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2022年9月6日，第四届全球新能源与智能汽车供应链创新大会在南京上秦淮国际文化交流中心开幕。在7日上午举办的智能汽车软件论坛上，百度智能驾驶事业群组首席产品架构师郭阳发表了主题演讲。
尊敬的各位领导，很高兴今天有机会给大家分享一下百度在智能化这几年实践过程中的一些思考和心得。
百度我们做自动驾驶做的时间倒是比较长了，大概已经有将近10年的时间，实际智能化领域里面我们也跟很多车企做合作，包括座舱领域、自动驾驶、高级辅助驾驶的领域，我们这几年有一些实践上的认知，跟大家做一些分享。
借用行业的观点，现在实际从上半场电动化、进入到下半场智能化。但是智能化这个阶段也是有一定阶段的，我以百度做辅助驾驶的思考举个例子。现在很多车企在做智能驾驶的时候，最开始可毫米波和摄像头能帮助用户做一些ADAS的应用，比如自动刹车、单车道巡航，现在看到用户需求提升了之后，可能会看到比如像小鹏等国内的汽车车企这样的企业基于包括高精地图、事先融合的数据开始做一些基于领航的辅助驾驶，甚至我们现在看到激光雷达做一定的量产之后大家开始做城市域的辅助驾驶。我们认为这些东西更多的还只是在基础功能层面的竞争，在这个层面大家实现辅助驾驶之后，对我们车企来说很难做出来差异化，车企不管是全栈自研、还是使用供应商的产品做这个东西，实际最终做出来之后在用户体验层面都是相对比较一致的东西，是一个基础功能。我们认为在智能驾驶这个领域往后发展的时候才是真正车企能够做出差异化的阶段，可以举一些例子，比如像一个用户买了车企的车之后，他每天上下班可能周一到周五一直都开同样的路线，这段路线上基于辅助驾驶的功能是不是能针对他的个性化做出来一些选择和帮助他通行的东西，比如哪些地方走里车道或者外车道更快、或者他些方向加减速度策略怎么做更合适，这样我们认为才是车企未来真正能做出差异化、面向用户做出不一样的智能化体验的地方。
基于这样的思考，我们认为实际智能化的发展以后会变成，在我们实现了基础功能之后会打造两个非常强的跟车企做差异化的平台，一个是场景的平台，一个是学习的平台。对于这两个平台中最核心的因素，倒不是说功能实现到什么程度，或者功能是不是自研的，而是这两个平台的刺激下我们是不是能积累足够的数据，形成车企之间的差异性。基于这样的思考，我们经过这几年的实践，在传统的供需关系上已经有一些新型的变化，跟大家经常提到的比如软件定义汽车，像昨天苗部长提到的，操作系统、软件这方面的一些差异性，都会有关系。比如我们看到有几个不同的变化，像传统的在做一些零部件的时候，一般都会一些机械的定义、做一些硬件的定义，再反过来想软件在上边怎么做。在现在新的时代里边，我觉得这里边很多都会发生变化，我们需要共同定义这个东西。举个例子，如果你做了一个智能化产品，不断升级的角度去考虑，你要采集更多的数据，你要不断OTA很多这样的东西，设计一个智能座舱或者智能驾驶域控制器的时候，比如说用传统的CAN是不是能满足这样的需求，或者用以太网更高层级的电子电气架构设计，这就是反过来软件要促进硬件定义的一个模式。
另外我们看到的一个变化，现在很多OEM对于一个新型智能化的产品SOP的时间非常短，甚至有的要做到一年之内就把新产品上去。实际你会发现，传统你把硬件完全定义好不允许再变化，然后再去上软件的这种模式，甚至于拆包去做的模式，就导致他没法去适应这样的节奏。
还有一些变化，比如像刚才各位领导也分享过，我们认为OEM的定位实际以后会变成从生产、制造、品牌，掌握零部件的方向上，转到掌握用户和数据的方向。举个例子，像现在有很多泊车的量产系统已经在很多OEM上线了，很多OEM基于这套系统拿到很多数据，我发现很多OEM里边，有在我们互联网公司看来可以用用户运营的部门去挖掘的数据，像用户今天泊车的使用率有多高、使用成功率达到什么程度，是不是有波动，比如次月留存率、半年留存率是什么情况。你会发现车企守着数据的宝矿，实际没有太多人深入挖掘这个东西，虽然我们已经开始有了链接用户的意识，但实际上要从组织架构上去做这样的改变，才能够真正去把这个用户的运营做起来。
供需关系上，我们看到很多已经不是传统的定一个供应商就能够按步就班的把这个东西做出来，更多的在里面有共创的成份。这个共创就需要大家有更深度的战略合作的关系。基于这个，包括百度，包括整个行业，实际思路也会有很大变化。举一个百度的例子，百度我们大概在四五年前就开始把我们的自动驾驶代码进行了开源的操作，可能是在业内比较领先的操作，但我们发现，这个操作虽然促进了自动驾驶这个领域，有很多公司和很多企业做了从零到一的过程，但是做到量产确实相对不多。我觉得特别像苗部长昨天所讲的，中间都是软件企业做软件、硬件企业做硬件，两个人在设计的时候不做协同，我们认为这样的模式实际在后边是很难推到让我们大量自主研发的东西真正能做量产的。所以从大概三四年前，我们就开始做类似于解决方案的层面，相当于把软件、硬件放在一起考虑，基于现在的硬件能力和性能，基于现在传感器的能力，我们究竟设计一个什么样的框架能够让大家真正把这个基础的能力做出来开始往量产化去推进。
从我们的思考，我们认为在行业关系中后边需要我们供应商和OEM互相补位、互相共创，能够真正在自己擅长的领域去做出来自己的东西，同时大家把中间的接口层面做成一个统一的标准，这样才能够做到最大价值的发挥。
所以从我们的角度或者从我们的实践来看，我们最后总结百度所能提供的一套方案，我们认为能够推动智能化更快的进行量产，我们认为主要有三个核心，第一，不仅仅从软件代码这个层面去考虑问题，我们从软件+硬件融合在一起考虑究竟搭一个什么框架，让智能化能够不断进展。同时在这个框架基础上提供SOA原子化的服务架构，我认为这个架构要基于真实的需求来做，而不是把所有的东西都做到SOA化，这样也没有真正的使用价值。最后，这是百度认知跟其他人不一样的，我们认为实际在智能化领域里边所谓车企的灵魂是在数据上，就是前面很多东西对于车企来说是工具，工具的基础上如果掌握不到数据就会有很大能力的缺失，我们认为怎么样能够让车企掌握数据的灵魂，才是最核心的部分。
就这三个方面我简单的做一个阐述。比如软硬一体的框架上面，确实不应该仅仅包含算法或者底层的一些硬件或者操作系统，实际是一个整套配合的，包括中间的比如多核异构的SOA怎么通信、怎么做接口的适配，这些都要包含进去才是一个比较牢固的框架。基于这个框架我们也做了很多实践，百度现在的实践主要跟大家分享一点，我们对整个比如三代域控的设计，更多的都是基于后续怎么样去进行产品的进化和发展带考虑这个问题的。所以从这个考虑，问题反向过来，就要求我们每代设计里边，比如传感器的位置、传感器收集的数据，这些都是要保持一致性，他的电子电气架构也保持一致性。
这里面我们也提一下，因为今天讲的是整个国产化的进程，所以实际我们也在跟国内最好的合作伙伴地平线一起在基于国产化芯片的自动驾驶解决方案。
刚刚讲到数据，我们认为是车企真正做智能化的灵魂。在这个智能化的灵魂中我们提供什么，我们认为一个合格的供应商应该真正给车企提供一套能让车企掌握这个数据闭环整套的工具链，基于这个就能做出很多后期能够长期进化的应用。这里边我举两个非常简单的例子，这是跟很多车企过程中真正实现的，比如这是我们做的一些城市红绿灯识别的时候，会发现原始的软件中对于最左边红绿灯识别率是很差的，经过车企使用我们工具之后大概用几周时间就可以把这个数据做很好的进展。
再举个简单的例子，这是泊车系统量产上线之后，车企经过数据反馈，发现某些城市阻车器是非常小的、非常暗光的东西，怎么识别和优化。我们认为掌握这个东西，车企拿着好的工具，最终产生了面向不同用户的服务和能力，这才是真正掌握了灵魂。在SOA层面，刚才我也提到，我们认为并不是所有东西都要做到SOA化，而是真正把有用的东西做到SOA化。比如大家都知道，最近国家一直在研究标准，要求我们所有涉及到智能驾驶产品在做智能化的脱敏，我们也基于这样的思路做了很多SOA的思路，比如现在车端域控就把脱敏的功能真正做到了可以给SOA调用的层面，车企可以利用这个甚至法规以后继续的变化，这是比较好的应用。另外，像基于我们的感知能力做一些简单的服务的聚合这样的操作，实际都是比较常见的应用。
最后我补充一点，除了底层能力开放，我们认为上层的交互作用也是非常有价值的。比如基于人机交互的SDK，我们很多伙伴也在差异化、个性化上做出了非常明显的东西。举个简单的例子，这是我们一个合作伙伴基于智能化导航的产品+辅助驾驶的产品，最终融合做出来一个像小鹏NGP相对在业界比较领先的产品方案。还有包括我们的合作伙伴利用我们导航SDK做了个性化导航。
总体给大家做个总结，我们认为在行业的发展和竞争中，智能化产品的发展实际上后边是有很复杂的状态。所以就是说在这个发展的过程中，我们需要供应商和OEM之间能够形成一个非常明确的分工和互补，然后大家把这个开放性做好，在这个基础上我们认为咱们国内很多OEM实际是可以做到非常好的市场竞争力。
谢谢大家！
（速记未经本人审核，仅供参考）
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