网络配资利息 车企玩全栈自研有必要吗？四维图新程鹏这么看
此外，美元可能走弱和美国国债收益率下降等其他因素进一步强化了白银的看涨理由。美元指数已经显示出疲软的迹象，若大幅跌破101的水平可能引发进一步的疲软，使白银对国际投资者更具吸引力，因为其以美元计算的成本降低了。与此同时，债券收益率的下降削弱了固定收益资产的吸引力，促使投资者转向白银等贵金属，在经济不确定时期，它们传统上被视为可靠的价值储存手段。再加上对持续低利率的预期，这些动态表明，得益于美元走软和实际收益率下降，白银可能会继续上涨。
(现货黄金日线图 )
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
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