在近日舉行的中國電動汽車百人會論壇，四維圖新CEO程鵬出席並發表《AI新基建時代智駕演進新範式》主題演講，首次系統闡釋智能駕駛從“功能堆砌”向“數據閉環+全棧可控”的范式躍遷邏輯。

智駕平權時代，四維圖新依託“地圖+晶片+演算法+數據”全棧能力，推動智駕功能從“高端選配”向“全民標配”進化，並宣佈2024至2025年公司智駕產品新增量產定點已突破360萬套。

從四維圖新業務出發，程鵬認為，導航地圖就是汽車智慧化的早期實踐，因為地圖能告訴用戶在什麼地方，然後從A點到B點怎麼去；智駕也同樣是A點到B點，只不過機器人説明接管了。這也是為什麼四維圖新會從一個地圖商轉型為智駕廠家。

他認為，當前，智駕大致可分為兩大陣營。第一種陣營追求的是極致用戶體驗，站在使用者角度，並不關心方案是有圖還是無圖，而是是否放心把生命安全交給車輛。極致用戶體驗的背後是足夠多的數據量、足夠大的算力，這是有門檻的，只有少數頭部企業能實現。

程鵬認為，大部分屬於第二陣營。目前，中國汽車平均銷售價格從7萬多漲到了11萬多，要讓11萬元的車也裝上成本幾萬元的感測器和大算力，程鵬認為這是不切實際的。因此，很多零部件廠商正在做的是，讓智駕從無到有、從可用到好用。在這個過程中，有兩個核心關注點：一是品質和安全，二是方案是不是真正具備量產能力。

程鵬提到，前幾年，四維圖新提出了一個概念“全棧可控”。從經濟成本上看，車企做全自研無法滿足性價比，而四維圖新從20多年前開始做地圖，10年前布局晶元、高精定位，最近這幾年投身智慧座艙和智能駕駛，擁有完整的數據閉環能力，並能夠滿足數據規模與品質等多重需求。聚焦量產化能力、聚焦成本、聚焦產品領先性，具備高品質的數據積累，這就是四維圖新的核心競爭力。

以小鵬MONA的艙泊一體方案舉例，通過8155晶片的閑置算力解決了泊車問題，同時支援大屏流暢的多模態智慧交互體驗，實現了從資訊娛樂、導航輔助到自動泊車的全面升級，對比同類型方案降本20%以上。

另一案例則是艙駕一體方案AC8025AE，加上地平線征程3晶片合封，集成座艙、儀錶、行、泊等功能於一體，域控成本控制在2000元價位段，以極致性價比把艙行泊問題都解決，實現L2+功能。

程鵬說，四維圖新已經不單單是圖商身份了，而是成功轉型為以智駕為主的新型Tier 1，並逐步躋身行業支柱佇列。

從四維圖新的角度，智駕可以分為幾個範式實現演進：第一個階段是人類駕駛員；第二個階段是基於規則的機器架構，其中大量使用高精度地圖；第三個階段是使用輕量化地圖的深度神經網路。程鵬認為，接下來是世界模型驅動的階段，依然使用高精度地圖，但是端上更多部署的是輕量化地圖。

這四個範式分別對應不同的應用：第一個是導航地圖，它實際是現實世界的二維抽象表達；第二個是隨著自動駕駛發展出現了高精度地圖，需要很多三維數據，同時精度需求從米進化到釐米級；第三個階段是光有圖不行，還需要各種各樣的感測器輔助決策、訓練模型，這是多模態感測器時代。目前行業很多人在喊“無圖”，則是預告另一個新時代的來臨。

在最近舉行的英偉達GTC大會上，英偉達創始人黃仁勳提出，全球算力正以每年100倍的速度增長，預計未來十年內計算成本將下降1000倍。這一趨勢意味著單位算力成本將呈現數十萬倍的降幅。

“如此顯著的成本優化，將為我們在短期內實現世界級人工智慧模型提供前所未有的機遇。”程鵬說。在第四範式時代背景下，四維圖新正致力於通過開放數據與模型資源，構建行業共享平臺，憑藉三大核心能力：領先的數據理解與採集技術、完善的合規解決方案，以及獨立的第三方身份，構建了包含合規層、數據增強層和AI模型訓練層的完整技術架構，並向全行業開放合作——無論是整車製造商、演演算法供應商還是一級零部件供應商，均可參與共建生態體系。

他也提到當前需要重點解決的兩大行業痛點：一是數據缺口問題，高精度地圖數據作為重要的增值資產，不僅能有效提升場景泛化能力，還通過持續更新機制保證數據鮮度。對比行業標杆企業的數據規模，目前數據量與計算資源仍是制約行業發展的關鍵因素。二是數據處理效率提升，因為數據工程具有極高的專業門檻。

南方+記者  郜小平

【作者】 郜小平

【來源】 南方報業傳媒集團南方+用戶端