【編者按】

壯大戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)是經(jīng)濟高質量發(fā)展的動力引擎。

站在2023年的新起點，澎湃園區(qū)懇談會推出新春特輯“浪尖2023”，五問經(jīng)濟學家、產(chǎn)業(yè)專家、企業(yè)高管、投資人，尋求元宇宙、芯片、光刻機、氫能、自動駕駛、機器人、腦機接口、創(chuàng)新藥等產(chǎn)業(yè)的突破點。

傅小凡 制圖

澎湃新聞：您認為2022年中國人工智能自動駕駛領域最熱的關鍵詞有哪些？

朱西產(chǎn)：我認為一個是高算力AI芯片。而在芯片里，也有一些比較熱門的產(chǎn)品，如英偉達的Orin，還有高通的，還有華為的MDC 610和MDC 810。還有一些新的芯片創(chuàng)業(yè)公司，像黑芝麻等等。未來，談到人工智能，就繞不開高效率AI芯片的支持。

第二個熱詞是激光雷達。因為現(xiàn)在一直在爭論，就是自動駕駛到底是特斯拉的純視覺方案更好，還是更多汽車企業(yè)采用的視覺為主、加上激光雷達的方案更好，所以激光雷達也自然而然地成為一個熱門詞。

第三個熱詞是數(shù)據(jù)閉環(huán)，因為智能化和自動化是不一樣的，智能化是數(shù)據(jù)驅動的。 

澎湃新聞：您如何看待AI芯片的新趨勢？

朱西產(chǎn)：剛才講的幾個熱詞中，熱度最高、被提及最多，也是最關鍵的，肯定還是AI芯片?，F(xiàn)在一輛智能型新能源汽車，它使用的芯片其實已經(jīng)達到1500張左右，90%以上都是用28納米以上的常規(guī)制程。但是現(xiàn)在汽車上有兩張芯片，必須要用7納米、14納米這樣的先進制程，一張應用于智能座艙，一張應用于自動駕駛。先進制程的芯片，又成了中美地緣政治中一個非常敏感的話題。目前來看，先進制程的芯片還是存在不確定性，就在去年，美國政府突然又對英偉達向中國出口Orin這類芯片，下達了制裁令，所以，在高算力芯片上，我們仍要走出一條屬于自己的路。 

澎湃新聞：2023年，人工智能自動駕駛將在哪些領域有發(fā)展機會？

朱西產(chǎn)：2023年，人工智能自動駕駛將會在L3和L4兩個等級繼續(xù)發(fā)展。

第一類自動駕駛L3等級，更多針對私家車，它的突出表現(xiàn)是人機共駕，并非不需要駕駛員，但大部分時間是車輛自動駕駛，這已經(jīng)可以進入量產(chǎn)，各個企業(yè)有叫NOP的，叫NGP的，統(tǒng)一可以稱作NP（Navigation Pilot ，導航智能駕駛）。有了高效率AI芯片的支持與控制器，高精度地圖也成了車上的一個重要部件，再加上這個高清攝像頭，以及除了特斯拉之外車企配備的1-3只激光雷達的支持，就形成了自動駕駛系統(tǒng)。當然自動駕駛需要認證，現(xiàn)在除了歐洲標準ECL157以外，中國的自動駕駛標準正在制定中。2022年11月，工信部裝備司也下發(fā)了《智能網(wǎng)聯(lián)汽車準入和試點城市的征求意見稿》，這個《征求意見稿》其實就是針對L3、L4自動駕駛的標準法規(guī)以及準入流程的。等這個準入標準出臺以后，才能說相關企業(yè)的產(chǎn)品是不是自動駕駛產(chǎn)品。L3等級的自動駕駛，現(xiàn)在就被稱作L2+。

第二類就是無人駕駛L4等級的，目前世界上的兩個領頭羊，美國走的是單車智能方案，中國引領的是車、路、云一體的網(wǎng)聯(lián)智能方案。單車智能的代表是谷歌Waymo，降級使用的話，如robo bus，在一條固定線路上行駛，或者robo truck，如洋山深水港的碼頭堆場之間，集裝箱卡車所實現(xiàn)的無人駕駛。它的特點是節(jié)省勞動力，在未來具有潛力。滴滴目前仍在虧損狀態(tài)，財報顯示85%是網(wǎng)約車司機的費用，但隨著無人駕駛的發(fā)展，這些費用都會逐步下降，而正是這種未來的潛力吸引著投資者的目光。

單車智能也有其局限，尤其在城市交通路口，鬼探頭靠單車智能其實是很難搞定的。哪怕是激光雷達，因為裝在車上，被遮擋就一定“看”不見。那么我們把環(huán)境感知傳感器放到路端不就好了嗎？但在過去，我們說“車歸車，路歸路”，因為第四代無線通訊的時延是秒級的，路端的信號如果要幾秒鐘才能到車上，就毫無用處。

但是隨著5G（第五代無線通訊）的發(fā)展，有了兩個標準，一個是短時延的小流量通訊PC5（直連通信接口），用于傳輸路上攝像頭和雷達已經(jīng)處理過的目標物；還有一個是短時延大流量通訊NR V2X，可以傳遞攝像頭發(fā)送的原始圖像，所以這兩方面都已經(jīng)準備了相關技術，有毫秒級的高可靠性、短時延的通訊以后，環(huán)境感知傳感器就不一定非要裝在自動駕駛車上，完全可以裝在路上。

現(xiàn)在的自動駕駛無非是兩個問題，一個是感知難，這個前面已經(jīng)說過。第二個是計算難，大家一直在強調芯片的算力，而車規(guī)級的芯片貴，算力有限。目前最高算力的就是英偉達的orin，理論上算力為1000 TOPS，但由于兩張之間互相冗余，其實只有500 TOPS，但要填補目前的“算力黑洞”，預估要有2000 TOPS的算力。雖然英偉達已經(jīng)公布相關方案，但產(chǎn)品尚未見到，即使有相關產(chǎn)品，提升1 TOPS就需要消耗1w的功耗，這就意味著達到這個算力功耗就要達到驚人的2000w，而目前車載能支持的功率也就300~400w，千瓦級的功耗著實是一個大難題。雖然車載計算平臺的算力有限，但是我們認為云計算的能力幾乎是無限的，盡量采用云端的計算來彌補車端計算的算力不足。

所以網(wǎng)聯(lián)智能可以很好地解決自動駕駛兩大難題，一個是遮擋的難題，一個是算力黑洞的難題。

為什么美國會孜孜不倦地做單車智能，它的最大好處是講的故事動聽，商業(yè)推廣好，不依賴基礎設施。網(wǎng)聯(lián)智能的話，意味著就要對道路端，對后平臺進行大量基建。如果單車智能跑得通，那網(wǎng)聯(lián)智能就沒必要。

但從市場反映看，美國去年十月份，兩大板塊——無人駕駛和激光雷達都掉了，相關創(chuàng)業(yè)公司，無論是已上市公司的市值，還是未上市公司的估值，都遭遇了“腳踝斬”，跌了80%以上，整個板塊遇冷。Argo AI倒閉，Waymo的CEO在公司IPO前離職，而正常來說一旦IPO成功，會給他個人的財富帶來很大的加成，這樣的反常舉動，可能也是他心底有所判斷：單車智能在技術上可能無法實現(xiàn)無人駕駛。 

澎湃新聞：目前中國人工智能自動駕駛行業(yè)在發(fā)展中遇到的問題和困難是什么？需要從哪些方向解決這些問題？

朱西產(chǎn)：第一個問題是芯片亟待突破。到目前為止，對車上大部分芯片來說，7納米制程都是夠用的，但是我們也應該注意到，英偉達和特斯拉新一代的FSD芯片都已經(jīng)開始使用5納米制程了。我們原來認為5納米、3納米等先進制程只是手機等電子消費品使用，現(xiàn)在看來不是，汽車也需要。14納米以下的先進制程，美國對中國已經(jīng)開始全線封鎖，如果制裁成功，那中國就沒有自動駕駛。

第二個問題是軟件人才不足。目前，相關的AI編程人員，各個企業(yè)在互相挖角，畢竟人才難得，當然這個是短時間的。只要釋放出高薪崗位，自然而然就有很多人會去學習，補上這些崗位。

第三個問題是數(shù)據(jù)合規(guī)難題。汽車是一個典型的全球化產(chǎn)業(yè)，2022年中國已經(jīng)成長為全球最大的汽車出口國，國外的公司也要來到中國，數(shù)據(jù)合規(guī)就是非常重要的方面。剛才也說過，自動駕駛要靠數(shù)據(jù)閉環(huán)與迭代，但是數(shù)據(jù)又比較敏感，中國政府對數(shù)據(jù)合規(guī)有三方面的要求：第一個是，涉及位置信息的，必須得有地圖測繪資質，才可以收集和使用含有精確位置信息的數(shù)據(jù)，這是從國家安全角度考慮的。第二個是用戶隱私，保障用戶個人信息安全。第三個是數(shù)字離境，可能是最難解決的，所以，去年所有的汽車企業(yè)都在消化和主動提出各類建議，就是要滿足網(wǎng)信辦提出來的數(shù)據(jù)合規(guī)要求。

軟件人才不足、數(shù)據(jù)合規(guī)難題，這兩個還是暫時的。對中國來說最難的一個問題，還是先進制程芯片的國產(chǎn)化，各行各業(yè)也都形成了芯片一定要自主的共識。 

澎湃新聞：從人工智能自動駕駛行業(yè)角度展開，談談您新一年的期待？

朱西產(chǎn)：自動駕駛是跟政府管理分不開的，相關標準需要政府的許可。我們期待工信部跟上國際潮流，把L3的認證標準和認證流程能夠完成。目前已經(jīng)有深圳特區(qū)采用地方立法的方式，來解決無人駕駛汽車的落地。2023年，在上海也將有第二個特區(qū)，浦東新區(qū)也將以人大地方立法的形式落地，這已經(jīng)是一個好的開始。2023年，希望自動駕駛能夠更加往前走一步，L3能夠有國家標準，用立法的形式，而不是用示范區(qū)管理的方式，來規(guī)范無人駕駛汽車的上路，使得自動駕駛能夠落地。

從行業(yè)的角度，即使有很多人說，芯片創(chuàng)業(yè)公司的結果可能最終會不盡如人意，成功概率不會很高，但是我仍舊對它們滿懷信心，相信新的一年里會有兩三家，哪怕一家，能夠突破美國的封鎖。因為沒有芯片，就真的談不上智能。

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