4月12日，華為對外宣布了2021年的五大發展戰略，最大的亮點是要跟北汽、廣汽、長安三家汽車集團成立三個汽車子品牌。
7天后，2021上海國際車展開幕首日，塞力斯正式發布了華為智選SF5車型。共計推出兩款配置，分別為兩驅21.68萬元、四驅24.68萬元。
17天后的4月28日下午3點，深圳滂沱大雨，深鐵皇冠假日酒店大宴會廳只有華為汪意革有點低沉的聲音。
“如果智能化程度足夠高，智能汽車會變成移動的智能移動空間，這個空間就相當于是第三空間。”
“基于汽車載體可以延伸出很多產業，所以智能汽車為什么現在受這么大的關注，因為未來的想象空間太大了，所以引得各種資本市場投入熱度也非常高。”
“華為聚焦在中間層，做智能駕駛的計算平臺。我們跟很多伙伴進行合作，通過標準和協議，跟算法伙伴進行合作。算法伙伴基于我們的平臺，開發不同應用場景的算法。”
“華為通過平臺化、標準化，通過產業鏈精細化分工，提升產業鏈的效率和質量。同時通過應用算法軟件的生態化，最終跟車企達成更深度的戰略合作關系，共同迎接智能駕駛汽車新時代。”
華為汪意革在“2021全球自動駕駛技術高峰論壇”演講的主題《平臺化標準化，共贏智能駕駛新未來》，讓本來想去衛生間的嘉賓都頓足了。
十幾天后，華為汽車概念股再度掀起漲停潮。潤和軟件單日大漲20%，長安汽車拉升封板，累計漲幅達28.37%。
分析人士認為，華為加速汽車智能化發展步伐，更是汽車供應鏈的鯰魚，目前主流車企已充分認識到未來發展趨勢并進行了積極轉型，接下來比拼的是轉型速度和研發實力。具有較強研發實力和靈活的組織架構能力的車企將具有更強競爭力。
基于華為汪意革的演講內容精彩，觀察君最終決定以速記為主，稍做編輯。
第三空間
汪意革：非常感謝主辦方的邀請！跟大家講的題目是《平臺化標準化，共贏智能駕駛產業新時代》，特斯拉在前面智能駕駛起步比較早，但在這一塊上，中國和美國沒有太大的差距，這點上我們應該有技術自信。
我們總是把智能汽車很容易地跟智能手機進行類比，雖然不太恰當，但恰恰是普通人，如果沒有接觸這個行業的人最容易理解的方式。
傳統的汽車你會發現，用車成本和便利性非常差，一天24小時，上班一小時，下班一小時，剩下的22小時車就停在車庫，單車使用成本非常高，主要是機械的結構，就像功能手機，只能發短信打電話。
我們暢想未來，如果智能化程度足夠高，智能汽車會變成移動的智能移動空間，這個空間就相當于是第三空間，基于汽車載體可以延伸出很多產業，所以汽車為什么現在受這么大的關注，跟這也強相關，因為未來的想象空間太大了，所以引得各種資本市場投入熱度也非常高。
我們把以前的機叫做功能機，現在到了智能機，跟功能機相比，好像不是一個物種，它帶來哪些變化呢？主要三大方面的變化：第一新技術的迭代，智能化之后，會面臨芯片越來越多，算力越來越大，還有車載操作系統，高安全、高可靠、低時延等等。產業量來講，剛才提到華強北，華強北是功能機產出的地方。功能機時代的時候，只有鍵盤、小屏幕，智能機的時候有配套的大屏幕，沒有鍵盤了，產業鏈完全變化了。
還有前面嘉賓說到攝像頭，以前的功能機很少，可能就幾個超聲波雷達，智能機的時候，無論數量還是質量分辨率，都發生極大的變化，這些都為整個產業鏈造成很大的沖擊，會影響。如果迎合這種趨勢，讓更多人參與進來，趕上這個時代，也是在座的每位嘉賓思考的問題。另外也會帶來整個商業模式的創新，傳統汽車就是一錘子買賣，到智能駕駛的時代，玩法就變得多一些，想象空間也更大。
功能車時代也有智能的功能，輔助駕駛功能，ACC、AEB的功能，它有個壞處，就是計算、感知、傳感器是單獨的，比如ACC功能，但這個沒法跟其它功能復用，復用程度極低，導致資源分散，效率低下，成本并不便宜。最重要的一點，這個分布式的架構沒法向更高級的智能駕駛演進，將來會形成一個集中制計算的架構，把計算方面進行集中化，集中化之后的好處就是所有部署的傳感器可以共用，共用完之后就基于集中的計算資源和數據，可以做疊加不同的功能，功能也分兩個層次，包括ADAS的輔助功能，也可以疊加技術成熟之后，更強大更高級的自動駕駛功能，就具有長期的可演進性，從綜合成本來看，其實它會比分布式的煙囪式的架構更有成長的優勢。最重要的是具備OTA持續演進的能力，就像智能手機一樣，可以安裝不同的APP滿足不同的日常需求。將來的功能汽車，如果還是采用分布式的計算架構，就沒法實現這種功能，不可能說一個車買到了，安裝多的傳感器，后裝不可能，只有前裝，資源復用化，才能達到功能常用常新，類似于智能手機這種效果。
顛覆性變化即將發生
隨著技術的迭代和產業鏈的更新迭代，跟主機廠的合作關系也面臨很大的挑戰。可以看到，目前絕大汽車生產功能汽車的時候一個交互模式，從原件的采購，到集成，到交付，車企的主要作用是集成和需求定義，就是這個車面向什么樣的用戶群，價位多少，主要有哪些功能。基于這往下一層層分解，形成成品，最終賣給消費者。
帶來個問題，第一個車企自身沒有技術，它只是產品定義者和產品銷售者的角色。同時現在汽車領域比較知名的企業，他們提供的解決方案，同質化非常嚴重，博世能賣給廣汽，一定也能賣給北汽，這個在汽車功能上就沒有太大差異了，同質化非常嚴重，所以導致國內汽車競爭都處于軸距、顏色、外觀這些不太重要的地方，而在核心能力上沒有太大的競爭力。
未來智能汽車的時候，整個產業會發生顛覆性的變化，車企還是產品需求的定義，定義者也可以跟合作伙伴一起來。同時可以掌握一部分核心能力，我后面會展開。
基于這個模式，就可以使得甲方跟乙方的關系發生變化，需要集合整個產業鏈的各環節，上下游合作伙伴的智慧，來把這個產業定義清楚，技術落地好。
而且這個過程當中，因為大家可能知道，一臺車從設計規劃到銷售成品，基本上是一年半到兩年，如果中間發生了供應商的變化或者合作伙伴的變化，回過頭來再重新更改的時間成本非常高，現在汽車產業競爭非常激烈，火爆程度大家應該有所感覺了。除了特斯拉之外就是華為了。成本非常高昂，所以在伙伴關系的選擇上，是非常考驗雙方的戰略合作誠意和眼光。一旦一臺車技術方案顛覆，很快在競爭中會落后于其它車企，所以市場機會非常棒，但時間的代價也非常殘酷。
華為公司是致力于ICT技術的公司，隨著這個產業剛開始，包括2018年開始，我們開始做中央計算平臺，所謂的MDC，就是移動數據中心，我們以前做IT產業比較多，數據中心的概念比較清楚，就是集中式機房。集中化之后，還有一個觀點要表達的就是整個智能產業非常復雜，在業內除了個別的，像特斯拉這樣的公司在做所謂的前瞻，從上到下全部打通的方案以外，整個地球上很少有公司能整個端到端打通。我們整個產業要想往下發展，并且質量和效益得到提升，只有平臺化和標準化，做好產業分工，來提升效率。
我們作為中間的計算平臺，要跟傳感器對接，甚至包括雷達、毫米波這些，甚至跟網絡進行對接，我們就會支持標準的協議，我們把這些協議標準化之后，我們作為計算平臺，可以跟業界所有的主流攝像頭廠家進行對接，這樣極大地降低項目的耦合成本，對車廠來講，也有更靈活的選擇空間。
對上層，因為上層應用，我們公司也是技術能力有限，上層的L2、L3，這是對乘用車，商用車也比較復雜，跟乘用車的產別很大。乘用車就是要離馬路牙子遠一點，但位于商用車來講，比如清掃車來講，就要沿著馬路牙子走才能掃地，所以不同車的算法差異非常大。像這種場景差異性太大，我們就會把平臺本身的能力開放出來，供上層不同場景的合作伙伴或者算法公司來做，每個人做自己擅長的地方。
六大模塊
上面我們又做了一個功能軟件平臺，這一層什么意思呢？不管是乘用車還是自動駕駛，都離不開感知、融合、定位、決策、規劃、控制。我們可以想得更細，我們這六大模塊也有很多公司有自己不太擅長的地方，比如感知層，可能很多公司比較擅長，跟攝像頭相關的，甚至人臉識別等等，AI公司比較擅長。在決策規劃控制，AI公司并不擅長，主機廠比較擅長。所以打開來看，每一塊都可以把它標準化，然后同時促進他們之間的解耦和競爭。最終實現的目標就是通過我們這種平臺化的思路，促進整個產業生態的快速構建，最終實現硬件可替換，包括雷達、攝像頭可替代，包括平臺也可以替代，也可以用別的廠家的。軟件可升級，現在智能汽車都要支持OTA的能力，即插即用，無論換成別的廠家傳感器，都可以快速適配。
剛才講了自動駕駛上層算法的核心就是感知、融合、定位、算法、決策、控制六大模塊，每家公司有自己擅長的地方，我們可以進行插件化，比如感知、算法，包括人臉識別，在國內有“AI四小龍”，但每家可能做的不完全一樣。定位上也有很多公司在做，如何擇優使用，需要進行差異化或者分層解耦的工作，而且我們根據眾多客戶的交流，他們也在這一塊進行適配，組織架構才決定系統架構，而不是反過來。如果真正面向智能汽車研發的汽車，應該往這個方向靠，把算法進行解耦，同時把感知融合和定位，這個可能偏AI和IT一些，決策規劃控制更偏傳統汽車控制類的，可能差別比較大，創業公司的聚焦點和優勢也各不相同，進行分開的處理。這樣對車企來講，它的好處就是聚合整個智能駕駛產業鏈生態上的技術精華為我所用，真正降低成本，最終向客戶提供高質量的智能駕駛功能和體驗。
子模塊公司怎么來呢？現在創業公司也特別多，高校，整個汽車產業，車企里面的研發部門，都在這一塊積極投入，只要把一個地方做好了，比如感知層，現在在國內非常成熟，智能駕駛不只是決策，還有紅綠燈識別，行人識別，雨天、大霧各種惡劣天氣下的適應性，每個點做得足夠好，在這個地方都有很大的機會。而一家公司想把每種情況做好，難度很大。我們希望通過平臺跟應用解耦，軟件跟硬件分離的思路，并且以平臺化和標準化的思路，拆解得足夠細，使整個產業鏈每個伙伴都有機會參與進來，并且聚焦在自己真正擅長的地方，把整個產業鏈快速搭建好。
制訂系列規范
同時現在業界汽車產業發展過程中，傳統的汽車還是有很多標準的，尤其是像奔馳寶馬，他們經過一百多年的歷史，在歐洲形成了完善的汽車生產流程和標準，包括技術的標準。但是在智能汽車時代，每家的技術路線不一樣，都有自己的一套，這個在我們看來，是一種產業的碎片化，不利于整個產業更集中高效的向前發展。像華為比較擅長的通信領域，2G、3G、4G、5G都有國際標準，正是因為有了這些國際標準，大家共同做得更好，提供更好的技術和質量。如果一個新的產業沒有標準，就很容易碎片化，都會被撕扯，不利于聚焦，也不利于技術進步和產業成熟、成本的降低。
我們跟業界很多標準機構，包括國家級的標準組織聯合制訂了一系列的規范，軟件平臺規范、功能安全等等，只有制訂更好的標準，產業才能走得更好更遠。
給大家播放一段我們4月18號發布的最新一款產品的最新視頻。
這是我們發布的目前整個業界里面迄今為止算力最像的，以及量產最強的智能駕駛計算平臺，域控制器，大家也看到過其他的友商或者國外公司，也會發布更高算力的芯片。還只是PVG，我們不跟PVG比較，我們只用現貨來比較。
這是我們華為MDC，覆蓋不同智能駕駛應用場景的系列化產品，MDC810、610、210、300F，最終走量的大部分是在210和610，因為L3級別的自動駕駛可能是未來高端車型主流的配制。
具有四大領先優勢的智能駕駛計算平臺，統一的平臺架構，系統化的硬件，全場景覆蓋。同時我們這些產品都是通過安全認證等級的。我們也跟云端，包括算法更新等等有一定的技術能力，同時跟V2X也有一定的接入能力。另外硬件接口標準化。
推動者和發起者
生態是整個產業發展重要的環節，華為是中國自動駕駛產業重要的推動者、發起者，我們實現了三大計劃，產業面臨的三大問題：技術成熟度、人才稀缺性，成本和價格不是現在要考慮的因素，就跟特斯拉一樣，我們的目標，L2+L3以上的自動駕駛，價格肯定不會便宜，因為汽車工業是靠規模化來盈利的，規模化才能降低成本，目前來看，整個高級別的自動駕駛，可能未來至少要三年左右，才能形成規模化，但目前來講，很難規模化，所有的成本都是比較高的，所以很難攤薄成本，如果現在用低成本的方案，搞定高基本的自動駕駛，這可能要打個問號，這是不符合產業發展規律的。
這是解決人才問題，我們在高校有一個扶持計劃，我們每年會向國內知名高校211、985，免費贈送設備，供學生或者教授進行開發和學習MDC。國內有很多，比如下個月舉辦的智能汽車大賽，我們也會贊助。同時對商業合作伙伴進行技術賦能。同時產業的標準政策類，除了標準問題以外，法規也是一個產業目前面臨的問題之一，我們也在積極參與，也在進行車路協同的嘗試、測試、認證。
我們也組織專家資源，為伙伴和客戶進行賦能和培訓，我們累計為30多家車企客戶，覆蓋了國內所有的主流廠，還有眾多的生態合作伙伴，累計上千人次的線上線下賦能培訓，快速掌握MDC使用。
這是我們的合作伙伴，基于MDC打造的智能駕駛解決方案。還有元戎啟行的商用車，無人配送的作業車，還有易控智駕的無人礦卡。礦山現在面臨的很大問題是招司機招不到，因為第一個環境比較惡劣，第二是對駕照要求比較高，因為車比較大，不是開小轎車的駕照，所以司機非常難招。第二安全隱患也很大，如果用智能駕駛就能真正解決這些礦山的痛點。如果智能駕駛做的方案比較高一些，就不僅僅限于白天了，晚上都可以挖礦。第二能真正解決成本，因為能代替人，解決安全隱患的問題，技術真正給傳統產業帶來新的價值。
最后總結一下，華為聚焦在中間這一層，做智能駕駛的計算平臺，我們跟很多伙伴進行合作，通過標準和協議，跟算法伙伴進行合作，算法伙伴基于我們的平臺，開發不同應用場景的算法。總結來看，我們通過平臺化、標準化，通過產業鏈精細化分工，提升產業鏈的效率和質量。同時通過應用算法軟件的生態化，最終跟車企達成更深度的戰略合作關系，共同迎接智能駕駛汽車新時代。
01月07日 18:14
