【原】抢戏手机数码，智驾成了MWC24的重头戏？丨MWC现场

雷科技 2024-03-01 发布于广东

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当地时间 2024 年 2 月 26 日，MWC 2024在巴塞罗那正式开幕，雷科技报道团已经来到现场。展会现场聚集大量大家耳熟能详的硬件、软件与行业供应商，参展商也不负众望，先后在MWC上为大家带来站在移动产业最尖端的产品。

与往年不同，MWC24大会汽车相关展馆可能是历届世界移动通信大会中噱头最少、猛料最多的一次，NVIDIA、华为、Aerv等行业巨头齐聚一堂，纷纷亮出了硬实力。

今年企业没有执着于展示自家自动驾驶技术多么先进，而是用产品和理念阐述对未来自动驾驶的看法。由此也能看出，自动驾驶距离商用越来越近，车企、供应链企业从宣传造势吸引投资，转为秀实力，用硬实力征服消费者、吸引合作伙伴。

正因如此，本届MWC大会车企与供应商没有那么多吸引眼球的夸大宣传，而是满满的「干货」。

算力之战暂缓

驾舱融合、软件定义成主流

芯片是实现自动驾驶的基础之一，2022年9月NVIDIA发布了算力高达2000TOPS，把其他所有竞品远远甩在身后的自动驾驶芯片「Thor」，结果直到今天，我们仍未在任何汽车上看到该芯片，反而是许多车企证明了，无需如此夸张的算力，亦可实现高阶辅助驾驶乃至自动驾驶。

MWC24大会上，雷科技报道团看到了NVIDIA、Intel、AMD、高通等企业推出的新款自动驾驶芯片，也注意到他们没有再强调算力，而是着重宣传驾舱融合、软件定义汽车两大理念。

大家对于高通8155和8295应该不陌生，目前国内中、高端车型普遍采用这两款芯片，但高通8155和8295只负责车机功能，并不参与自动驾驶。理想、比亚迪等车企不少车所使用的自动驾驶芯片，来自地平线公司研发的征程系列。

英伟达DRIVE Thor、高通Snapdragon Ride Flex、Intel Chiplet平台等，都着力于实现将自动驾驶与智能座舱芯片融合。

过去驾舱融合主要是将自动驾驶芯片与车机芯片焊接在一起，共享算力，车机芯片可以为自动驾驶提供算力冗余，自动驾驶芯片强大的算力则可以为其娱乐功能提供更强的性能基础。如今企业则更倾向于将二者融合到一颗芯片，让其成为一颗可以处理汽车所有问题的大脑。

驾舱融合有助于提高汽车集成度，降低硬件占用的空间与重量，减少通讯延迟，有利于整体功能开发与调度，从而实现降低成本，是未来智驾与智能座舱芯片发展的主要方向之一，也是实现「软件定义汽车」的关键因素。

软件定义汽车即发挥软件在汽车上的作用，通过智驾解放驾驶员与乘客，令其可以在车内休闲娱乐，汽车提供如同手机、电脑一般的娱乐服务。

软硬件分离是实现软件定义汽车的重要一步，车企无需为汽车适配软件，只需开放接口即可。国内部分车企已支持安装第三方软件，但距离真正实现软件定义汽车，依然有较长距离。

激光VS毫米波

成本与性能取舍难

传感器同样是实现自动驾驶的基础硬件，除了少部分对于自家算法极度自信的车企，选择纯视觉方案，目前绝大多数支持高阶智驾的汽车依然会配备雷达。

MWC大会上，Aeva推出了全球首款车规级4D激光雷达，除了3D位置信息，还能检测物体的速度。May Mobility下一代自主运输车辆已确定，将配备该雷达。

国外企业追求数据丰富度，国内企业则倾向于提升精度、降低成本。禾赛科技此前宣传的AT512激光雷达也现身MWC24，该雷达能够发射512线束，成像轮廓更清晰，并且拥有更高的安全冗余，探测距离也提升到了300米~400米。一径科技推出的ZVISION EZ6激光雷达则通过简化架构的方案，将成本降低至2000元左右。

激光雷达价格从几十万元一颗到2000元一颗，MWC现场的雷科技报道团小伙伴无不感慨万分。

激光雷达成本飞速下降，但依然有许多企业认为激光雷达成本更高，摄像头或4D毫米波雷达才是更好的解决方案。行易道、木牛科技、Arbe等国内外企业，纷纷推出了4D毫米波雷达。

4D毫米波雷达成本500元~1000元，远低于激光雷达，效果则能达到16线~40线激光雷达的水平。摄像头安全性有待考证，激光雷达成本太高，4D毫米波雷达则属于折中选择。

现阶段国内已有不少15万元左右的汽车配备普通毫米波雷达，激光雷达成本偏高，短时间难以覆盖中低端车型，表现良好且成本偏低的4D毫米波雷达，无疑是中低端车型普及高阶智驾的希望。

成本与安全性的权衡，一直是车企设计汽车时的难点，时至今日，某些汽车仍只有最基础的主副驾安全气囊。纯视觉方案确实成本最低，可摄像头容易受到环境因素影响，保留少量雷达以提升安全性很有必要。

哪怕是特斯拉，也暴露出了重拾雷达的迹象。未来行业很可能形成高端豪车配备激光雷达，中端车型摄像头加少量激光雷达，10万元左右的低端车型使用纯视觉方案的情况，全面普及自动驾驶。

通信大模型加持

向L4挺进

若问自动驾驶分级中，哪个级别最没必要，毫无疑问是L3（条件级自动驾驶）。L3的定义是汽车基本可以做到自动驾驶，但仍需驾驶员时刻保持注意。严格来说，华为、小鹏等头部企业的L2+级自动驾驶，已经实现了这一步。

有趣的是，2020年之前，车企们公布的研发计划不少选择跳过L3，直奔L4，苹果甚至打算一步到位开发L5级自动驾驶车辆，砍掉方向盘和刹车踏板。或许是看到了实现L4级自动驾驶的难度，近几年车企又在加紧L3级自动驾驶研发，但百度CEO李彦宏却在2022年世界人工智能大会开幕式上表示，L3级别的自动驾驶不好搞，可能L2后就是L4，没有L3这一档了。

本届MWC大会华为联合Tolly Group发布了L4数据中心自动驾驶网络方案测试报告，该方案得分4.02分，是Tolly目前唯一评估通过的L4级自动驾驶数据中心网络解决方案。

华为智驾水平国内首屈一指，更是国内唯一一个跳过城市覆盖，直接实现全国无图智驾的车企。华为认为，大模型是从L3迈向L4的关键技术，能够帮助车辆在特定模式下自动做出决策。

大模型能够提供更全面的数据感知和分析能力，融合各种数据，精准识别和分析道路环境，作出精准且正确的决策。大模型时代的来临，无疑将加速自动驾驶迈向成熟。国内各种法律法规正在制定，车企陆续拿到路测牌照，最快2030年左右，国内或许就将开放自动驾驶。

小通认为，李彦宏的言论很正确，自动驾驶还要驾驶员随时接管，将责任推给消费者，显然没人愿意接受。而L3与L4的理论差别不大，考验的只是车企与车内乘客的胆量，等到自动驾驶真的开放，恐怕没有车企愿意承认自己是L3。

自动驾驶为根基

更舒适的轮上空间来了

近几年车企疯狂往车内塞游戏、生成式AI，如高通推出的骁龙智能座舱，便与生成式AI结合。联发科等企业则致力于端侧AI研发，相较于云端AI，端侧AI无需联网，拥有更高的信息安全性与更低的延迟。

生成式AI的主要意义在于为用户提供更加智能、连贯的语音助手，能够准确理解用户指令的含义并进行操作。其次，如今生成式AI遍布各行各业，已经成为许多人办公的得力助手。汽车普及生成式AI，可以令汽车成为移动办公室。

生成式AI与车载游戏只是软件定义汽车的一部分，而车内乘客放心体验这一切的基础，则是足够安全的自动驾驶。

MWC24大会上，我们看到了车企与供应商为实现自动驾驶做出的努力，他们不再好高骛远，而是脚踏实地一步步推动自动驾驶走向成熟与商用落地。

可以预见的是，两三年内L3级及以上自动驾驶依然只是奢望，但小通坚信，十年内，L4级自动驾驶就能落地商用。

至于不愿接受现实，硬着头皮研发L5级自动驾驶的企业，苹果汽车部门已成为了他们的「榜样」。

2月26日-2月29日，MWC（世界移动通信大会） 2024盛大开幕，荣耀、小米、华为、OPPO、一加、传音、Nothing、联想、联发科、高通、中国移动等科技大厂均有新品发布。此外，今年的MWC还有一大看点是AI硬件，AI与手机、PC、汽车、XR、可穿戴设备加速融合将碰撞出全新火花。由“庄天明”和“定西”领衔的雷科技MWC 2024报道团正在现场进行全程追踪报道，敬请关注雷科技一起期待。

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