權不會被奪走。當然，這將是一個漸進的過程。

趙福全：您談到，通過設定電子圍欄，可以防止國家敏感信息被誤采集；通過數據脫敏處理，可以保護用戶個人隱私；通過加快推進相關技術進步，可以確保車輛信息安全。也就是說，各方主要關注的問題都有破解之道。可是為什么目前地圖的發展狀況還是不太令人滿意呢？大家普遍覺得，一方面，雖然實現了眾源采集，但地圖的成本仍然偏高；另一方面，由于國家審核地圖信息需要時間等原因，地圖的實時性仍然不夠好。

站在更高的層面審視，我認為，未來智慧城市必須構建在精準的地圖之上，可以說“無地圖，無城市”。而中國3億多輛保有量的汽車如果都成為地圖信息采集源，肯定能為各個城市實時提供足夠的地圖信息；再通過車路協同賦能，高級別自動駕駛也就指日可待了。我們應該基于這樣的高度來看待地圖的發展。

不過現實情況還不盡如人意，大家也覺得有些無奈，只能去尋求“輕地圖”甚至“去地圖”等解決方案。程總，您認為問題究竟出在哪里呢？為了推進地圖加快發展，您希望政府做些什么？我認為您有必要借今天的機會發出呼吁，畢竟像地圖這樣的重要問題越早解決越好。

程鵬：政府實際上處于兩難的境地，必須平衡好產業發展和安全保障，要想做到兩全其美是很難的。我個人非常理解這種狀態。事實上，古往今來這兩者同步的情況是非常少見的，往往都是技術革命推動產業發展在前，而制定相應的政策法規在后。同時無論產業政策，還是法規標準，其制定都需要一定時間的系統思考和審慎論證，如果拍腦袋做決策，輕易就把政策法規推出來，那大概率是錯誤的，反而會影響產業的正常發展。

在我看來，政府必須兩條腿走路：一方面要加快推動高精度地圖以及自動駕駛的發展；另一方面，要努力確保國家信息安全和國民隱私安全。這就需要工信部、自然資源部、網信辦等多個相關部委的有效協同。當然，要真正做好難度很大。

而從一家地圖企業的角度來說，我建議，政府還是應該以推動地圖發展為主導方向。因為一旦在地圖的支撐下自動駕駛的智能汽車得以大行其道，不僅會顯著提升用戶體驗，而且會極大地拉動經濟增長、促進社會發展。由此出發，政府應該明確地理信息的紅線和底線，只要在紅線和底線之上，都鼓勵各類企業自由創新和加快發展。

趙福全：程總剛才談了很多重要的問題。首先，作為一家從事地圖業務二十年的老牌圖商，四維圖新一直在不斷地“老樹開新花”，到現在業務已經拓展到了自動駕駛、智能座艙以及芯片。而地圖始終是四維圖新的核心，當然你們已經不是單純地做地圖了，而是將其視為支撐自動駕駛落地的關鍵支撐來推進。

其次，程總闡述了地圖生產的全面進步以及目前仍然面臨的主要問題。在萬物互聯的時代，地圖由于涉及到各個方面的信息，與國家安全、個人隱私安全以及產品信息安全都息息相關，因此政府、用戶、汽車企業與圖商等各方主體必須有效協同，才能有效推動地圖快速發展。在這個過程中，既要解決地圖成本的問題，也要解決地圖更新速度的問題，還要解決各方如何合理分配利益的問題。所以程總認為，這是一項極其復雜的生態工程。

最后，程總建議，政府還是應該以“放”為主，即站在盡可能推進地圖發展的前提下進行適當的約束。只有這樣，才能推動技術加快進步，獲得產業創新發展帶來的巨大價值；也只有這樣，才能在技術和產業發展的過程中越來越好地解決安全等相關的衍生問題。實際上，技術演進的每一個節點都是發展與安全之間平衡的結果。如果以保證信息安全為由進行過度的限制，這對政府來說是很容易做的事情，但肯定會導致創新的滯緩甚至停止，最終阻礙整個社會的發展進步。

而且我們必須認識到，自動駕駛的智能汽車已經不是簡單解決便利出行的問題，而是會徹底改變汽車產品、產業乃至社會的圖景，從而極大地拉動社會經濟發展和國民生活質量提升。舉個例子，我們常說“時間就是金錢”、“時間就是生命”，而地圖支撐下的自動駕駛汽車以及智能交通系統，將從根本上解決擁堵問題，并充分釋放人在車上的時間，由此帶來的經濟價值和社會價值是難以估量的。從這個意義上講，政府不僅應該在政策法規上以“放”為主，更應該努力促進各方資源的相互融合以及各類主體的深度協作，共同推動地圖及自動駕駛更快更好地發展。

地圖將支撐未來智慧城市的

規劃、建設和運行

趙福全：我們剛才也談到了地圖與智慧城市的關聯。我覺得，如果只從自動駕駛的角度來理解地圖，可能就有些狹隘了。展望未來，智慧城市中幾乎所有的要素，都可以經由智能汽車連接起來。也就是說，今后汽車將不再只是解決人的出行和物的移動的工具，而是能夠打通城市中的人流、物流、能源流、信息流和價值流，驅動整個社會順暢運行和國民經濟快速發展的重要載體。

據不完全統計，當前中國已經有500多個城市從不同角度提出了要建設智慧城市。而在我看來，一張能夠反映智慧城市全貌、動態實時更新的地圖是非常重要的。那么從您的角度來看，地圖、自動駕駛和智慧城市之間是怎樣的關系？未來地圖應該如何更好地支撐智慧城市的建設與發展呢？

程鵬：您說得很對。地圖與城市之間的關聯有著非常久遠的歷史。我國現存最古老的地圖就是春秋時期蘇州城的地圖，當時蘇州是吳國的首都。這張城市地圖的用處是什么呢？就是吳王用于安排他的宮殿旁邊住什么人、這些人住在什么地方，以及當時城中軍隊調遣和物資運輸路線的。也就是說，在中國地圖與城市的關系至少可以追朔到2000多年以前。

從城市發展的歷史來看，大部分城市都是由人流和物流匯聚而成的。這在地圖上也有明顯的體現：例如，北方城市的布局大多方方正正，因為北方以陸路交通為主，城市中通常會有東西和南北走向的道路；而南方城市的布局相對不那么規范，因為南方以水路交通為主，城市一般圍繞江河的碼頭形成，河流貫穿于城市之中。可見，交通對城市的影響非常大。近幾十年來，中國的交通先是以鐵路為主，后來變成以公路為主，之后公路發展出高速公路，鐵路也發展出高鐵，再加上航空業的快速發展，形成了相互結合的立體格局。在這個格局中，公路的作用，尤其是在城市中，還是比較突出的。所以，未來智慧城市首先要建設的就是以公路交通為紐帶的智能交通系統，而自動駕駛的智能汽車將在其中發揮重要作用。

實際上，建設智慧城市的根本目的就是提高人們在城市中的生活質量，以增強人們的幸福感。在這方面，交通效率是最主要的因素之一。城市的首要追求是宜居，即讓人們愿意在這個城市里居住生活，而宜居的城市一定要為人們提供便利的出行，不僅要有機場和高鐵站，而且市內交通也不能太擁堵。具體來說，不可能每個人走出家門就是地鐵站或公交站，通常走上一兩公里有地鐵站或公交站就很不錯了，何況地鐵和公交還有換乘的問題。所以，市內交通非常需要自動駕駛的汽車，比如何時到何地去接你，然后何時把你送到何地，或抵達目的地，或換乘其他交通工具。在這個過程中，無論是對自動駕駛汽車的有力支撐，還是對各種交通工具的無縫銜接，也包括對最佳路線的整體規劃，地圖都將扮演非常關鍵的角色。

從城市的現狀來看，自然形成的城市有一個共性的問題就是缺乏預見性，沒有考慮到未來技術的進步。站在當前的時間節點上，我認為城市建設必須有足夠的預見性，能夠預判未來10年甚至20年之后的城市大概會是什么樣子，尤其是必須充分考慮地圖支撐下自動駕駛與智能交通實現后的圖景，然后據此來規劃城市建設方案。目前中國還有很多城市延續著自然形成時的格局，其城市建設完全跟不上需求。例如很多城市內部的道路太窄，很多路段甚至相向而行的兩輛車都不能正常會車，必須借助路肩通行才過得去，這樣的交通狀況無疑嚴重阻礙了城市的發展。當然，對老城區進行改造和拆遷的代價確實太大了。這就更需要面向新技術、新產品、新模式以及新交通系統來規劃未來的城市建設。

趙福全：我覺得，程總的分享可能升華了很多人對于地圖的認知。此前，我們通常理解的地圖就是城市中已有設施和資源的布局圖。而程總談到，地圖既是城市設施和資源的現狀圖，又是城市中各種變化的更新圖，更是城市管理者基于對未來城市面貌的前瞻性預判而重新規劃和建設城市的藍圖。也就是說，地圖既是對過去的梳理，更是對未來的指導，支撐著對城市資源的再分配和城市布局的再構建，這才是地圖更為重要的作用。

程總還談到，城市最根本的目標就是實現宜居，宜居代表著高質量的生活體驗，這就需要城市有合理的布局和高效的運行，能夠最大限度地節省人流和物流的時間，從而讓城市中的人和物都能快速便捷地移動。有鑒于此，未來智慧城市的規劃和建設，必須充分考慮自動駕駛的智能汽車以及各種移動工具無縫銜接的智能交通帶來的深遠影響。而智能汽車和智能交通，無不有賴于前瞻性的地圖提供有力的支撐。正因如此，地圖也將為智慧城市的發展提供有力的支撐。

中外車企從中國智能交通和智慧城市發展中獲得的支撐是相同的

趙福全：程總，中國是一個開放的汽車大市場。近年來自主品牌車企抓住了電動化和智能化的機遇，市場占有率已經攀升到超過50%；不過仍有半數的份額屬于外資及合資品牌車企。展望未來，我認為中國汽車市場只會越來越開放，外資車企仍會占據重要的一席之地。不過正如我們前面談到的，今后自動駕駛的智能汽車將運行在智能交通的環境中，并通過V2X（車聯網）與智慧城市中的各種設施互聯互通，這必然會涉及一系列敏感區域以及敏感數據。部分外資企業對此是有疑慮和擔憂的，它們擔心自己不能參與中國智能交通和智慧城市的建設，以至于影響其智能汽車產品的競爭力。不知道您怎么看這個問題？

程鵬：中國大部分基礎設施都是由中央或地方各級政府組織規劃、建設及運營的，當然，具體工作通常交給專業的公司來做。在我看來，基礎設施及其服務具有公益性質，本來就是對全社會開放的，這一點今后也不會改變。在中國道路上行駛的汽車，不管是外資品牌，還是自主品牌，都將享受相同的待遇，即所有車輛能夠獲取的信息是一樣的。例如，不可能因為我開的是外資品牌汽車，就得不到紅綠燈的信息。所以，我覺得外資車企不必為此擔心，不同品牌的車輛在獲得基礎設施支撐方面應該是公平的，并不會有什么差別。

趙福全：我覺得程總的觀點很重要，外資企業不應該想當然地把自己當成是被屏蔽了信息的主體，這是不正確的。實際上，無論是地理位置信息，還是基礎設施信息，所有車輛能夠收到的數據都是一樣的。如果是涉及到國家安全的敏感信息，那本土企業同樣也拿不到相關數據。

展望未來，智慧城市的規劃和建設將由地方政府主導，一些車企可以在此過程中提出建議或承接部分工作。在這方面，中外車企均可參與。至于智慧城市的運營，本來也不是車企擅長的，肯定會交給獨立、專業的運營商來負責。最終不同車企的產品賣給當地消費者之后，能夠從基礎設施獲得的支撐是相同的，各方的競爭是公平的。因此，外資企業無需擔心自己被屏蔽在中國的智能交通和智慧城市之外。

高級輔助駕駛地圖已經逐步

走向成熟

趙福全：前面我們談到了產業變革，電動化是上半場，智能化是下半場，數字化是最重要的支撐。對于智能化和數字化來說，自動駕駛與智能座艙彼此息息相關，兩者都和地圖緊密關聯，而地圖又和智能交通、智慧城市相輔相成。由此可見，發展自動駕駛的智能汽車一定是關聯廣泛、多方參與的系統工程。

所以我想和您交流的最后一個問題是：不同的主體應該如何同時做好自身的專業化和相互的協同化？特別是各方怎樣做才能推動高級別自動駕駛汽車早日落地？這既是自動駕駛技術發展的問題，也是汽車產業智能化布局的問題，更是智能汽車生態建設的問題，涉及到各級政府、各類企業以及汽車用戶等不同的角色。程總，您既是企業家，也是科學家，請分享一下自己對這個問題的思考。

程鵬：我覺得在加快推進自動駕駛方面目前有很多的案例。例如，四維圖新最近剛剛通過了中國120個城市高級輔助駕駛地圖的審批，這說明政府對發展自動駕駛的重要性是有認知的，其推動力是很強的。

趙福全：這個消息確實引起了業界的廣泛關注，而且我知道，這次四維圖新成為了中國首家獲得全國城市普通道路高級輔助駕駛地圖審圖號的企業。您能不能給大家講講這件事的意義？也介紹一下這120個城市的高級輔助駕駛地圖究竟是怎樣的地圖？

程鵬：在我看來，這件事情確實是地圖領域的一個里程碑，這表明中國在地圖技術、產品以及政策上都已日趨成熟。高級輔助駕駛需要使用大范圍、高精度的地圖，現在滿足這些要求并且符合政策法規的地圖產品已經形成了。

至于首家為什么是四維圖新，我覺得還是因為我們長期深耕這個領域，認真解決遇到的每一個問題，比如地圖的坐標偏差問題、精度問題、使用屬性問題和安全問題等等。可以說，我們遇到的是地圖整個系統的問題，而我們解決了一個又一個問題，一步又一步地向前推進。

其實做任何事情都是退出很容易，堅持很困難。這就像人生中的選擇，放棄就是簡單的一句話，“我不干了”。但要想真正解決問題，推動一項技術、一款產品、一個行業的發展，那就必須堅持不懈地投入、踏踏實實地積累。而且既要有足夠的才智，也要有足夠的耐心，還要有舍我其誰的擔當。四維圖新的高級輔助駕駛地圖做到今天這種程度，也不是一日之功。地圖我們做了二十年了，自動駕駛地圖我們也做了八年了，一直在持續進步。這次我們在120個城市通過了國家審批以后，地圖更新能力就更強了，已經完全具備了量產能力。

所以，只要各參與方加大投入、努力合作、持續深耕，我們就能推進自動駕駛汽車在智慧城市中有效落地，一步一步接近自動駕駛商業化的成功。這既是我的期望，也是行業同仁們必須堅持的方向。我相信，功夫不負有心人。

趙福全：由此看來，對于高精地圖和自動駕駛，政府正在積極推進；四維圖新等圖商作為重要參與者，也一直在不斷努力。回望過去這幾年，無論是地圖產品，還是自動駕駛、智能汽車以及智慧城市，都已經向前邁出了一大步。而在我看來，對于生態化主導的智能汽車的發展與智慧城市的建設，各參與方的專業化分工與協同化創新是成功的關鍵，每一個領域的進步都將成為推動和賦能其他領域進步的動力和支撐。

高級別自動駕駛之路：從單車

智能到車路協同

趙福全：我們回到剛才的問題，站在產業分工協作的層面，您覺得各方應該如何在更大的范圍、以更快的速度推進高級別自動駕駛的落地？我認為，自動駕駛才是智能汽車的戰略制高點，也是未來汽車產業皇冠上最大的明珠。所謂“一萬年太久，只爭朝夕”，我們必須加緊行動。

程鵬：我贊同趙老師這個觀點。同時我認為，自動駕駛的落地只是一個時間問題，最終一定能夠實現，不存在能不能做成的問題。因為大家都追求都市生活的幸福感，而出行是其中非常重要的一個方面。前面談到過，目前一線城市每天通勤耗時平均要一個多小時，這么長的時間如果能把人解放出來，甚至能讓人覺得愉悅，那將是多么大的幸福感。而不是像現在這樣經常堵車，還引發了不少交通事故和社會糾紛。我相信，自動駕駛將徹底改變這種狀況。

至于具體的推進策略，我覺得就像您說的那樣，還需要各方共同努力。尤其是作為產業龍頭或者說產業鏈鏈主的整車企業，必須充分發揮其關鍵作用。我一直認為，自動駕駛應該是單車智能先行一步，然后再通過V2X實現賦能，最終形成車路協同智能的形態，而不是一口就想吃成胖子。畢竟做產品、搞工程必須一步一個腳印，一個里程碑接著一個里程碑地循序漸進，直至實現最終目標。

那么，自動駕駛的第一個里程碑是什么？我認為就是每一輛汽車的單車智能水平足以與人類司機持平，甚或超過人類司機。這就要求汽車必須有強大的算力和優異的算法，必須有足夠的數據，還必須有精確的地圖。在這樣的條件下，單車智能是能夠實現的。在此，我大膽地預測一個時間點，我判斷未來3-5年內單車智能的自動駕駛就會大行其道。從產業發展現狀來看，有很多理由支撐我的預測。目前銷量排名前十的整車企業合計占到總銷量的80%以上，只要這十家企業達成共識，那單車智能的自動駕駛是很容易實現的。現在的問題是還沒有達成這種共識，但這并不妨礙一部分車企先行一步。而這些先行的車企就會帶動自動駕駛的普及，使其市場滲透率快速提高。

在單車智能實現之后，下一步就需要智能交通和智慧城市來發揮作用了。因為單車智能無論做得再怎樣好，也無法知道一公里外的道路及紅綠燈等情況，所以單車智能的自動駕駛汽車不可能規劃出最佳的行駛路線。這個問題唯有依靠智能交通和智慧城市來解決：即通過信息化的基礎設施，預先告知車輛，前面的道路上信號燈還有多久就會變化，有沒有發生事故，有沒有交通管制，以及有沒有積雪或冰霜等。實現這個里程碑的時間恐怕會長一些，我個人的預測是至少需要10年的時間。

現在我國很多地方都建立了自動駕駛汽車的試驗及示范區，等到在這些區域內做好了之后，就可以向外擴展至局部地區，進而全面覆蓋。例如，北京亦莊等幾個國家級示范區，已經在一定區域內實現了道路基礎設施的信息化，包括設置了多種傳感器的全息路口，能夠實時動態地獲取道路通行情況，再通過云端傳遞給車輛。這在技術上已經可以實現了。所以，發展車路協同的自動駕駛主要不是技術問題，而是成本和收益的平衡問題。

趙福全：程總講得非常好。時間過得很快，我們已經聊了兩個多小時，期間談到了很多重要的話題。下面，我簡單做個梳理。

我們交流了對于電動化、智能化和數字化的理解。中國在電動化方面已經邁出了成功的第一步，接下來必須做好智能化。智能化才是本輪汽車產業變革中最大的機會，同時也是最大的挑戰。要把智能化做好，先要解決數字化的問題。數字化不是簡單的產品數字化，更是用戶需求及相關場景的數字化，即把用戶需求和場景信息轉換為數據，反饋并體現到汽車設計開發、生產制造、采購供應、銷售服務的整個過程中。就是說，要在汽車企業運營的全部環節和汽車產品的全生命周期實現全方位的數字化。這恰恰是當前最大的挑戰，也是數字化轉型在很多企業難以真正落地的根本原因。因為這不只是技術手段的問題，而是涉及到如何產生、傳輸、處理和應用數據，以及如何利用數據打通企業和產品運營的方方面面。這既需要企業在內部實現數字化，以數據打通各個業務部門；也需要企業在外部實現數字化，以數據打通供應鏈，相當于整個汽車產業實現數字化；還需要企業實現跨界的數字化，以數據打通汽車產品與汽車社會中相關的各種要素，相當于汽車及相關產業共同實現數字化，從而形成一個完整的產業生態。這將催生出一個全新的汽車產業，其核心能力、運營方式、商業模式等都將發生根本性的改變。

我們交流了汽車產業生態應該如何構建。在上述萬物互聯的產業生態中，每一類主體都至關重要，而其中最重要的還是整車企業。程總在今天的對話中不只一次談到，盡管參與主體眾多，但是整車企業作為產業鏈的鏈主，既是汽車產品的提供者，也是汽車品牌的所有者，理應發揮更大的作用。畢竟用戶是坐在車內連接萬物的，所以汽車必須與城市中的相關要素連接起來，這是整車企業必須努力去實現的。同時，城市的規劃者、建設者和運營者，包括各級政府以及各個方面的專業公司，也要為智能汽車的順暢運行打造良好的信息化環境，支撐智能汽車打通智慧城市的人流、物流、能源流、信息流和價值流。最終汽車產業生態的建設，需要各類主體都把各自的事情做好、做到位，并實現彼此的高效協同。

我們交流了中外企業在中國競爭的公平性。未來中國政府為智能汽車構建的運行環境，對所有車企來說都是一樣的。無論本土企業，還是外資企業，只要在中國經營，為中國用戶服務，都可享有均等的機會、獲得相同的信息。因此，外資企業也應該積極參與中國汽車產業生態的建設，努力用好中國市場的相關生態資源。

事實上，生態是具有本地屬性的，因為用戶、數據和場景，包括生態中相互賦能的各種資源都是本地的。這意味著未來誰能用好本地的生態，誰就能取得競爭優勢。正因如此，面對“新汽車”這個新物種，我曾提出外資企業要在中國實施“新本土化”戰略，即不僅要實現生產本土化，還要實現研發本土化，更要實現產品運營及服務生態的本土化。反之，中國企業走出國門、走向世界，也要在當地做好“新本土化”。當前，中國汽車的出口量節節攀升，但必須認識到，今后我們“走出去”的挑戰是巨大的。為此，我們要總結和學習外資車企進入中國的經驗和教訓。時至今日，外資車企在中國市場上的表現可謂天地之別，有相當成功的企業，也有遇到瓶頸甚至不得不黯然退出的企業。這其中既有企業經營不善等常規的問題，更有在產業變革大勢下企業轉型滯后導致競爭力急劇下降的問題，這些問題都值得中國車企認真思考和借鑒。所以，中國車企在征戰全球市場之際，必須順應產業變革和生態競爭帶來的新變化，充分利用當地的各種資源，努力在當地建設有競爭力的生態。

我們交流了汽車智能化的內涵與發展。汽車智能化集中體現于智能座艙和自動駕駛。在智能座艙方面，多年來一直存在多種人機交互模式碎片化、割裂化的問題，始終沒有很好的解決辦法。而GPT大模型技術的應用突破，讓程總看到了希望。未來經過大模型訓練的汽車，可以像人一樣“眼觀六路、耳聽八方”，有效實現多種交互模式的精準識別和彼此賦能，驅動人機交互發生革命性的變化。這樣智能汽車就能更好地理解人的需求，更好地與人互動，從而顯著提升人們的用車體驗。同時，人對車輛的控制方式將隨之發生重大改變，所以GPT大模型的應用也會對自動駕駛產生深遠的影響。

在自動駕駛方面，這是未來產業發展的大勢所趨，其最終實現毋庸置疑。不過自動駕駛向前發展正進入車路協同的階段，參與主體越來越多，相關要素越來越復雜，尤其是還將涉及到由政府提供的智能交通、智慧城市大環境。因此，大家對自動駕駛要有足夠的耐心。不要因為個別企業的炒作而產生偏見，也不要因為當前資本市場的趨冷而失去信心，而是應該繼續堅定地投入，否則很可能會錯失未來可持續發展的戰略機遇。

我們交流了地圖的作用及其前景。程總認為，地圖與自動駕駛關系緊密，高精地圖對于支撐高級別自動駕駛的落地是不可或缺的。事實上，地圖相當于為車輛提供了一種具有預見能力的全方位的傳感器，可以在不同距離上全面掃描車輛運行周邊環境，這對充分確保高級別自動駕駛汽車的安全至關重要。此外，地圖技術還在不斷進步，未來的高精地圖很可能與我們現在的高精地圖完全不在同一層面上，這就如同今天的高精地圖與5年、10年前相比已經不可同日而語了。所以，我們不能因為當前高精地圖在成本和更新速度等方面仍面臨挑戰，就否定地圖的重要價值和巨大潛力。

程總進一步指出，地圖也是未來智慧城市建設的重要支撐。地圖不僅記錄著城市的歷史，展示著城市的現狀，還規劃著城市的未來。站在人類社會邁入萬物互聯時代的節點上，城市管理者應當前瞻預測20年甚至更長時間之后的智慧城市圖景，據此來擘畫城市建設的藍圖，合理布局交通、能源等各種基礎設施，使城市生活變得更加智能。在此過程中，在地圖支撐下移動出行質量的提升，無疑是確保城市越來越宜居的最重要因素之一。

我們還交流了如何加快推進地圖及自動駕駛的發展。這是一個多方參與、共同努力的生態工程：其中，需要政府充分認識到智能汽車的戰略意義，在鼓勵創新、加快推進的前提下，合理平衡好國家安全訴求，而不是一限了之；需要汽車用戶充分開放自己的數據，為地圖多源更新和維護提供支持；需要整車企業充分發揮龍頭作用，不斷增強汽車產品的數據采集、傳輸和處理能力，并向第三方的專業公司共享相關數據；還需要地圖供應商充分利用用戶及車企提供的數據，基于自身的專業能力，把地圖做得越來越好，進而支撐自動駕駛早日落地。

通過今天的對話，我們了解到，四維圖新作為一家優秀的圖商，已經深耕地圖產業二十年，現在業務擴展到了自動駕駛、智能座艙、芯片以及數據等多個領域，并以自動駕駛為核心協同推進各項業務。期待今后四維圖新在程總的領導下越做越好，為中國智能汽車搶占產業發展的全球戰略高地，貢獻自己的力量。謝謝程總！

程鵬：謝謝趙老師！我們一定會加油的。