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《對話》——人民創新者系列

鄭繼虎:數字化研發是支撐智能汽車不斷進化的核心

人民網記者 夏曉倫
2023年03月13日16:03 | 來源:人民網
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隨著造車新勢力的崛起,汽車電動化、智能化趨勢正在不斷演進。作為最早引入新能源汽車的一批城市之一,北京在智能網聯汽車方面的布局也領先一步。截止2022年10月,北京開放測試道路323條,開放道路裡程1143.8公裡,是國內開放測試道路最長的城市。每天在不同的測試道路上,有近二十家自動駕駛企業的五百多輛自動駕駛汽車參與測試、運營。

如今,全國多地加速布局智能網聯汽車(以下部分稱“ICV”)建設,力爭下好產業發展“先手棋”。作為第四次工業革命的核心引擎,人工智能和汽車產業的深度融合帶來的自動駕駛汽車產業發展正在重塑全球汽車產業的格局。有調查結果顯示,中國擁有自動駕駛技術產業化的良好社會環境,為產業的快速發展提供了非常有利的窗口期。

“從整個汽車產業的發展來看,產業變化迅速,智能網聯汽車是下半場競爭的核心,也是未來智能產業升級的戰略方向。智能網聯汽車是涉及‘車-路-雲-網-圖’深度融合的復雜系統,其復雜度遠高於傳統汽車。”國家智能網聯汽車創新中心常務副主任鄭繼虎在接受記者採訪時表示。

鄭繼虎進行了詳細的闡釋:一方面,由於電子電氣架構的升級,包括軟件在智能網聯汽車當中的應用,使得軟件價值越來越大,汽車和研發整體復雜度呈指數級上升,智能網聯汽車研發從傳統模式向數字化方向演進,傳統汽車研發周期長、成本高,智能網聯汽車研發需要進步和便捷性,研發工具鏈的效率決定了整個系統開發效率和成本,數字化研發是支撐智能汽車不斷進化的核心,未來汽車產業競爭已變成數字化的競爭。

另一方面,智能網聯汽車產業供應鏈模式發生變化,從簡單垂直的供應鏈體系,向網狀的供應鏈體系轉變。應該認識到,汽車產業鏈冗長又復雜,汽車產業向數字化轉型,在各關鍵節點,必須破除原有的割裂狀態,消除封閉的信息孤島,打通汽車產業鏈條,最終提升智能網聯汽車產業鏈的整體效率,讓大家共同受益。而要實現這個目標,數字化工具必不可少。

在業內看來,數字化轉型不會是一家企業的單打獨斗,而是一個行業、一個生態的整體轉型。

對此,鄭繼虎介紹,國家智能網聯汽車創新中心牽頭打造一個健康可持續的數字化支撐生態,聯合智能網聯汽車行業有能力有意願的全球伙伴,整合創新中心與合作伙伴在汽車數字化轉型方面的經驗、技術創新能力,打造智能網聯汽車數字研發平台(數雲平台),將工業軟件雲化部署,集成到工業互聯網平台上,構建行業領先的數字化研發解決方案,支撐智能網聯汽車數字化研發生態發展。為政府、企業、研究機構、開發者提供面向智能網聯汽車研發所需要的知識庫、數據庫、算法庫、場景庫等,並開發智能網聯汽車研發工具鏈等。

截至2023年2月,數雲平台用戶注冊量總計近十萬位,已支撐中國智能網聯汽車算法挑戰賽中七百多個團隊的全程使用,並已經進入北京交大、重慶大學、北京航空航天大學等高校科研機構。

記者還了解到,國家智能網聯汽車創新中心也與阿裡雲等合作,以IaaS的形式向行業提供服務器、儲存、網絡以及各種基礎運算資源等,為ICV產業的技術發展和應用提供存儲、算力,支撐構建ICV產業在研發技術和研發能力的雲底座。

有關業內人士分析認為,創新中心通過數雲平台促進產業數字化研發資源的整合,建立行業數字化研發的協同機制,提供新型正向研發范式,帶動產品數字化創新,推動復雜ICV裝備研發,賦能廣大開發者與中小微企業,支撐構建智能網聯汽車數字化研發生態。

可以看出,數字化轉型已成為各行業的共識,智能網聯汽車產業,甚至多數業內企業也在探求數字化轉型的目標和路徑,ICV的研發是其產業數字化轉型的起點、重點和難點。對此,鄭繼虎分別針對大型企業和中小微企業提出了看法和建議。

關於大型企業,第一,大型汽車集團的公司業務、數據往往較為分散,在數字化轉型過程中,汽車絕大多數汽車企業及上下游產業依然面臨著線下線上相結合的工作模式、多套系統獨立並行的管理方法、各系統間數據孤立無法互通的業務痛點以及無法有效利用大數據帶來的二次收益等諸多問題,統一數據平台的搭建成為關鍵。

第二,智能網聯汽車需要敏捷開發,傳統車的開發模式已經不能滿足新時代的開發需求,業務上雲、數據雲化、軟件雲化、協同研發已成為未來的發展趨勢,企業需要提供一站式的數字化研發解決方案,從軟件到硬件基礎設施,到后期項目實施的全套服務,助力其數字化轉型和正向研發。

關於中小微企業,第一是缺乏資金,很多工業軟件的價格高達數十萬元,甚至數百萬元,中小企業很難拿出如此量級的資金去購買工業軟件﹔第二是缺乏技術,工業軟件的應用需要掌握較深的理論知識和應用經驗,中小企業缺乏工業軟件相關的技術,應用軟件難度大﹔第三是缺乏人才,中小企業的科技人員相對來說比較少,沒有明確的分工。而工業軟件的深度應用恰恰需要聚焦,對於中小企業的工程師來說很難做到,因此需要專業的工具軟件技能培訓。

(責編:王連香、呂騫)
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