高通孟樸：与中国车企一起“走出去”

    “汽车是大号的智能终端”
    胡春民：在苏州举办的高通汽车技术与合作峰会期间，骁龙数字底盘概念车首次在中国亮相并提供试乘，这对高通以及中国用户来说，具有什么样的意义？
    孟 樸：高通在布局汽车业务的早期，往往通过改装市面上已有的商用车来展示自己的汽车技术。随着智能网联汽车的发展不断深入，我们希望根据整车企业在构建智能网联汽车中的实际需求，从他们的角度进行用户体验的设计和规划，比如车内搭载几块屏幕、屏幕之间如何联动等。在这一背景下，我们提出了骁龙数字底盘的产品理念。
    概念车所展示的是骁龙数字底盘能够实现的具体使用场景。中国的整车厂以及产业链合作伙伴能够更清晰地感知到如何将芯片性能发挥到极致，智能座舱能够具备哪些场景和功能，与其他车型在布局上的细微差别等等。
    我们希望骁龙数字底盘概念车起到一个抛砖引玉的作用，激发出国内产业更多的创新想法。这也符合高通“发明-分享-协作”的经营理念。
    胡春民：高通第二财季财报显示，智能手机、IoT等传统优势业务营收出现下滑，而汽车板块则实现了20%的增长。汽车业务在高通的发展战略中处于什么位置？汽车业务会是高通下一个“智能手机”业务吗？
    孟 樸：其实我们是将汽车看作一个大号的智能终端。5G给高通带来了全新的机会，大带宽、大连接和低时延的特点，使5G成为通用的连接平台，真正实现人与万物的智能连接。在这个过程中，所有的电子产品都可以变成智能终端，包括汽车、笔记本电脑、VR/AR眼镜等。我们的目标市场规模也变得更加广阔，远远超出了智能手机的范畴。
    前几年，其他品类的终端仍处于智能化的早期，不需要第一时间采用最先进的芯片，或者跟随智能手机芯片的演进就可以了。现在，这种情况正在发生变化，我们看到每一类终端都有特定的使用场景，这些场景又决定了芯片的定义和特性。比如汽车在智能化、网联化的过程中，产生了对算力的需求和接下来对AI的需求。再比如笔记本电脑对CPU的要求非常高，而手机处理器中集成的GPU、DSP对于笔记本电脑来说没有那么重要，所以我们为笔记本电脑专门定制了芯片。总体来讲，我们将汽车、笔记本电脑等都当做移动终端，每个终端有着自己的特性，需要定制化的技术方案。
    胡春民：每个半导体企业布局智能网联汽车都有自己的逻辑。高通入局汽车业务以无线连接为起点，将技术能力从手机、IoT延伸到ADAS、智能座舱、车云协同等车载领域。但是智能网联汽车业覆盖领域较广，高通在汽车业务的侧重点是什么？今后发力的重点是什么？
    孟 樸：基于智能网联车产业的变化和需求，我们提出了“骁龙数字底盘”这一产品概念，它也代表了高通如何看待和规划智能网联汽车的业务布局。
    首先是连接，无论智能网联车发展到什么阶段、采用何种形态，无线连接——包括基于蜂窝网的广域连接、短距离的Wi-Fi和蓝牙连接等，是必不可少的。
    二是智能座舱，我们推出的第四代骁龙座舱平台8295，蕴含着高通汽车芯片设计理念的转变。相比消费电子，汽车产业更加注重芯片性能和供货周期的稳定性。所以在第一代和第二代骁龙座舱产品上，我们采用了比当年最先进的旗舰骁龙智能手机芯片晚2-3代的产品。在第四代骁龙座舱平台8295上，我们践行了更加激进的设计理念。一方面，更加明确车载与智能手机对芯片的不同需求；另一方面，2021年8295推出的时候就采用了5nm制程工艺，与当年旗舰骁龙智能手机SoC的制程同步。
    三是辅助驾驶及自动驾驶。目前车厂的智能驾驶基本处于L2到L4区间，要真正实现不需要司机干预、覆盖绝大多数场景的自动驾驶，需要深度融合V2X技术，将车与视距之外的车辆、路侧设备连接起来，实现自动驾驶所需的判断和决策效率。
    四是车对云服务，辅助驾驶的智能功能和未来的AI应用，都需要车与云连接。
    “重新定义”汽车的不仅是软件
    胡春民：高通提出了“重新定义汽车”的理念，高通具体如何定义汽车？
    孟 樸：从最终用户的角度来看，“智能网联”的“智能化”是容易理解的。高通的技术版图从智能手机扩展到智能终端，这个“终端”的范畴包含了很多新业态，汽车是其中之一。
    然而，在“智能”的基础上加上“网联”，实现智能网联汽车，要解决两个问题。一是驾乘的舒适性，将汽车变成新的生活空间。二是提升汽车的安全性，保持汽车作为出行工具的本质。
    结合“智能”和“网联”的双重需求，我们提出了“重新定义汽车”的概念。
    从汽车形态来说，汽油车的性能更多是由发动机、变速器等机械装置决定的，而智能网联车的性能是由芯片决定的。所以我们判断有必要把芯片扩展成硬件+软件的解决方案，以不同于汽油车时代的做法，实现驾乘的体验提升和安全保障。
    从技术实践来看，“重新定义汽车”并不局限于软件定义汽车，我们通过芯片提供算力，下游合作伙伴则发挥更加贴近市场的优势，协同各方力量提升驾乘人员的使用体验，并开发新的应用场景。
    胡春民：我们常说“软件定义汽车”，是否以半导体为代表的硬件也在定义汽车？
    孟 樸：相比“软件定义”汽车，我认为是产业的合作伙伴一起“重新定义汽车”。业界会讨论软件和硬件哪个更重要，其实两者缺一不可，合作最重要。
    高通为Tier1和车厂提供芯片、算力保障，面向高端和大众市场我们都能提供解决方案。我们在软件、系统领域的合作伙伴将具体的应用与芯片打通，并根据客户需求提供个性化定制服务。这种合作模式为车厂提供了更多的创新空间，使车厂在产品中保留更多的差异化特征。
    超过2.5亿辆汽车采用了高通技术
    胡春民：高通布局汽车业务已有20余年，但真正发力的还是2018年到现在，经过这些年的发展，智能网联汽车发生了哪些变化？
    孟 樸：在高通进入汽车领域的20多年时间里，最近5年的变化超出了之前15年的变化总和。
    在布局汽车业务最初的15年，高通是幕后的无名英雄。21世纪初，车辆还没有普及无线联网功能。2002年左右，通用汽车为高档车型设计了紧急呼救功能，必须基于无线连接实现。于是，通用汽车与高通合作，选择CDMA作为无线连接方案。此后，越来越多的车厂为车辆前装无线连接模组。3G时代至今，无线连接逐渐成为车厂的标配。可以说，高通进入汽车领域的前15年，重点的发力方向是车载无线连接。目前，全球已有超过2.5亿辆汽车采用了高通的汽车无线连接解决方案。
    最近5年，汽车产业经历了两个几乎不相关的技术革命，一个是新能源，一个是智能网联，两者叠加所产生的发展动能远远超过以往的技术力量。网联的一个重大进展是中国主推的C-V2X成为全球车联网唯一的国际标准。V2X之所以成为国际主流，最主要是它基于蜂窝移动技术，能够实现车对车、车对城市的无线连接。高通较早地参与到国内V2X的布局，比如几年前在上海嘉定开展的C-V2X“四跨”（跨芯片模组、跨终端、跨整车、跨安全平台）互联互通应用示范中，大部分车型采用了高通的解决方案。在智能方面，很多场景和体验是从智能手机延伸而来，在这个领域，高通过去的经验积累，能够给业界和车厂带来很多新的体验。
    胡春民：虽然手机和汽车对于高通来说都是智能终端，但汽车的供应体系涉及更多层次，高通的合作伙伴不仅有整车厂，还有Tier1甚至Tier2。相比于手机厂商，高通与汽车厂商的合作模式有什么不同？
    孟 樸：传统的汽车厂商或许会觉得有所不同，但对于造车新势力来说，合作方式没有太大的差异。原因在于传统汽车产业采用了垂直的线性供应模式。Tier2将零部件提供给Tier1，Tier1将Tier2的产品集成起来提供给整车厂。在整车厂看来，一辆汽车的2万多个零部件，是一层一层集成上来的。
    而造车新势力打通了传统的线性供应模式，直接与高通这样的芯片厂商打交道，对于每一代芯片的性能和特性有着清晰的认知。在这种趋势下，造车新势力会改变传统的产业架构的供应模式，使“造车”这件事变得更加高效。
    胡春民：智能网联汽车对于芯片算力提出了更高的要求。高通第一代智能座舱平台采用28nm制程，第四代智能座舱平台已经进阶到5nm制程。芯片制程对于智能网联汽车是否具有根本性的影响？未来是否会采用更高的制程去推动汽车芯片的进阶？
    孟 樸：传统汽车是一个历史悠久、格局稳定的行业，其技术创新往往滞后于消费电子行业。相应的，传统的车规芯片供应商以垂直模式的IDM为主，相对缺乏制程升级的意愿和动力。
    而智能网联汽车的性能和体验提升，与芯片的制程工艺有着很强的相关性。虽然汽车对芯片面积的要求没有消费电子严苛，但同样具有在单位面积实现更大算力的需求，先进制程会带给汽车诸多优势。同时，智能网联汽车不再需要大量零散的低端半导体，比如一些低端的车规MCU功能正逐步被取代。因此，汽车芯片的制程工艺会继续提升，不会停滞不前。
    与中国车企一起“走出去”
    胡春民：今年以来，以电动载人汽车、锂电池、太阳能电池为代表的“新三样”成为我国出口新的增长点。我国新能源汽车产销量位居全球第一。在全球新能源车销量的前20强中，中国品牌占据十家。中国在新能源汽车的巨大市场体量，能够孕育哪些机会？高通将对此采取怎样的策略布局？
    孟 樸：国内新能源汽车的发展与15年前的手机市场有许多相似之处，正处于一个充分竞争、百花齐放的阶段，会为国内汽车产业带来很多机会。
    15年前，我们与中国手机厂商开展合作的时候，就强调通信的全球标准、全球市场属性。我们向国内手机厂商提议，要“走出去、走进去、走上去”。“走出去”是走出国门，不局限于国内的市场。“走进去”是走进欧美的主流市场。“走上去”是走向高端，不能成为低价产品的代名词。
    新能源汽车和智能网联汽车，将带动中国汽车品牌走向全球市场，智能网联汽车尤其是决胜的关键。海外市场采用新能源汽车的驱动力更多来自于认知而非技术，其中也涉及传统车厂对于自身利益的考量，而智能网联汽车直接关乎用户体验的提升。基于中国智能手机的成功经验，我们在服务国内的汽车合作伙伴时，不仅仅面向中国市场，也希望与合作伙伴一起走向全球市场，这也符合国家过去几年倡导的“以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局”。
    高通作为跨国企业，处于内循环和外循环的交接点上。在中国厂商“走出去”的过程中，我们能够提供国际化、全球通用的解决方案。在特定的海外市场，高通也有在地团队提供支持和帮助。
    “水平商业模式做大汽车朋友圈”
    胡春民：在汽车芯片领域，英特尔旗下子公司Mobileye、英伟达和高通三分天下，你如何看待汽车芯片产业的竞争格局？高通如何打造差异化优势？
    孟 樸：高通进入自动驾驶和辅助驾驶领域要晚于这两家公司，目前已经推出了Snapdragon Ride平台，以及能够为辅助/自动驾驶提供高达2000Tops综合算力的Snapdragon Ride Flex。也有客户认为骁龙座舱平台8295的算力做智能座舱有些浪费，希望我们把它的算力开放出来，让客户可以用它开发一些辅助驾驶的功能。中国智能网联汽车市场的发展速度非常快，就是因为丰富的使用场景、多样的设计需求，催生了市场的充分竞争和技术方案的百花齐放
    长远来讲，企业在汽车芯片领域的竞争力，关键在于能否契合市场的需求。高通是做消费电子芯片出身的，会顾及更宽泛的应用领域。比如5G进入商用阶段之后，高通先为旗舰智能手机配置了5G芯片，然后用12—18个月的时间，为中端、低端机型配置了5G能力，使不同定位的智能手机都能支持5G网络。我们希望自动/辅助驾驶也能够在高、中、低端各种车型中实现，因此推出了针对不同算力要求的芯片，满足不同级别的需求。
    胡春民：我们看到有些智能驾驶系统级供应商已经能够提供包括芯片、操作系统、云连接在内的一揽子方案。相比之下，高通仅仅为汽车提供芯片平台，这是劣势吗？
    孟 樸：这不是一种劣势，而是不同的商业模式。从经营理念来讲，高通采用了水平的商业模式。我们愿意成为行业的“研发中心”，投入大量资源进行早期和基础研发，再把研发成果分享给从业者，为他们提供快速、低成本的进入方式。
    高通践行的商业模式，也是全球化的核心。全球化之前，像高通这样的公司是无法生存的。1991年和1995年，我两次参加在日内瓦举办的Telecom（国际电信展），与会的几乎都是巨头公司，采用“连螺丝钉都要自己做”的垂直整合模式。正是全球化带来的社会分工，为高通带来了生存空间。我们会继续保持水平的商业模式，不会与客户竞争。
    从2021年开始，40多个中国汽车品牌推出了100多款采用骁龙数字底盘的车型。高通能够在相对短的时间里，构建了这么大的朋友圈。有技术原因，也有商业模式的原因。我们不会采用垂直整合的模式，而是专注于提供芯片和算力解决方案，帮助客户实现目标，这是我们的商业理念决定的。
    胡春民：高通发展汽车业务的过程中，智能座舱属于早期落点，智联平台是基于在无线连接的长期积累。但在ADAS和自动驾驶领域，高通属于新的入局者。同时作为半导体企业，软件和云服务相对硬件可能是一个短板。高通通过收购Veoneer、Autotalks等企业相对补齐了这些短板。高通这种外延式的扩张会持续下去吗？
    孟 樸：对于较为明显和时间敏感的短板，收购是一个相对高效的解决方案。智能网联汽车被视为“带4个轮子的智能手机”，主要涉及的移动连接和智能座舱，都是高通布局多年且形成了领先优势的技术。而自动驾驶和辅助驾驶不是高通固有的优势领域。因此我们根据市场需要，评估短板在何处，哪些可以通过收购补齐。收购之后的下一步发展，要基于我们与整车厂和Tier1的沟通，在充分理解远期需求的基础上构建新的解决方案。
    高通收购Veoneer，主要是看中其自动驾驶软件Arriver。近期宣布收购的Autotalks，是一家面向V2X通信的半导体公司。高通本身也储备了V2X技术方案，收购Autotalks使我们能够进一步加速V2X规模化的市场应用。
    汽车将成为AI运行的终端
    胡春民：AI技术正在越来越多地应用于智能汽车的数据处理和人机交互中。目前业界也有许多围绕ChatGPT“上车”的讨论。ChatGPT能够为智能汽车带来什么？
    孟 樸：AI应用需要云与端的协同发展，所以我觉得只要有终端，就会有AI。时延敏感、在地化、个性化、关乎隐私的AI应用，已经在手机端实现，同样也会在汽车等终端侧实现。
    ChatGPT的部署可以看作三个层次，从能够运行大模型的超级数据中心，到根据行业应用或者地域应用构建的边缘云，再到终端。目前来看，ChatGPT这样的大模型发起交互所带来的数据中心负载和成本，要比传统搜索高出10倍。如何将部分负载从数据中心卸载到终端，是保证AI模型顺畅运行必须考虑的事项。
    在今年世界移动通信大会上，高通在安卓智能手机上演示了拥有10亿参数的AI交互模型Stable Diffusion。用户文本输入要求，Stable Diffusion大概通过20步的运算生成图像。如果汽车、手机等终端能够运行百亿级参数的模型，就可以实现多种本地化的AI能力。未来，初级的交互可以在终端完成，完稿之后上传到云端进行检验，或者简单的交互在终端实现、复杂的交互在云端实现，以降低大模型在云端的运营成本。
    胡春民：未来3—5年，智能网联汽车会发生哪些里程碑式的事件？你最期待什么？
    孟 樸：汽车的智能化已经步入正轨。汽车产业的算力和场景可能没有智能手机迭代得那么频繁，但频率会从10年缩短到2年。
    在辅助驾驶和自动驾驶领域，也许会有越来越多的车厂要自研芯片和软件栈，垂直打通底层软硬件，以实现更加理想的使用体验。
    智能座舱和自动驾驶未来3-5年可能不会产生通用型的解决方案。高端车型会采用智能座舱和自动驾驶分离的解决方案，中低端会采用“舱驾一体”的融合式解决方案。同时，更加细分的功能和场景又可能催生更多的产品形态，来满足大众市场的多样化需求。