“商业模式、基础设施，这些才是企业的核心壁垒。”

　　所有消费品的价格都在上涨，只有汽车价格不涨反降。价格战承压，主机厂、供应商都在经历新一轮的出清、洗牌。车价之外，20万元以下智驾标配也成为了当前行业的关注重心。

　　在商汤绝影CEO王晓刚看来，明年中低算力平台上的智驾需求旺盛，主要覆盖高速和部分城区的场景，这块市场在快速增长，“因为性价比高”。

　　他认为，当产品定义、用户需求足够清晰之后，在这种竞争态势下，体系化的能力是最核心的能力。体系化的能力包括技术、产品、平台、人才等。

　　“当产业逐渐走向成熟，运营效率本身就是你的成本。除非你的运营成本降低到和对手一样的水平，或者是效率提升到对方的三四倍，否则没办法跟对方在市场里面进行竞争。”

　　商汤科技成立于2014年，创始人是上海人工智能实验室主任、香港中文大学教授汤晓鸥。王晓刚是汤晓鸥的学生，从香港中文大学毕业后，他到麻省理工学院人工智能实验室攻读计算机方向的博士。2016年，王晓刚加入商汤科技，担任联合创始人、首席科学家，负责过手机、AIoT、智慧城市、汽车等方向的产品落地。

　　2022年，商汤将汽车相关的业务打包，成立 “绝影智能汽车事业群”，王晓刚担任负责人。绝影有三大业务，智能座舱、智能驾驶和AI云。

　　在所有的产品中，绝影目前市场占有率最高的产品是 DMS（Driver Monitoring System，驾驶员监测系统），用车内摄像头监测驾驶员开车是否专注，提高驾驶的安全性。

　　接下来，绝影的重心在智能驾驶。

　　“目前座舱和智驾的占比是1:1，明年智驾占比要多一点。”王晓刚告诉21世纪经济报道。当前绝影超过一半的人都扑在智能驾驶的研发、项目量产落地上。到2024年年底，绝影总共合作了30多家车企、超100款车型，累计量产交付超350万辆智能汽车。

　　和其他智驾供应商采用甲乙方交付的合作模式不同，绝影在白盒交付的基础上，还会把整套工具链、研发平台、数据平台，数据管线、数据格式、超算中心等都会和车企一起共用、共享。

　　“这不是因为我们无私。端到端自动驾驶是由模型驱动，车厂得确保模型是安全的。而模型又是由数据产生，这需要车厂能掌控数据源头，对整条数据传输的链路能进行回溯、确保安全。”王晓刚说。

　　12月，我们专程去了一趟上海，和商汤绝影CEO王晓刚探讨了智驾明年的发展趋势、未来竞争的技术壁垒等。以下是21世纪经济报道和商汤绝影CEO王晓刚的对话，内容经过摘编：

　　数据重要，数据管线更重要

　　21世纪经济报道：绝影如何解决车端数据？

　　王晓刚：绝影自己有数据采集车，和车企的合作项目里，车企也会投入车辆。以前，各个车企的数据标准不一样，这个项目里采集的数据未必能够用到其他项目上。现在绝影要做的是把跟车企的合作，把我们数据采集能够平台化和标准化。这样的话，跟车企的量产合作中，也能拿到一部分的数据。

　　21世纪经济报道：现在整个的比例是怎么分布的？我们自己这边的车大概有多少？客户那边的车大概有多少？

　　王晓刚：这是一个动态的变化过程。比如和客户的项目，他会投入几十辆车，但是项目结束之后，就不一定是这个数量了。我们也有常态的，自己的车大概有一百多台。

　　21世纪经济报道：不同的客户，不同的车型，怎么去保证这个数据的优质性？

　　王晓刚：整个自动驾驶行业都处于一个“收敛”状态。收敛状态指的是，原来大家的方案有很多，很难做一个高效率的数据收集。现在行业逐渐成熟，行业里大家对传感器硬件、算法等都形成了共识，数据收集的效率就会更高。

　　21世纪经济报道：我们怎么分配不同的项目上的精力？

　　王晓刚：主要根据项目里投入车辆资源的多少、项目不同属性来决定。数据采集，会尽可能进行全量采集，然后在不同的项目上筛选出来需要的数据。比如我们一辆车会安装11个摄像头，单个项目里，未必能够把所有摄像头的数据都用上，只会用一部分。

　　21世纪经济报道：您之前有在采访中提到这数据很重要，但数据不是最关键的。数据的基础设施和数据管线是更重要的。怎么理解数据管线？

　　王晓刚：数据就像埋藏在地底下的石油，我们需要有条通道把石油提取出来，这就是管线。数据不断变化，算法也在不断变化。但数据管线可以搭建一个桥梁把数据提炼出来，然后再用提炼的数据去训练自己的模型。

　　数据本身不一定是最重要的，因为数据的格式标准会跟着算法技术变化而变化。技术升级换代以后，以前的数据用不了，因为不是原始数据。原始数据的量很大，存储、传输的成本都非常高，车厂、供应商采集量产车辆上的数据是经过处理后的数据。不管前端的算法怎么变化，各种采集这么分布，数据管线都能够对采到的数据进行传输，这是基础设施。数据基础设施的建设需要花很长的时间和精力。

　　21世纪经济报道：如何才能更好地建设数据的基础设施？

　　王晓刚：把数据相关的整个链条进行标准对齐，包括车端的软硬件分布，数据提取、筛选的标准。

　　21世纪经济报道：和车厂的数据进行完全的标准对齐很难。

　　王晓刚：这就要求供应商跟车厂有更深入的合作。今天我们不停地在说数据很重要。数据在哪？那就是在主机厂手里。谁离主机厂近，谁就把握住未来更多的主动权。数据生产的方式发生了变化，相应地就得做出技术方案的调整。今天我们愿意跟车厂进行白盒交付，并不是因为无私，而是我们能够看清楚未来技术发展的路线和商业发展的趋势一定是要跟车厂深度结合。端到端自动驾驶是由模型驱动，车厂得确保模型是安全的。模型由数据来产生，所以也需要车厂对数据源头有自己的掌控力，能够进行数据链条的回溯、确保安全。

　　21世纪经济报道：绝影如何应对不同的智驾模型？

　　王晓刚：我们有一个基础设施，包括超算中心、数据平台、算法工具链等。这是我们所擅长，而且要持续投入和进行打磨。

　　21世纪经济报道：建一个超算中心至少上亿的投入，绝影怎么平衡投入和产出？

　　王晓刚：超算中心规模化之后才会有利润。这块是商汤本身的优势。商汤的客户分布在很多行业，包括智驾、AI行业，有足够多的客户，可以灵活调度使用算力，保持比较好的使用率。使用率直接关系毛利率。 如果使用的需求不稳定，算力会有冗余，毛利率也不高。

　　技术形成不了壁垒，因为人才是流动的

　　21世纪经济报道：明年商汤绝影的端到端智驾才会量产，商汤对整个商业化落地的节奏把控是怎么样的？

　　王晓刚：商业化的节奏，需要把握好时间窗口。技术在快速的发展，端到端智驾，还没有完全成熟，价格也比较高，有很多问题还需要解决，并没有处于一个大规模市场化的阶段。规模需求大的是中低算力的平台，主要覆盖高速和部分城区的场景，因为性价比高，这块市场在快速增长。

　　21世纪经济报道：您刚提到端到端智驾规模还没有特别的大，它现在在慢慢成长。中低算力智驾规模在快速的在增长。还处于成长阶段的智驾，能够形成技术壁垒吗？

　　王晓刚：技术不存在壁垒。因为技术是人来完成的，市场上人都是流动的。商业模式、基础设施，这些才是企业的核心壁垒。

　　21世纪经济报道：基于地平线芯片做智驾方案的厂商也不少，绝影的优势在哪？

　　王晓刚：产品的体验、质量做好的同时，强调性价比。原来大家都用11个摄像头，我们用7个摄像头就可以做，这样就能降低传感器的成本。如何在低算力配置里增加更多的功能、提供更好的体验，在今天这个时间窗口很重要。

　　21世纪经济报道：以前为什么不谈性价比？

　　王晓刚：以前大家对智驾应该长什么样是不确定的，不知道该怎么做、技术边界在哪里、消费者喜欢什么样的功能。之前做了一个功能，可能是比较低的激活率和使用率。但是今天你会看到，这个功能被消费者接受之后，就变成了一个标配，车厂就愿意花钱。它具备大规模推广的条件。

　　当产品定义清晰，消费者对功能的期待、要求比较清楚的情况下，就要做性价比。当产品形态还在不断创新时，就是处于一个发散、探索的阶段，这个阶段就谈不上什么性价比，因为我还不知道它是不是刚需，还在不断尝试到底什么是客户真正需要的。

　　21世纪经济报道：我看您之前在接受采访的时候说，这样的未来到来至少需要两年时间。为什么是两年？

　　王晓刚：因为会涉及数据爬坡的过程。GPT 4出现之后，大家都期待着GPT 5。但实际上GPT 5迟迟没有出来，原因就是GPT已经把互联网的数据价值吸取得差不多了，数据本身到达一个瓶颈。这就需要行业能够跟上GPT的发展速度。智能驾驶行业也一样。早期第一代自动驾驶方案出来的时候，各种传感器配置、布置思路五花八门，大家摸索了大概两三年的时间，等第二代方案进行铺设的时候，它就能“逐渐收敛”。

　　21世纪经济报道：在您的认知里面，什么样的端到端模型才算比较强，有没有什么标准去界定它？

　　王晓刚：一段式而非两段式，且具备对复杂场景的分析、判断的能力。

　　21世纪经济报道：合作过程当中，绝影怎么和主机厂进行协同？

　　王晓刚：我们是可能要比一般的合作更深。我们会把整套工具链、研发平台、数据平台，数据管线、数据格式，以及超算中心都会和车企一起共用、共享。今天这个时间点，市场扩张需要非常迅速。单一的团队，很难把快速增长的市场全都吃下来。

　　21世纪经济报道：像理想、蔚来、小鹏这些已经自研智能驾驶的车企，我们还有机会跟他们合作吗？

　　王晓刚：将来是有机会的，这点跟定位有关系。蔚小理自研的团队，代表的是技术的领先性，更多聚焦在高端智驾系统。但今天更大的机会在中低端车型，市场很大，他们如果要往下拓展，自研对他们是不太经济的方式，这个时候第三方供应商的机会就来了。对供应商来说，是能算过来账的，因为它可以复制粘贴。

　　21世纪经济报道：复制粘贴，是平台化产品的特点，但是平台化产品又会有一个共性的缺点——如何保证不同车型的差异性？

　　王晓刚：在中低端车型里不要求差异性，够用就行。稍微高端点的车型，就需要和市场进行协同。差异化的根本解决方案还是依赖于车企的数据。

　　人工智能公司更擅长从0到1，从1到N是共性挑战

　　21世纪经济报道：您怎么看明年主机厂的竞争格局？

　　王晓刚：竞争肯定是越发惨烈。什么都在涨价，就是汽车价格不涨反降。这给车企带来的竞争和挑战是非常残酷的，会有一个优胜劣汰的过程。但这会产生一系列的问题，例如，车辆后续的服务、软件技术的升级没有办法保障的话，车就会迅速地贬值。这也会变成消费者买车的一个考量因素。

　　21世纪经济报道：那您怎么看明年的智驾供应商的竞争格局呢？

　　王晓刚：明年大家的竞争重心是中低算力的智驾，这块市场一定是大幅扩大、快速增长。现在技术发展变化比较快，同时，也一定会引起生产关系发生了变化。这就需要智驾供应商得敏锐地捕捉行业变化，在变化中找到自己的定位。

　　21世纪经济报道：在现在竞争态势下，对智驾供应商而言，什么样的能力才是最核心的能力？

　　王晓刚：体系化的能力。体系化的能力包括技术、产品、平台、人才等。

　　21世纪经济报道：当产业逐渐走向成熟，运营效率本身就是你的成本。

　　王晓刚：这也是很多人工智能公司转型的过程当中面临的共性挑战。当人工智能公司擅长从0到1，因为他聚集了一批非常优秀的工程师，但都很贵。但是从1到N进行复制的时候，，如果你不把运营成本降低到和对手一样的水平，或者是效率提升到对方的三四倍，你是没办法跟他在市场里面进行竞争的，只能退出这个赛道。

　　21世纪经济报道：对于人工智能公司来说，如何尽快完成从1到N？

　　王晓刚：技术还在演进的模块，就还是保留这部分资源去研究技术领先；但当产品走向成熟，能够迅速进入到性价比阶段，就需要对自身的运营管理效率做调整。

　　21世纪经济报道：那具体怎么去做调整？

　　王晓刚：以绝影为例。明年的话我们的智驾战略，中低算力的市场规模要进行拓展。同时，端到端自动驾驶要能够跟上主机厂的合作，更加深入去建立基础设施的数据管线。

　　21世纪经济报道：回顾过去一年，您做得最对的一件事情是什么？

　　王晓刚：找到自己的战略定位。在技术发生变革的比较关键的时间点，需要清楚地找到自己的战略定位。只有这样，才能找到正确的客户和合作伙伴，形成相对应的商业模式。

　　21世纪经济报道：这也是您当前的工作重心？

　　王晓刚：没错。梳理清楚公司未来发展的路径、定位，找到自己的优势点，才能做好资源的分配、客户资源的聚焦。一旦决策错误，浪费的就是上百人的资源。机会窗口就这么长，选择非常关键。

　　21世纪经济报道：您刚刚也提到要找到自己的战略定位，那您希望外界给绝影定位的标签是什么？

　　王晓刚：端到端自动驾驶的时代，跟车企深度合作、提供基础设施的平台。

　　21世纪经济报道：之前你在采访里面说，绝影是第一个先发现端到端大模型的，当时好像没怎么做宣传？

　　王晓刚：2017年开始，我们跟本田合作了自动驾驶项目，这也是当时中国最大的IP出口。本田当时的要求就是纯视觉、没有高精度地图，根据图像直接去规划行驶轨迹，跟今天端到端自动驾驶的要求一样。但那时候，网络结构、硬件算力、云端算力都很弱，不具备这个量产条件。到了2022年，条件具备了。我们第一个提出来端到端自动驾驶的方案，当时也在给车企推广大模型，说我们的视觉大模型是市场上最强的，但是大家都不信，也不知道怎么用。2022年底的时候，ChatGPT出现了，大家才开始相信大模型。原来的声量小，不是因为我们做的宣传不够，是因为整个市场还没有相信这个东西能成，行业认知还没有到达一定程度。

　　21世纪经济报道：当时这个合作有推进下去吗？

　　王晓刚：我们做了五年。2022年才交付出去。但是本田一直没有做量产的落地，项目只停留在了前端研发阶段。

　　21世纪经济报道：座舱和智驾的业务占比是多少？

　　王晓刚：目前来说是1比1。明年，智驾占比要多一点。座舱方面目前有三十多个车厂都有合作。比如小米汽车上的小爱同学大模型里面60%的流量是从我们这儿出来的。

　　21世纪经济报道：有没有想过跟小米那边去合作一下智驾？

　　王晓刚：暂时没有。智驾对于资源投入的要求还是比较高的。今天我们的产品都已经定型，未来一年的重点客户都已经锁定了。所以现在我们要做的是专注，把自己的产品都交付好。

　　21世纪经济报道：这一批重点客户的客户的画像是怎么样的？

　　王晓刚：还是一些比较偏传统的车厂，因为他们对智能化有比较迫切的要求。