华为已向车BU投入5亿美元，安徽马鞍山5G无人驾驶矿车试运行

▎华为轮值董事长徐直军：今年已向车BU投入5亿美元

华为轮值董事长徐直军表示，华为今年已经向智能汽车解决方案BU投入5亿美元，而且短期内不会考虑盈利。据透露，在华为车BU的五大业务范围中，智能电动是较为成熟的业务，也是最快与客户达成合作的业务。目前，华为在电驱动系统、车载电源、电池管理系统等方面，已推出了量产产品，并且实现商用。

▎上汽密谋高端电动车品牌 董事长陈虹亲自挂帅

从知情人士处获悉，中国最大的汽车集团上汽集团正着手推进一个代号为“L”的全新电动智能汽车品牌项目。据悉，“L”项目将由上汽集团董事长陈虹亲自挂帅，总裁王晓秋任总指挥，力图打造“中国的特斯拉”，上汽集团对该项目的重视程度由此可见一斑。

▎拜腾联合创始人戴雷离职 曾任英菲尼迪中国事业部总经理

有消息称，拜腾联合创始人、首席执行官戴雷已离开拜腾，拜腾首席事务官丁清芬暂时接替戴雷工作。戴雷为拜腾联合创始人，曾任英菲尼迪中国事业部总经理、华晨宝马营销高级副总裁。对于戴雷离职的原因，拜腾相关负责人尚未回复。

▎货车刮落限高杆砸中小轿车 司机险丧命

日前，在北京一条街道上，大货车在行驶途中刮落限高杆，旁边一辆等红灯的小轿车不幸被砸中，当时限高杆距离司机头部位置不足30公分，差一点司机就要命丧限高杆下了。据司机自述，货车装载的货物高度是可以通过限高杆的，但可能是路上行驶导致钢管移位，所以才将限高杆刮落。最终，民警对大货车司机处以驾驶证记6分罚款400元的处罚，同时，货车司机还要承担小轿车和限高杆的维修等后续费用。

▎限高和警示灯朝下 山东阳信一限高杆安反了

日前，有经过阳信县阳城八路与双程路交叉口的市民发现，双向车道南侧限高杆安反了。从市民拍摄的照片来看，限高杆上的限高牌和警示灯朝下，让原本3米的限高杆一度“缩水”。对于过往车辆来说，经过该限高杆都要特别小心谨慎，唯恐撞上限高牌和警示灯。倒置的限高牌和警示灯有极大的安全隐患，如果在晚上视野不清晰的情况下，极易造成货车事故。据了解，该限高杆由交通运输局设置。目前，相关部门已经派人处理中。

▎安徽马鞍山5G无人驾驶矿车试运行

近日，中国宝武马钢集团与中国电信安徽公司、中兴通讯合作在宝钢资源马钢矿业南山矿完成下沉式5G MEC(Mobile Edge Computing移动边缘计算)服务器部署，结合矿区5G网络，实现全省首批两台露天矿坑5G无人驾驶矿车上线试运行。

▎因潜在电池起火风险 现代汽车决定全球召回77万辆Kona纯电动车

业内人士表示，现代汽车将在全球范围内召回2017年9月至2020年3月期间生产的约77万辆Kona电动车型。2018年以来，该车型已报告发生有13起火灾。

本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

下列是车载导航一体机知名品牌前五大排名，后五大排名事后升级：

卡仕达

卡仕达做为广东省好助手电子器件科技发展公司集团旗下专业的的车载导航影音视频商品知名品牌，其发布的“云智能”产品系列承揽互联网时代的云计算技术和云服务器，融合专业的人工智能技术信息科技，并将其合理性的应用到车截智能化信息内容和导航栏领域，是当下智能化系统程度高的导航栏系列产品之一。

索菱

深圳市索菱实业公司股份公司公司创立于1997年，并在2009年达到了第一个与汽车企业的项目合作（马自达汽车），2015年取得成功登录A股中小型企业板发售。

阿尔派

日本阿尔派株式开创于1967年，归属于知名的阿尔卑斯山集团公司。是一家关键生产制造汽车音箱、导航栏通信系统等商品的技术专业汽车电子器件企业，在全世界十多个我国有着三十多个国外企业。

路畅

深圳市路畅科技股权有限责任公司成立于2006年，是一家专注于汽车智能化系统及智能出行商品和解决办法的智能化企业，也是我国较早投身于车载导航、汽车智能化驾驶室领域的企业。

飞歌

广州市飞歌汽车音箱有限责任公司是中国汽车改装领域的著名品牌。其具体从业于车载导航车载多媒体的产品研发、生产制造和市场销售，是一家可以为车业给予汽车电子器件解决方案的高新科技企业。

百万购车补贴

车东西

文 | 六毛

车东西1月10日消息，中国电动汽车百人会论坛（2020）在北京开幕，并于今天上午举行了以自动驾驶全球态势与基础体系为主题的自动驾驶论坛。

而作为今年开场的首个高规格自动驾驶论坛，参与者自然众多。开场20多分钟会场内就已经站满了人，外面的人还想进去，无奈里面的人不愿出来，场面相当火爆！

▲会场入口

中国工程院院士邬贺铨、安波福亚太区总裁杨晓明、博世底盘控制系统中国区高级副总裁蒋京芳、禾多科技创始人兼CEO倪凯、日本汽车工业协会北京代表处首席代表松岛忠信等出席本次论坛并发表了演讲。

中国工程院院士邬贺铨就5G车联网面临的挑战分享了自己的看法，在邬贺铨看来，虽然相对于其他移动通信系统，5G更靠拢车联网的需要，但当前5G车联网在网络通信效率、运营支持、安全问题等方面依然面临挑战。

▲论坛现场

安波福、博世、禾多科技等自动驾驶的产业链玩家也在论坛上做了分享。

安波福亚太区总裁杨晓明认为，目前传统的汽车架构功能已趋向饱和，无法承受目前安全、绿色和互联的行业发展趋势对汽车平台的要求，未来新的智能汽车架构将由功能化控制向域控制、区块控制转变，并最终向软硬件分离的全智能汽车架构发展。

博世底盘控制系统中国区高级副总裁蒋京芳认为L3级以上自动驾驶面临挑战，目前L3级以上的自动驾驶，博世在中国的整个路线目前还是问号。2020年，博世将会在中国推出L25级高速公路辅助系统（支持驾驶员脱手的L2）和遥控泊车辅助系统。

禾多科技创始人、CEO倪凯则认为，自动驾驶的市场从过去的ADAS到未来的自动驾驶，正在面临一个分水岭，而且这个分水岭就发生在现在。

除此之外，日本汽车工业协会北京代表处首席代表松岛忠信，也在论坛介绍了日本汽车工业协会在推动驾驶辅助技术和自动驾驶技术发展方面所做的工作，并对包括主动安全刹车、误踩踏板加速抑制装置在日本的普及情况进行了分享。

一、5G车联网：网络通信效率等面临挑战

中国工程院院士邬贺铨就5G车联网面临的挑战，分享了自己的看法。

在邬贺铨看来，虽然相对于其他移动通信系统，5G更靠拢车联网的需要，但实际上车联网的一些特点，并非5G所面对公众通信的特点，5G车联网依然在网络通信效率、运营支持、安全问题等方面面临挑战。

邬贺铨表示，整个5G虽然考虑了车联网，但准确地来说，它首先还是为了公众通信而设计的。

▲中国工程院院士邬贺铨

公众通信和车联网的区别在于城市里面车联网的距离很短，包括前后的车辆也只有约几十米的距离。车联网80%的情况是处于汽车行驶状态，因而对移动性管理较高。

另外车联网基本要求随时在线，同时城市车联网的V2V环境下的通信需求是点到多点和多点到点的需求，这与主要以点到点的传统通信需求不同。

此外，车辆网中每一辆车发送的信息不受车主控制，但面向公众的通信所发送的信息是主叫方主动的，被叫方也是已知的。

邬贺铨认为，目前5G车联网至少在网络通信效率、边缘计算、安全问题、运营支撑等方面存在挑战。

▲自动驾驶论坛会场

网络通信效率方面，传统的互联网通信采用无连接的方式，但对于车联网来说，这种连接方式就显得效率太低了。

其次，移动的车辆以及每一辆车对通信的要求是不一样的，例如特种车辆和一般车辆就可能会有不同的需求，如何处理这些具体的业务要求是一项挑战。

另外，为了适应车联网的需要，缩小时延，需要把云的能力、部分计算能力下沉，通过大量使用边缘计算，把存储内容分发下沉到边缘云来处理。但随之而来的是成本问题，同时边缘计算之间的沟通是通过基站还是通过中心云的方式也是需要考虑的。

安全问题方面，邬贺铨表示，车联网是5G的一种业务，而5G的业务采用了一种开放的方式。之所以开放是为了让现有的业务更灵活，但是由于原来网络是封闭的，协议是专用的，所以很少听说有网络安全事件发生在运营商的网络，现在网络变成了开放的，协议则是通用的，一定意义上会增加更多的安全风险。

然后，运营支撑也很复杂。5G有虚拟NFV、网络切片，而这些都需要复杂的动态管理。换句话说，车联网一个问题要快速计算和处理，运营支撑系统不能只依靠运营商，这样做很难做到实时。而对于5G和车联网来说，实时性都是很大的挑战。

除此之外，能够分配给车联网的频率，以及相关基础设施建设的成本等方面，5G车联网也面临着挑战。

二、安波福：智能汽车架构是高级自动驾驶量产的基础保障

安波福亚太区总裁杨晓明在本次论坛上带来了安波福的新产品智能汽车架构。

而在介绍智能汽车架构概念之前，杨晓明先谈到了他在CES 2020上看到的变化。

杨晓明表示，去年的CES展会上有诸多企业讨论L3、L4、L5，同时有很多企业进行自动驾驶汽车的展示，但在今年的CES展会上，安波福等公司没有再提供自动驾驶道路的演示。

在杨晓明看来，自动驾驶已经走出了需长期进行模拟实验的阶段，因此安波福更关心的是如何帮助下一代自动驾驶落地，帮助行业实现量产。

▲安波福亚太区总裁杨晓明

从行业看，目前，L2或L2+自动驾驶已经在非常快速推行，例如在2019年中国车市寒冬之下，主动安全系统仍然处于非常高速的发展状态。

杨晓明认为，整个汽车行业正面临着向移动平台这样一种未来的出行方式转型，在这个过程汽车行业将推动产生更加安全、绿色、互联的出行解决方案。

但是目前传统汽车架构已接近饱和，不太可能承受目前安全、绿色和互联的发展趋势对汽车平台的要求。对此，智能汽车架构将是未来的一个发展趋势。

▲智能汽车架构发展趋势

目前的汽车平均每辆车有50到100个功能控制单元，将来则会过渡到域控制、区块控制，并最终向软硬件分离的全智能汽车架构发展。

据杨晓明介绍，安波福推出的智能汽车架构（注册商标为SVA），有三大特点：

1、当前汽车架构的软件和硬件是不分开的，安波福智能汽车架构非常强调软硬件的分离。

2、数据输入端、输出端与中央计算分离。

3、中央计算中心充当着服务器的角色。

根据车东西此前的了解，由于车辆在出厂时软硬件属于完全嵌入车内，几乎无法更改，因此采用传统汽车架构生产的车辆大多在后期无法更改功能。

同时，现在的汽车由于内部连接100多个电子控制单元（ECU），车内连接线也比较长，从而导致汽车更容易出现系统故障。

而安波福的SVA智能汽车架构能把车辆所有的计算整合到区域控制器里面，并留出足够的接口，帮助在后期使用过程中对汽车软件进行更新，给汽车添加新的功能。

与此同时，车辆传感器和其他硬件都能接入到这个区域控制器里面，提高车辆安全性。

除此之外，安波福SVA智能汽车架构内的每一个区域控制器都可以直接连接其他的两个区域控制器，形成连续互通的路径，这样做的好处在于能够以更低的成本实现控制系统冗余。

▲安波福SVA智能汽车架构

三、博世：今年量产L25和遥控泊车

博世底盘控制系统中国区高级副总裁蒋京芳，分享了她对自动驾驶未来发展趋势的看法，以及博世在中国自动驾驶的商业化进展、在智能网联方面的探索和研究。

蒋京芳在演讲时提到，自动驾驶依旧是未来的发展趋势，在中国也是如燎原之势，现在L2级自动驾驶已经落地，L2+或者L25指日可待，L3级及以上的自动驾驶有待商榷，L4/L5级自动驾驶则需要更多的合作。

▲博世底盘控制系统中国区高级副总裁蒋京芳

蒋京芳表示，无论势乘用车、商用车，无人是载人还是载货，自动驾驶应用的场景都可归纳为三大类：

1、下图中蓝色部分，即在高速公路、高架路，也就是结构化道路应用的自动驾驶。

2、下图中绿色部分，即用于共享出行的自动驾驶，这也是出行公司所关注的领域。

3、下图中紫色部分，即低速的、局部的区域，比如泊车场景、园区、场区、机场、港口等场景下的自动驾驶应用。

▲博世底盘控制系统中国区高级副总裁蒋京芳做演讲

博世在这三类场景下都有布局，而关于博世在中国的落地路线，蒋京芳也做了介绍。2020年，博世将推出L25级高速公路辅助系统（支持驾驶员脱手的L2）和遥控泊车辅助系统。

但L3级以上的自动驾驶，蒋京芳表示博世在中国的整个路线目前还是问号。

▲博世的高速公路辅助系统技术路线分两阶段

在演讲中，蒋京芳表示单车智能到L3级遇到瓶颈的原因包括了传感器成倍增加，成本提高，同时有更多的安全问题需要考量，依然面临着较大挑战，量产时间还有待商榷。

不过，她也表示，中国推动的ICV、智能网联，是一个非常好的方向，对此博世与华为在无锡示范区也针对不同的场景进行了一些研究，包括依靠V2V的场景、依靠路测单元补充车辆视觉信息以及ACC场景。

而关于包括中国在内，全球自动驾驶都在推迟SOP时间的原因，蒋京芳认为除了感知、定位、决策需要更多的冗余之外，系统的电子电气架构、系统安全、网络安全以及现在的信息安全，特别是如何验证系统也是比较大的挑战，另外相关法规的制定也很重要。蒋京芳认为，这些问题需要整个行业共同努力，一起克服。

四、倪凯：ADAS和自动驾驶的分水岭已至

自动驾驶创企禾多科技创始人、CEO倪凯在论坛上分享了他对于自动驾驶产品、ADAS和自动驾驶的区别以及自动驾驶行业赛道的看法。

倪凯表示，从禾多的角度来看，自动驾驶的产品需要具备三要素：1、应用场景；2、用户体验；3、自动驾驶的等级。

首先，场景非常重要，因为不同场景下对于自动驾驶系统的设计、软硬件，所有的数据要求都是有差异的。

其次，用户去买自动驾驶产品的时候并不会特意关心自动驾驶的级别，对于用户来说，体验更加重要。“我喝酒了，或者不会开车，我也可以享受这样一个自动驾驶的产品，这是用户体验上最重要的地方。”倪凯说道。

▲禾多科技创始人、CEO倪凯

倪凯表示，从自动驾驶的发展现状看，Hands on已经是存量市场，包括博世、安波福等公司已经在做这样的产品，而真正往后面走，Hands free的系统则是蓝海市场，会有更多的探索。

最后，自动驾驶的等级可以大概对应到用户体验。

倪凯认为，自动驾驶的市场从过去的ADAS到未来的自动驾驶，正在面临一个分水岭，而且这个分水岭就发生在现在。

原因在于两者在技术上有很大不同。

首先，L1/L2的ADAS是分布式的ECU设计，而L25的系统以及L4/L5的系统是中央处理的系统架构。其次，从软件上看，辅助驾驶的软件系统跟自动驾驶软件系统相比，没有做高精度定位和非常复杂的预测等工作。第三，在传感器方面，ADAS是前向传感器配置为主，自动驾驶系统则是360°融合的配置。最后是在整个控制上，从ADAS到自动驾驶，其实也就是从以纵向控制为主、横向控制为辅向复杂的横向控制转变。

此外，倪凯还认为自动驾驶行业里有两条不同的赛道，一个是量产自动驾驶的系统，第二个是无人出租车。两个赛道在现阶段强调的技术能力、适用场景、传感器上有很大不同，因而在研发上也是在走两条不同的路线。

目前，禾多科技走的是第一条路线，即自动驾驶量产的路线。

而关于整个量产自动驾驶的产业链，倪凯表示OEM、经销商（Dealer）、消费者（Drivers）、Tier1、Tier2甚至还有Tier3共同构成了这个产业链条。

在倪凯看来，针对这样的产业链，现在也可以看到几个小趋势：

1、整个自动驾驶产业链联盟化明显。

2、抱团取暖带来两个结果，也是两个小趋势。一是分工更加细化，一是软硬件的解耦，而软件解耦也意味着可以有更多的定制化。

五、日本今年起量产高速公路L3级自动驾驶

2015年，日本汽车工业协会（JAMA）发表了《自动驾驶愿景》，部署工作推动自动驾驶技术在包括汽车、摩托车、自动车、步行在内的所有交通出行方式中的应用。

而根据日本汽车工业协会北京代表处首席代表松岛忠信公布的数据，在日本，部分已经开始应用的驾驶辅助技术的普及情况如下：

1、截至到2017年底，减轻碰撞伤害的制动装置也就是主动安全刹车，接近80%的新车都已配备，日本政府定制的目标是到2020年为止，新车的90%以上都要装备这种刹车装置。

2、误踩踏板加速抑制装置是在停车场等不应该加速的地方检测到深踩油门时可以自动抑制加速的装置，截至到2017年底普及率达到652%。

3、车道偏离预警装置普及率635%，车道保持辅助系统普及率227%。

▲日本汽车工业协会北京代表处首席代表松岛忠信

关于自动驾驶，松岛忠信表示，高速路上的自动驾驶技术已经即将实现，但在一般道路等很复杂的交通环境时的应用，依然存在不少课题需要解决，在技术开发方面还需要更多的时间。

而关于自动驾驶技术的应用，日本政府计划在2020年左右达到私家车在高速路上实现L3级的自动驾驶，并提出了2020年以后逐渐扩大到一般道路上的目标。日本汽车工业协会目前也在积极地参与这项研究。

结语：自动驾驶量产落地已成关键课题

各产业链玩家在自动驾驶论坛上的分享传递出几个比较明确的信号，一是自动驾驶适用场景得到更多强调，不管是在测试阶段还是在应用阶段，二是方案提供商注重用户体验，三是在经过前几年的飞速扩张之后，自动驾驶技术正在逐渐下沉。

虽然L3级以上自动驾驶依然面临技术、法规、安全等诸多挑战，但越来越多的公司开始朝着量产自动驾驶的方向努力。

而在今年的CES展会上，还有一批“低价”激光雷达亮相，或许我们见到无人出租车等高级自动驾驶真正实现商业化运营的一天，会比想像中来的更早。

本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

易境思·2021中国汽车营销沙龙4月2日，以“灵执天地 智犀全局”为主题的易境思·2021中国汽车营销沙龙在宁海举行。

随着新能源汽车、智能网联汽车等新兴领域的快速发展，对汽车行业产生了重大而深刻的影响，中国汽车产业也在努力探索新方向。

在主题演讲环节，国家信息中心副主任、正高级经济师徐长明分享了关于智能网联汽车发展趋势的思考。

他认为，电动车看似是动力源的革命，其实是叠加在动力源上的新技术的革命。伴随着自动驾驶、智能座舱等新技术的大量应用，整个电动车产业也开始进入新阶段。

“智能汽车正在成为汽车行业的新热点，热度还有可能提高。传统汽车企业必须快速补充新的能力才能适应这一新变化。”他说。

以下为演讲实录整理

今天分享的题目是《智能网联汽车发展趋势》。经过长期跟踪观察，我们有一个基本的判断：智能网联将在未来较长时间内处于发展热潮。

之所以有这样的判断，是基于三方力量共同作用的结果。

1、供给侧：产业链关联主体正在以极大的热情投身智能汽车

首先看供给侧，以美国为例，除整车企业外，还有三个不同类型的公司正在全力投入智能汽车。

第一个是特斯拉，属于全链条生产自主企业，芯片、工厂设备都是自己生产。第二个是苹果公司，苹果造车最大的优势在于其生态。目前智能座舱领域最重要就是生态和人机交互。第三个是Waymo公司，做自动驾驶系统，主攻智能汽车大脑。除此以外，今后可能还会有新的高科技公司进入汽车领域。

为什么这些公司以前不进入汽车而是选择现在进入？一是数字化程度在加深，二是这几年电动汽车的发展给它们的进入打下一个好基础，所以现在开始进入汽车领域。

同样，在中国，除整车企业外，也有很多不同类型的公司正在全力投身智能汽车。比如滴滴目标自动驾驶共享出行；百度主攻智能汽车大脑——自动驾驶系统；小米3月30号官宣进入汽车，有其生态优势；华为目前注意力是自动驾驶系统，但如果华为把硬件和软件结合想要进入汽车也比较容易；以及文远知行、小马智行等出行公司。从供给侧角度来看，这些方面对汽车行业的影响是巨大的。

据普华永道数据显示，横轴为“谁来拥有”，纵轴为“谁来驾驶”。业界普遍认为第一个投入使用的智能汽车会是自动驾驶的共享汽车。

2、需求侧：消费者表现出显著的偏好接受智能汽车

从需求侧看，只有供给，没有需求，产业发展就比较慢。我认为智能汽车的发展一定会大大促进电动车的发展。智能汽车与电动车的发展不同之处在于：电动车起步是由政府推动的。一开始消费者和很多传统车企的接受度并不高。

智能汽车却是被消费者所认可的。根据调查显示，不同世代的消费者对自动驾驶汽车的关注度与兴趣度也有所差异。可以发现年轻人对其感兴趣的比例在逐年提高；越年轻的人群，对自动驾驶汽车的接受度就越高。

按世代划分是个重要维度，假设现在智能汽车的购买群体是60、70后，估计其接受度是很低的，这类人群认准大品牌，主要是移动工具，身份象征，靠智能化很难挑战主流合资品牌的地位。

但是泛Z世代（95后、00后），这类人群的价值观是多元化的、有自己的标签偏好：喜欢潮流、文艺范、热爱科技和环保等等。

Z世代人群关注的不仅仅是质量、实用性和性能，想在这方面打动他们是不够的，他们认为这些性能是天然应该具备的，除此之外，汽车需要有别的特点才能打动人。

为什么Z时代会有这种消费心理？实际上，每个人的价值观、消费观念是其生长环境造成的，环境塑造人。

Z世代生长在科技爆炸的时代。这些年轻人是互联网的原住民，他们在互联网、物联网、人工智能、大数据等环境中成长。一代人花两代人的钱，对于他认准的东西就愿意掏钱。同时，他们更了解西方和中国，见多识广，对国货洋货无偏见，而且国货品牌正在崛起。Z世代人群与生俱来的永远在线，对于一切跟智能有关的事物兴趣度、接受度高，我判断将来车联网发展后，不联网的车95后们可能就不喜欢了、不接受了。

随着未来的发展和变化，Z世代消费者对智能汽车发展的作用越来越重要，为什么这么说？

假设现在（2021年）有100个买车人，00后群体大概有3人，90后大概20人。那么到2025年，00后大概占6%，90后大概32%。到2030年，00后大概占17%，90后大概占35%，90后加00后加起来就是50%多。这类人群对网联化、智能化高度接受，所以从消费者的角度讲，智能汽车将高速发展。

据麦肯锡数据，中国消费者对自动驾驶的接受度要高于其他国家。对于全自动驾驶的重要性，美国和德国有16%的消费者认为非常重要，我国有49%的消费者认为自动驾驶非常重要。

消费者愿意为自动驾驶车辆支付多少费用？我国目前人均GDP大致相当于美国的1/6，但是我们肯为其支付的钱比美国还要高。

认为自动驾驶汽车不安全的消费者占比多少？我国消费者认为自动驾驶汽车不安全的比重在2017年为62%，在2019年比重下降到25%。而其他国家下降速率缓慢。这说明我国消费者对新东西的接受度比其他国家更高。这跟我国互联网在生活领域广泛应用有关。

3、政策：国家及地方都在积极支持智能汽车

在政策端，政府的作用比较大，国家发布了智能网联汽车创新发展战略，在车路协同领域，关于智能交通、通讯、地图、定位、大数据、云平台等各个角度进行建设。

但是有些自动驾驶方面的高科技公司却不太认可车路协同，他们认为要以单车智能为绝对主体，其他都是辅助。认为单车智能是发展的方向，车路协同是辅助，不能依靠车路协同而把车做得相对简单。

据普华永道数据，预测2025年L4级自动驾驶车辆数大概600万，2030年L5级车辆数为1200万，L4级车辆数为2800万。

综上，我认为智能汽车的发展要比电动汽车的发展快，两者的区别在于，智能化是被消费者所接受，电动车目前为止很大成分还是要靠政府推动。

目前智能汽车大概有几个方向：一是智能座舱，包含生态与人机交互；二是自动驾驶；三是云，包含服务器和计算能力；四是数字化运营。加上这几个方面，对传统汽车厂家的影响是非常巨大的。

首先，这会造成价值链的变化，今后肯定是软件定义汽车，目前汽车的盈利点都在硬件上。今后智能汽车的盈利，应该更多是在软件上，现在只有特斯拉是这个模式。假设特斯拉目标是1000万产量，10年下来保养1亿辆，每辆车服务费一万，这样算下来一年的收入10000亿元。

第二，产业链的合作难度会加大，汽车行业传统厂商百年来都是老大地位，而今互联网公司陆续入场，它们是生态链的最顶端，这两方势力的合作肯定是一个挑战。

第三，对传统造车企业文化冲击。IT、互联网与传统制造业是完全不同的，互联网是扁平化运作，传统汽车是垂直控制型。

第四，营销运营方面也很不一样。传统厂商的企业运营是TO B，车通过经销商卖出去，卖完车基本结束了，跟用户接触很少；智能汽车基本都是TO C，与用户直接联系，互联网公司卖出车是第一步，要长期运营客户。

那么，未来数字化运营应该怎么进行呢？首先传统车企需要投入大量的人财物，要适应这种方式，也要补充补大量新的能力。

几年前不少传统车企谈到新势力企业想靠电动车他们，几乎不可能实现。

然而现在电动车加上智能化，传统车企就要引起足够的重视了。智能汽车的发展即将到来，以美国苹果为代表，等苹果汽车出来，传统车企再行动就已经迟了，现在就要做很多能力的补充。

我相信汽车智能化的发展一定比以前电动化更迅速，未来它定将推动电动汽车加速发展。这就是我今天跟大家分享的全部内容。

谢谢大家。

刚刚过去的2021年，中国汽车行业结束了连续四年下滑的颓势，实现产销同比正增长。其中，国产汽车品牌强势崛起，销量达到了9543万辆，市场份额达到444%，接近历史最高水平；新能源汽车和智能汽车继续高歌猛进，成为了车市复苏的重要推动力。

在这一系列现象的背后，中国汽车产业链上下游做出了哪些改变？虎年新征程，中国汽车产业能否继续“虎”下去？

智能化、电动化已成为汽车行业发展方向

过去几年，由传统制造企业加速向智能科技企业转型，已经成为了传统车企的共同选择：长城汽车在成立30周年之际，提出了全球化科技出行公司转型的战略目标；大众汽车成立CarSoftware部门，从硬件制造向软件科技转型；宝马、玛莎拉蒂等豪华、超豪华品牌加强了与腾讯等科技巨头的合作，加快创新本土化的数字服务。

在车企战略转型的路上，新能源和智能化是两个共同的核心。在各方大力投入之下，刚刚过去的2021年，新能源汽车产销同比均增长16倍，市场占有率达到134%。车联网新车搭载率超过六成，L2级以上辅助驾驶功能新车搭载率达到三成以上。

毫无疑问，智能电动化已经成为了汽车行业发展的重要方向。随之而来，汽车的主要价值来源也逐渐由硬件转向了软件和服务，软件体系的差异化成为构建汽车价值的关键，汽车也将在软件平台的支持下，成为新的智能终端，带来更多的创造力和可能性。

对消费者而言，汽车购入将不再是服务的终结，用户可以在汽车的全生命周期中持续获得新的体验和更好的服务；对车企而言，以产品为中心的模式将逐步成为过去，未来汽车的设计、生产、销售都将由用户需求驱动，全新的商业模式和竞争赛道已见雏形。

数字化转型带来数据爆发式增长，上云是必然选择

车企全面的智能电动化转型，带来了数据规模的爆发式增长，而且随着智能电动汽车创新场景和相关业务不断丰富，数据的种类和结构呈现多样化。以自动驾驶为例，一台自动驾驶测试车每天跑8个小时产生的数据量大概在8-32TB，这意味着仅在研发阶段的自动驾驶就需要预留PB、10PB级别的数据存储空间。此外，自动驾驶的标注、训练还需要算力的支撑，仅特斯拉一家就标注了60亿个物体，这背后是数千张GPU；而且，数据越多，产生的数据维护成本就越大，特斯拉用5760个英伟达A100 GPU打造的Dojo原型机，造价在亿美元级别。

数据是数字化时代最重要的资产之一。面对转型过程中，海量的数据处理需求，上云成为了车企的必然选择，腾讯发布的《数字化转型指数报告2021》显示，2021年中国企业用云量同比增长57％，其中以汽车为代表的传统制造业数字化转型是用云量增长的重要推动力。

对于习惯了和生产制造、机械打交道的汽车产业来说，上云是陌生的课题。汽车产业需要借助互联网科技企业在云计算领域的积累和经验，更高效地完成数字化转型，而这也为互联网科技企业进入汽车行业提供了重要的切入点。

目前，汽车企业和科技企业的“云上合作”已经全面开启，覆盖到了研发设计、生产制造、销售服务等汽车全生命周期的各个环节，实现了1+1＞2的效果。

以腾讯汽车云服务为例，在研发环节，腾讯助力长安汽车研发中心打造了HPC(高性能计算)项目，使长安汽车获得了每年最新最强算力的支持,省去对历史自建HPC机型及时更新换代等诸多问题的担忧,同时云上储备了大量的多类HPC计算和存储资源池，随时可为长安汽车的研发制造提供助力。

在生产环节，腾讯和吉利旗下广域铭岛共同研发了大规模柔性定制C2M套件，助力制造企业从订单到交付、研发到生产的全价值链重构，使资源管理模式逐渐由以前的“以产品为中心”向“以用户体验为中心”转变。

在销售环节，腾讯协助吉利建设和完善营销数据中台系统，沉淀用户数据，实现数据资产化；同时结合潜客转化、保客营销、增换购挖掘和渠道管理等核心业务场景，通过数据智能产品赋能，实现营销智能化，数据反哺业务。

大规模柔性定制C2M套件示意图

智能网联汽车安全运行，必须筑牢数据安全防线

上云，带来了数据价值的高效挖掘和利用，但上云之后，数据资产的暴露面增加，带来了更大的安全风险。去年12月瑞典汽车制造商沃尔沃发布公告，称服务器遭未知攻击者入侵，文件存储库被第三方非法访问，部分研发信息在入侵期间被盗，可能对公司的运营产生影响。”

上云之后，传统物理防护边界被打破，安全风险陡增。守护数据安全，已经成为了车企面对的又一个重要又陌生的课题，也是衡量云服务厂商的重要标尺。因此，汽车云服务提供商在安全能力建设方面大力投入，为车企提供更加安全的云环境。

腾讯在智能汽车安全方面有着长期深厚的积累，早在2016年腾讯安全科恩实验室就以“远程无物理接触”的方式成功破解了特斯拉汽车，发现多个高危安全漏洞，并将研究成果通知特斯拉。特斯拉官方在收到科恩实验室提交的漏洞报告后，紧急对漏洞进行修复并通过在线更新方式推送补丁到所有特斯拉车辆，第一时间保护用户，做到了“零伤亡”和“零召回”。

随着智能网联汽车进一步壮大，解决网络和数据安全问题成为社会共识，国家层面也在加强相关立法，腾讯等云服务商也进一步加强了在汽车安全领域的专项研究实践。例如去年，为了保障智能网联汽车用户的个人隐私、数据安全，上汽集团和腾讯组建了网络安全联合实验室，围绕智能网联汽车网络安全标准规范、攻防技术、安全研发、安全运营等领域开展合作；还有，面对老牌车企东风柳汽庞大的用户数据安全上云需求，腾讯云用云防火墙专业的安全防护工具及理念，帮助柳汽建立了更便捷、快速的安全响应管理机制，从而更好应对挖矿木马、漏洞攻击等一系列黑客攻击。

智能化、网联化已经成为了车企的必然选择，汽车产业正在全价值链重构。在百年变革时代，无论是传统车企，还是造车新势力，都必须跟上时代步伐。以用户为中心，以数据为驱动，会为车企带来更多的想象空间和价值，未来有更多的模式和机会，等待着车企去探索。

本文旨在探讨台积电是否是中国企业，通过对台积电的历史背景、台积电在中国的发展情况以及台积电与中国政府的关系等方面来探讨台积电是否是中国企业。

1 台积电的历史背景

台积电是一家科技公司，成立于1987年，总部位于台湾台北，主要从事半导体制造，是全球最大的半导体制造商之一。台积电的前身是台湾科技工业公司，是由台湾投资者创立的，在台湾成立。

2 台积电在中国的发展情况

台积电在中国的发展可以说是迅猛的，台积电在中国的业务涉及到智能手机、消费电子产品、汽车电子、服务器、PC等多个领域，其在中国的业务覆盖率越来越高。台积电是中国市场上最大的半导体制造商之一，被誉为“中国半导体的第一品牌”。

3 台积电与中国政府的关系

台积电与中国政府的关系一直很密切，台积电在中国的发展受到中国政府的大力支持，政府支持台积电在中国的发展，允许台积电在中国建立分支机构，并给予台积电各种优惠政策。

根据以上分析，台积电是一家在台湾成立，但在中国发展迅猛，受到中国政府大力支持的企业，可以说台积电是一家中国企业。

安波福表示，电气化、安全自动化、互联性这些汽车行业的大趋势正为汽车架构带来前所未有的变革。新的车载功能不断增加，目前的汽车架构已经不堪负荷，超越了临界点。我们已经进入了智能汽车架构（智能汽车架构（SVA））的全新世界。

“汽车制造商需要一种全新的车辆架构，才能解锁软件创新，并真正实现在CES上展示的各种创新概念。”安波福总裁兼首席执行官凯文克拉克（Kevin Clark）表示。“作为一家在汽车大脑和神经系统领域拥有独特地位的完整系统解决方案提供商，我们知道智能汽车架构是实现未来移动出行的正确途径。”

安波福的基本观点是在当前汽车四化的大趋势下，汽车制造本身应摒弃始于上世纪90年代末期的基础电气架构，开始采用新一代智能汽车设计与架构方式。

这一问题的迫切性在哪呢？

安波福表示，汽车四化在推动全球汽车制造业的变革式转变的同时也带来了四个最紧迫的问题：

1、在不重新更改现有汽车架构的前提下，如何增加新功能、如何升级现有软件、如何将现有软件移植到另一个新的硬件上？

2、如何更快地将新硬件应用到车辆上？

3、在不将车载软、硬件含量翻倍的情况下，如何实现即使在车辆出现故障的情况下仍然保证车辆的安全运行？

4、如何以尽可能低的成本和可持续的方式满足上述要求？

在汽车基础架构、系统集成、以及全面的产品组合方面，安波福推出的这一架构构，可以全面的解决上述问题。

安波福主要在两大领域进行了革新：数据动力中心及开放式服务器平台。

智能汽车架构（智能汽车架构（SVA））的发射台：数据动力中心

安波福表示，当前众多整车制造商最常问的问题是：“在现有架构的基础上，如何实现智能汽车架构？”

安波福认为答案就是：数据动力中心（PDC）。这一动力中心被称为智能汽车架构（SVA）的通用扩展坞，计算机与输入输出端的分离在这里实现。

数据动力中心（PDC）就好比笔记本电脑的扩展坞，它带有多个输入端，可以充当其它设备的接入界面。笔记本电脑入坞之后，电源线、U盘以及显示屏都好像直接接入笔记本电脑一样。

数据动力中心（PDC）与智能汽车架构（SVA）之间也采用了同样的理念。

不仅如此，数据动力中心（PDC）同时还能为系统提供强大的冗余电源，以实现安全自动化。此外也可能实现线束自动化，提高当前控制器属性及功能的集成度。安波福表示这一创新设计是其所独有，目前已经申请了专利。

数据动力中心（PDC）的建立有三大意义：

其一，在动力方面，数据动力中心（PDC）带来了数字智能融合解决方案，在故障情况下，可以在几毫秒之内切换动力供应。

其二，在网络方面，安波福将传感器及周边设备与当前的以太网、CAN或LVDS等网络技术连接，并将它们连入冗余的双绞线主干。

其三，在区域控制方面，安波福增加了强大的应用处理器，使我们能够向上集成和控制特定区域内的多种属性及功能。

安波福表示，这是一个非常强大的、可持续的设计架构，可以为当前的智能汽车架构（SVA）带来关键效益，使消费者可以在未来获取全套的智能汽车架构（SVA）解决方案。

一种全新的、更具逻辑的中央计算策略

如果解决了两个架构设计瓶颈，也就是实现输入输出端与计算机分离，以及硬件与软件分离，会带来什么效益？

安波福表示，当前主流车企采用的汽车架构，有逻辑域，但每个域的属性与功能高度分散在汽车内的几个实体控制器上。这就会形成一个十分复杂的架构，使集成与测试十分困难，而且毫无扩展性，无法适用未来情况。

而当智能汽车架构（SVA）将输入输出端移出计算机，由数据动力中心统一管理，面向未来的中央计算架构由此诞生。

通过开放式服务器平台，新架构可以根据车辆内工作负荷的整体计算需求定制协同处理器。就像云端服务器可以同时处理从工资表到人类基因组分析等工作一样，安波福的开放式服务器平台可以同时运行各种应用，从后门控制、信息娱乐，到自动驾驶的数据应用。

当前，所有应用都达到了汽车级的可靠性要求。 该开放式服务器平台不仅增强了计算能力，还具有灵活的软件框架及智能抽象，逻辑域几乎接近所代表的实体。

安波福表示，这一设计突破可以使在汽车的各个控制器上开发或改进的软件实现“脱离”，重新打包及向上集成到服务器平台上。

将软、硬件生命周期分离开来，实现创新，是未来车辆计算机的大势所趋，安波福正在将这一目标变成现实。

智能汽车架构的应用路线图

传统汽车架构中星型拓扑具有局限性：它不够灵活，无法承受冗余。此外，中央结点代表着故障点单一，一旦该结点出现问题，就会影响汽车的正常运行。

智能汽车架构（SVA）的环形拓扑则实现灵活性及可冗余性，每个结点与另外两个结点连接，形成连续的路径（一个环状），可使信号通过每个结点。这一策略极其高效，与传统的星型拓扑相比，可以更好地处理更大的负荷，以一种可以承受的方式实现冗余。

在从传统汽车架构向智能汽车架构转变的过程中，尽管目前整车客户正在生产开发的汽车架构处于不同的阶段，但快速实现架构升级已经十分必要。

解锁软件驱动的新功能

当前的汽车架构不仅结构复杂而且开发成本很高。SVA具有智能抽象、标准化接口和可扩展的计算能力，可使软件应用程序的开发独立于硬件，并能跨平台复用这些应用程序，从而降低成本，并可扩展自动驾驶水平。

降低汽车架构复杂性

目前，汽车的功能分散在各个控制器之间。SVA可将计算能力集中到更易于管理的区域控制器中，并允许轻松添加新功能。区域控制器为传感器提供接口，管理电源，并提供区域算力。作为中央计算平台的开放式服务器平台可动态分配算力资源，保证汽车即使在关键部位发生故障的情况下也能安全行驶，从而保证汽车的安全冗余。SVA的设计在优化成本的同时提供更多性能和更高灵活性，与传统汽车架构设计相比，可使计算所需的重量和空间减少25％。

加快开发周期

当前整车的开发、测试和验证过程必须按顺序进行。SVA的设计使软、硬件分离，并将I/O与计算分离，由此实现独立的并行开发周期，缩短上市时间，并允许大量复用软件。安波福希望SVA能将系统集成和测试成本以及与软件相关的保修成本分别降低约75％，同时无需再进行车型年度升级。

提供能够简化制造过程的模块化架构

SVA架构是为未来工厂设计的，在这里，自动化制造将确保质量并降低成本。SVA的模块化分区结构采用Dock & Lock连接系统，可以简化车辆制造和组装，普通的子组件可以减少25％的SKU。此外，安波福相信，采用SVA的OEM厂商组装电气架构所需的工厂占地面积将减少20％。

为汽车行业解锁新业务模式

基于服务器的中央计算开放式服务器平支持无线软件和固件升级，可增强性能，并能通过边缘计算对数据分析进行优化。它还提供了一个开放的平台和开发生态系统，可接入第三方应用程序，如各种用户体验程序，为汽车行业解锁新的业务模式。

本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。