汽车与科技众咖围而论道 云融创新赋能汽车产业数智化发展新机遇

京东关佳欣：第一点，京东云本身在行业的slogan是更懂产业的云。京东不只是认同，从消费互联网到产业互联网的转折，我们的定位就基于此。第二点，京东和纯互联网的公司有比较鲜明的区别，本身我们也一直在想京东不是流量驱动型的公司，我们是供应链驱动。是在大量的仓、网、配，我们的自营体系、采购体系、仓储体系、配送体系这些大量基础设施的基础上用数智化去做驱动，然后用最大的效率提升、最低的成本来完成履约和交付，这是京东的核心。所以京东自己的定位是新型实体互联网公司。实体和互联网在产业层面的结合不一定是终局，一定是在很长时间内要坚持的发展方向。

百度肖猛：第一个问题：认同产业互联网是互联网下半场。汽车实际上已经进入了产业互联网时代，首先汽车本身已经是一个强智能化的终端，车联网以及相关的智能座舱功能已经是新车端标配，高级辅助驾驶和自动驾驶功能已经大范围搭载。同时汽车服务数字化的进程非常快，我们百度云已经给非常多的主机厂提供了相关的产品和服务，从基础云计算能力、智能客服到研发设计和生产领域都有相应的产品和大量的项目落地，汽车行业在数字化转型方面是走在大多数行业前面的。而且在未来很长一段时间，汽车行业的产业互联网还会稳步发展，一些深水区也会逐步的渗透进去。第二个问题：最本质的差异是其服务对象不同，消费互联网to C,产业互联网to B。由此也引发出其他的不同，to C 的业务重规模，业务复杂度相对低且容易标准化，所以我们往往看到会是资本推动快速扩大规模占领市场；to B 业务涉及供应链、研发生成、销售服务多个环节，业务复杂度高，不同企业需要定制化服务，单个企业的规模相对较小。这样就非常考验提供数字化转型企业的产品和解决方案的设计能力。另外还有数据的来源和使用方式都不同，还有对数据安全的要求也会不同。第三个问题：1、重视系统性规划，产业互联网不是一蹴而就的，要有合理的长期路径规划。2、重视与产业链上下游的合作。产业互联网不是一个企业自身的事情，是整个产业链上的企业协同合作、数据链打通、资源配置优化后的结果。3、与专业的数字化转型服务企业合作，少走弯路。百度有大量的各方面合作案例。

智己刘涛：我们在这个时代不光创造好的产品、好的品牌以及好的体验，其实是要创造一种新的生产关系，这是我们跟别人不太一样的思考。

在智能电动车行业，真正厉害（贡献）的是“用户”，用户通过使用其品牌的车型贡献了大量的数据，才让这个品牌的智能驾驶的能力越来越强。原来是靠天才的工程师和天才的商业奇才，未来人工智能时代是靠用户，这个逻辑发生了根本的变化，这是我们跟别人不太一样的（思考）点。既然我们看到了这一点，我们就不同意“白剽”用户数据。既然智能车就是靠用户来驱动后续产品迭代，就要把我们公司的发展通过某种形式分享给用户。

我们（智己）的玩法非常简单，只要是智己的用户、开智己的车，那么就在无时无刻的产生数据，这些数据通过我们的云、通过我们的算法平台进行一定的学习之后，可以通过区块链背书非常公平、公正、公开的方法给用户掉落“原石”，这个“原石”背后对应的是智己汽车创始价值的增长权益。去年11月10日我们开启了首次原石兑换，也是首个把用户的数据价值变成了这个世界真实的价格，它可以是跟车有关的所有服务、所有硬件、所有生态、所有产品。去年用4999颗“原石”，大概开半年（智己汽车）可以换一部iphone14 Pro。

 我们（智己）还是一个很小的创业公司，但是从这个原点上希望对未来的生产关系做思考，讲大一点可能是一种价值互联网的小雏形。产业互联网是有很多观察的视角，我们更愿意从用户和品牌未来的价值共享角度给出我们一个小小的尝试。某种意义上讲，任何跟智能相关的公司，如果你认可用户是让你产品越来越好的驱动力，你就应该或多或少的做CSOP这样的模型。

互联网巨头公司是技术的高地，也是AI基础设施、云基础设施的高地，汽车是一个垂直领域、是一个井，科技公司是一个平台。从产业的角色上来讲大家差异挺大。以前的工业革命是发明一种技术，（通过）这个技术把生产效率提高了一万倍，各个行业都受益，无论你是纺织还是运输，但是第四次工业革命是发明了人工智能，人工智能跟人类智能各有所长，理论上可以把所有的东西重新发明一遍，这是核心的差异。以前，汽车公司的供应商大会更多的是汽车零部件。很多年前，我们在规划产品的时候就想过，这一天一定会到来，汽车公司要开生态资源大会一定是跟领先的云服务公司、算法公司、软件公司以及大平台公司成为真正的合作伙伴，跟科技公司创造出新的基于科技和AI生态的一种资源业态。

亿欧武东：从产业互联网也好，还是从产业的数字化或者数智化的角度也好，我们要给它一个定义，从广义上的角度讲，整个汽车产业围绕着数字化和智能化的升级和革新。从狭义的角度讲，我们在整个汽车产品里边的产品数智化或者是流程数智化。如从产品数智化的角度来讲，整个数智化或者整个产业互联网更多的聚焦在智能汽车里边的智能驾驶、智能座舱、智能车云、智能电控，包括刚才讲到的未来是不是有生态，有一些新型的、基础的部件和软件，它其实也是有这两种特点：第一、数智化更多的依托于云计算、依托于大数据，包括人工智能，包括车联网、物联网，从硬科技的角度构成的。第二、数智化跟产业深度的融合、深度的绑定，只有充分的融合、充分的绑定，它才能进行超链接、超融合。比如说，汽车和人工智能绑定，绑定完发现它是自动驾驶；同样，汽车和物联网去联动，我们发现它是车联网；汽车和云计算绑定完之后发现它是智能的车云。同样，汽车和人工智能和大数据和云计算绑定一起，可能它是基于云服务能力的整个自动驾驶的数据闭环或者基于云服务能力的自动驾驶的数据流通（端到端的流通）等。整体上来讲，这里面赛道和细分产业是非常有意思的，一个核心的观点是，非常看好汽车智能化的赛道，是非常值得去关注并且值得投入的。

非常认同：消费互联网和产业互联网一个是上半场、一个是下半场，但我又认为它们不仅仅简单的是一个上下半场的关系，因为它们的主体、它们服务的对象都已经变了。另外，消费互联网主打的是解决消费，那就是在消费流程中是toC的、是面向客户的，面向客户的解决的是消费者在购买或者消费过程中的一种满意度、体验感好不好的问题。产业互联网一定是深耕，跟技术深度发展的。比如说，自动驾驶是技术和汽车深度的化学反应之后体现在了自动驾驶这个赛道里边。产业互联网解决的是降本增效的过程，跟消费互联网不太一样的点在于，产业互联网是toB的，面向toB的产业里边不讲究消费流程，更多的讲究效率有没有提高、我的成本有没有降低。消费互联网更注重模式、注重流量，包括一些先发优势，通过互联网的玩法去迭代一些内容。比如说，改变消费的流程、优化消费的体验或者迭代商务的模式，但它对产业本身是没有太大的一些变化，产业互联网恰恰是需要深度的融合，它对产业本身有变化。消费互联网讲究巨头模式，产业互联网是生态的玩法，生态的玩法是从产业链角度上下游打通，包括作为产业的研究机构我们经常做研究会发现大家很希望构建生态体系，把产业链打通形成产业链的闭环，进而形成商业闭环。

智己刘涛：无论是从智能驾驶底层技术方面的升级，还是从数字化流程的再造以及生成式对开发流程的优化和再造，智己都在做很多工作，但是可能会相对聚焦第一个和第三个多一点。

关于智能驾驶的理解，技术对于智能驾驶是非常的重要，但它又不是智能化的全部，这可能有点不一样的思考，我们目前肯定属于行业当中非常领先的，是创造了一种新的合作范式，没有太强调所谓的全栈自研。因为这些事情从底层逻辑来说，每个行业有每个行业的资源禀赋，要的结果是为用户的体验买单，并不是一定要控制全栈的技术栈，这两件事情没有等号。当然也有其他的压力，包括时间、创业的窗口等行业的判断，所以我们后来选择了跟Momenta进行了史上绝无仅有的深度绑定。这个绑定主要体现在资本、技术这两方面进行了深度的合作，就是双纽带。一个是黄金席位的合作，深度的技术+资本的双纽带，另外是两个团队完全融合在一起，同地办公、同属办公、同样的设备、同样的数据工厂、同样的云、同样的权限，这种范式在过去的两年当中创造了令人惊叹的开发速度。 

中汽创智张振林：自动驾驶起起伏伏，今天的自动驾驶技术从安全性上面，还没有达到让用户百分百的放心把方向盘、把刹车和油门彻底的交给汽车公司。这背后的原因是自动驾驶用机器取代人的开车、取代人的眼睛和耳朵来感知周边的世界，最难的一点是感知这个领域。目前的自动驾驶都是基于深度学习，用数据驱动的方式训练神经网络，对于道路上面所有的交通参与者、静态的交通标识等进行识别，这背后的难点就是我们要用尽可能多的数据训练感知算法或者训练整个自驾系统应对能力。从目前来看，在很长一段时间里面，感知算法受限于车端里面的算力，受限于很多方面的约束，我们不能够在全天候、全场景下面对于参与者做精准的识别，这些东西都是阻碍了现在的自动驾驶系统，它可以解决99%的场景，但是就是有那么1%，甚至0.1%的场景没有办法识别，这0.1%可能就会导致严重的安全事故。回到技术层面，很多公司都在努力，包括我们跟京东云、跟百度都有在这些方面进行合作，最核心的一点是整个数据闭环，通过数据的采、标怎么训练模型，怎么对模型进行评测，最终进行能力的挖掘，再进行数据的回换，整个过程越来越多的要依赖于云技术、云计算等。

另外一个大模型生成式AI，可能随着车端算力的不断增加，随着大模型的能力不断增加，到一定时间我们的智能就会智能涌现，某一天没有给模型看过这个数据，但是智能到了那个时间突然涌现，它可以推理出来这是一个什么样的场景，这是一个什么样的数据，那个时候有可能就是我们的L4，甚至L5落地的时候。这时间多久？这里面涉及到整个产业链上下游，包括汽车公司，包括云服务的公司、科技公司，所有大家一起努力才能实现。

百度肖猛：百度在重点的布局里面以平台为主，平台赋能千行百业。我们希望把大模型这样的能力能够赋到更多的行业，包括汽车行业里面。目前百度已经推出了基于大模型的企业搜索产品，代码生成产(Comate), 智能客服、智能制造等领域的产品升级很快大家也会看到。百度的主要定位是提供大模型的基础能力，百度提出“芯片-框架-模型-应用”四层架构。百度在芯片层有自研的昆仑芯，可以用于大模型的训练和推理，框架层有飞桨，目前有几百万用户，模型层有自研的大语言模型，可以通过API提供服务也可以私有化部署。百度云的所有应用产品也在基于大模型进行升级，也会对客户实现自己的大模型应用提供一定的支持。

真正的把大模型能体验的更好是需要大量的企业、生态落地。最近百度投10个亿去扶植大模型的创业。百度大模型做的再好，到应用层面是不可能把所有的应用都做掉，所以在这个领域里面希望在百度平台能够帮助更多的生态企业用好大模型，服务好千行百业，尤其是汽车行业。

京东关佳欣：没有一个企业能解决所有问题，还是要根据企业的基因。产业互联网的核心在于成本效率，京东供应链能力就是核心专注在解决成本效率问题。从基因来讲，我们挣的不是商品的差价，挣的是供应链效率的钱。我们有一个核心的算法或者数字是如果库存周转率在30.72以上我肯定就挣钱，如果越长肯定要赔钱甩卖，因为它会占用我成本过多，就不挣钱了。我们的这种能力应用到千行百业都是一样的道理，从这点上讲我们服务汽车行业也想帮助汽车行业一起解决成本效率或者数字化，乃至以数字化为基础为用户提供服务的成本效率问题，乃至盈利问题，不管是早期的TSP还是现在的数智化、未来自动驾驶，可能大家都关心的一个问题。

以供应链能力帮助大家走向实体。供应链背后有很多非常性感的东西在支撑，它才能变成一个靠谱的履约交付。包括对于服务汽车行业，未来在智能化这块原来讲我们是“第四屏”，现在是一个系统、一个空间、一个体验，希望未来为大家带来一个空间式的沉浸式的体验。比如说，商品服务能力、用户需求感知，在这方面京东以供应链能力能够提供一些服务和共同协同的一些研发，乃至对客户的交付和履约。

百度肖猛：行业大模型是需要行业内的相关企业贡献一批数据，能够打通形成跨企业的一个行业模型，而实际上短期内不太现实，因为主机厂涉及的数据保密性强。目前跟主机厂合作过程中往往是某一个行业领域的主机厂自己有二三十年积累下来的丰富数据，主机厂能够丰富做更多的事情。

主机厂已经沉淀足够多的文档和足够多的知识，这些知识如何利用？初期讲，通过浅层次的搜索和文档问答可以比较容易的把知识利用起来。更深入的是，如何利用知识图谱和大模型帮助建立知识图谱，因为大模型的确定性比较弱，加上知识图谱建立的人工成本非常高，这两个结合在一起就可以帮助企业构建自己的内部知识图谱，然后再反哺大模型。就是帮助主机厂把几十年保存非常大量的文档知识提取出来、利用起来，然后在研发的增效上体现出它的价值。

亿欧武东：汽车属性发生了很大的变化，原来的更多属性是代步工具，现在变成了除了家空间、工作空间以外的第三空间，包括也成了移动的智能终端，所以首先第一个场景可能会在汽车的智能座舱里边进行落地。通过多模态交互能力、语音或者是内容生成的能力、连续对话的能力，可以给用户带来个性化的体验。比如说，在车里边开会议的时候，通过大模型可以帮我把日程定好，包括发起会议，包括记会议纪要、记录，包括最后生成纪要，这些都是未来可以看到的。当然，在整个智能驾驶里边通过生成式的模型Transformer，包括BEV视角，从整个智能驾驶的产业来讲也会有更快的市场迭代。