根据基金定期报告显示,截至2022年9月30日,三只产品中成立时间最长的工银瑞信养老2050,自成立(2019年3月28日)以来实现回报27.56%,超越业绩基准收益率19.82%;工银瑞信养老2040自成立以来(2019年9月17日)累计回报21.09%,超越业绩基准收益率为14.37%;还有成立于2020年1月21日的工银瑞信养老2045,自成立以来累计收益12.72%,超越业绩基准收益率为11.10%。
10月11日,2024四维图新用户大会在广州举办。四维图新CEO程鹏对智能驾驶技术发展趋势、车路云建设试点落地、国产芯片破局等行业关注的热点问题进行了给出他的思考。
同时,他也发布了四维图新NI In Car系列从入门级到中高阶的智驾产品矩阵,以及AC8025AE舱行泊一体芯片,四维图新加速向汽车智能化服务商转型。
问题一:车企自研or全栈可控?
程鹏指出,智能化加速,买新势力车时,用户问的做多的是“几级自动驾驶”。“上半场竞争是新能源,涌现了各种各样的解决方案,不仅有纯电,还有插电、增程、油电混动等等,那么,下半场的智能化又会发生什么?”
程鹏说,梳理每个用户开发的自动驾驶模态模式,可分成全自研、全栈可控、全外包。燃油车时代很多产品开发都是全外包。车厂做集成、制造、销售、服务,开发工作大量交给供应商。在新势力涌现的那一波浪潮里面,走的路线几乎都是全自研。
“有创始人和我说,只要是和用户体验有关的我都要自研,现在开始转变了,因为他发现全自研量产数不够时,研发费根本无法摊平。”程鹏说,不仅全外包走不通,全自研也走不通。过去几年有融资还可以搞全自研;但现在归根到底还是量不够,没办法分摊那么多研发成本;也没有办法在芯片、算法、系统、营销、服务等每一个环节分摊,因为汽车是一个系统工程,很难在每一个环节都做到行业最好、做到极致。
程鹏注意到,过去一两年发生的最大变化,开始往“全栈可控”上靠,即每一个环节都得懂,但未必一定要自研,“经常看新闻说哪家厂家开始自研大算力芯片、哪个厂家又开始搞端到端了,然后很多车厂、很多客户都慌了,其实大可不必。只要能找到行业领域最优秀的合作伙伴,把生态建好,市场、客户依然是你的,也未必一定要把命交给别人”。
程鹏抛出了自己的观点:中低阶智能驾驶要合作,脏活、累活、苦活一定要有人帮你干,而且可以在量上一起分摊。
“即便你一年能卖100万台,这个量的分摊也依然不够。一个好的工程师多少钱?要训练一个模型需要多少算力、买多少张卡?数据量也不够,覆盖不了每一个特殊场景,用户反馈也不够,不足以支撑持续开发和迭代。”程鹏说,好的合作伙伴或供应商,应有能力将成本分摊到几百万车甚至千万台车,典型的就是芯片开发。如果一颗主芯片卖不到1500万颗,那就是“打水漂”、持续亏损。
而在高阶智能驾驶,车企要差异化,还要自研。车企一定有自己独特的客户群,找到细分市场定位,知道客户最需要什么、哪些功能、哪些用户数据是应该把握的、产品怎么迭代并形成有效的用户闭环。高阶的车厂应该自研。
根据这个思路,四维图新就做行业中极致性价比的产品,帮客户把脏活、累活、苦活先干了,减少客户的投入和开发工作。车厂可以专注做好差异化产品。
现场,四维图新发布了NI In Car系列从入门级到中高阶的智驾产品矩阵。基于征程®6E/M芯片的行泊一体中算力智驾方案,搭载7V3R12U极优传感器配置,确保了数据捕捉的精准度与处理过程的高效性及流畅度。
问题二:“无图”是真无图吗?
四维图新从地图起家,而在智能网联时代,不少车企提出“无图”解决方案。程鹏反问,真的无图吗?
他说,“无图”是无知识产权、无安全底线,实际上,地图从前端走向了后台。以前高精图全部都是装在端上,车按照端上的地图轨迹来走;当算力变大时,人工智能神经网络、大模型来了,有了“端到端”技术,地图其实从前端每一个车装高精图变成“世界模型”,每一个三维世界的物体都变成一个三维模型。此外,地图高精图从原来纯功能件变成了一个必不可少的安全件。区别在于,用户体验会更好,安全级别会更高。
程鹏指出,世界变化很快,还有很多东西是车里的传感器看不见的,不管用什么传感器的配置组合,都是超视距的,比如非常复杂的路口、环岛,等等。他举例说,长春有一个环岛,有13个分歧点,不管是哪一家,一到儿依然很懵,但有地图就是不一样。
四维图新战略合作伙伴“轻舟智航”亮相。基于四维图新轻量化地图HD Lite,结合轻舟智航中高阶全栈软件算法,双方合力推出领先的城市NOA智驾方案,并进行了北京、广州多个复杂场景的路测视频展示。
问题三:如何适应新车快节奏?
程鹏还重点提到“舱驾一体”在当下发生的变化。
一是从硬件定义汽车到软件定义汽车再到AI定义汽车。以前新增一个功能就是新增一个硬件,里面带ECU、带软件,车厂一般找硬件厂家。后来大家意识到软件很重要,开始找软件公司,把软件公司变成供应商,后来又把大模型、AI公司变成了供应商。
二是电子电气架构在变化。以前是分开的,每一个硬件有自己的ECU、算法、数据积累,发动机有发动机的,即便是装一个灯,也有专门的模块,而现在则是域控。车身、座舱、智驾分别是一个域,一个域能够集中算力、分享算力,提供给不同的功能模块。最新的是中央集成架构。也许将来会变成“CARPC”,一个车一个大的PCU(过程控制单元)。
好处是成本更低,至少降20%的成本;性能还可以提升,不仅是软件的交互变得更容易,减少信息的衰减,提升通信的带宽,降低通信的延时,从原来的几百毫秒级变成几十毫秒级甚至毫秒级,通信带宽也上升到千兆级别。
“在自动驾驶领域,我自己路测了很多车,明显能看到车虽然感应到了,但动作过程就是慢,刹车总觉有很突兀的感觉。”程鹏解释,这不仅仅是算法的问题,还有不少事汽车控制、信息传输带来的问题。
程鹏也谈到,车企变化太快,供应商如何赶上快节奏?“以前车企4年推一个新平台,2年推一个改款,现在新势力8—10个月就推一款新车,从草图到交付,速度非常惊人,对我们的‘舱驾一体’也带来很大挑战,我的硬件设计出来、图画完,软件还没开发出来,人家都已经新车上市了。”
程鹏说,顺应这个趋势,四维图新也在从一家数据软件公司,转向研究芯片算力、研究自动驾驶、研究云和数据闭环、研究舱人机交互,用花了9年,攒了3000名工程师,配合了车企8—10个月就推一款车的速度。
四维图新推出了基于高通骁龙SA8155平台的舱泊一体化解决方案,专为市场8-15万区间的车型量身打造。
程鹏说,在这个过程中,可以感受到产品迭代带来的小惊喜。比如说,一辆车有四个音区,乘客坐在哪个位置,说要打开窗户,打开的就是自己一边的窗户,音区识别非常地精准;3D沉浸式的导航,可以根据音乐、车主心情来跳动律动。
南方+记者 郜小平