【編者按】
壯大戰略性新興產業是經濟高質量發展的動力引擎。
站在2023年的新起點，澎湃園區懇談會推出新春特輯“浪尖2023”，五問經濟學家、工業專家、企業高管、投資人，尋求元宇宙、晶片、光刻機、氫能、自動駕駛、機器人、腦機介面、立異藥等工業的突破點。
傅小凡 製圖澎湃新聞：您以為2022年中國人工智慧自動駕駛領域最熱的關鍵詞有哪些？朱西產：我以為一個是高算力AI晶片。而在晶片裡，也有一些比較熱點的產品，如英偉達的Orin，還有高通的，還有華為的MDC 610和MDC 810。還有一些新的晶片創業公司，像黑芝麻等等。未來，談到人工智慧，就繞不開高效率AI晶片的支援。
第二個熱詞是鐳射雷達。由於現在一直在爭論，就是自動駕駛到底是特斯拉的純視覺方案更好，仍是更多汽車企業採用的視覺為主、加上鐳射雷達的方案更好，所以鐳射雷達也自然而然地成為一個熱點詞。
第三個熱詞是資料閉環，由於智慧化和自動化是不一樣的，智慧化是資料驅動的。
澎湃新聞：您如何看待AI晶片的新趨勢？
朱西產：剛才講的幾個熱詞中，熱度最高、被提及最多，也是最樞紐的，肯定仍是AI晶片。現在一輛智慧型新能源汽車，它使用的晶片實在已經達到1500張左右，90%以上都是用28奈米以上的常規制程。但是現在汽車上有兩張晶片，必需要用7奈米、14奈米這樣的進步前輩製程，一張應用於智慧座艙，一張應用於自動駕駛。進步前輩製程的晶片，又成了中美地緣政治中一個非常敏感的話題。目前來看，進步前輩製程的晶片仍是存在不確定性，就在去年，美國政府忽然又對英偉達向中國出口Orin這類晶片，下達了制裁令，所以，在高算力晶片上，我們仍要走出一條屬於自己的路。
澎湃新聞：2023年，人工智慧自動駕駛將在哪些領域有發展機會？
朱西產：2023年，人工智慧自動駕駛將會在L3和L4兩個等級繼承發展。
第一類自動駕駛L3等級，更多針對私家車，它的突出表現是人機共駕，並非不需要駕駛員，但大部分時間是車輛自動駕駛，這已經可以進入量產，各個企業有叫NOP的，叫NGP的，同一可以稱作NP（NavigationPilot ，導航智慧駕駛）。有了高效率AI晶片的支援與控制器，高精度輿圖也成了車上的一個重要部件，再加上這個高畫質攝像頭，以及除了特斯拉之外車企配備的1-3只鐳射雷達的支援，就形成了自動駕駛系統。當然自動駕駛需要認證，現在除了歐洲尺度ECL157以外，中國的自動駕駛尺度正在制定中。2022年11月，工信部裝備司也下發了《智慧網聯汽車准入和試點城市的徵求意見稿》，這個《徵求意見稿》實在就是針對L3、L4自動駕駛的尺度法規以及准入流程的。等這個准入尺度出臺以後，才能說相關企業的產品是不是自動駕駛產品。L3等級的自動駕駛，現在就被稱作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，美國走的是單車智慧方案，中國引領的是車、路、雲一體的網聯智慧方案。單車智慧的代表是谷歌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，集裝箱卡車所實現的無人駕駛。它的特點是節省勞動力，在未來具有潛力。滴滴目前仍在虧損狀態，財報顯示85%是網約車司機的用度，但跟著無人駕駛的發展，這些用度都會逐步下降，而恰是這種未來的潛力吸引著投資者的目光。
單車智慧也有其侷限，尤其在城市交通路口，鬼探頭靠單車智慧實在是很難搞定的。哪怕是鐳射雷達，由於裝在車上，被遮擋就一定“看”不見。那麼我們把環境感知感測器放到路端不就好了嗎？但在過去，我們說“車歸車，路歸路”，由於第四代無線通訊的時延是秒級的，路真個訊號假如要幾秒鐘才能到車上，就毫無用處。
但是跟著5G（第五代無線通訊）的發展，有了兩個尺度，一個是短時延的小流量通訊PC5（直連通訊介面），用於傳輸路上攝像頭和雷達已經處理過的目標物；還有一個是短時延大流量通訊NR V2X，可以傳遞攝像頭髮送的原始影象，所以這兩方面都已經預備了相關技術，有毫秒級的高可靠性、短時延的通訊以後，環境感知感測器就不一定非要裝在自動駕駛車上，完全可以裝在路上。
現在的自動駕駛無非是兩個題目，一個是感知難，這個前面已經說過。第二個是計算難，大家一直在誇大晶片的算力，而車規級的晶片貴，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，但因為兩張之間互相冗餘，實在只有500 TOPS，但要填補目前的“算力黑洞”，預估要有2000 TOPS的算力。固然英偉達已經宣佈相關方案，但產品尚未見到，即使有相關產品，晉升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，而目前車載能支援的功率也就300~400w，千瓦級的功耗著實是一個大困難。固然車載計算平臺的算力有限，但是我們以為雲計算的能力幾乎是無窮的，儘量採用雲端的計算來彌補車端計算的算力不足。
所以網聯智慧可以很好地解決自動駕駛兩大困難，一個是遮擋的困難，一個是算力黑洞的困難。
為什麼美國會孜孜不倦地做單車智慧，它的最大好處是講的故事悅耳，貿易推廣好，不依靠基礎設施。網聯智慧的話，意味著就要對道路端，對後平臺進行大量基建。假如單車智慧跑得通，那網聯智慧就沒必要。
但從市場反映看，美國去年十月份，兩大板塊——無人駕駛和鐳射雷達都掉了，相關創業公司，無論是已上市公司的市值，仍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。ArgoAI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，這樣的變態舉動，可能也是他心底有所判定：單車智慧在技術上可能無法實現無人駕駛。
澎湃新聞：目前中國人工智慧自動駕駛行業在發展中碰到的題目和難題是什麼？需要從哪些方向解決這些題目？
朱西產：第一個題目是晶片亟待突破。到目前為止，對車上大部分晶片來說，7納米制程都是夠用的，但是我們也應該留意到，英偉達和特斯拉新一代的FSD晶片都已經開始使用5納米制程了。我們原來以為5奈米、3奈米等進步前輩製程只是手機等電子消費品使用，現在看來不是，汽車也需要。14奈米以下的進步前輩製程，美國對中國已經開始全線封閉，假如制裁成功，那中國就沒有自動駕駛。
第二個題目是軟體人才不足。目前，相關的AI程式設計人員，各個企業在互相挖角，究竟人才難得，當然這個是短時間的。只要開釋出高薪崗位，自然而然就有許多人會去學習，補上這些崗位。
第三個題目是資料合規困難。汽車是一個典型的全球化工業，2022年中國已經成長為全球最大的汽車出口國，國外的公司也要來到中國，資料合規就是非常重要的方面。剛才也說過，自動駕駛要靠資料閉環與迭代，但是資料又比較敏感，中國政府對資料合規有三方面的要求：第一個是，涉及位置資訊的，必需得有輿圖測繪資質，才可以收集和使用含有精確位置資訊的資料，這是從國家安全形度考慮的。第二個是使用者隱私，保障使用者個人資訊保安。第三個是數字離境，可能是最難解決的，所以，去年所有的汽車企業都在消化和主動提出各類建議，就是要滿意網信辦提出來的資料合規要求。
軟體人才不足、資料合規困難，這兩個仍是暫時的。對中國來說最難的一個題目，仍是進步前輩製程晶片的國產化，各行各業也都形成了晶片一定要自主的共鳴。
澎湃新聞：從人工智慧自動駕駛行業角度展開，談談您新一年的期待？
朱西產：自動駕駛是跟政府治理分不開的，相關尺度需要政府的許可。我們期待工信部跟上國際潮流，把L3的認證尺度和認證流程能夠完成。目前已經有深圳特區採用地方立法的方式，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，浦東新區也將以人大地方立法的形式落地，這已經是一個好的開始。2023年，但願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，而不是用示範區治理的方式，來規範無人駕駛汽車的上路，使得自動駕駛能夠落地。
從行業的角度，即使有許多人說，晶片創業公司的結果可能終極會不盡如人意，成功機率不會很高，但是我仍然對它們滿懷信心，相信新的一年裡會有兩三家，哪怕一家，能夠突破美國的封閉。由於沒有晶片，就真的談不上智慧。
海報設計 傅小凡(本文來自澎湃新聞，更多原創資訊請下載“澎湃新聞”APP)
【編者按】
壯大戰略性新興產業是經濟高質量發展的動力引擎。
站在2023年的新起點，澎湃園區懇談會推出新春特輯“浪尖2023”，五問經濟學家、工業專家、企業高管、投資人，尋求元宇宙、晶片、光刻機、氫能、自動駕駛、機器人、腦機介面、立異藥等工業的突破點。
傅小凡 製圖澎湃新聞：您以為2022年中國人工智慧自動駕駛領域最熱的關鍵詞有哪些？朱西產：我以為一個是高算力AI晶片。而在晶片裡，也有一些比較熱點的產品，如英偉達的Orin，還有高通的，還有華為的MDC 610和MDC 810。還有一些新的晶片創業公司，像黑芝麻等等。未來，談到人工智慧，就繞不開高效率AI晶片的支援。
第二個熱詞是鐳射雷達。由於現在一直在爭論，就是自動駕駛到底是特斯拉的純視覺方案更好，仍是更多汽車企業採用的視覺為主、加上鐳射雷達的方案更好，所以鐳射雷達也自然而然地成為一個熱點詞。
第三個熱詞是資料閉環，由於智慧化和自動化是不一樣的，智慧化是資料驅動的。
澎湃新聞：您如何看待AI晶片的新趨勢？
朱西產：剛才講的幾個熱詞中，熱度最高、被提及最多，也是最樞紐的，肯定仍是AI晶片。現在一輛智慧型新能源汽車，它使用的晶片實在已經達到1500張左右，90%以上都是用28奈米以上的常規制程。但是現在汽車上有兩張晶片，必需要用7奈米、14奈米這樣的進步前輩製程，一張應用於智慧座艙，一張應用於自動駕駛。進步前輩製程的晶片，又成了中美地緣政治中一個非常敏感的話題。目前來看，進步前輩製程的晶片仍是存在不確定性，就在去年，美國政府忽然又對英偉達向中國出口Orin這類晶片，下達了制裁令，所以，在高算力晶片上，我們仍要走出一條屬於自己的路。
澎湃新聞：2023年，人工智慧自動駕駛將在哪些領域有發展機會？
朱西產：2023年，人工智慧自動駕駛將會在L3和L4兩個等級繼承發展。
第一類自動駕駛L3等級，更多針對私家車，它的突出表現是人機共駕，並非不需要駕駛員，但大部分時間是車輛自動駕駛，這已經可以進入量產，各個企業有叫NOP的，叫NGP的，同一可以稱作NP（NavigationPilot ，導航智慧駕駛）。有了高效率AI晶片的支援與控制器，高精度輿圖也成了車上的一個重要部件，再加上這個高畫質攝像頭，以及除了特斯拉之外車企配備的1-3只鐳射雷達的支援，就形成了自動駕駛系統。當然自動駕駛需要認證，現在除了歐洲尺度ECL157以外，中國的自動駕駛尺度正在制定中。2022年11月，工信部裝備司也下發了《智慧網聯汽車准入和試點城市的徵求意見稿》，這個《徵求意見稿》實在就是針對L3、L4自動駕駛的尺度法規以及准入流程的。等這個准入尺度出臺以後，才能說相關企業的產品是不是自動駕駛產品。L3等級的自動駕駛，現在就被稱作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，美國走的是單車智慧方案，中國引領的是車、路、雲一體的網聯智慧方案。單車智慧的代表是谷歌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，集裝箱卡車所實現的無人駕駛。它的特點是節省勞動力，在未來具有潛力。滴滴目前仍在虧損狀態，財報顯示85%是網約車司機的用度，但跟著無人駕駛的發展，這些用度都會逐步下降，而恰是這種未來的潛力吸引著投資者的目光。
單車智慧也有其侷限，尤其在城市交通路口，鬼探頭靠單車智慧實在是很難搞定的。哪怕是鐳射雷達，由於裝在車上，被遮擋就一定“看”不見。那麼我們把環境感知感測器放到路端不就好了嗎？但在過去，我們說“車歸車，路歸路”，由於第四代無線通訊的時延是秒級的，路真個訊號假如要幾秒鐘才能到車上，就毫無用處。
但是跟著5G（第五代無線通訊）的發展，有了兩個尺度，一個是短時延的小流量通訊PC5（直連通訊介面），用於傳輸路上攝像頭和雷達已經處理過的目標物；還有一個是短時延大流量通訊NR V2X，可以傳遞攝像頭髮送的原始影象，所以這兩方面都已經預備了相關技術，有毫秒級的高可靠性、短時延的通訊以後，環境感知感測器就不一定非要裝在自動駕駛車上，完全可以裝在路上。
現在的自動駕駛無非是兩個題目，一個是感知難，這個前面已經說過。第二個是計算難，大家一直在誇大晶片的算力，而車規級的晶片貴，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，但因為兩張之間互相冗餘，實在只有500 TOPS，但要填補目前的“算力黑洞”，預估要有2000 TOPS的算力。固然英偉達已經宣佈相關方案，但產品尚未見到，即使有相關產品，晉升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，而目前車載能支援的功率也就300~400w，千瓦級的功耗著實是一個大困難。固然車載計算平臺的算力有限，但是我們以為雲計算的能力幾乎是無窮的，儘量採用雲端的計算來彌補車端計算的算力不足。
所以網聯智慧可以很好地解決自動駕駛兩大困難，一個是遮擋的困難，一個是算力黑洞的困難。
為什麼美國會孜孜不倦地做單車智慧，它的最大好處是講的故事悅耳，貿易推廣好，不依靠基礎設施。網聯智慧的話，意味著就要對道路端，對後平臺進行大量基建。假如單車智慧跑得通，那網聯智慧就沒必要。
但從市場反映看，美國去年十月份，兩大板塊——無人駕駛和鐳射雷達都掉了，相關創業公司，無論是已上市公司的市值，仍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。ArgoAI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，這樣的變態舉動，可能也是他心底有所判定：單車智慧在技術上可能無法實現無人駕駛。
澎湃新聞：目前中國人工智慧自動駕駛行業在發展中碰到的題目和難題是什麼？需要從哪些方向解決這些題目？
朱西產：第一個題目是晶片亟待突破。到目前為止，對車上大部分晶片來說，7納米制程都是夠用的，但是我們也應該留意到，英偉達和特斯拉新一代的FSD晶片都已經開始使用5納米制程了。我們原來以為5奈米、3奈米等進步前輩製程只是手機等電子消費品使用，現在看來不是，汽車也需要。14奈米以下的進步前輩製程，美國對中國已經開始全線封閉，假如制裁成功，那中國就沒有自動駕駛。
第二個題目是軟體人才不足。目前，相關的AI程式設計人員，各個企業在互相挖角，究竟人才難得，當然這個是短時間的。只要開釋出高薪崗位，自然而然就有許多人會去學習，補上這些崗位。
第三個題目是資料合規困難。汽車是一個典型的全球化工業，2022年中國已經成長為全球最大的汽車出口國，國外的公司也要來到中國，資料合規就是非常重要的方面。剛才也說過，自動駕駛要靠資料閉環與迭代，但是資料又比較敏感，中國政府對資料合規有三方面的要求：第一個是，涉及位置資訊的，必需得有輿圖測繪資質，才可以收集和使用含有精確位置資訊的資料，這是從國家安全形度考慮的。第二個是使用者隱私，保障使用者個人資訊保安。第三個是數字離境，可能是最難解決的，所以，去年所有的汽車企業都在消化和主動提出各類建議，就是要滿意網信辦提出來的資料合規要求。
軟體人才不足、資料合規困難，這兩個仍是暫時的。對中國來說最難的一個題目，仍是進步前輩製程晶片的國產化，各行各業也都形成了晶片一定要自主的共鳴。
澎湃新聞：從人工智慧自動駕駛行業角度展開，談談您新一年的期待？
朱西產：自動駕駛是跟政府治理分不開的，相關尺度需要政府的許可。我們期待工信部跟上國際潮流，把L3的認證尺度和認證流程能夠完成。目前已經有深圳特區採用地方立法的方式，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，浦東新區也將以人大地方立法的形式落地，這已經是一個好的開始。2023年，但願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，而不是用示範區治理的方式，來規範無人駕駛汽車的上路，使得自動駕駛能夠落地。
從行業的角度，即使有許多人說，晶片創業公司的結果可能終極會不盡如人意，成功機率不會很高，但是我仍然對它們滿懷信心，相信新的一年裡會有兩三家，哪怕一家，能夠突破美國的封閉。由於沒有晶片，就真的談不上智慧。
【編者按】
壯大戰略性新興產業是經濟高質量發展的動力引擎。
站在2023年的新起點，澎湃園區懇談會推出新春特輯“浪尖2023”，五問經濟學家、工業專家、企業高管、投資人，尋求元宇宙、晶片、光刻機、氫能、自動駕駛、機器人、腦機介面、立異藥等工業的突破點。
傅小凡 製圖澎湃新聞：您以為2022年中國人工智慧自動駕駛領域最熱的關鍵詞有哪些？朱西產：我以為一個是高算力AI晶片。而在晶片裡，也有一些比較熱點的產品，如英偉達的Orin，還有高通的，還有華為的MDC 610和MDC 810。還有一些新的晶片創業公司，像黑芝麻等等。未來，談到人工智慧，就繞不開高效率AI晶片的支援。
第二個熱詞是鐳射雷達。由於現在一直在爭論，就是自動駕駛到底是特斯拉的純視覺方案更好，仍是更多汽車企業採用的視覺為主、加上鐳射雷達的方案更好，所以鐳射雷達也自然而然地成為一個熱點詞。
第三個熱詞是資料閉環，由於智慧化和自動化是不一樣的，智慧化是資料驅動的。
澎湃新聞：您如何看待AI晶片的新趨勢？
朱西產：剛才講的幾個熱詞中，熱度最高、被提及最多，也是最樞紐的，肯定仍是AI晶片。現在一輛智慧型新能源汽車，它使用的晶片實在已經達到1500張左右，90%以上都是用28奈米以上的常規制程。但是現在汽車上有兩張晶片，必需要用7奈米、14奈米這樣的進步前輩製程，一張應用於智慧座艙，一張應用於自動駕駛。進步前輩製程的晶片，又成了中美地緣政治中一個非常敏感的話題。目前來看，進步前輩製程的晶片仍是存在不確定性，就在去年，美國政府忽然又對英偉達向中國出口Orin這類晶片，下達了制裁令，所以，在高算力晶片上，我們仍要走出一條屬於自己的路。
澎湃新聞：2023年，人工智慧自動駕駛將在哪些領域有發展機會？
朱西產：2023年，人工智慧自動駕駛將會在L3和L4兩個等級繼承發展。
第一類自動駕駛L3等級，更多針對私家車，它的突出表現是人機共駕，並非不需要駕駛員，但大部分時間是車輛自動駕駛，這已經可以進入量產，各個企業有叫NOP的，叫NGP的，同一可以稱作NP（NavigationPilot ，導航智慧駕駛）。有了高效率AI晶片的支援與控制器，高精度輿圖也成了車上的一個重要部件，再加上這個高畫質攝像頭，以及除了特斯拉之外車企配備的1-3只鐳射雷達的支援，就形成了自動駕駛系統。當然自動駕駛需要認證，現在除了歐洲尺度ECL157以外，中國的自動駕駛尺度正在制定中。2022年11月，工信部裝備司也下發了《智慧網聯汽車准入和試點城市的徵求意見稿》，這個《徵求意見稿》實在就是針對L3、L4自動駕駛的尺度法規以及准入流程的。等這個准入尺度出臺以後，才能說相關企業的產品是不是自動駕駛產品。L3等級的自動駕駛，現在就被稱作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，美國走的是單車智慧方案，中國引領的是車、路、雲一體的網聯智慧方案。單車智慧的代表是谷歌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，集裝箱卡車所實現的無人駕駛。它的特點是節省勞動力，在未來具有潛力。滴滴目前仍在虧損狀態，財報顯示85%是網約車司機的用度，但跟著無人駕駛的發展，這些用度都會逐步下降，而恰是這種未來的潛力吸引著投資者的目光。
單車智慧也有其侷限，尤其在城市交通路口，鬼探頭靠單車智慧實在是很難搞定的。哪怕是鐳射雷達，由於裝在車上，被遮擋就一定“看”不見。那麼我們把環境感知感測器放到路端不就好了嗎？但在過去，我們說“車歸車，路歸路”，由於第四代無線通訊的時延是秒級的，路真個訊號假如要幾秒鐘才能到車上，就毫無用處。
但是跟著5G（第五代無線通訊）的發展，有了兩個尺度，一個是短時延的小流量通訊PC5（直連通訊介面），用於傳輸路上攝像頭和雷達已經處理過的目標物；還有一個是短時延大流量通訊NR V2X，可以傳遞攝像頭髮送的原始影象，所以這兩方面都已經預備了相關技術，有毫秒級的高可靠性、短時延的通訊以後，環境感知感測器就不一定非要裝在自動駕駛車上，完全可以裝在路上。
現在的自動駕駛無非是兩個題目，一個是感知難，這個前面已經說過。第二個是計算難，大家一直在誇大晶片的算力，而車規級的晶片貴，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，但因為兩張之間互相冗餘，實在只有500 TOPS，但要填補目前的“算力黑洞”，預估要有2000 TOPS的算力。固然英偉達已經宣佈相關方案，但產品尚未見到，即使有相關產品，晉升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，而目前車載能支援的功率也就300~400w，千瓦級的功耗著實是一個大困難。固然車載計算平臺的算力有限，但是我們以為雲計算的能力幾乎是無窮的，儘量採用雲端的計算來彌補車端計算的算力不足。
所以網聯智慧可以很好地解決自動駕駛兩大困難，一個是遮擋的困難，一個是算力黑洞的困難。
為什麼美國會孜孜不倦地做單車智慧，它的最大好處是講的故事悅耳，貿易推廣好，不依靠基礎設施。網聯智慧的話，意味著就要對道路端，對後平臺進行大量基建。假如單車智慧跑得通，那網聯智慧就沒必要。
但從市場反映看，美國去年十月份，兩大板塊——無人駕駛和鐳射雷達都掉了，相關創業公司，無論是已上市公司的市值，仍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。ArgoAI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，這樣的變態舉動，可能也是他心底有所判定：單車智慧在技術上可能無法實現無人駕駛。
澎湃新聞：目前中國人工智慧自動駕駛行業在發展中碰到的題目和難題是什麼？需要從哪些方向解決這些題目？
朱西產：第一個題目是晶片亟待突破。到目前為止，對車上大部分晶片來說，7納米制程都是夠用的，但是我們也應該留意到，英偉達和特斯拉新一代的FSD晶片都已經開始使用5納米制程了。我們原來以為5奈米、3奈米等進步前輩製程只是手機等電子消費品使用，現在看來不是，汽車也需要。14奈米以下的進步前輩製程，美國對中國已經開始全線封閉，假如制裁成功，那中國就沒有自動駕駛。
第二個題目是軟體人才不足。目前，相關的AI程式設計人員，各個企業在互相挖角，究竟人才難得，當然這個是短時間的。只要開釋出高薪崗位，自然而然就有許多人會去學習，補上這些崗位。
第三個題目是資料合規困難。汽車是一個典型的全球化工業，2022年中國已經成長為全球最大的汽車出口國，國外的公司也要來到中國，資料合規就是非常重要的方面。剛才也說過，自動駕駛要靠資料閉環與迭代，但是資料又比較敏感，中國政府對資料合規有三方面的要求：第一個是，涉及位置資訊的，必需得有輿圖測繪資質，才可以收集和使用含有精確位置資訊的資料，這是從國家安全形度考慮的。第二個是使用者隱私，保障使用者個人資訊保安。第三個是數字離境，可能是最難解決的，所以，去年所有的汽車企業都在消化和主動提出各類建議，就是要滿意網信辦提出來的資料合規要求。
軟體人才不足、資料合規困難，這兩個仍是暫時的。對中國來說最難的一個題目，仍是進步前輩製程晶片的國產化，各行各業也都形成了晶片一定要自主的共鳴。
澎湃新聞：從人工智慧自動駕駛行業角度展開，談談您新一年的期待？
朱西產：自動駕駛是跟政府治理分不開的，相關尺度需要政府的許可。我們期待工信部跟上國際潮流，把L3的認證尺度和認證流程能夠完成。目前已經有深圳特區採用地方立法的方式，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，浦東新區也將以人大地方立法的形式落地，這已經是一個好的開始。2023年，但願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，而不是用示範區治理的方式，來規範無人駕駛汽車的上路，使得自動駕駛能夠落地。
從行業的角度，即使有許多人說，晶片創業公司的結果可能終極會不盡如人意，成功機率不會很高，但是我仍然對它們滿懷信心，相信新的一年裡會有兩三家，哪怕一家，能夠突破美國的封閉。由於沒有晶片，就真的談不上智慧。
【編者按】
壯大戰略性新興產業是經濟高質量發展的動力引擎。
站在2023年的新起點，澎湃園區懇談會推出新春特輯“浪尖2023”，五問經濟學家、工業專家、企業高管、投資人，尋求元宇宙、晶片、光刻機、氫能、自動駕駛、機器人、腦機介面、立異藥等工業的突破點。
傅小凡 製圖澎湃新聞：您以為2022年中國人工智慧自動駕駛領域最熱的關鍵詞有哪些？朱西產：我以為一個是高算力AI晶片。而在晶片裡，也有一些比較熱點的產品，如英偉達的Orin，還有高通的，還有華為的MDC 610和MDC 810。還有一些新的晶片創業公司，像黑芝麻等等。未來，談到人工智慧，就繞不開高效率AI晶片的支援。
第二個熱詞是鐳射雷達。由於現在一直在爭論，就是自動駕駛到底是特斯拉的純視覺方案更好，仍是更多汽車企業採用的視覺為主、加上鐳射雷達的方案更好，所以鐳射雷達也自然而然地成為一個熱點詞。
第三個熱詞是資料閉環，由於智慧化和自動化是不一樣的，智慧化是資料驅動的。
澎湃新聞：您如何看待AI晶片的新趨勢？
朱西產：剛才講的幾個熱詞中，熱度最高、被提及最多，也是最樞紐的，肯定仍是AI晶片。現在一輛智慧型新能源汽車，它使用的晶片實在已經達到1500張左右，90%以上都是用28奈米以上的常規制程。但是現在汽車上有兩張晶片，必需要用7奈米、14奈米這樣的進步前輩製程，一張應用於智慧座艙，一張應用於自動駕駛。進步前輩製程的晶片，又成了中美地緣政治中一個非常敏感的話題。目前來看，進步前輩製程的晶片仍是存在不確定性，就在去年，美國政府忽然又對英偉達向中國出口Orin這類晶片，下達了制裁令，所以，在高算力晶片上，我們仍要走出一條屬於自己的路。
澎湃新聞：2023年，人工智慧自動駕駛將在哪些領域有發展機會？
朱西產：2023年，人工智慧自動駕駛將會在L3和L4兩個等級繼承發展。
第一類自動駕駛L3等級，更多針對私家車，它的突出表現是人機共駕，並非不需要駕駛員，但大部分時間是車輛自動駕駛，這已經可以進入量產，各個企業有叫NOP的，叫NGP的，同一可以稱作NP（NavigationPilot ，導航智慧駕駛）。有了高效率AI晶片的支援與控制器，高精度輿圖也成了車上的一個重要部件，再加上這個高畫質攝像頭，以及除了特斯拉之外車企配備的1-3只鐳射雷達的支援，就形成了自動駕駛系統。當然自動駕駛需要認證，現在除了歐洲尺度ECL157以外，中國的自動駕駛尺度正在制定中。2022年11月，工信部裝備司也下發了《智慧網聯汽車准入和試點城市的徵求意見稿》，這個《徵求意見稿》實在就是針對L3、L4自動駕駛的尺度法規以及准入流程的。等這個准入尺度出臺以後，才能說相關企業的產品是不是自動駕駛產品。L3等級的自動駕駛，現在就被稱作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，美國走的是單車智慧方案，中國引領的是車、路、雲一體的網聯智慧方案。單車智慧的代表是谷歌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，集裝箱卡車所實現的無人駕駛。它的特點是節省勞動力，在未來具有潛力。滴滴目前仍在虧損狀態，財報顯示85%是網約車司機的用度，但跟著無人駕駛的發展，這些用度都會逐步下降，而恰是這種未來的潛力吸引著投資者的目光。
單車智慧也有其侷限，尤其在城市交通路口，鬼探頭靠單車智慧實在是很難搞定的。哪怕是鐳射雷達，由於裝在車上，被遮擋就一定“看”不見。那麼我們把環境感知感測器放到路端不就好了嗎？但在過去，我們說“車歸車，路歸路”，由於第四代無線通訊的時延是秒級的，路真個訊號假如要幾秒鐘才能到車上，就毫無用處。
但是跟著5G（第五代無線通訊）的發展，有了兩個尺度，一個是短時延的小流量通訊PC5（直連通訊介面），用於傳輸路上攝像頭和雷達已經處理過的目標物；還有一個是短時延大流量通訊NR V2X，可以傳遞攝像頭髮送的原始影象，所以這兩方面都已經預備了相關技術，有毫秒級的高可靠性、短時延的通訊以後，環境感知感測器就不一定非要裝在自動駕駛車上，完全可以裝在路上。
現在的自動駕駛無非是兩個題目，一個是感知難，這個前面已經說過。第二個是計算難，大家一直在誇大晶片的算力，而車規級的晶片貴，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，但因為兩張之間互相冗餘，實在只有500 TOPS，但要填補目前的“算力黑洞”，預估要有2000 TOPS的算力。固然英偉達已經宣佈相關方案，但產品尚未見到，即使有相關產品，晉升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，而目前車載能支援的功率也就300~400w，千瓦級的功耗著實是一個大困難。固然車載計算平臺的算力有限，但是我們以為雲計算的能力幾乎是無窮的，儘量採用雲端的計算來彌補車端計算的算力不足。
所以網聯智慧可以很好地解決自動駕駛兩大困難，一個是遮擋的困難，一個是算力黑洞的困難。
為什麼美國會孜孜不倦地做單車智慧，它的最大好處是講的故事悅耳，貿易推廣好，不依靠基礎設施。網聯智慧的話，意味著就要對道路端，對後平臺進行大量基建。假如單車智慧跑得通，那網聯智慧就沒必要。
但從市場反映看，美國去年十月份，兩大板塊——無人駕駛和鐳射雷達都掉了，相關創業公司，無論是已上市公司的市值，仍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。ArgoAI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，這樣的變態舉動，可能也是他心底有所判定：單車智慧在技術上可能無法實現無人駕駛。
澎湃新聞：目前中國人工智慧自動駕駛行業在發展中碰到的題目和難題是什麼？需要從哪些方向解決這些題目？
朱西產：第一個題目是晶片亟待突破。到目前為止，對車上大部分晶片來說，7納米制程都是夠用的，但是我們也應該留意到，英偉達和特斯拉新一代的FSD晶片都已經開始使用5納米制程了。我們原來以為5奈米、3奈米等進步前輩製程只是手機等電子消費品使用，現在看來不是，汽車也需要。14奈米以下的進步前輩製程，美國對中國已經開始全線封閉，假如制裁成功，那中國就沒有自動駕駛。
第二個題目是軟體人才不足。目前，相關的AI程式設計人員，各個企業在互相挖角，究竟人才難得，當然這個是短時間的。只要開釋出高薪崗位，自然而然就有許多人會去學習，補上這些崗位。
第三個題目是資料合規困難。汽車是一個典型的全球化工業，2022年中國已經成長為全球最大的汽車出口國，國外的公司也要來到中國，資料合規就是非常重要的方面。剛才也說過，自動駕駛要靠資料閉環與迭代，但是資料又比較敏感，中國政府對資料合規有三方面的要求：第一個是，涉及位置資訊的，必需得有輿圖測繪資質，才可以收集和使用含有精確位置資訊的資料，這是從國家安全形度考慮的。第二個是使用者隱私，保障使用者個人資訊保安。第三個是數字離境，可能是最難解決的，所以，去年所有的汽車企業都在消化和主動提出各類建議，就是要滿意網信辦提出來的資料合規要求。
軟體人才不足、資料合規困難，這兩個仍是暫時的。對中國來說最難的一個題目，仍是進步前輩製程晶片的國產化，各行各業也都形成了晶片一定要自主的共鳴。
澎湃新聞：從人工智慧自動駕駛行業角度展開，談談您新一年的期待？
朱西產：自動駕駛是跟政府治理分不開的，相關尺度需要政府的許可。我們期待工信部跟上國際潮流，把L3的認證尺度和認證流程能夠完成。目前已經有深圳特區採用地方立法的方式，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，浦東新區也將以人大地方立法的形式落地，這已經是一個好的開始。2023年，但願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，而不是用示範區治理的方式，來規範無人駕駛汽車的上路，使得自動駕駛能夠落地。
從行業的角度，即使有許多人說，晶片創業公司的結果可能終極會不盡如人意，成功機率不會很高，但是我仍然對它們滿懷信心，相信新的一年裡會有兩三家，哪怕一家，能夠突破美國的封閉。由於沒有晶片，就真的談不上智慧。
