主题：2021中国高新技术论坛
时间：2021年12月27日13：30--15：40
地点：深圳会展中心梅花厅
实录内容：
余健：尊敬的各位来宾、女士们先生们，大家下午好。我是来自科技部的余健，非常荣幸受邀担任本次论坛的主持人。本次论坛以驶入汽车新赛道为主题进行深入的研讨，本次论坛讨论的议题包括跨界入局——新造车，新格局、新使命——电动化、智能化、网联化；开放合作、技术赋能，打造汽车未来新生态等，会议邀请汽车领域的专家、科技领军企业高层次等嘉宾出席，下面请允许我介绍出席本次会议的重要嘉宾：
国家新能源汽车技术创新中心主任、总经理，中国汽车芯片产业创新战略联盟秘书长原诚寅先生；
波士顿咨询公司董事总经理，全球合伙人，中国区负责人徐杨先生；
深圳市航盛电子股份有限公司董事长杨洪先生；
福建中科云杉信息技术有限公司创始人 CEO潘元承先生；
思科大中华区副总裁封小韵女士；
英飞凌大中华区高级总监，汽车电子事业部负责人文君培先生；
让我们以热烈的掌声欢迎各位嘉宾的莅临。下面我们进行主题演讲环节，请每一位嘉宾发言的时间控制在15分钟以内。首先发言的是国家新能源汽车技术创新中心主任、总经理，中国汽车芯片产业创新战略联盟秘书长原诚寅先生，大家欢迎。
原诚寅：大家好，我是国家新能源汽车技术创新中心的主任原诚寅，非常荣幸今天能够接受大会组委会的邀请，跟大家分享一下我们在新能源智能汽车和双碳目标领域的一些工作的思路、想法以及对未来的一些判断。
我今天跟大家分享的题目是：新能源汽车数字化、电动化与双碳目标实现。我分享分为五个大的题目：
围绕着30碳达峰、60碳中和汽车产业做什么，我们选择两个路径，数字化、电动化，这两个路径过程中他们面临的挑战和难点分别是什么。我所在的组织，国家新能源汽车技术创新中心在数字化和电动化领域已经完成的一些工作，最后对于未来十年中国汽车的产业创新生态我们的一些建议。
首先我们知道欧、美、日、韩都明确提出了2050年碳中和的目标，而中国也明确提出了30达峰60碳中和。这个过程中，中国也逐渐发挥了作为世界大国对于世界气候的影响力作用。从2009年我们提出来到2020年我们希望我们的碳排放强度较之2005年下降40—45%，在我们的能源构成中非化石能源占比要提升到15%，2015年我们提出了30达峰的目标，同时我们的碳排放强度要较2005年降低60%—65%，却去年我们明确提出了60碳中和，这个是中国对于世界气候变化的责任。30达峰60中和已经是国家战略，今年的两会上克强总理明确在政府工作中明确落实各项工作，国家部委分别在各自的职责内制定碳达峰的方案。围绕双碳我们有哪些路径？
首先是能源结构的优化，我们用可再生能源来取代传统的化石能源；二是我们现在所涉及到日常出行的交通领域，我们推动电气化技术大量应用，也会有效降低碳排放。三是在建筑领域，我们如何构建绿色的建筑体系，同时和智能化的建筑。我们消费者就是对于广大的普通老百姓而言，怎么促进我们的消费者低碳化，比如说共享出行这些新的商业模式来推广我们的低碳消费。还有金融领域支持绿色化的产业布局，同时围绕碳排放推动碳定价碳交易来实现围绕着碳排放系列的金融产品的创新。我们也可以看到在中国作为世界汽车第一大产销国，我们也是世界上新能源汽车拥有数量最多的国家，在2021年我们的年产销量一定会超过300万辆，在市场的占有率超过10%。在这个领域新能源汽车对于双碳目标的实现会有巨大的正向作用。
在汽车产业中，我们可以看到传统的燃油车和新能源车以电为主的纯电动汽车，它基本上油和电耗的比例是1：2，就是百公里6.5升的A级车，对应大概是13度电的电耗，但是他们对应的二氧化碳的排放量也是减半的，就是传统燃油车大概是百公里16公斤的二氧化碳排放，纯电动不到8公斤，利用新能源技术推广应用新能源汽车将是交通领域节能减排的必由之路，也是中国实现交通强国的重要举措。这个过程中国家对于汽车汽车的推广应用也采取不同的政策，早期更多是采用产品补贴的模式，就是鼓励厂商在制造新能源产品中给予补贴，像电池补贴进行，支持新能源汽车的生产和应用。但是后期我们更多采用市场化的手段，就是碳交易、碳激励推动更多的用户使用新能源汽车。
实现双碳目标我们认为有两个关键要素：数字化和电动化。首先电动化是未来新四化的核心要素，在电动化过程中，我们面临多种挑战，比如说能源供给结构的优化、电动车辆的使用过程中能源效力的提升以及一些新的能源供给方式，像氢燃料电池的大规模应用。数字化也会对于低碳提出更好的帮助，比如说我们利用数字化技术，可以有效节约在整车设计、研发、验证过程中的资源投入，提升我们的研发效率，降低我们的研发成本，缩短研发周期。人工智能这些技术在数字化的支撑下，会有效融入汽车产业，而数字化就是推动人工智能和智能化技术大规模应用的变革中心。电动化将是我们产业发展的新机遇，也是未来十年乃至更长20年的核心技术路线，这个也会助力整个产业的绿色发展。
我们探讨一下汽车数字化技术和双碳目标实现的一些具体关系。我展示的图是一个全生命周期的流程，从车辆的研发、设计、仿真、验证、制造、使用环节，这个过程中数字化的研发会使我们的产品设计、验证更高效，降低我们的实验次数，缩短实验周期提升实验效率。数字化生产可以利用数字孪生的技术和大数据、人工智能有效结合优化我们的生产节拍，生产的工艺。同时有效提高生产效率，也可以更高效面对突发事件。数字化监测对于汽车的使用产生巨大的帮助，我们可以更好的来锁定二氧化碳的排放源以及单车区域的碳排放数据，对于碳排放进行监管。整个数字化技术有效覆盖汽车全生命周期，未来不仅在设计过程中，使用过程中，包括制造过程中，都能实现零碳排放，这才是我们的终极目标。
我们具体来看看数字化研发，数字化研发过程中我们首先可以围绕着研发的体系来看，我们能有效利用数字化的技术验证技术和设计技术，缩短开发流程，重复的利用这种平台化、模块化的产品，降低我们重复开发的成本。而且我们可以利用线上的体系，把很多线下聚集的交通投入和资源的消耗变为线上的平台使用，这样的话有效的降低人员的流动产生碳排放。而在制造环节，我们可以把工艺数字化，利用供应链体系和生产线的数字化智能化的改造，能有效地提升我们的能效，这样的话也会对于双碳目标实现有很大的帮助。
在工厂里头我们可以建设一个数字孪生工厂，首先利用数字孪生在虚拟空间对于我们数字化设计的产品数据、工艺布局进行快速的验证。在物理空间里面，利用数字化的系统和检测技术来提升生产效率达到降本增效的目的。到了使用环节，就意味着我们也要有效对于碳排放进行监管，我们可以通过碳追踪的技术可以看到每个个体每一辆车到每个区域甚至每个城市的具体碳排放的量，排放强度动态监测，这样有助于政府出台措施进行管控。涉及到单车的数据和运行的数据可以跟区块链的技术结合，在区块链上进行存证，未来我们会对于碳交易和市场特别是碳积分的交易市场建设会有巨大的帮助。交通数字化过程中，由用户驾驶新能源汽车出行可以有效算出每个碳排放量的降低，这样可以直接促使碳交易的推动。通过二维三维以及数据的连通打通会有利助力数字化、低碳化、智能化，推动交通运营决策包括日常的监测预警。
第三部分谈谈电动化，刚刚我讲了对于燃油车和电动车百公里的耗油量耗电的数据是减半，现在的化石能源的承办越来越高，在不同的区域、不同的国家，电动汽车使用成本充电的成本和加油成本，较传统的燃油车有明显的优势，这也是不仅仅带来节能减排，更是全生命周期经济帐算得过来。
电动化技术在碳排放中有哪些作用？首先可以基于预测模型，我们碳排放核算，会加速推动电动化技术上车的应用，用更多的电动化产品在车企中推出。我们会对能源供给网络进行低碳化的优化，而且会结合碳捕捉的技术推动碳中和目标的实现。纯电动较之于燃油车排放量明显优化，而且到2030年我们现在的非化石能源在发电占比中从不到30%提升到40%以上，IOC排放还会降低，这样仅仅为汽油车的一半，也是非常明确的。
如果我们推动电动化一定要考虑清洁供电的问题，现在大部分的电能由火力发电提供的，我们要建立新能源汽车清洁供配电模式，要把一个车变成可移动的充放电装置，和车网互动实现电能的高效互动。在整个充电站、换电站、加氢站的建设中合理布局，在充换电侧增加清洁能源的分布式清洁能源的储能应用，降低用电全链条的碳排放。同时，我会鼓励我们的用户更多使用清洁能源，从国家的能源战略方面我们会建立以智能电网多种先进技术结合的分布式能源网络，在一些交通的关键节点以及像港口、机场建立便捷的充换电设施，推动交通运输的以电代油。国家交通战略规划中我们会更多的推动交通运输的低碳节能的发展和资源的集约利用，同时强调交通空间的综合利用，在运输工具方面，也规模化用新能源技术来进行协同。
在电动化的技术中现在非常热的题目就是氢燃料电池，氢能是零碳排放能源，但是处在起步阶段，产业链不完整，我们看到在一些关键技术环节和关键器件上面临调整。储氢、加氢的成本非常高，较之于充换电技术存在劣势。未来我们会聚焦新技术，包括多元化、多模式的氢气的储、运、加、注技术，这些会对氢能在中国新能源汽车产业中应用产生巨大的助推。
围绕着电动化我们可能还要关注的要点就是能源效率的提升，现在看到传统的电动车驱动效率、利用效率不是太高，有的低于85%，这里面有很多的能量被损失掉了，没有真正利用到驱动和车辆控制中。在这一块我们要提升整车的动力性和经济性。驱动方面我们可以以高频高温高效的碳化硅取代硅基IGBT实现电驱动系统的高度集成，提升轻量化，提升整车的经济性。国创中心在数字化和电动化领域做的工作，数字化技术的数字化研发平台上，我们打造一个开放的数字化平平台，把跨领域跨学科全生命周期的仿真工具链整合到这个平台，基于工业互联网的平台能够依托这些东西支持工艺到生产数字化智能制造。
车辆交付以后的数字化监测，我们做了两个事情：一是大家都知道电池是新能源汽车的一个核心器件，电池的评估以及它的健康状态的评价，在长期使用后怎么落实，这是一个巨大的挑战。我们打造了一个工具链专门依托它的使用机理模型和使用过程中的大数据、融合算法对电池的健康状态进行评价。同时，我们和充电网络的区域能源管理结合，可以实现有序的充电和智能化的充电。单车使用后的碳减排量的计算，有效的能够记录每一个用户在每次出行产生的碳减排量，有效推动碳交易。
关于燃料电池，燃料电池我们做了两块：一是整车的开发，我们都做了车验证技术。二是车载的供氢系统，有不同的车载，同时为了更好支持氢燃料电池的使用，我们对于氢气的供气系统安全评价也做一些相关的研究工作。而在电动化另外方面，我们想要谈到电驱动技术，我们做了几个方面的尝试。一是碳化硅的控制器关键技术以及不同的封装模式，我们在做适用于电动化的变速器以及适合混合动力的高性能的变速器的不同方案，提升混合动力和纯电动型的驱动效率。还有动力电池，围绕着固态电池的技术研发我们做了对应的相关技术，这些都是过程中在做的。
最后做一个总结，从国家的层面来看，新能源汽车一定是实现双碳目标的重要方向，在这个过程中，数字化、电动化将是我们整个电动汽车产业化的重要路径。可以看到在未来的产业发展过程中，汽车的格局在产生巨大的变化，我们很多的整车企业由产品的制造商向一个服务的提供商转化。而且在这个过程中，我们用到的技术越来越广泛，除了传统的车身底盘还会涉及到电池电极电工技术，现在会涉及到大数据软件、芯片以及云平台一系列甚至生物健康的技术，这些都会快速融入到汽车产业，我们看到汽车产业的生态一定是开放融合。我代表国家新能源汽车技术创新中心跟大家表个态，我们希望未来在跟行业伙伴合作，共同打造一个更为开放、更为融合，更适合中国新能源智能汽车发展的产业生态，谢谢大家。
余健：感谢原主任的精彩发言。原主任从汽车的数字化、电动化给我们做了非常精彩的分享。下面有请波士顿咨询公司董事总经理，全球合伙人，中国区的负责人徐杨先生发言。他今天给我们分享的题目是汽车软件化筑梦未来，有请。
徐杨： 谢谢各位。今天跟大家分享一些高科技在汽车行业的应用，主要是跟软件相关。
现在一个非常重要的议题就是汽车产品的软件化，这个到底对这个行业意味着什么？
首先未来90%的汽车功能都可以通过软件及其硬件相关的服务来进行体现。
二是过去七年以来，不同的主机厂包括零部件企业都积极投资于建设自身的软件实力，在这一领域累计的研发投入已经达到1400亿人民币以上。
三是对产业来说，在中国汽车行业做软件不得不面临的课题，就是每一个消费者都希望汽车的软件像手机一样好，但是实际上大家可以发现，预期和目前的产品交付还是有一定的差距。需要关注的是如何让使用软件的这些公司通过提供更好的软件，给顾客创造价值，同时实现自身的价值，而不是说公司已经在硬件基础上做了很多投入，但还要再大量投资做软件，却又得不到大家的认可。所以说未来要有一个可持续的经济模式的话，单车的成本需要再降低3000—6000元人民币。
四是这是一个万亿级的市场，对于包括不同的从事汽车自动驾驶相关的企业、互联网公司以及想从这个汽车产业当中分享新能源盛宴的企业来说这是一个非常好的机会点。
最后一点我们也乐观估计会有企业提供更好的软件服务，可以通过软件来进行收费。这也是传统企业除了从硬件收费以外另外的利润来源。
我跟大家具体分享一些BCG帮助企业打造软件能力的心得体会，总结成四大核心方向。无论是什么样的企业，只要未来投身于汽车软件及其相关的领域，这四方面都必须要思考。
一是软件定义的梦想汽车，每个人都希望我们的产品拥有最核心的竞争力。这就要求软件和硬件的完整结合，同时我们希望以客户为中心，提供更优质的产品和服务。但当每个消费者都拿出手机的导航跟汽车厂的导航相比，包括用微信的沟通跟其他汽车厂提供的产品相比的话，实际上我们认为软件的卓越都变成了一个必修的选项。
二是价值创造。一方面是在产品上提供更好的体验，从而带来更多的市场份额；另一方面就是软件的使用可以帮助企业降低采购和物料的成本。还有一些企业在整个公司级建立了数据管理和数据架构的基础，可以更快地促进产品上市的时间。
三是技术战略。这往往是中国企业较容易忽视的一个领域。我们发现，在中国市场，有能力建立软件能力的企业几乎都在自建，没有能力的企业则基本都在拥抱互联网。但是那句名言，真正做硬件很好的企业，不做软件没有办法提供非常好的客户体验。无论是提供整车相关零部件的产品还是相关核心组件的产品，如何把软件和硬件结合都是最核心的问题。是否每个企业都要去负责自己的底层架构？这个软件的生态合作伙伴到底如何更好拥抱中国非常完善的互联网基础？我们的开发以及工具链等等到底应该怎么进行选择？这些都是非常重要的课题。
四是如何通过软件推动整个企业运营模式的变化。这里面提到的是传统做硬件的公司可能产品需要四到五年升级一次，以汽车为例可能每年都有维修和保养服务。现在企业都能够利用车联网或其他技术，做得好的公司可以做到每个季度或每个月都通过软件来更新功能，但是做得不好的公司可能每半年甚至每12个月才刷新一次软件，这样就无法提升客户体验。这不仅仅是技术的问题，也是对汽车厂和零部件企业内部的组织和决策等相关流程的一个新考验。
具体来讲：
第一，我们梦想中最好的汽车是什么样子的？在座非常多的专家以及每一位都是潜在的消费者，对心目当中最佳智能电动汽车其实都有各自的定义。比如说，通过OTA技术提供日新月异的功能，跟物联网、智慧城市都可以实现连接，成熟的自动驾驶技术，AR和仿真等其它功能，这些都是我们所期待的。然而，现实也很残酷，有两点需要企业进行思考。
一是我们如何保证车内外包括跨不同体系不同领域甚至不同触点之间的一致性体验？这一点非常关键。举例而言，如果现在大家想购买一辆汽车，下载一个企业的APP，点击两三个信息能不能跟企业进行直联？客观地说，有非常多的企业还需要输入无数遍的个人信息才能帮大家约一个简单的试乘。在复杂的产品汽车工程当中有很多的节点，需要共同提升一致性体验。
二是价值的创造。能不能通过软件订阅、功能订阅等其他方式实现交叉销售？这一点对于从业者而言其实是一个非常重要的理念。为什么大家都把软件创造的价值这个课题提到这么高的日程上呢？我认为跟中国独特的互联网生态密切相关，原因在于中国互联网企业能力都较强，能够提供非常多的服务。在中国市场，非常多的软件服务都是免费的，而且手机端的服务用户体验都非常好。所以对于这些传统的汽车企业而言，若想在车端提供有竞争力的服务，要解决的问题就是怎么样平衡提供软件服务的成本和通过软件为企业创造的价值。我们也做了一些不同的领域分析，包括反复利用软件、硬件的模块化、整车的调校等等可以实现降本；还有通过虚拟的实验技术，包括通过OTA技术加强质量大数据等等，可以帮整个公司层面提供更好的降本。
第三，每个企业的技术架构的选择，包括云、软件的应用，软件的平台，以及硬件的平台等等。在此，我想强调三点：
一是必须思考如何实现软件和硬件的集成来提升客户体验。比如在组织上、流程上、资源上以及体验上，怎么把这句话真正落实？
二是操作系统实际上是一个非常重要的控制点。比如，很多手机企业使用安卓系统，苹果也有自己的OS。在汽车等相关领域，企业在相对的操作系统上可能进行深入研发，来制定行业的标准和架构，这也是至关重要的。
三是取得唯一的数据资产。自从自动驾驶、新能源汽车面世之后，实际上我们有了更多的数据，包括车辆的数据、行驶的数据等。关于这些数据，我常常听到的观点有：1、数据都在云上，实际上说明数据没有变现；2、数据都在PPT上，就说明这个并没有利用到生产和实践。我认为如何把企业的数据源能够充分发挥出价值，是未来在软件定义汽车时代的一个核心竞争力。
最后我想跟大家分享一些组织和能力如何来拥抱汽车的软件化。我们对全球从事相关领域的专家、学者做了一些访谈，得到一个抽样结果，即有64%的受访者都认为我们向软件化进军最大的挑战是人才，以及如何保留人才。（某些行业龙头车企，对于内部的硬件工程师、研发人员能力转型的投资甚至比某些车企还多，以此向软件进军。）我们如何招募新的企业领军人才？如何把现有的人才梯队向软件方向进行转型和升级？这些都是企业需要思考的问题。
二是可持续的软件定价，包括盈利模式的问题。
第三点和第四点是跟组织相关，如何在企业内部落实以消费者为中心的创新机制，以及如何拥抱其他汽车厂还有合作伙伴的关系等等。
BCG在这些方面都做了深入研究和分析。如何打造软件的能力以及如何通过软件创造价值是企业面临的两个课题。第一个维度就是说软件的价值到底如何进行创造，这个软件投资的成本到底怎么实现？企业在降本提效等领域是想成为快速的追寻者还是领先的破局者？二是企业内部软件的成熟度。我们有没有软件的战略？我们的架构怎么样？我们的供应商跟原来IT年代有没有变化？我们内部的组织流程如何拥抱万亿级市场？这些都是非常重要且值得企业去深思的问题。希望以后有机会可以和大家进一步分享。
谢谢大家！
余健：感谢徐杨先生的精彩发言，原来我还真是对汽车软件化印象不深，没什么感觉；今天徐总的介绍，我看还是很重要的。下面我们有请深圳市航盛电子股份有限公司董事长杨洪先生来给我们做分享，他分享的题目是打造高端智能汽车电子核心竞争力，掌声有请。
杨洪：各位嘉宾大家好：
今年是“十四五”开局之年，以新能源、智能网联汽车为标志的汽车新发展阶段已经拉开大幕，国内汽车行业供应商正在努力向世界汽车提出中国方案，打造自己的核心竞争力。我的演讲内容共分三部分展开：航盛简介、高级别智能汽车的趋势、机遇与挑战、以及航盛电子解决方案。
集团简介
航盛电子成立于1993年，注册资本2.7亿元，是是一家集研发、制造、销售、物流配送于一体的国家级高新技术企业。目前销售额超50亿，其中海外营收占比20%，目前员工总数约4000人，研发人员就超过1200人。我们拥有国家级技术中心，以及通过国家CNAS认可的完整实验室，拥有1000多项相关专利，我们每年研发投入超过13%。曾获得过 省长、市长质量奖，拥有三大生产基地，年销售680万台套。
我们的客户包括欧系/美系客户、日系/韩系客户、中国本土客户等多家头部主流车企，为全球车企做产品配套。
公司28年以来，一直聚焦深耕汽车电子，产品不断更新迭代，现已形成四大产品线业务：智能座舱、自动驾驶、软件及服务、新能源与功放系统。
在智能制造方面，航盛依靠自动化、柔性化生产，以及丰田的精益管理，已经达到国内先进水平。
经过多年的沉淀，公司在技术、质量等方面，得到社会认可，行业认可。
近年来，随着新能源汽车渗透率的不断提高，汽车市场也在发生明显改变
首先是智能汽车规模
按照2021年8月，工业和信息化部发布的相关《意见》（即《关于加强智能网联汽车生产企业及产品准入管理的意见》）对智能网联汽车的明确范畴定义（智能网联汽车是指搭载先进的车载传感器、控制器、执行器等装置，融合现代通信与网络、人工智能等技术，实现车与X（车、路、人、云等）智能信息交换、共享，具备复杂环境感知、智能决策、协同控制等功能，并最终可实现替代人来操作的新一代汽车。其中，汽车数据安全、网络安全、软件升级、功能安全和预期功能安全管理成为智能网联汽车的重要标签之一，并涉及数据安全、网络安全、在线升级安全、驾驶辅助和自动驾驶安全等核心问题），在2021年9月国内智能网联新车渗透率已经达到16%。越过16%这个坎，智能网联汽车渗透率将得以飞快发展，IHS预测，到2025年渗透率将超过75%，达到2000万辆的规模。
作为承载智能网联功能最好的新能源车，在今年1-11月，新能源汽车销量达到299万辆，渗透率从去年的5.8%增长为12.7%，预计2022年，中国新能源汽车将达到450万辆，由此带来的中国汽车智能化大年即将开启！
其次是智能汽车的趋势，
在电动化方面——中国的电池技术优势非常明显，甚至赶超国外品牌；而现在的燃油车、高端电动车价格平齐、低端电动车在中小城市的普及，都促使电动汽车未来发展越来越迅猛。
智能化方面——各家车企均为了体现车辆的第三空间属性，纷纷投入智能驾驶、智能座舱的迭代升级，这其中自主品牌尤其走的比较快
网联化方面——国家也为了打造智慧城市，在5G的快速发展下，不断加深对车与人、车与路、车与设备、车与云之间跨界互联互通的支持。
共享化方面——在提高出行效率、实行绿色低碳生活的目标下，未来自动驾驶的共享汽车可以自行移动到出行需求点，实现无缝接驳；人、车，路实时共享交通信息，将大幅度提高出行效率。
我们认为，“新四化”这四化相互依存和促进，技术方面，电动化是智能化的基础和保障，智能化能够促进电动化和续航里程的进步；体验方面，自动驾驶下的网联化可以给客户最佳体验，智能汽车变为第三空间；数据方面，网联汽车数据回笼，助力实现智能化和共享化；自动驾驶可以真正实现共享智能出行。
智能汽车的演化
接下来，智能汽车演化的路径是：以体验为核心，打造“出行服务+空间服务”。其中：
数据是进化关键要素，能够持续产生积累
软件是思考运转的大脑，能够持续学习升级
硬件是决定性能的基础，能够灵活弹性部署
智能汽车特点
智能汽车的联网，一方面能够弥补单车智能的不足，为自动驾驶提供辅助感知能力，并为车辆群体协同感知、决策提供条件，以提升驾驶安全性，另一方面能够降低车辆适应各种道路的条件成本，加速自动驾驶落地。这其中有3个方面的驱动，
1是C-V2X关键技术支持蜂窝网络形成有效冗余，保障通信可靠性；
2 是单车智能技术尚未成熟且环境感知系统具有局限性；
3 是C-V2X具有清晰的演化路径， 支持向5G模式下的演进。
智能汽车方向
从全球范围内来看，智能汽车在接下来的几年一定是呈现快速发展的趋势，并呈现4个特征：
从技术层面看，汽车正由人工操控的机械产品逐步向电子信息系统控制的智能产品转变。
从产业层面看，汽车与相关产业全面融合，呈现智能化、网络化、平台化发展特征。
从应用层面看，汽车将由单纯的交通运输工具逐渐转变为智能移动空间和应用终端，成为新兴业态重要载体。
从发展层面看，一些跨国企业率先开展产业布局，一些国家积极营造良好发展环境，智能汽车已成为汽车强国战略选择。
中国拥有抓住机遇，加速发展的几大战略优势：
（1）中国特色社会主义制度和国家治理体系能够集中力量办大事，国家制度优势显著。
（2）汽车销量位居世界首位，新型城镇化建设快速推进，市场需求前景广阔。
（3）互联网、信息通信等领域涌现一批知名企业，网络通信实力雄厚。路网规模、5G通信、北斗卫星导航定位系统水平国际领先，基础设施保障有力。
（4）我国汽车产业体系完善，品牌质量逐步提升，关键技术不断突破，发展基础较为扎实。
在大的趋势下，我们面临很多机遇与挑战
技术趋势
芯片处理能力、软件规模及数据处理能力在快速提升；软件代码从几年前的上千万行代码增长到上亿行代码；芯片处理能力从几个TOPS（拓普斯）达到4000TOPS，对我们的软件开发能力都是一个巨大的挑战。
核心技术一：软件定义汽车
软件定义汽车有三大特点：标准化、相互独立、松耦合。分别从量和质的方面带来价值的提升：
量的方面，软件代码量快速增加， 汽车软件功能不断增加， OTA升级使得软件需求持续提升。
质的方面，件性能要求越来越高， 更高级自动驾驶及娱乐系统功能的实现不仅需要硬件的配合，亦需要更加成熟、优化的系统内核、中间件以及应用算法的提升。
核心技术二：芯片“制造”汽车
随着智能网联汽车时代的到来，以特斯拉为代表的汽车电子电气架构改革先锋率先采用中央集中式架构。全球范围内各大主机厂均已认识到软件定义汽车的大趋势，纷纷升级自身的电子电气架构，虽然不同主机厂具体采用的方案不同，但域控制/集中化架构的方向是相同的。由此带来高算力域控制器芯片需求大幅提升。
核心技术三：数据“改变”汽车
智能网联汽车终端存在两大数据难题：
1、车企云端存储着海量低质量、低精度的“贫矿”数据，数据量、数据质量和信号维度均不能满足智能汽车算法模型的开发需求；
2、车端算法部署和迭代效率低下（数月/年迭代一次），导致智能进化难。
因此AI处理器以及对应的硬件算力与传感器、软件的协同配合，有助于改善数据使用问题。
大变局之下，航盛面临的机遇与挑战
总结为VUCA，
Volatility ——易变性，资本及互联网公司进入汽车行业，带来汽车产业的变化；
航盛的V应对策略——愿景，明确企业愿景为打造“中国第一、世界一流” 国际化汽车电子领军企业,并进行积极进行战略化布局
Uncertainty——不确定性，新冠疫情，天灾及世界政治格局变化带来的汽车产业链的风险；
航盛的U应对策略——理解，用心观察和倾听客户及供应商，确保理解正在发生的变化，预估变化形式，联合上下游，形成合作共赢的朋友圈
Complexity——复杂性，以特斯拉为首的新能源汽车崛起和传统汽车的面临的挑战；
航盛的C应对策略——清晰性，以客户为中心，快速，清晰地了解需求和变化，从而更好，更明智的进行业务决策
Ambiguity——模糊性，后互联网时代及元宇宙时代对于未来出行方式的变更；
航盛的A应对策略——敏捷性，敏捷调整战略战术来应对，保持持续的关注行业变化，并进行前瞻性开发和研讨。
最后，航盛在新趋势下的应对方案
就是积极转型升级从传统硬件供应商→到系统服务商→再到智能出行服务商，不断提升自主创新能力，以开放、共赢的理念与行业上下游协同合作，构建全新的技术创新供应链生态圈，通过智能制造打造出高质量产品，不断为客户创造价值，为世界提供中国的智能网联汽车解决方案。
在面对各种挑战下的布局
包括（1）积极引进高端人才，布局网联化，智能化和电动化产品，重点聚焦软件能力。（2）寻找芯片生产商，形成长期战略合作伙伴。（3）与人工智能和初创公司密切合作，提高产品集成技术及人工智能领先技术。
并由此构筑公司主要壁垒：（1）客户资源壁垒，聚焦战略客户；（2）人才壁垒，储备软件，电子、通信、传感等方面专业人才；（3）技术壁垒，专注于行业核心技术研发，加大研发投入力度；（4）规模化壁垒，控制产品成本，提高生产效率；（5）质量壁垒，对标行业龙头企业，提高质量标准；（6）品牌壁垒，扩大产品影响力。
航盛的产品布局
是持续完善座舱+网联产品+智能驾驶的产品线组合，重点突破域控制器与软件能力建设，涵盖了完整的产品线，为客户提供差异化、定制化的前瞻性产品和服务。
在新能源产品方面
我们布局了核心的电池管理系统、整车控制系统、电机控制器，并不断进行产品升级迭代，退出最新的动力与控制器以及集成式VBMS系统。
习近平总书记指出， “一定要把关键核心技术掌握在自己手里，我们要立这个志向，把民族汽车品牌搞上去”。航盛站在改革开放的前沿，将结合“地域+政策+人才+技术”优势，发挥领军企业作用，加快转型，实现自主创新与自主可控，助力汽车产业由汽车大国向汽车强国迈进。
航盛的发展目标
围绕“聚焦、变革、突破”的战略主线，坚持“品牌第一、质量第一、规模第一、效益第一”战略目标，以“站在新阶段、贯彻新理念、谋划新格局、实现新发展”为战略指引，目标在2025达到100亿，2030营收超500亿，在2035年成长为千亿级企业，成为世界级、国际化汽车电子领军企业。
余健：感谢杨董的精彩分享，他今天从汽车的电动化、智能化、网联化和共享化新四化给我们做了一个很好的演讲。下面我们有请福建中科云杉信息技术有限公司创始人CEO潘元承先生发言，他今天给我们分享的题目是“云杉智能网联系统助力港口智慧升级”。
潘元承：大家下午好，今天我的分享不从大方向上讲，我想给大家分享的是一个特例，是云杉如何通过创新和优化现有的系统，在一个具体港口实现了一整套能够商业运营的自驾系统的经验，希望和大家共享一下我们的过程。
中科云杉是2019年9月份成立的科技创新企业，招商局港口集团也是云杉的股东之一，最初我们是专注于自主研发的4D数字成像毫米波雷达，成熟以后开始考虑L4级别的自动驾驶系统，因为港口有24小时×7天的运营需求，而正好毫米波雷达有全天时的运营能力，因此以毫米波雷达为主力传感器的自动驾驶系统能够在港口有很好的应用。目前云杉的自驾车队已经在妈湾港形成了商业运营能力，并且已经开始积极的在其他国内外大型的集装箱港口进行了商业合作洽谈。
去年9月份我们的自动驾驶车“云杉号”入驻妈湾智慧港，到去年12月通过四个月的测试，云杉是唯一一家完成了所有招商局智慧港水平运输自驾系统参建准入条件测试。并在后续的公开招投标中，顺利中标了招商局港口的自动驾驶项目。目前，云杉自驾车队已经达到了商业运营的能力。
传统集装箱码头有一个内部转运的痛点，就是集装箱从船到堆场之间需要有人集卡承担集装箱的转运工作，实际就是在港口内大概几平方公里的小区域里面反复往返，这项工作比较枯燥，同时由于对技能要求较高，这样的集卡司机比较难找，而且我们发现人工操作的效率相对较低，并且现在成本也越来越高。所以总的来说，人工集卡在效率和成本上都不占优势。
最初在考虑要实现这样一个系统的商业运营时，我们意识到必须关注很多环节。我们当时想这个系统不能只是一个单纯依靠集卡单车智能解决问题的方案，因为在自动驾驶要商业运营的时候，一个突出点就是它其实只是把司机的成本降下去了，但是在它降司机成本的同时增加了很多另外的成本，也就是自动驾驶系统的计算单元和传感器系统。因此，到底如何才能平衡，并且能够创收是云杉解决方案的前提条件。在这一前提条件下，我们一定要在一开始就考虑成本问题。我们在港口的这套系统，就是从以下两个方向来控制成本问题：一个是控制车内传感器的成本，即将高线程激光雷达主力传感器换成云杉数字成像毫米波雷达，激光雷达的性能用一个低端的激光传感器为辅助的传感器来实现，这样的话能把传感器的成本降得很低。另外一个是我们将很多过去以车为主的计算，从车内移到了后台集中做计算，融合运算，在封闭园区是可以做到很好的“云脑”和“车脑”协同。
另外自动驾驶车队运营的时候一定要解决安全员的问题，如果仅仅是把司机换成安全员，不仅人力成本没有减少，而且整个车的物料和传感器硬件成本也会提升很多。所以云杉行业内首创通过5G技术实现了安全员后置，用少数的安全员去监控整个车队的行驶，以最低的人力成本实现监控。另一方面我们要充分运用车路协同的能力，让车载的传感器和需求降到最低，这是我们通过毫米波雷达做的路基探测系统，探测信息传输到车，让人能够做到最好的决策。为此我们做了车队集群的云杉5G智能远程指挥台，也做了单车监控的云杉5G智能远程驾舱。
云杉的智慧管理中心包括了现在的云杉5G智能远程指挥台+云杉5G智能远程驾舱。5G智能远程指挥台的作用是实时监测车队自动驾驶状态，当自驾车辆进入危险区域或者异常，则指挥台系统会自主分发至5G智能远程驾舱，由后置安全员人工判定并处置。目前已经能够实现一名FAE实时监控三个自驾车队的运营。这两个子系统配合我们的软件平台，是我们能够大幅度降低运营成本的主要根基。
云杉的车路协同系统和开放道路的车路协同有所区别，我们通过超远程的毫米波雷达实时全程漫游跟踪监测港区的交通状态，然后将车辆的实时行进数据，包括它的位置、速度以及其相关轨迹等数据回传到我们的后台系统，在后台经过一些融合的计算，能够把一些决策信息提供给自动驾驶车队和运营规划软件，做出更优化的运营规划。
在车方面我们是通过了多个平台，目前支持三种不同的车型，我们的自动驾驶的牵引车目前能够实现完全的自动驾驶，能够达到非常高精度的对位，在港口里面运营自动驾驶的时候，要求必须在不超过要求位置正负3厘米的范围内停下来。我们通过雷达做到SLAM能力，我们用的是毫米波能力做的，计算能力大大降低了，比激光雷达的计算要求低很多。同时我们也有V2X和自动刹车的设备。
云杉的牵引设备APM拥有聪明的“车脑”，依托环境感知、数据融合、决策规划、自动控制和高精度地图的配合，使之在港区内能够高效可靠运转。我们的主力传感器是自主研发的云杉4D数字成像毫米波雷达，具备全天候作业能力，且整体的单车自驾系统成本性价比极高。
车只是整个车队运营的一部分，云杉的系统是和集装箱的调度系统TOS系统深度配合的情况下，我们有交通监控中心做任务管理，还有一些大规模的车队路径规划。通过我们的车路协同系统能够让车更好、更早的知道他自己周围的环境，这些设备和子系统配合我们车的自驾系统形成完整一套自动驾驶车队的运营。
另外在高精度对位方面我们也做了很多工作，我们的车能够负载大概70吨的货物，我们在这方面用了毫米波雷达和激光两种不同的方案从而能够让我们的车精准停到它需要停的位置上。这对车队运营的效率提升有很大的帮助。另外就是我们为了保证车队的安全，设置了危险区域的主动刹车系统DAEB，这套系统和一般的主动刹车系统的概念稍微有一些不同的地方，就是这套系统研发背景是基于前几年出现的两次公交车恶性的交通事故，分别是2018年在重庆和去年在贵州出现的公交车坠湖的事件，我们当时想的是如果有一套系统能够通过毫米波雷达判断出栅栏这样的危险区域，然后触发这个刹车系统，对整个社会很有帮助。
后来我们发现港口也有这个需求，于是把这套系统融合到我们的自动驾驶车队里面。为什么云杉要做这么多工作呢？因为我们的产品要有竞争能力，必须比现在的人工车队还要高效、安全，同时还要给港口业主创造价值，我们围绕“高效、安全、价值”这三个出发点，研发了这一套系统产品。
中科云杉的车队在妈湾智慧港已经测试运营和商业运营大概一年多。妈湾智慧港是作为国家交通强国的战略示范项目，也是招商局集团践行“一带一路”的母港重要分支力量，中科云杉很荣幸作为参建单位，为国家的港口数字化升级转型贡献了中国方案。
作为一个科技型创新企业，我们的商业模式也是灵活的。通过我们和港口形成了一个深度绑定的服务运营的关系，做到真正的：深入场景，做深场景，可复制场景。通过融资租赁+技术服务输出，传统港口不需要改变预算金额，云杉能够助力使之轻松实现智慧港口升级转型。
当然，除了自动驾驶板块业务，中科云杉作为ADAS主力传感器数字毫米波雷达供应商之一，具备完全自主研发、设计、制造能力，在汽车产业从辅助驾驶过渡升级到具备自动驾驶的进程中，有着不可推卸的历史使命。云杉雷达技术领先传统FMCW雷达一个代次，能够更好的为终端用户提供安全可靠的抗干扰的4D数字成像毫米波雷达传感器系列产品。
在过去的两年时间里面，我们和很多行业相关类似比亚迪、金龙集团、WISDOM、招商国科这样的知名企业形成了深度的战略合作关系，帮助云杉在自动驾驶和数字成像毫米波雷达这两个板块业务迅猛发展。同时，政府对高科技行业的支持力度，也是公司能够较为受大家所知和资本关注的原因之一。在妈湾港过去一年多的运营里面，云杉的创新力受到各地政府的关注和支持，中科云杉L4港口水平自动驾驶系统也协助了妈湾智慧港在5G应用上和整个港口行业里面获得了诸多肯定和荣誉。谢谢大家。
余健：感谢潘总的精彩分享，他用毫米波雷达、激光定位、L4的智能驾驶系统为我们解决了港口的智能驾驶和无人驾驶的痛点问题。最近我在看新闻美国洛杉矶港，由于集装箱堆放场没有驾驶员，没有大卡车驾驶员，使得洛杉矶的港口混乱一片，据说有80多艘远洋货轮在海边滞留，如果用你的技术应该可以彻底解决这个问题。
下面有请思科大中华区副总裁封小韵女士发言，她分享的题目是网联汽车高速驶向未来，掌声有请。
封小韵：尊敬的各位领导、高交会的各位来宾，同行们、朋友们，下午好。我先做一个自我介绍，我叫封小韵，在思科负责大中华区的汽车行业。我的朋友们听说我负责汽车行业，就问我说，“思科可是一个传统的IT公司，现在我们讲的智能汽车，你们传统的IT公司还能做什么吗？”接下来这十几分钟，我想挑战一下自己，看是不是能够对这个问题展开一些讨论。
如果说传统的汽车是人驾驶车，车只是四个轮子的工具，创造价值的还是人，未来的汽车就是车服务于人。车也能自己创造价值，我们说它车随心动。车随心动给我们带来不同的体验，作为高科技企业，思科的使命就是要把未来场景变成稀松平常的事，我今天选了三个典型的未来场景，来看看他们的“今天”是什么样子的。
（视频播放：远程驾驶）如果对赛车很熟悉的朋友都知道，这个就是DTM大赛。刚才看到的就是在奥地利的红牛赛道上，今年DTM大赛的场景。其实驾驶这辆赛车的车手是在距离这辆车82公里之外的另外一个城市，而这辆车的时速超过每小时150公里。所以，这个车手在模拟器上面看到的、听到的必须跟现场绝对同步不差分毫，才能安全自如地驾驶这辆车，即使在弯道当中也是灵活自如游刃有余。你完全感觉不到，其实每一个指令都是在遥远的另外一个城市发出的。这里的难点在哪？
第一点是信号的时延足够短，短到就好像这个车手是直接在车子里面操控一样。在这里可以看到，车手所在的城市和我们的红牛赛道上面往返有164公里的距离。而中间我们的时延有多少？在刚才看到的场景里面时延都是毫秒级，最高的时延是两个毫秒，最慢也不过5毫秒，这是什么概念？跟光速差不多了。
第二个难点在哪？就是连接要绝对的可靠。网络的连接不可靠，这个感觉大家可能每天都有，打电话打着打着听不清楚，再讲一遍，这个很典型就是网络连接有断，我们说卡顿。但是试想一下刚才的场景里面150公里的时速，如果我们还“喂”一下，这个车就直接冲出跑道了。因为以这个速度，每20毫秒这个车子就往前一米了。
所以我们是怎么实现的呢？在大屏幕的右下角我把实现的拓扑图简化之后放在这里供大家参考。上面的照片很多弯道的地方就是红牛赛道，我们操控的模拟器是在奥地利82公里的另外一个城市。思科在里面做什么？思科在里面做了两件事情：一是就是用软件定义的广域网和工业交换机C8300 Edge的平台控制这个赛车，因为时间的关系，技术细节就不展开了。关键词和难点列在大屏幕上了。
刚才我们看到绝对安全下，如何享受速度与激情，我们再来看看在无人驾驶的智能汽车上，陆上通行的最快速度又是如何产生的。
（视频播放：极速无人驾驶）刚才看完最快速度的产生，视频里最后一句“new record”就是说最快的无人驾驶的陆上速度产生了。这个是两个月前在美国的Indy赛道上刚刚创下的记录。Indy赛道在1909年开始运营，是全美最著名的赛道。在这个赛道里面我们可以看到，我们现在的无人驾驶商业上刚刚获批的L3自动驾驶，最高的时速大概是120公里，基本上是极限了；但是刚才的速度都是按300公里的无人赛车去做的。跟刚才的场景一样，别看都是赛车，在这里我们遇到了新问题了：一是没有人在控制，车子要自己做判断；二是刚才速度是150公里每小时，现在是300公里的时速，所以要解决的问题完全不一样了，时延和连接可靠性的问题依然存在的，人工智能、边缘计算成为新的难题，思科的工业网络技术为车辆之间的连接提供动力。其中包括比赛控制的命令、遥测数据以及GPS即时对齐，这是思科超可靠无线回传——通过它实现的，我们叫Fluidmesh，它可以将光纤连接的可靠性和速度与无线通信的灵活性结合。Fluidmesh就是类似于5G，它也是一个无线技术，但是Fluidmesh可以提供更加稳定、时延更加低，而且是宽带的无线通讯。此外，思科的万兆工业交换机在车辆中提供高达40千兆位的吞吐量，帮助AI在接收和处理各种激光雷达、摄像头和其他传感器连接到驱动PC上，以便在这样的环境中处理信息。刚才看到的这个无人驾驶的大赛IAC思科也是一个重要的发起人，所以在座各位车企想参加，我们也可以联手玩玩技术更创新的无人驾驶。
在坐可能会问，你怎么老是弄一些高速的东西给我们看，平时我们又不用天天赛车，我们还是正常人在普通的生活里面。其实我想说，在高速里面，是一种极端的压力测试，如果能够通过这种压力测试，在我们一般的场景里面，就更加自如了。
（视频播放：掌控一切）回到当下，我们看看思科是如何携手车企驶入新能源智能新赛道。智能网联汽车，我们可以把它看作是高速移动的边缘计算节点或者说是人工智能的节点。而思科在面向企业网SASE的理念和架构可以更好赋能汽车网联化，安全化。SASE的全称Secure Acess Service Edge,安全接入边缘。前面红牛赛道用到的SD-WAN技术，就是SASE架构的技术之一。我说一下SD-WAN如何解决网联汽车遇到的问题。SD-WAN就是软件定义的宽网络，根据您的策略和网络质量动态为每个应用程序需要选择合适的网络.在这个图表当中，我举个例子，比如说现在汽车发起的紧急呼叫，需要实时连接非常高的优先级，智能手机的远程锁定也需要实时连接，但与紧急呼叫相比它的优先级并没有那么高。在自动驾驶的情况下，也需要低时延，毕竟自动驾驶汽车可以通过前面的这三辆车的图象数据避开障碍物，对时间也是非常敏感的，OTA也是需要宽带宽的，基本上不需要实时，如果这些程序在没有控制的网络下，没有控制的情况下使用网络，用户体验就会很糟糕，网络的效率也会非常差。所以SD WAN解决什么问题？就是自动为刚才所有不同的应用选择利用合适的网络。
二是FSO。这是思科提出的全栈可视化概念，前面我们提到车随心动，车上的乘客包括车载上的AI大脑需要互联网连接，互联网流量怎么样？数据从车到网、网到云，云又回到车，涉及到人工智能相关的技术算法、模型等等，还有涉及娱乐的APP，很容易造成壅塞了。哪里的反应及不及时，我们的全栈可视化都可以实现端到端的应用可视化、联接可视化，结合车载的SASE，极大保障不同应用在车联网上的应用和监控。
大家看了三段视频，我挑了三个未来的场景，我想做一个小结。思科的目标包括车联网、IT/OT融合和碳中和，下午听了专家和同行们的分享，我就不再赘述了，我稍微讲一下从思科的角度看来，我们能做的这四大技术；连通、安全、可视、全球化。连通，前面两个高速车子的案例，最主要是连通不能断，思科在里面用不同的技术实现连通的可靠性。安全方面我们通过刚才提过的SASE来完善，可视化也在刚才的那一页中介绍过了，所以在这一页除了做一个小结之外，还想稍微提提全球化。
思科作为一家成功的全球化企业，有非常多的价值可以输出给致力于全球部署的中国企业，我们在过去几年服务中国出海客户的时候发现，很多的不大不小的问题会成为我们全球部署的一些挑战。比如说合规、远程管理、IT资源的协调、本地人才、Tier2的技术支持，营销方面也从传统的4S店变成现在数字化，由车企来指引，应对这些问题，思科成立了专门的出海服务团队，重点就是帮助我们中国的企业出海。而作为思科汽车行业的负责人，我也很希望思科能和中国的汽车行业共同探索中国汽车产业全球化布局。相信思科可以跟大家携手出海，助您一臂之力。
最后我想说，创新还是要以人为本，思科一直坚持科技为善，我们把这个目标融入到公司的文化，指导着公司的创新方向，这也是我们的承诺。帮助人类打造更加美好的未来，希望借助高交会这个平台，与同行一道共建全球新一代互联网生态、汽车产业生态，高速奔向一个更美好的未来，谢谢大家。
余健：感谢封小韵女士的精彩分享，印象非常深刻，特别是在每小时300公里的赛车上实现智能驾驶和无人驾驶，谢谢。下面有请英飞凌大中华区高级总监、汽车电子事业部的负责人文君培先生，他今天给我们带来的分享是“半导体赋能汽车，更环保、更安全、更智能”，掌声有请。
文君培：尊敬的各位领导、各位来宾、以及同行们，下午好。我是来自英飞凌的文君培，非常感谢主办方的邀请，能够让我有这个机会跟大家分享一下英飞凌半导体对于汽车行业的发展，所做的一些思考和实践。
在过去的一年，大家对于微电子半导体也呈现出一个空前的热情，因为缺芯，所以作为一个半导体行业的一份子，我们经常半夜都会收到大家的关心和问候，看看我们的芯片什么时候能够发出来。当然今天并不在这里探讨芯片的产能问题。由于缺芯以及整个汽车生态链的变化，我们跟车厂有了更频密沟通，包括新能源、智能驾驶、交互智能、新的电子电气架构都是非常热门的话题。
我今天会围绕这些话题来给大家分享一下，看看半导体如何赋能汽车更环保更安全和更智能。
当今全球社会面临着非常多的挑战，比如说人口的老龄化、社会贫富悬殊越来越大，还有非常复杂的多边关系，我们看到气候变暖以及资源变得更加稀缺，这些都是我们要面临到的问题，我们也看到大的趋势在发展，包括城市化、数字化转型，这些挑战与趋势对于微电子半导体提出很多的新的要求，也给我们带来很多的机会。我们认为有四大领域来推动这个半导体行业的快速增长。
第一，由于资源的稀缺，所以我们对于能源的效率提出了更高的要求。第二，人们生活出行方式的改变，对于移动出行提出更高的要求。第三，当万物互联来到的时候，甚至在路上跑的车都成为互联网的其中一环时，我们对于我们连接的安全，数据安全性，也提出了更高的要求。第四，物联网包括还有大数据，大数据的强大和带来的便利，相信大家是印象非常深刻的，譬如在整个新冠疫情的大环境下，只有中国可以做到对于所有的病例的跟踪与监控，这点我们是很自豪的，这一切都得益于我们构建了很完善的大数据系统。
那今天我也利用这个机会，稍微介绍一下英飞凌公司。英飞凌目前是全球十大半导体公司之一，我们在全球有超过五万名的员工。我们有56个研发中心，超过20个生产基地。我们的产品系列和解决方案，都是针对于电气化、数字化相关联的应用来开展，我们在汽车电子、能源管理、驱动系统、传感器、有线及无线连接系统、存储领域都是市场的领先者。英飞凌在成功并购了赛普拉斯半导体之后，我们成为全球领先的汽车半导体公司， 我们拥有了一个在业界非常宽泛的产品组合，我们的产品解决方案涵盖工业、消费、汽车等领域，真正能够帮助企业实现现实世界与数字世界的连接。稍微提一下，因为英飞凌在汽车半导体里面，我们目前是市场位居第一，我们的产品组合包括传感器、微处理器MCU，存储、功率器件，有线及无线连接产品可以涵盖车身电子、车载娱乐系统、底盘、动力总成包括辅助驾驶五个部分的汽车应用。
今天有很多专家提到了汽车行业的三化或者所谓的四化，就是电动化、智能化、网联化还有一个共享化，在谈及网联化、共享化的时候，我想要强调一下数据安全。
针对这些三化或者四化的演变趋势， 英飞凌也提出了三个核心的理念：一是零排放，二是驾驶员变乘客，我们会认为将来的汽车变得越来越智能，三是用户体验，在智能汽车方面我们除了讲智能驾驶，还要讲到智能座舱带给我们不同的用户体验。
新能源是大家非常关注的，新能源汽车里面功率半导体的含量也在不断增加，会应用在逆变器、充电、电池管理等等应用。我分享一下目前在路上跑的，每两辆插电式或者纯电的汽车里面，就有一辆装载了英飞凌的功率器件。中间这个图就是装载了英飞凌IGBT产品的新能源汽车，目前英飞凌半导体还是在IGBT市场处在非常领先的位置，我们有了很好的客户基础，第三代的功率器件像碳化硅我们也预见到未来英飞凌会继续保持市场领先的位置。
碳化硅由于效率会更好，所以我们可以支持更远的续航里程，它的尺寸也会做得更紧凑，从而对系统成本带来更大的优化。但是我们认为未来很长时间内硅基的方案和碳化硅会共存，所以在电驱架构上是混合的搭配。比如说后驱会使用碳化硅来支持更大里程，而前驱我们就会使用继续沿用我们的IGBT的方案。
另外讲到碳化硅我还要分享一下我们的冷切割技术，芯片最前道的工艺就是晶圆制造，目前的碳化硅切割技术是这样的，假设它的晶圆厚度是350微米的话，四厘米的晶棒大概能切割出50片晶圆，但是如果通过我们的冷切割的技术方案，可以把它的产能提升到一倍甚至更高。如果有机会欢迎大家到英飞凌德国的总部来参观。大家可以看到晶圆通常是一个平整的，但是我们可以把晶圆做出一个弧形的薄片，因为它足够薄，这是我们新的工艺带来的效率和能源上面的节省。
讲到能源方面，英飞凌也是一个提倡社会责任的公司。我们产品研发、生产都是通过不断的改良和创新来应对整个气候的变化，提高效率从而达到能源的节省。对于资源的管理，我们也做出更多的承诺和实践，我们到了2025年承诺在工厂的碳排放量会在2019年的基础上减少70%。
接下来谈一下智能化，智能化一般我们讲的都会包含两部分：一是智能驾驶，就是所谓的由现在的辅助驾驶功能再往后面一直到L4、L5的全自动驾驶的演变；二是智能座舱，我先讲一下智能驾驶。我们看到将来在L4、L5等级的自动驾驶系统，雷达或者激光雷达模块和传感器的融合，将来会占据整个半导体硬件的主占比。一个值得信赖的自动驾驶系统需要什么基础？一是需要一个非常精准和可靠的传感器，二是要有足够算力，响应时间很短的处理器。三是有一个非常可靠的通讯网络，还有非常精准可靠的的执行端，这是指我们的驱动和功率器件，另外要有非常稳固的供电系统，最后有一些可靠的数据存储系统。
讲到自动驾驶方面的细节，我就不展开了，但是不同的智能驾驶的等级，对于我们的失效模式提出不一样的要求，我们看到最多的就是失效安全和失效运行，系统发生故障的时候第一个考虑就是怎么样获得安全，慢慢往上升级更高的要求就是在我的系统发生故障的时候，我们不能只追求安全，一些基本的功能还要得到保证。但是在这个基本功能很可能是降维运行。我们提出来另外一个观点，高可用性，对于整个系统包括基础的芯片层面，我们都要求当系统发生故障的时候，主要的功能都还能够保证持续的运行，而且它不是降维实现的。这个对于用户在行驶过程当中，用户体验或者是安全和信任感都带来非常至关重要的作用。
刚刚分享完辅助驾驶，我接下来分享一下我们讲到的智能座舱，大家直都在讲汽车就是我们另外的移动空间，这个移动空间的说法在燃油车时代是很难有说服力。举个例子当我们把车停在停车场的时候，或者停在加油站加油的时候，我们很难一直不熄火在车内待两三个小时，但是现在用电池的电动车就可以实现，我们在充电的时候，就可以选择在车里面看完一部电影或者其他的工作娱乐。今天的分享不再针对座舱里面的传统应用譬如大屏幕仪表、触摸显示、中控娱乐系统展开讨论，我想着重会提一下在新的智能座舱里面类人化，更主动化的交互智能。比如说麦克风，原来的麦克风是可以拿来做蓝牙电话或者做语音识别，讲到语音识别，除了需要非常优化的算法之外，麦克风传感器传来的硬件信号是否准确和可靠非常重要。除了语音识别我们还可以做很多的应用，座舱内的降噪，以及通过监控我们的发动机的噪声和整个路噪的情况，可以判断出我们的汽车的状态。
我们的3D TOF图像传感器支持人脸识别，这可以作为一种身份识别的应用。将来假设将来我们的共享化汽车更普遍的话，可能我们有好几种方式来做身份识别，譬如说在车上的指纹识别以及人脸识别。3D ToF的图像传感器，比起二维的传感器能够提供更精确的细节，同时可以支持测距功能。所以我们可以支持增强式的手势识别，而且能够区分主驾驶员和乘客的不同手势输入。所谓的智能交互，我们希望它更多的是主动式的，而且是类人化的交互技能。譬如我们在座舱内拿起一本书，或者弯腰捡东西的时候，它可以识别到而主动把灯打开。检测到你的头部位置，汽车可以自动调整HUD的角度和高度。
刚刚讲了这么多图像传感器的优点，但它有一个比较大的不足，就是整套的图像检测系统费用比较高，而且私密度不够，所以这个时候我们引入了毫米波雷达，毫米波雷达可以提供基于亚毫米级的检测精度，能够检测到静态人体呼吸引起的胸腔振动，所以这个方案也是能够支持座舱内驾乘人员生命体征的检测，之前我们会看到的一些新闻，小朋友被锁在座舱内，那有了座舱内人员的生命体征检测手段，我们就可以通过手机获取信息，并通知驾驶员。
包括疲劳驾驶。并不需要等到你眨眼睡着的时候，当你心跳开始加速或者心跳开始变缓的时候我们的毫米波雷达第一时间可以给出警告。
英飞凌的整个汽车应用解决方案新能源化和数字化的演变。这里面罗列了一些可能看起来是比较传统的应用场景，但是我们通过对这些传统的应用做了优化和创新之后，我们在成本上面，包括在用户体验上会带来更好的效果。
除了以上谈到的新能源，自动化驾驶，智能座舱以外，对于未来智能汽车，电子电气架构上的革新也是一个重要话题。越来越多自动驾驶和辅助功能的不断叠加，使功能复杂度提升，对于功能安全和信息安全也提出了更高要求，但同时，我们也希望整套的电子电气的系统成本还能够得到节省。由此，我们正朝着Zonal Architecture区域性控制架构方向演进，从而支撑不同的应用需求。
在过去传统的燃油车时代，国内本土的汽车企业很难有机会赶超国外的BBA这些大的车厂，因为这些国外的车企在汽车机械控制方面的积累非常深厚，我们很难在短时间内超车。新能源汽车在智能化的发展过程中，智能驾驶的自动化程度，智能座舱的创新应用，以及电子电气架构的演变都給汽车产业构建了新的赛道。我们看到蔚小理这些新势力车企在智能化以及电子电气架构方面都比传统车企作了更多的优化和提升。
目前在路面上跑的车大部分还是分布式和功能域架构的组合，而预计未来几年会是功能域和区域控制器的融合，而我们未来最终还是要实现中央处理器下挂几个区域控制器的架构。我们也希望能够配合中国的主机厂在电子电气架构的革新中做个领头羊，从而获取更多的发展机会。
最后还是利用这个机会稍微再提一下，英飞凌半导体在汽车行业里面，我们做了很多的思考和研究，也希望借助技术的领先位置，能够给同行提供更优质的服务，期待与您在快速发展的汽车行业中合作共赢。谢谢大家。
（视频播放）
余健：感谢英飞凌文总的精彩分享，今天下午我们有六位专家围绕着汽车板块特别是新能源汽车，从电动化、智能化、网联化、共享化，从智能座舱到智能驾驶几个方面为我们分享了未来汽车发展的趋势，使我们收获很大。下面让我们以热烈的掌声感谢上述六位专家为我们进行的分享。