在2024廣州車展上，長城汽車汽車宣布在全國開放全場景NOA，Coffee OS 3.1更新上線。借著魏牌全新藍山，長城展示著智能化上取得的最新成效。

11月15日，在車展現場，長城汽車CTO吳會肖與RoboX進行了對話，內容涵蓋了長城智能化所經歷的本質上的變化，以及她對于純視覺方案、AI應用乃至中美技術差異的近期體會。

「端到端」現狀與挑戰

“端到端技術只是業內的一種說法，但具體實施細節，各家企業通常不會完全公開核心見解。當前來看，還是需要做規則兜底。”

吳會肖認為，對于自車和他車的軌跡預測，以及對道路上的交通參與者進行預測，當前算法已能夠實現。但面對更復雜場景，如救護車需要避讓、交警手勢、潮汐車道和公交車道的使用限制等，對智能駕駛系統來說仍是挑戰。

面對這樣的場景，吳會肖認為需要再引用新的模型，并且該模型能在當前端側芯片跑通，這也是長城當前的研發重點。

“對于消費者而言，他們可能不理解端到端的概念，但他們能理解車位到車位，甚至會有讓車輛自動迎接、尋找車位泊車的需求，這也是長城技術開發人員的方向。”

「藍山智駕」會應用至其他車型

作為長城量產的最高階智駕方案，藍山采用的智駕系統毫無疑問還會應用到其他車型。

吳會肖透露，高山系列將會采用類似的智駕方案，同時坦克品牌也在推進相關工作。另外，哈弗的研發項目已經啟動，具體的量產時間將取決于座艙和智駕的匹配情況。

但她也表示，目前10-15萬元價位的車型，還沒有辦法做到非常好的城市NOA水平，更現實的還是通勤模式。

“通勤模式所需要的芯片算力分配相對來講沒那么高，同時高速NOA肯定可以做好，接下來我們會在哈弗品牌上推進。“

她表示，在去年9月份，所有的技術路線基本已經確定，之后的工作主要是進行工程化的落地。除了端側，我們在云側分布式、車聯網以及云側的多云整合方面做了一些工作，無論是數據采集、訓練、精準推送還是定點大數據收集，都取得了一些成果。“吳會肖說道。

如今的全新藍山智駕以及哈弗品牌、坦克、歐拉的OTA功能，也正是基于去年確定的技術路線。

多域融合，遠不止于「駕艙一體」

現在，長城每個月都會對最新的智能化技術路線進行審視。

其中一個方向，就是多域控制器融合。吳會肖認為，這將有助于降低成本、提高通訊效率和穩定性。

但由于該技術涉及到不同領域芯片的選型和整個電路設計，還需要更為謹慎。

“談到多域融合，大家第一反應就是智能駕駛和座艙的域控融合，目前我們也確實在做這方面的融合。可實際上，從整車角度來看，也可以指車控領域，例如網關到車門，包括底盤、懸架、空氣懸掛，甚至包括動力控制器的部分。這些部分進行多域整合的機會更大，成本也能得到更好的控制。“

吳會肖指出，目前，長城正在做「艙泊一體」，也會將一些功能安全融進智駕。但在整合智駕和智艙SoC這一層面上，到底多大的CPU、GPU和NPU是足夠的，目前還沒看到穩態的結果。

不過，對于MCU層面的控制邏輯，其實已經非常清楚。所以她認為，對于包括線控底盤在內的車控進行多域控制器整合，機會更加成熟。

在軟件層面，即便在不同的域控中時間維度不盡相同，但總體上是可以打通的。目前，長城也正在從「座艙+智駕」向整車智能進化，例如Coffee OS也將升級為整車軟件系統，將更多的底盤控制、動力控制、車身控制和端云結合控制納入一體化的管控領域中。

「去激光雷達」還未到時候

純視覺與激光雷達的問題，是目前所有智駕公司和車企都要面臨的選項。

與諸多堅定要走純視覺之路的車企不同，吳會肖認為，雖然長城也在測試純視覺方案，但是目前評估下來，一旦拿掉激光雷達，可能還是會對一些極端場景產生較大影響。

“正常情況下，用激光雷達做軌跡預測等功能，并不會占用特別大的算力。但如果拿掉激光雷達，對于一些復雜場景仍無法單純依靠視覺進行精準識別。當圖像識別有誤，執行度就難以提升。“

對此，吳會肖認為，還可以「再看一看」，結合后續的訓練結果，等執行度達到較高水平時，再拿掉激光雷達。

她指出，以當前的技術狀態來看，激光雷達可以在適應復雜天氣、復雜路況上會更有優勢。但是隨著數據量的積累，純視覺也可以有很好的效果，長城在這一方面的工作也會加快。

中美差異及雙方優勢

“特斯拉在理念上非常領先，我認為沒有任何一家車企能與其相提并論。但現在馬斯克太忙了，不知道他是否還有精力放在智能駕駛上。”

10月底，吳會肖及長城團隊前往美國，走訪了微軟、英特爾、亞馬遜，以及英偉達、高通等科技企業。

她認為，美國在AI應用上確實有很多創新，但在工程化層面上，他們的效率會慢一些。“當我去亞馬遜、微軟等頂級科技公司總部時，我看到的他們認為非常不錯的Demo，相當于我們在一代之前的產品形態…整體看下來，我自己還是蠻有信心的。”

吳會肖表示，今年上半年，國內所有企業都取得了不錯的成績，這與多種因素相關——不僅僅是完整的端到端方案，而是從算法到工程化，從動力底盤標定到橫向縱向控制，再到數據訓練，每個環節都不可或缺。

但她也指出，中國人才流動迅速，一旦有公司取得突破，其他公司也會迅速跟進，以至于與特斯拉的相互推進速度，這也是一個有趣的現象。

“不過，我們之前還只能看到特斯拉的尾燈，但現在，我們不僅可以趕上，而且幾乎可以與之并駕齊驅。”

通過智能化，重塑長城

在對話中，吳會肖也轉述了魏建軍對于中美技術差異的看法：美國在諸如光刻機、高精尖AI訓練芯片，以及車規級大型SoC芯片等底層技術上，確實已經與中國拉開了差距；然而，中國在軟件集成層面、工程定義、整車開發，從應用層到動力底盤的整合層面上，比歐美做得更好。

“我個人認為，歐美企業如果想建立起像中國這樣的產品定義和軟件開發，并達成這種產品效果，至少需要5—10年時間。 ”

吳會肖進一步解釋稱，只有做過整車的人才知道，從定義一輛整車到實現產品體驗，將動力、操控、安全性能，還是智能駕駛、智能座艙，這些領域統統做好，這有多么難。

她透露道，長城汽車大概在2020年開始大規模招聘軟件人員，開發了第一代8155產品。當時遇到了一些問題，但問題并非出在產品本身，而是對于產品和商業的理念。

“2022年，我進入智能化領域。回顧整個過程，我們將組織、商業、合同、技術架構、產品理念全部推倒重來，開發了新的Coffee OS 3設計理念。另外，由于其他新型公司的加入，我們看到了非常好的理念，然后再隨之去做自己的產品理念設計，重新建立起組織、流程、運營、軟硬件架構等所有板塊。”

她認為，歐美企業的部門壁壘大概是中國壁壘至少5到10倍，而且軟件人才和產品經理人才比中國要稀缺很多。更重要的是，他們沒有市場上的壓力，不像中國市場有如此激烈的競爭。

“除非他們能將市場打開，讓中國車企進去，就像我們當年將特斯拉當作一條鯰魚引進來。”

當然「引入競爭者」這一過程非常痛苦，也會面臨更多的問題，比如加班問題，跨組織協同的問題，跨級別匯報的問題等，但若非如此，也不會實現如今的質變。