当前，以自动驾驶、智能网联为代表的新汽车技术，正在行业内掀起新一轮科技革命，由此带动传统汽车的技术架构、产品形态和产业生态发生了翻天覆地的变化。特别是产品形态，在过去很长一段时间里，汽车仅仅是作为代步工具而存在，但随着其与互联网、云计算、大数据、人工智能等技术进行融合，汽车作为大型移动智能终端、移动服务搭载平台的属性日渐凸显。

与此同时，车载芯片作为促成这一转变的重要推手，在近两年也迎来了爆发式增长。纵观市场，当前各种汽车产品上搭载了以芯片为主要控制的电子产品数量大幅提升，并随着汽车智能化、互联网水平的不断提高，大有进一步增长的趋势。

那么，在推进汽车智能化、网联化及实现自动驾驶的过程中，车载芯片究竟发挥了怎样的作用？未来还有哪些增长空间？当前中国的自动驾驶处于哪一个发展阶段？新旧造车企业谁会走到最后……围绕这些行业热议的话题，在日前举办的第一届中国汽车电子大会期间，Synopsys（新思科技）董事长兼联席CEO Aart de Geus、英伟达中国区销售总监陈曦、地平线智能驾驶业务总监李星宇、斑马网络CEO施雪松接受了媒体采访，并就各自企业下一步的发展规划与媒体展开了讨论。

关于车载芯片

新思科技董事长兼联席CEO Aart de Geus

在推动汽车智能化及实现自动驾驶的过程中，芯片企业发挥了怎样的作用？

Aart de Geus：我们看到，随着技术的不断进步以及消费模式的改变，汽车领域正在孕育巨大变革，而汽车电子是这场变革的基础，它既意味着令人兴奋的市场机会，也是不同挑战和多种技术相融合的焦点。在这一情势下，汽车芯片的价值正在呈现新的定位，成为推动汽车智能化的核心中的核心。

作为全球电子设计自动化领域的领导者，Synopsys不断加大汽车电子相关技术的研究和开发，在汽车电子、汽车芯片设计相关方法学、设计工具和应用IP方面有非常丰富的技术积累和成功案例。例如，Synopsys软硬件协同的原型工具，融合了虚拟原型技术，可以帮助汽车企业在芯片生产交付之前就可以提前开始设计包含这些芯片的汽车电子系统，通过系统及硬件仿真器来进行故障注入、系统验证及测试，检测这个硬件及软件存在的问题，改变了过去硬件完成后开始软件设计的顺延式流程，从而大大提高未来汽车快速原型的效率并极大缩短研发周期。Synopsys为汽车电子相关设计应用推出了多种专用芯片IP，包括支持人工智能视觉处理器IP、支持最新连接标准的各种接口IP、和多种嵌入式存储和测试类IP。最为重要的是Synopsys的设计流程和IP率先通过了国际汽车安全标准的认证，帮助芯片和汽车电子产品快速达到市场准入的标准，加速自动驾驶发展进程，以期达到通过芯片、软件与汽车融合改变世界的目的。

当前，汽车电子在整车设计和应用中比例正逐渐增大，作为芯片厂商、软件厂商，会遇到哪些新的挑战？

李星宇：我认为最大的挑战是验证，即如何确认产品符合汽车行业的要求，如何达到足够的可靠性要求。从系统的角度讲，也是一样的，当我们把一个芯片用到自动驾驶系统中的时候，因为场景本身是多元化的，这就导致自动驾驶跟传统的汽车验证相比，更具挑战性。其次，设计的复杂性，也就是设计的产品一定要满足功能安全的要求，因为自动驾驶需要高可靠性，可能以后自动驾驶汽车出来后，会有不同于以往的新的标准，这个目前业界也在持续讨论。

关于自动驾驶

自动驾驶的出现，让汽车系统越来越复杂，那么如何从设计的角度确保汽车系统的功能安全？

Aart de Geus：当前车载系统的确越来越复杂，安全隐患大大增加，因此业界也开始变得更谨慎、更严格，在设计之初就把安全当作工作的重中之重，以此为出发点，把整个系统进行细分化、个体化，从定义安全需求、验证和实现到检测，确保系统的功能安全。

但确保汽车系统的功能安全并不仅仅只是整车设计者的工作，因为打造一个复杂的汽车系统，还需要各方协调合作，比如零部件供应商、芯片供应商、软件服务供应商等。政府也应做好法律法规的制定及检测方面的监督，法规的内容也将是定义汽车功能安全需求的一个基本要素，在设计之初就需要考虑。从这一点上来讲，打造安全的汽车系统，其实需要政府和产业通力协作。

随着汽车智能化、网联化水平不断提升，当前越来越多的个人信息和驾驶信息开始被融入到车里面，由此产生一些信息安全问题，对此该如何解决？

Aart de Geus：汽车行业在百年来的发展过程中，硬件安全上已经达到一定的高度，而软件安全将是业内正在或即将面临的棘手的问题。智能汽车离不开各种传感控制、人机交互，需要数量巨大的软件运行来维持工作，这些软件海量编码的存在，会滋生很多新的问题。在汽车行业，安全是第一位的产品要素，汽车的信息安全是一个非常复杂的问题，涉及到个人隐私、人机互动信息、驾驶控制信息等，甚至涉及人身安全。不同的国家会采取不同的应对措施和规范，制定一些法律法规，来更好地保护汽车和汽车消费者。Synopsys格外注重遵循安全标准和相关法律法规的要求，提出Software Signoff（软件签核）的概念，并提供了一系列软件验证的工具，包括静态分析和动态测试。这些关键的分析与测试方案，可以帮助降低汽车各种软件的安全隐患，在汽车安全领域有非常广阔的用武之地。

当前自动驾驶处于一个怎样的发展阶段？与国外相比，中国市场的发展现状又是怎样的？

Aart de Geus：过去几年里，自动驾驶渐渐走出了科幻小说里的场景，并深刻地改变着世界。自动驾驶分为5个级别，现在大家看到的仅仅是L1和L2，但这已经给我们带来了极大的使用价值。比如你正在开车，前方突然闯入一个骑自行车的人，但你可能没有看到或来不及做出反应，此时自动驾驶功能就能帮助及时刹车。还有其他一些相关的技术，也已经产生了非常积极的影响。但这并不意味着现在驾驶员就可以舒服地在汽车里面看书甚至睡觉，要达到这样的状态还需要时间。预计到2025年左右，自动驾驶会出现一个较大幅度的增加。

至于如何加速自动驾驶进程，减少变量是一个可行的方法。比如规定在某一个城镇或区域只能进行自动驾驶，这样可以增加整个交通的组织有序性和效率，并更好地进行实验，在实验中学习。在德国的慕尼黑，就有这样一段高速公路，设有非常多的摄像头，及其他一些自动驾驶相关装置，专门为支持自动驾驶的汽车而设置，不过这需要政府的支持和投入。

施雪松：对于自动驾驶这条发展路线，国外其实谈了很多年了，核心是安全，因为路上发生的交通事故，统计下来90%是人为操作失误引起的，所以将来如果可以把人的操作变成由机器完成，就可以避免这90%的事故。而且国外最早是从自动泊车和高速辅助做起的，现在开始朝着自动驾驶的目标逐渐往后移。至于究竟哪些企业掌握了这些技术，譬如自动驾驶核心的算法、执行机构、一体化装车，乃至整个系统的测试验证，我觉得Tier1最厉害，因为他们毕竟做了很长时间的实验。而且在欧洲、美国和日本等地方，自动驾驶是完全纳入到整个ITS（智能交通系统）中的，所以研发工作的开展也极具系统性。但我们本土企业，在整个自动驾驶研发系统中，可能没有传统Tier1和硅谷高科技公司布局得那么完整，是一个局部一个局部地实现，而真正的技术要看连贯性。

陈曦：这个问题要从整个产业链来看，特别是主机厂。现在来看国外的厂商更主动一些，投入的时间更长一些，而国内的主机厂，追赶步伐则很快，比如上汽，在这次浪潮里丝毫不落后。而其他一些国内企业，比如地平线、小马智行、景驰科技、图森未来，及其他一些百度系公司，从技术的角度讲，也非常领先，一点不比国外企业差。所以整体来看，中国和国外没有差距，至少在OEM和创业公司上，我们很领先，甚至比国外一些企业还领先。大家可以看到，去年全球的图像识别的比赛，拿到大奖的都是中国的团队和公司，这说明在人工智能这一波浪潮中，中国企业是走在世界前列的。因此，我们有信心中国公司在自动驾驶及人工智能方面，会取得非常大的成就。

李星宇：正如陈总所说，在机器学习这个领域，中国企业和国外的企业是不相上下的。可能在传统汽车零部件技术上，我们与国外还有较大的差距，但在当前全球汽车产业新能源化、智能化浪潮下，这种差距正在明显缩小。包括中国特色的电子商务的驱动力，比国外更强，可以带动很多初创公司往这个领域推进，这些机会都是国外没有的。因此，如果我们把起跑线拉到一个地区，大家在一个起跑线上往前跑，我认为最终一定是中国的公司跑在前面，我很看好中国的公司。

此外有一点很重要，就是自动驾驶在中国落地，一定需要一个对技术进行改革的过程，我们不能直接把德国、北美的自动驾驶技术拿过来在国内落地，这不现实。因为北美和德国对于高速公路上的城际通行是刚需，而国内低速通行是高频需求，自动驾驶商业化的出发点不同，所以必须要做到本地化，商业和技术都必须本地化。

陈曦：的确如此，因为不同的地区交通法规不同，驾驶环境也不尽相同。比如国内很多城市道路上自行车、三轮车、行人混杂，而这在国外不会出现。还有交通标识，不仅不同的国家存在差异，甚至在同一个国家，比如中国的北京和深圳也是完全反过来的，这就需要做很多工作，并做好分工，比如哪些是政府要做的，哪些是初创公司要做的。

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