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四維圖新CEO程鵬回應(yīng)每經(jīng):未來3-5年內(nèi)一定會出現(xiàn)沒有駕駛座的車

每日經(jīng)濟新聞 2025-10-19 21:18:29

2025年10月16日至18日,在世界智能網(wǎng)聯(lián)汽車大會上,四維圖新CEO程鵬回應(yīng)每經(jīng)記者采訪時表示,地圖的“輕重”取決于應(yīng)用場景和自動駕駛級別;高精地圖沒有絕對的“理想模式”,需找到商業(yè)博弈平衡點;將地圖與芯片、硬件打包銷售的方式可能更適合中國。此外,程鵬還預(yù)判,未來3-5年內(nèi)一定會出現(xiàn)無駕駛座的車輛。

每經(jīng)記者|張蕊    每經(jīng)編輯|黃博文    

10月16日—18日,2025世界智能網(wǎng)聯(lián)汽車大會在京召開。北京四維圖新科技股份有限公司(以下簡稱“四維圖新”)CEO程鵬在“人工智能論壇:AI賦能生態(tài)演進——探析技術(shù)新變革”主題論壇上發(fā)表演講。

作為傳統(tǒng)圖商,四維圖新正向自動駕駛解決方案提供商轉(zhuǎn)型。如何看待“重地圖”和“輕地圖”技術(shù)路線之爭?高精地圖最終理想的商業(yè)模式會是怎樣?如何應(yīng)對城市NOA(導(dǎo)航輔助駕駛)快速鋪開對高精地圖覆蓋廣度、更新頻率等帶來的挑戰(zhàn)?制約L3級及以上高級別自動駕駛大規(guī)模落地的最大瓶頸是什么?

論壇期間,圍繞上述一系列問題,程鵬接受了《每日經(jīng)濟新聞》記者(以下簡稱NBD)采訪。

四維圖新CEO程鵬 圖片來源:每經(jīng)記者 張蕊 攝

將地圖與芯片、硬件等打包銷售的商業(yè)模式可能更適合中國

NBD:當前,行業(yè)在“重地圖”和“輕地圖”的技術(shù)路線上存在分歧。你如何看待這場路線之爭?四維圖新作為高精地圖的領(lǐng)頭羊,是堅定地“把地圖做重”,還是也在積極布局“輕地圖”方案以適應(yīng)更廣泛的客戶需求?

程鵬:我認為,地圖的“輕重”取決于應(yīng)用場景和自動駕駛的級別,級別越高,對地圖精度的依賴程度就越高。

目前,我們兩條路線都有布局,從基礎(chǔ)的SD地圖(標準地圖),到輕地圖,再到高精度的HD地圖(高精地圖)。一些中低階的輔助駕駛,只需要SD地圖加上一些連通性拓撲關(guān)系就能實現(xiàn)。而對于L4級別及以上的自動駕駛,以及一些需要超越人類駕駛能力的場景,就必須使用高精度HD地圖。不同的應(yīng)用場景決定了地圖的“輕重”程度。

NBD:高精地圖的商業(yè)模式仍在探索中。從“一次性售賣”到“按年服務(wù)費”,您認為最終理想的商業(yè)模式會是怎樣的?是否會走向類似SaaS(軟件即服務(wù))的“按使用次數(shù)”或“按功能訂閱”的模式?

程鵬:從商家角度看,最理想的狀態(tài)當然是客戶每天都付費;而客戶則希望完全免費。因此,沒有絕對的“理想模式”,最終是商業(yè)博弈的結(jié)果,找到一個平衡點就好。

傳統(tǒng)SD地圖最早是License(技術(shù)授權(quán))模式,即按車輛數(shù)量一次性收費,后來逐漸演變?yōu)榘丛赂顿M。另外,還有“羊毛出在豬身上”的模式,比如高德、百度地圖對用戶免費,但通過打車分成等其他方式盈利。

不同國家的情況也不同,比如Google地圖按調(diào)用次數(shù)收費,每天調(diào)多少次,在這個范圍內(nèi)是一個價格,超過這個范圍,又是一個價格。而在中國,由于互聯(lián)網(wǎng)公司將地圖服務(wù)免費化,導(dǎo)致地圖本身很難直接盈利。因此,我認為將地圖與芯片、硬件打包銷售,這種“軟硬一體”的方式可能更適合中國。

未來隨著高階輔助駕駛車輛普及,地圖更新將更加實時精準

NBD:城市NOA(導(dǎo)航輔助駕駛)的快速鋪開,對高精地圖的覆蓋廣度、更新頻率和成本控制提出了極致要求。四維圖新如何應(yīng)對這一挑戰(zhàn)?目前的產(chǎn)能和成本是否能跟上主機廠“開城打仗”的速度?

程鵬:這是行業(yè)長期面臨的難點。很多人喊“無圖”正是因為地圖更新跟不上城市變化,導(dǎo)致系統(tǒng)置信度下降,頻繁要求人工接管,我想這是目前很多車廠喊“無圖”的本質(zhì)原因。

這個情況該怎么辦?我們目前的解決方案是跟車廠共建,讓量產(chǎn)車成為“采集車”,即車輛在使用過程中通過攝像頭和雷達實時反饋道路變化,我們據(jù)此動態(tài)更新地圖。事實上,我們已經(jīng)具備這種技術(shù)能力,但前提是車輛數(shù)量要足夠多。目前仍處于啟動階段,因為具備傳感器的車輛數(shù)量還不夠多,數(shù)據(jù)覆蓋率仍有限。未來隨著高階輔助駕駛車輛普及,數(shù)據(jù)量將大幅提升,地圖更新也將更加實時和精準。

NBD:四維圖新正從“傳統(tǒng)圖商”向“自動駕駛解決方案提供商”轉(zhuǎn)型。在您看來,“高精地圖”未來會逐漸成為一種可被替代的傳感器嗎?

程鵬:地圖永遠都會在,這一點毫無疑問,但它未必再是過去那種“為自動駕駛車輛做軌道”的形態(tài)。其實,所謂“無圖”并不是完全沒有地圖,而是不再把高精地圖的幾何信息當作行駛軌道。我們可以形象地來比喻:2016年、2017年前后的自動駕駛車輛是把地圖當軌道,就像火車必須沿著軌道行駛一樣,這相當于在地上畫了一個無形的軌道,車輛嚴格依照高精地圖預(yù)先標定的車道線行駛,變道、進出匝道等操作也須提前按地圖規(guī)劃完成。

現(xiàn)在的“無圖”是指車輛不再依賴地圖做軌道,而靠自身傳感器的實時感知與足夠的算力,配合新的算法模型,實時判斷應(yīng)該執(zhí)行哪種駕駛動作、走哪條車道。由此衍生出“端到端”“VLA(視覺-語言-動作)”等新概念,系統(tǒng)可即時做出決策。

NBD:那您覺得在這種背景下,四維圖新未來的核心護城河究竟是什么?是數(shù)據(jù)、算法,還是“數(shù)據(jù)+算法+芯片”的閉環(huán)生態(tài)?

程鵬:我認為關(guān)鍵在于各業(yè)務(wù)板塊的協(xié)同。傳統(tǒng)Tier1(一級供應(yīng)商)不懂數(shù)據(jù),很難把AI時代的座艙與自動駕駛做好;而純AI公司,又不懂芯片;我們的團隊同時掌握地圖、數(shù)據(jù)、算法與芯片能力,了解每一個板塊。

舉例而言,我們可以用20K的算力芯片達到他人40K算力芯片的效果,因為我們有懂芯片的人,通過深度挖掘每1K算力,將硬件潛能發(fā)揮到極限。在已量產(chǎn)的項目中,我們利用原本僅用于導(dǎo)航的芯片剩余算力,實現(xiàn)自動泊車功能,為客戶省去約1000元硬件成本。對于普遍處于負毛利或低毛利的新勢力車企,這種成本節(jié)約直接幫助其提升毛利率、跨越生存線,對他們是有貢獻的。

制約L3及以上級別自動駕駛大規(guī)模落地關(guān)鍵因素在于安全和信心

NBD:有觀點認為,L3是一個技術(shù)上的“偽命題”或過渡階段,車企應(yīng)全力奔向L4。您是否認同?

程鵬:認為L3是“偽命題”的人,本身才是“偽命題”。技術(shù)發(fā)展是漸進式的,產(chǎn)品也是逐步迭代的。很多時候是遇到問題、解決問題,才實現(xiàn)一點點進步。做公司、做產(chǎn)品、做研發(fā)都是如此,不可能靠一項新技術(shù)立刻顛覆一切。L3是一個必經(jīng)階段,是技術(shù)進步的自然過程。

NBD:近期,工信部牽頭發(fā)布《汽車行業(yè)穩(wěn)增長工作方案(2025—2026年)》,提到“有條件批準L3級車型生產(chǎn)準入”,措辭較為謹慎,您覺得現(xiàn)在制約L3級及以上高級別自動駕駛大規(guī)模落地的最大瓶頸,主要是技術(shù)、成本,還是已經(jīng)轉(zhuǎn)變?yōu)榉ㄒ?guī)或公眾接受度?

程鵬:我認為,制約因素的關(guān)鍵在于能否保障用戶安全,以及用戶是否對系統(tǒng)有信心。所以,我非常感謝像華為這樣的公司,他們提升了用戶體驗,也增強了用戶信心。當然,行業(yè)中也有一些企業(yè)“拖后腿”,在安全性上打折扣。

我認為,車企要堅持實事求是,不夸大宣傳。比如,將輔助駕駛宣傳為“自動駕駛”,這是不負責(zé)任的。當然,目前相關(guān)部門也在規(guī)范,這是一個漸進的過程。

未來3-5年內(nèi)一定會出現(xiàn)沒有駕駛座的車

NBD:您曾說“看到的未來將很快照進現(xiàn)實”,您認為未來3-5年內(nèi)智駕領(lǐng)域會出現(xiàn)哪些顛覆性的體驗升級?地圖在其中將扮演一個怎樣的角色?

程鵬:如果說顛覆性的,這個領(lǐng)域我認為一定會出現(xiàn)沒有駕駛座的車,方向盤、剎車踏板都會被取消。未來3-5年內(nèi),這樣的車輛有望實現(xiàn)量產(chǎn)。雖然短期內(nèi)不會大規(guī)模普及,但在某些特定場景下,比如網(wǎng)約車、物流運輸?shù)?,將會率先?yīng)用。考駕照可能將變得“浪費時間”,因為駕駛本身就是一種重復(fù)性勞動,最適合由AI完成。地圖在其中將扮演一個什么樣的角色我不是很確定。

當然,這背后需要傳感器、算力和算法的全面成熟。比如,有人說人腦算力約等于5000TOPS,而目前英偉達芯片算力已可達1000~2000TOPS。因此,芯片的算力在未來5年內(nèi)可能將超過人腦,盡管功耗仍然會很高。所以,未來關(guān)鍵在于經(jīng)濟性——當機器人/自動駕駛系統(tǒng)的能耗、成本、效率達到經(jīng)濟性臨界點,規(guī)?;涞鼐蛯崿F(xiàn)。

NBD:飛行汽車這兩年也很火,公司在這方面有沒有布局?

程鵬:我認為飛行汽車面臨的核心問題與自動駕駛類似,法規(guī)和技術(shù)并非其大規(guī)模落地的最大障礙,經(jīng)濟性和安全性才是關(guān)鍵因素。

首先,目前電池重量占整車一半,為了運送一個50公斤的人,需要攜帶幾百公斤電池飛上天空,顯然不劃算。其次,安全性尚未達到商用標準。

當事故率降至千萬分之一的級別時,它就可以形成服務(wù)了,哪怕不經(jīng)濟都可以。初期可能??在高端市場??率先應(yīng)用;隨著技術(shù)成熟、成本下降,逐步普及至大眾市場。我認為這些都會發(fā)生,只不過會有比較長的一個周期,需要解決成本、功耗、安全性等問題。

封面圖片來源:每經(jīng)記者 張蕊 攝

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10月16日—18日,2025世界智能網(wǎng)聯(lián)汽車大會在京召開。北京四維圖新科技股份有限公司(以下簡稱“四維圖新”)CEO程鵬在“人工智能論壇:AI賦能生態(tài)演進——探析技術(shù)新變革”主題論壇上發(fā)表演講。 作為傳統(tǒng)圖商,四維圖新正向自動駕駛解決方案提供商轉(zhuǎn)型。如何看待“重地圖”和“輕地圖”技術(shù)路線之爭?高精地圖最終理想的商業(yè)模式會是怎樣?如何應(yīng)對城市NOA(導(dǎo)航輔助駕駛)快速鋪開對高精地圖覆蓋廣度、更新頻率等帶來的挑戰(zhàn)?制約L3級及以上高級別自動駕駛大規(guī)模落地的最大瓶頸是什么? 論壇期間,圍繞上述一系列問題,程鵬接受了《每日經(jīng)濟新聞》記者(以下簡稱NBD)采訪。 四維圖新CEO程鵬 圖片來源:每經(jīng)記者 張蕊 攝 將地圖與芯片、硬件等打包銷售的商業(yè)模式可能更適合中國 NBD:當前,行業(yè)在“重地圖”和“輕地圖”的技術(shù)路線上存在分歧。你如何看待這場路線之爭?四維圖新作為高精地圖的領(lǐng)頭羊,是堅定地“把地圖做重”,還是也在積極布局“輕地圖”方案以適應(yīng)更廣泛的客戶需求? 程鵬:我認為,地圖的“輕重”取決于應(yīng)用場景和自動駕駛的級別,級別越高,對地圖精度的依賴程度就越高。 目前,我們兩條路線都有布局,從基礎(chǔ)的SD地圖(標準地圖),到輕地圖,再到高精度的HD地圖(高精地圖)。一些中低階的輔助駕駛,只需要SD地圖加上一些連通性拓撲關(guān)系就能實現(xiàn)。而對于L4級別及以上的自動駕駛,以及一些需要超越人類駕駛能力的場景,就必須使用高精度HD地圖。不同的應(yīng)用場景決定了地圖的“輕重”程度。 NBD:高精地圖的商業(yè)模式仍在探索中。從“一次性售賣”到“按年服務(wù)費”,您認為最終理想的商業(yè)模式會是怎樣的?是否會走向類似SaaS(軟件即服務(wù))的“按使用次數(shù)”或“按功能訂閱”的模式? 程鵬:從商家角度看,最理想的狀態(tài)當然是客戶每天都付費;而客戶則希望完全免費。因此,沒有絕對的“理想模式”,最終是商業(yè)博弈的結(jié)果,找到一個平衡點就好。 傳統(tǒng)SD地圖最早是License(技術(shù)授權(quán))模式,即按車輛數(shù)量一次性收費,后來逐漸演變?yōu)榘丛赂顿M。另外,還有“羊毛出在豬身上”的模式,比如高德、百度地圖對用戶免費,但通過打車分成等其他方式盈利。 不同國家的情況也不同,比如Google地圖按調(diào)用次數(shù)收費,每天調(diào)多少次,在這個范圍內(nèi)是一個價格,超過這個范圍,又是一個價格。而在中國,由于互聯(lián)網(wǎng)公司將地圖服務(wù)免費化,導(dǎo)致地圖本身很難直接盈利。因此,我認為將地圖與芯片、硬件打包銷售,這種“軟硬一體”的方式可能更適合中國。 未來隨著高階輔助駕駛車輛普及,地圖更新將更加實時精準 NBD:城市NOA(導(dǎo)航輔助駕駛)的快速鋪開,對高精地圖的覆蓋廣度、更新頻率和成本控制提出了極致要求。四維圖新如何應(yīng)對這一挑戰(zhàn)?目前的產(chǎn)能和成本是否能跟上主機廠“開城打仗”的速度? 程鵬:這是行業(yè)長期面臨的難點。很多人喊“無圖”正是因為地圖更新跟不上城市變化,導(dǎo)致系統(tǒng)置信度下降,頻繁要求人工接管,我想這是目前很多車廠喊“無圖”的本質(zhì)原因。 這個情況該怎么辦?我們目前的解決方案是跟車廠共建,讓量產(chǎn)車成為“采集車”,即車輛在使用過程中通過攝像頭和雷達實時反饋道路變化,我們據(jù)此動態(tài)更新地圖。事實上,我們已經(jīng)具備這種技術(shù)能力,但前提是車輛數(shù)量要足夠多。目前仍處于啟動階段,因為具備傳感器的車輛數(shù)量還不夠多,數(shù)據(jù)覆蓋率仍有限。未來隨著高階輔助駕駛車輛普及,數(shù)據(jù)量將大幅提升,地圖更新也將更加實時和精準。 NBD:四維圖新正從“傳統(tǒng)圖商”向“自動駕駛解決方案提供商”轉(zhuǎn)型。在您看來,“高精地圖”未來會逐漸成為一種可被替代的傳感器嗎? 程鵬:地圖永遠都會在,這一點毫無疑問,但它未必再是過去那種“為自動駕駛車輛做軌道”的形態(tài)。其實,所謂“無圖”并不是完全沒有地圖,而是不再把高精地圖的幾何信息當作行駛軌道。我們可以形象地來比喻:2016年、2017年前后的自動駕駛車輛是把地圖當軌道,就像火車必須沿著軌道行駛一樣,這相當于在地上畫了一個無形的軌道,車輛嚴格依照高精地圖預(yù)先標定的車道線行駛,變道、進出匝道等操作也須提前按地圖規(guī)劃完成。 現(xiàn)在的“無圖”是指車輛不再依賴地圖做軌道,而靠自身傳感器的實時感知與足夠的算力,配合新的算法模型,實時判斷應(yīng)該執(zhí)行哪種駕駛動作、走哪條車道。由此衍生出“端到端”“VLA(視覺-語言-動作)”等新概念,系統(tǒng)可即時做出決策。 NBD:那您覺得在這種背景下,四維圖新未來的核心護城河究竟是什么?是數(shù)據(jù)、算法,還是“數(shù)據(jù)+算法+芯片”的閉環(huán)生態(tài)? 程鵬:我認為關(guān)鍵在于各業(yè)務(wù)板塊的協(xié)同。傳統(tǒng)Tier1(一級供應(yīng)商)不懂數(shù)據(jù),很難把AI時代的座艙與自動駕駛做好;而純AI公司,又不懂芯片;我們的團隊同時掌握地圖、數(shù)據(jù)、算法與芯片能力,了解每一個板塊。 舉例而言,我們可以用20K的算力芯片達到他人40K算力芯片的效果,因為我們有懂芯片的人,通過深度挖掘每1K算力,將硬件潛能發(fā)揮到極限。在已量產(chǎn)的項目中,我們利用原本僅用于導(dǎo)航的芯片剩余算力,實現(xiàn)自動泊車功能,為客戶省去約1000元硬件成本。對于普遍處于負毛利或低毛利的新勢力車企,這種成本節(jié)約直接幫助其提升毛利率、跨越生存線,對他們是有貢獻的。 制約L3及以上級別自動駕駛大規(guī)模落地關(guān)鍵因素在于安全和信心 NBD:有觀點認為,L3是一個技術(shù)上的“偽命題”或過渡階段,車企應(yīng)全力奔向L4。您是否認同? 程鵬:認為L3是“偽命題”的人,本身才是“偽命題”。技術(shù)發(fā)展是漸進式的,產(chǎn)品也是逐步迭代的。很多時候是遇到問題、解決問題,才實現(xiàn)一點點進步。做公司、做產(chǎn)品、做研發(fā)都是如此,不可能靠一項新技術(shù)立刻顛覆一切。L3是一個必經(jīng)階段,是技術(shù)進步的自然過程。 NBD:近期,工信部牽頭發(fā)布《汽車行業(yè)穩(wěn)增長工作方案(2025—2026年)》,提到“有條件批準L3級車型生產(chǎn)準入”,措辭較為謹慎,您覺得現(xiàn)在制約L3級及以上高級別自動駕駛大規(guī)模落地的最大瓶頸,主要是技術(shù)、成本,還是已經(jīng)轉(zhuǎn)變?yōu)榉ㄒ?guī)或公眾接受度? 程鵬:我認為,制約因素的關(guān)鍵在于能否保障用戶安全,以及用戶是否對系統(tǒng)有信心。所以,我非常感謝像華為這樣的公司,他們提升了用戶體驗,也增強了用戶信心。當然,行業(yè)中也有一些企業(yè)“拖后腿”,在安全性上打折扣。 我認為,車企要堅持實事求是,不夸大宣傳。比如,將輔助駕駛宣傳為“自動駕駛”,這是不負責(zé)任的。當然,目前相關(guān)部門也在規(guī)范,這是一個漸進的過程。 未來3-5年內(nèi)一定會出現(xiàn)沒有駕駛座的車 NBD:您曾說“看到的未來將很快照進現(xiàn)實”,您認為未來3-5年內(nèi)智駕領(lǐng)域會出現(xiàn)哪些顛覆性的體驗升級?地圖在其中將扮演一個怎樣的角色? 程鵬:如果說顛覆性的,這個領(lǐng)域我認為一定會出現(xiàn)沒有駕駛座的車,方向盤、剎車踏板都會被取消。未來3-5年內(nèi),這樣的車輛有望實現(xiàn)量產(chǎn)。雖然短期內(nèi)不會大規(guī)模普及,但在某些特定場景下,比如網(wǎng)約車、物流運輸?shù)?,將會率先?yīng)用??捡{照可能將變得“浪費時間”,因為駕駛本身就是一種重復(fù)性勞動,最適合由AI完成。地圖在其中將扮演一個什么樣的角色我不是很確定。 當然,這背后需要傳感器、算力和算法的全面成熟。比如,有人說人腦算力約等于5000TOPS,而目前英偉達芯片算力已可達1000~2000TOPS。因此,芯片的算力在未來5年內(nèi)可能將超過人腦,盡管功耗仍然會很高。所以,未來關(guān)鍵在于經(jīng)濟性——當機器人/自動駕駛系統(tǒng)的能耗、成本、效率達到經(jīng)濟性臨界點,規(guī)?;涞鼐蛯崿F(xiàn)。 NBD:飛行汽車這兩年也很火,公司在這方面有沒有布局? 程鵬:我認為飛行汽車面臨的核心問題與自動駕駛類似,法規(guī)和技術(shù)并非其大規(guī)模落地的最大障礙,經(jīng)濟性和安全性才是關(guān)鍵因素。 首先,目前電池重量占整車一半,為了運送一個50公斤的人,需要攜帶幾百公斤電池飛上天空,顯然不劃算。其次,安全性尚未達到商用標準。 當事故率降至千萬分之一的級別時,它就可以形成服務(wù)了,哪怕不經(jīng)濟都可以。初期可能??在高端市場??率先應(yīng)用;隨著技術(shù)成熟、成本下降,逐步普及至大眾市場。我認為這些都會發(fā)生,只不過會有比較長的一個周期,需要解決成本、功耗、安全性等問題。
地圖 自動駕駛 四維圖新 軟件開發(fā) 百度概念 CEO

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