4月24日，北京車展媒體日首日，第三屆烏鎮(zhèn)薈圓桌會在北京召開。

以國內頭部車企的技術負責人、核心供應鏈企業(yè)掌舵者，以及行業(yè)標準的制定者等三十余位行業(yè)大咖齊聚北京，就當前汽車產業(yè)智能化的演進方向展開了現場交流。

當前，汽車智能化的技術路線演進已經到了一個臨界點，就像是一場全速前進的馬拉松，領跑者和追趕者都在思考如何調整呼吸。越是在這種狂飆突進的時刻，行業(yè)就越需要剔除泡沫的冷思考。

因此，烏鎮(zhèn)薈秘書處對這場高密度的思想交鋒進行了整理，試圖還原這群技術掌門人對產業(yè)走勢的真實預判。這些觀點直接觸及了行業(yè)的痛處，也指出了藏在迷霧里的方向。

一、自動駕駛技術路線：端到端是“終局”還是“開局”？

關于“視覺+大模型”的端到端技術路線，會上呈現出基于不同時間維度和技術視角的邏輯判斷：

路線終結論：有觀點認為，視覺加上大模型的端到端就是單車智能無人駕駛的終結路線。在這個路徑下，一旦取消方向盤，汽車將不再僅僅是交通工具，其產品形態(tài)和家庭/商業(yè)屬性將被徹底重構

硬件周期與黑盒掣肘論：另一種觀點從底層硬件出發(fā)，指出云端大模型雖然算力迭代快，但車端邊緣芯片的開發(fā)周期長達1.5到2年，端側算力存在明顯的滯后與受限。同時，大模型的“黑盒”特性使得其在現階段依然需要依靠傳統(tǒng)規(guī)則技術來做安全兜底。

漫長開局論：還有觀點提出，當前端到端帶來的體驗躍升僅僅是一個“開端”，需要解決的問題還有很多。從目前城區(qū)百公里接管一次的水平，要達到真正L4級別萬小時一次的安全碰撞指標，中間存在幾個數量級的差距，這需要數據、算力、模型參數的長期同步增長來填補。

二、汽車智能化時代的“靈魂”如何定義？

對于當前智能化進入深水區(qū)，什么是汽車不可替代的“靈魂”（核心壁壘）的問題，會上展示了三種不同的定義邏輯：

座艙交互唯一論：有觀點認為，智駕技術一致性強，極易被標準化，無法成為差異化的靈魂。真正的靈魂是AI座艙，它是連接用戶、彰顯品牌DNA的唯一通道。未來的AI座艙應跨越“指令執(zhí)行”，演化為能與碳基生命雙向互動的“硅基生命”。

稀缺價值決定論：另一種觀點以市場供需為標尺，認為如果一項技術在市場上可以輕易買到且各家水平趨同，就不應被視為靈魂。靈魂應當是難以輕易獲取的核心壁壘，例如AI座艙與智能底盤系統(tǒng)

整車物理與電子整合論：也有觀點提出，真正的核心在于整車的硬核整合能力，包括底盤調校、三向六域的物理與電子架構打通。同時有補充觀點認為，只要能滿足用戶需求并找到解決方案，采用自研還是合作模式并不重要

三、全棧自研or生態(tài)協(xié)同如何抉擇？

圍繞全棧自研與供應鏈協(xié)同，會上展示了基于成本、控制權與產業(yè)分工的不同邏輯側重：

供應鏈風險防范論：支持全棧自研的觀點提出，除了實現成本下探與技術平權，更重要的是防范供應鏈風險。如果在算力、三電等命脈領域不能自控，將面臨被超級乙方掌控的風險，從而喪失成本優(yōu)勢與資源調度權

差異化主導與綜合成本論：另一種觀點指出，將別人走過的路重新投資一遍意義不大，只需做到關鍵技術可控。該觀點回顧產業(yè)歷史提出，曾經單純的軟件供應商或主機廠都面臨過盈利困境。因此，主機廠應絕對把控“差異化部分”，而將標準化部分交由生態(tài)協(xié)同，以實現綜合成本的最優(yōu)

橫向分層演進論：還有觀點基于IT產業(yè)規(guī)律預判，汽車行業(yè)將走向“開放與封閉共生”。隨著電子架構集中化，汽車生態(tài)將形成芯片、基礎軟件、應用層的橫向分層。未來少數具備實力的企業(yè)可能完成垂直閉環(huán)，而多數企業(yè)將依賴于接口標準化的分層開放生態(tài)。

四、混動是否迎來新生命周期？

對于混合動力技術在產業(yè)中的定位，會上的探討回歸到安全、場景與全球市場層面：

安全指標掛鉤論：有觀點設定了明確的硬性技術前提：只要液態(tài)動力電池的極端條件安全性未能降至傳統(tǒng)汽車安全標準的嚴苛底線，內燃機及混動技術就具有持續(xù)存在的必然性

場景需求延展論：另有觀點以手機行業(yè)演進為例，指出即便手機電池容量翻倍、快充普及，充電寶的需求依然存在且走向高端化。同理，面對復雜且真實的用車場景，混動技術滿足了不可替代的冗余需求

供需黃金點與全球適應論：有觀點分析，在國內市場，混動平衡了純電的里程焦慮與燃油車的使用成本，切中了當前用戶的“黃金工作點”。而在全球視野下，受制于海外充電設施建設的滯后及政策環(huán)境的差異，混動具備更強的場景適應性，是產品出海的重要支撐形式。

五、L3自動駕駛的去留？

關于L3階段的留存必要性，會上呈現了基于純粹產品定義與現實落地場景的兩種邏輯：

體驗割裂與越級論：這一視角從產品體驗出發(fā)，認為L3要求用戶在系統(tǒng)無法處理時接管是缺乏合理性的，產品應做到“要么行，要么不行”?；贚3運行設計域窄且成本高的特點，更務實的做法是做好L2++，并在底層架構上直接為L4做準備。

全域長尾與法規(guī)過渡論：另一視角的觀點認為，商用運營可以直接應用L4，但乘用車輛面臨的是全域的極端未知場景。例如在暴雨導致系統(tǒng)停擺且車內無駕駛能力的極端情況下，L3的駕駛員接管機制是必要的物理冗余與安全兜底。同時，復雜的道路法規(guī)落地與用戶心理建設，也客觀上需要L3作為一個過渡和教育階段。

六、跨域融合的算力分配問題

隨著車輛電子電氣架構的演進，會上展示了對于底層架構打通的不同應用邏輯：

算力整合與成本效率論：有觀點從成本與架構優(yōu)化的角度提出，隨著未來算力需求向數千TOPS攀升以及激光雷達線數的增加，盲目堆疊獨立芯片將造成算力浪費。更合理的路徑是推動模型層和功能層的深度融合，讓座艙和智駕復用同一個底層大模型和同一塊芯片，從而大幅縮減硬件成本

底盤接管與安全輔助論：另一種觀點認為，應該將智駕的價值延伸至底盤控制領域。認為智駕應與智能底盤深度融合，在車輛發(fā)生爆胎、遭遇坑洼等突發(fā)故障時，提前預測并輔助司機進行緊急介入與控制。

底盤差異化競爭論：有觀點提出，如果未來的自動駕駛走向端到端的成熟，提供標準化的位移，智駕能力將趨于同質化。在智駕、座艙被拉通之后，各家企業(yè)如何調校出具備自身特色的智能底盤，將成為未來形成差異化競爭的新焦點

七、車用AI標準的預設與治理：技術之上的規(guī)則構建

在大模型與AI技術快速上車的背景下，關于如何構建配套的標準與評估體系，會上呈現了宏觀監(jiān)管與微觀生態(tài)兩種視角的考量：

風險防范與超前布局論：針對AI大模型的特性及可解釋性難題，有觀點強調標準制定必須超前。車用AI涉及全新的倫理底線與安全規(guī)范，需要通過構建獨立的風險評估框架，來解決AI上車帶來的效率與安全問題

出海博弈與國際規(guī)則參與論：站在全球化視角，有觀點指出車用人工智能標準正在成為多方外交博弈的新焦點。建立測試場景庫與安全評估計劃，并向國際輸出標準法規(guī)提案，是提升產業(yè)話語權、為技術出海鋪平道路的必要手段

生態(tài)解耦與評價體系基礎論：從產業(yè)鏈協(xié)同的角度，有觀點指出當前操作系統(tǒng)內核與芯片、AI框架與大模型之間缺乏統(tǒng)一的分層接口標準。只有當行業(yè)建立了清晰的分層標準和第三方評價體系，企業(yè)才能客觀評判并選擇供應商，從而讓解耦的開放生態(tài)真正有序運轉。

八、數據閉環(huán)與邊界拓展：通往高階自動駕駛的支撐條件

在討論如何實現高階自動駕駛時，關于數據獲取方式與外部環(huán)境支持的探討也構成了關鍵的邏輯分支：

數據閉環(huán)能力決定跨越能力論：有觀點將“能否直接跳過L3開發(fā)L4”與企業(yè)的數據閉環(huán)能力直接掛鉤。認為具備強數據閉環(huán)能力、且能夠覆蓋復雜工況的企業(yè)，有能力直接考慮研發(fā)L4；而弱閉環(huán)、場景覆蓋單一的企業(yè)，則必須依靠L3階段來收集數據與演化場景。

單車智能與車路云協(xié)同補充論：在探討單車智能的同時，會上也有聲音拋出了“車路云一體化”的平行命題。盡管該技術路線目前面臨商業(yè)閉環(huán)不清晰的挑戰(zhàn)，但仍被視為解決自動駕駛長尾場景的潛在技術方向之一。