就在中国汽车电动化率超过40%之际，行业议题迅速切换成了“智能化”。算法、大模型、transformer……这些人工智能术语逐步被汽车人熟练地挂在口头。
从2023年下半年开始，几个汽车龙头公司接连发起了一系列智驾宣传。这其中，华为的无图方案、理想的百城NOA、小鹏的端到端等，给市场带来了不少有冲击力的趋势预言。
对行业趋势把握得更准的，可能要属Tier 1。Tier 1和主机厂有亲密的关系，在它们看来，某个智能化功能是否能将预言变成现实，成败关键在“性价比”。
现任知行科技总裁的蒋京芳，在行内有个外号，叫“Tier 1铁娘子”，她在老牌国际Tier 1公司有长达20年的工作经历，之后加入智驾方案供应商禾多科技。2024年4月，蒋京芳加入知行科技担任总裁，她自称回到了Tier 1行业中。
8月1日在焉知汽车年会上，蒋京芳提出了她对智驾行业的诸多看法。
她称，中国的智能驾驶非常卷，行业快速推出了很多技术，不小心就会out。
她称，由于重视用户体验，因此做智驾就像做绣花针，要不停打磨性能。
蒋京芳称，她看到智能驾驶有三大趋势，分别是智能化、汽车出海和舱驾一体。
智能化
“有人说中国汽车上半场电动化、下半场智能化，实际上我感觉从过去到现在、再到将来，智能化都是一个主旋律。”蒋京芳称。她判断，随着L1、L2的上车率不断提高，智能驾驶将成为中国消费者重要的购车标准。
都说中国的智能驾驶非常卷，到底在卷什么？蒋京芳列举了不少例子:行车上，行业快速推出高速NOA、城区NOA，现在甚至在研究不依赖于高精地图的记忆行车。泊车上，早期厂端跟车端结合的AVP实际上没法形成商业的闭环，所以接下来行业要“卷”真正的不依赖于自建图、不依赖于厂端的代客泊车。算法上，最早使用CNN，“去年如果不谈BEV+transformer一定是out了，现在谁在论坛里不说端到端好像也out了。”蒋京芳称。
汽车从业者正在经历一个技术大变革，自动驾驶的无数场景都在快速迭代。它需要大模型，需要数据标注，需要训练集群。
“我认为在自动驾驶的功能越来越趋同的情况下，用户体验就显得尤其重要，也就是说你得有很好的人机交互，更拟人化的决策，这也是接下来我们将越来越关注的一个地方。”蒋京芳说。
基础的行车方案已经是10万元以下车型的标配了，价格战下，BOM成本几乎透明的。“基础行车上，我认为是卷安全和卷出海。”蒋京芳判断称。
高速领航和自动泊车也成了15万元级别车的入场券，市场竞争激烈，决定着“车能不能卖动”。“这个领域，你得又要高性能、又要有性价比。”蒋京芳称。
除了行车方案，蒋京芳认为泊车方案能刺激用户体验大爆发。
早期，智驾方案商更专注于泊车性能本身，“如果别人泊车的效率小于45秒，那么我们OTA升级就要小于40秒”。如今，智驾方案商意识到“人机互动”的重要性，无感泊车能给消费者带来非常好的体验。蒋京芳称，智驾方案要不断去对标市场上一些好的公司和一些好的做法，不断提升自己的性能。
在人机交互方面，除了要做到整体的闭环、多视图的自动切换显示，也要增加更多的人性化、文言的一些提醒，要有增强现实以及对周边一些障碍物有更多的渲染。接下来，还可以做到更多的舱和驾之间的融合，这样的话能使整个场景更加的贴心。
蒋京芳坦言，接下来的智驾方案开发就像做绣花针一样，就是性能要不停去打磨。“就像泊车的汽车体验有太多可以雕琢的地方，这也是我们不断在提升的地方。”她称。
汽车出海和舱驾一体
蒋京芳坦言，汽车出海挺有挑战。不过，她相信这将是中国汽车的下一个增长点。另外，她认为曾汽车芯片也将进行系统性架构变革，主要趋势是舱驾一体化。
根据中国汽车工业协会数字，2023年，中国汽车产量为3016.1万辆；根据海关总署数字，2023年中国汽车出口量为522.1万辆。蒋京芳称，2024年，中国汽车出口量会向600万辆甚至700万辆水平攀升。
谈及出海“难点”，蒋京芳总结称，主要是法规、数据合规和当地适配等三点。
首先，要满足国外的不同法规，对当地场景进行适配，例如满足左路用户需求。
其次，要有数据的合规，因此出海车厂必须要投入合规云，并对海外数据进行相应的车牌和人脸的脱敏。
另外，每个国家的用户有不同驾车习惯，智驾方案也要进行相应的开发优化，并作出相应数据采集，要不断补充一些海外特殊的场景。
以泊车为例，在沙特等地，出于防止风干的目的，当地用陶瓷钉做成车位线。另外有的海外用户习惯车头泊入，还有各地有不同的残疾人车位识别。针对这些情况，出海的智驾方案商需要进行相关的一些数据采集，避免做训练的时候还得飞往海外。
“虽说出海是一个大的趋势，但是我们必须要准备好自己，保证我们国内的一些智驾功能在国外能够快速得到适配。”蒋京芳称。
在车芯方面，蒋京芳认为，以前的座舱、行车、泊车ECU结构将发生变化，驾舱一体化为明显趋势。她称，驾舱一体带来的优势是系统成本更低、通讯更好、用户体验更好。目前，知行科技已经在做驾舱一体的预研。
