2026年2月3日下午，科大訊飛股份有限公司聯(lián)合創(chuàng)始人、總裁吳曉如做客《趙福全研究院》高端對話欄目，作為欄目第78期嘉賓，與世界汽車工程師學會聯(lián)合會（FISITA）終身名譽主席、清華大學車輛學院教授、汽車產(chǎn)業(yè)與技術(shù)戰(zhàn)略研究院院長趙福全進行了一場一對一的深度對話。本欄目由蓋斯特管理咨詢公司策劃、贊助并在其官方視頻號播出。在直播之后，我們精心整理了對話內(nèi)容，因篇幅較長，故分四部分推送。本文為第三部分的文字、視頻和音頻。
【核心觀點】
統(tǒng)一規(guī)范：整車企業(yè)無論是打造汽車大智能體，還是其中的小智能體，最終目標始終是通過智能化技術(shù)優(yōu)化用戶體驗、提升用戶滿意度。因此，車企應(yīng)該建立一套能夠精準反映用戶體驗的評價標準與規(guī)范。
不被綁架：車企避免被供應(yīng)商綁架的根本前提是要始終保持對用戶的深刻洞察，車企必須“最懂用戶”。在此基礎(chǔ)上，車企應(yīng)該牢牢掌控兩大核心要點：一是產(chǎn)品關(guān)鍵功能的定義權(quán)，二是最終用戶體驗的評價標準。
非健康模式：一是車企以“隨時替換”為籌碼逼迫供應(yīng)商不停地降價，這會大幅壓縮供應(yīng)商的生存空間，使之無力繼續(xù)投入研發(fā)；二是供應(yīng)商憑借技術(shù)或資源優(yōu)勢而抬高供貨價格，這會增加汽車產(chǎn)品的成本，降低車企的競爭力，進而影響產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的進程。
新型模式：在新汽車時代的生態(tài)化發(fā)展模式下，整供車企的協(xié)作共創(chuàng)模式將超越簡單的接口統(tǒng)一、標準一致以及聯(lián)合開發(fā)，甚至還會涉及到知識產(chǎn)權(quán)的交叉融合。
數(shù)據(jù)應(yīng)用瓶頸：破解數(shù)據(jù)應(yīng)用瓶頸需解決四大問題——數(shù)據(jù)脫敏、數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)合規(guī)、利益一致。
可用與高質(zhì)量：對于數(shù)據(jù)的可用性和高質(zhì)量，首先要明確數(shù)據(jù)是否有用或者說價值的高低，比如哪些數(shù)據(jù)是金礦、哪些是鐵礦、哪些則是沒有開采價值的貧礦。
價值最大化：整供企業(yè)應(yīng)該在確保合規(guī)底線和統(tǒng)一技術(shù)標準的前提下，提前明確數(shù)據(jù)共享與使用的范圍和方式，然后各自加工相關(guān)數(shù)據(jù)，進而融合雙方的數(shù)據(jù)應(yīng)用成果，以實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值的最大化。
算力布局：整車企業(yè)應(yīng)當遵循“最小需求”原則，其核心在于圍繞實際業(yè)務(wù)需求來配置算力資源。整體而言，對于企業(yè)需要經(jīng)常使用的基本算力，或者說支撐關(guān)鍵數(shù)據(jù)存儲和使用的算力基礎(chǔ)設(shè)施，建議以自建為主，以保障核心業(yè)務(wù)的穩(wěn)定性與安全性。但是企業(yè)也不應(yīng)盲目囤積算力。
【對話實錄】
車企要建立用戶體驗的評價標準并定義多方協(xié)作的統(tǒng)一規(guī)范
趙福全：前面我們談到，今后汽車產(chǎn)品的打造需要由整車企業(yè)搭建整體架構(gòu)，并明確各個接口的標準和規(guī)范，基于此與各類供應(yīng)商一起協(xié)同共創(chuàng)。但在實踐中整供之間的合作難免存在灰色地帶。對此我想與吳總繼續(xù)探討：您覺得在理想狀態(tài)下，整車企業(yè)有哪些能力需要自行掌控，有哪些能力需要與供應(yīng)商協(xié)作獲取，又有哪些能力可以直接由供應(yīng)商提供？另一方面，當供應(yīng)商按照既定的接口標準開展工作時，整車企業(yè)應(yīng)該采用什么標準來衡量其適配效果呢？
更進一步來說，智能汽車就像一個人一樣，既需要聰慧的大腦，也需要靈活的手腳和敏銳的感官，也就是說，汽車軟件與硬件必須有效組合起來，才能真正實現(xiàn)智能化。為此，我之前提出了整供車企融合共創(chuàng)的理念，旨在強調(diào)智能汽車絕不是簡單的軟硬件疊加，而是要實現(xiàn)軟硬件融合。同時我還提出了智能汽車產(chǎn)品開發(fā)的方法論：首先要軟硬分離，以適應(yīng)軟件和硬件在開發(fā)周期及相關(guān)技術(shù)等方面的明顯差異；繼而要軟硬組合，以確保不同的軟硬件能夠在物理上有效連接、靈活組合；進而要軟硬融合，這既涵蓋了知識和技術(shù)層面的融合，也涵蓋了整供各方開發(fā)團隊的融合，以實現(xiàn)極致的產(chǎn)品功能、性能和用戶體驗；最后還要軟硬平衡，以確保硬件與軟件適配的成本受控。說實話，要做到以上四點并不容易，這涉及到產(chǎn)品創(chuàng)新模式的重構(gòu)，也涉及到產(chǎn)業(yè)分工或者說不同主體協(xié)作模式的重構(gòu)。不過隨著AI時代的到來，有一種觀點認為，未來可以把各項工作都交給機器來完成。由于機器沒有人性的弱點，只要定義好規(guī)則，就不會有推諉扯皮、各行其是等問題了。您如何看待這一觀點？
吳曉如：對于趙老師提出的第二個問題，我認為，至少在現(xiàn)階段，將所有工作都交給機器并不現(xiàn)實，而且這可能會徹底抹殺人的主動性。
而對于您提出的第一個問題，我有兩點看法：一要堅持以終為始。整車企業(yè)無論是打造汽車大智能體，還是其中的小智能體，最終目標始終是通過智能化技術(shù)優(yōu)化用戶體驗、提升用戶滿意度。因此，車企應(yīng)該建立一套能夠精準反映用戶體驗的評價標準與規(guī)范，這一點至關(guān)重要?；谶@套標準與規(guī)范，車企就可以在產(chǎn)品開發(fā)的各個階段及時發(fā)現(xiàn)問題，并檢驗?zāi)繕说倪_成度，包括對供應(yīng)商的工作進行評判。二要明確主次分工。在產(chǎn)品開發(fā)過程中，很多時候都需要多家供應(yīng)商同時參與。在此情況下，如果車企事事都親自牽頭，不僅頭緒繁多、分散精力，而且還會增加管理成本。所以在硬件主導的傳統(tǒng)汽車時代，才會出現(xiàn)層級分明的Tier1、Tier2等供應(yīng)商——車企只需把相關(guān)工作整體交給Tier1，再由其協(xié)同各家Tier2并對最終結(jié)果負責即可；到了軟件主導的新汽車時代，我覺得這個邏輯并沒有改變，只是行業(yè)需要適配智能化的新Tier1，同時某些車企可能自行承擔了部分Tier1的職責。
比如說，有些車企選擇將智能化功能從定義到打造都交給供應(yīng)商來做，類似于華為鴻蒙模式；也有些車企為凸顯個性化，選擇保留核心的定義權(quán)，并自行牽頭完成相關(guān)業(yè)務(wù)，此時車企就扮演了超級Tier1的角色；當然，如果所有業(yè)務(wù)都是車企自己做超級Tier1，那負擔就太重了，所以車企必須清晰劃定分工的邊界，將部分業(yè)務(wù)交給有能力的新Tier1來承擔。
無論由誰負責，整車企業(yè)都必須建立最終體驗的評價標準，避免出現(xiàn)各個模塊單獨都能達標、但集成起來卻出現(xiàn)種種問題的情況。同時，整車企業(yè)與各級供應(yīng)商的分工，即上下序關(guān)系以及輸入、輸出內(nèi)容等，也必須界定清楚，明確誰要對哪個功能模塊負責、誰要對模塊集成起來的系統(tǒng)負責、而誰要對相關(guān)場景的最終體驗負責，以確保供應(yīng)商的交付與車企的訴求相符，至少不能出現(xiàn)較大偏差。
趙福全：我認為，未來有很多“黑盒子”的軟硬件，車企都無法也不必自行打造，但是必須深刻理解其底層邏輯，并建立適宜的評價標準。否則，車企很難把握相關(guān)業(yè)務(wù)的重點及邊界，也無法在供應(yīng)商之間出現(xiàn)爭議時做出合理裁決。當然，要做到這一點并不容易。在硬件主導的傳統(tǒng)汽車時代，對零部件的驗收標準相對簡單，只要物理尺寸合格、并能夠通過相關(guān)試驗測試即可。然而進入到軟件乃至AI定義的新汽車時代，帶有很強主觀性的用戶體驗成為產(chǎn)品最重要的目標，要對其建立直觀量化的評價標準無疑非常困難，這就給整車企業(yè)帶來了嚴峻挑戰(zhàn)。畢竟車企對諸多新領(lǐng)域可能并不精通，所以有時候難以有效評價供應(yīng)商的工作。這正是當前眾多車企高層面臨的困惑所在：如果一直使用一家供應(yīng)商，擔心會被“綁架”；可如果更換供應(yīng)商，又擔心會導致前期積累歸零。
吳曉如：我覺得，根本前提是整車企業(yè)要始終保持對用戶的深刻洞察，車企必須“最懂用戶”，這一點毋庸置疑。在此基礎(chǔ)上，車企應(yīng)該牢牢掌控兩大核心要點：一是產(chǎn)品關(guān)鍵功能的定義權(quán)，二是最終用戶體驗的評價標準。
正如趙老師所言，當前汽車核心技術(shù)日益多元且復(fù)雜，車企不可能樣樣精通，所以供應(yīng)商的角色開始發(fā)生變化。以語音交互為例，早期車企只是采購科大訊飛的語音技術(shù)，測試一下語音轉(zhuǎn)換成文字或者說語音指令識別的準確度即可。然而后來車企逐漸發(fā)現(xiàn)，很多時候即使語音指令被準確識別了，用戶在調(diào)用車控功能時仍然存在體驗不佳的問題。于是部分車企就把語音交互的全部功能都交給我們負責，其核心訴求也從“語音指令識別的準確度”轉(zhuǎn)變?yōu)椤罢Z音調(diào)用車控功能的有效性”。說到底，車企的目標就是要讓用戶能夠用自然語言順暢、快捷地調(diào)用汽車產(chǎn)品的各項功能，為此才會把科大訊飛推到前臺，以期更好地達成上述目標。
在這種模式下，車企并不是放手不管了，其職責主要體現(xiàn)在兩個層面：一是洞察用戶需求、定義相關(guān)功能并評價使用體驗，也就是說，車企要有能力判斷出用戶需要哪種功能，還要有能力評價用戶使用該功能時體驗的好壞。二是制定技術(shù)標準和規(guī)范，包括各種車控功能的接口等，以確保能與各家供應(yīng)商有效對接、充分協(xié)作。仍以語音交互為例，無論是科大訊飛等科技公司，還是各種零部件的供應(yīng)商，都必須按照車企統(tǒng)一的標準和規(guī)范輸出。事實上，車企明確技術(shù)標準和規(guī)范，不僅可以為供應(yīng)商后續(xù)的技術(shù)更新提供支撐，也最大限度降低了更換供應(yīng)商帶來的潛在風險。
整供車企應(yīng)積極探索協(xié)同共創(chuàng)的新型合作模式
趙福全：汽車產(chǎn)品競爭力不僅與用戶體驗相關(guān)，還涉及到成本、質(zhì)量、交付速度、供貨能力乃至全球化協(xié)同布局等要素。在此情況下，整車企業(yè)如果事事都由自己主導，根本不可能把新汽車產(chǎn)品做到最好。所以，車企即便擔心可能會被供應(yīng)商“綁架”，也要把部分核心業(yè)務(wù)交給能力強大的供應(yīng)商來負責，畢竟這是提升產(chǎn)品競爭力的有效手段。
與此同時，正如吳總剛才談到的，未來汽車技術(shù)越來越多元、也越來越復(fù)雜，車企不要說全面自研，就是獨自定義全部技術(shù)標準，也很難做得到，因此很多技術(shù)標準都要由供應(yīng)商來提供。這就愈發(fā)需要車企與相關(guān)供應(yīng)商建立長期的戰(zhàn)略伙伴關(guān)系，不斷強化彼此的緊密協(xié)作。那么，這種戰(zhàn)略伙伴關(guān)系要怎樣才能穩(wěn)固地建立起來？是不是一定需要以資本進行綁定或控制？還是說有其他創(chuàng)新模式可供選擇？
吳曉如：當前車企要通過資本控制供應(yīng)商是很難的，尤其是大多數(shù)AI科技公司本身就規(guī)模大、實力強，車企不見得有足夠的資金來掌控這些公司。說起來，企業(yè)之間要建立深度合作關(guān)系，可能大家最先想到的就是資本合作，但這只是其中的一種方式而已，而且有時候還未必就能充分奏效。所以，我們也應(yīng)該關(guān)注可以實現(xiàn)深度融合的其他多種方式。
比如，共建聯(lián)合實驗室的模式，可以有效化解車企對“黑盒子”技術(shù)的顧慮。因為在聯(lián)合研發(fā)的過程中，車企能夠了解到各種技術(shù)細節(jié)，對技術(shù)不受控的擔憂就會小得多。同時，車企還可以把科技公司提供的技術(shù)標準變成自身認可的標準，甚至在此基礎(chǔ)上逐步掌握標準的主導權(quán)，從而降低“被綁架”的風險。
我認為，現(xiàn)階段整供車企之間應(yīng)該積極探索協(xié)同共創(chuàng)的新型合作模式。當然，這種新合作模式需要車企投入更多資源，而不是像傳統(tǒng)的甲乙方買賣關(guān)系那樣，車企只安排采購經(jīng)理來對接即可。具體來說，除了采購經(jīng)理之外，車企還需要安排技術(shù)經(jīng)理與供應(yīng)商進行對接，共同確定滿足用戶需求的技術(shù)方案，同時了解、消化供應(yīng)商的相關(guān)技術(shù)，以提升產(chǎn)品競爭力和掌控力；而供應(yīng)商通過與車企深度對接，也可以減少之前不得不頻繁修改方案的成本和時間。如果雙方都希望進行長期的緊密合作，成為彼此的戰(zhàn)略伙伴，那么上述新模式無疑是互利共贏的最佳選擇。至于具體的達成方式則是多元的，既包括資本層面的運作，也包括技術(shù)層面的協(xié)同，還包括其他任何可能的舉措。
趙福全：由此我們可以得出一個重要的結(jié)論：在新汽車時代的生態(tài)化發(fā)展模式下，整供車企的協(xié)作不再是傳統(tǒng)的“交付圖紙＋試驗驗收”，而是深度交融的協(xié)同共創(chuàng)。正如吳總剛才談到的，整車企業(yè)的項目經(jīng)理、采購經(jīng)理、質(zhì)量工程師、特別是技術(shù)工程師，都要與供應(yīng)商的相關(guān)團隊緊密對接，雙方一起明確需求、制定方案、聯(lián)合開發(fā)，這樣才能確保供應(yīng)商能夠真正理解并滿足車企的需求，攜手打造出用戶體驗突出甚至能與用戶形成情感共鳴的汽車產(chǎn)品。同時，相關(guān)技術(shù)標準也將在整供車企的共創(chuàng)過程中得到完善。而且這種模式也不是封閉的，車企完全可以基于該模式與多家供應(yīng)商一起合作，或者隨時引入所需的新合作伙伴。
更進一步來說，我認為，這種共創(chuàng)模式將超越簡單的接口統(tǒng)一、標準一致以及聯(lián)合開發(fā)，甚至還會涉及到知識產(chǎn)權(quán)的交叉融合。在傳統(tǒng)協(xié)作模式下，整車企業(yè)與供應(yīng)商的IP（知識產(chǎn)權(quán)）是相互獨立的；而在新型共創(chuàng)模式下，可能很多IP都將由整車企業(yè)和相關(guān)供應(yīng)商共同擁有。這種共有IP的機制能夠?qū)φ╇p方形成強有力的約束：整車企業(yè)不能隨意替換供應(yīng)商，供應(yīng)商也不能隨意退出合作，即便雙方并無資本綁定關(guān)系?？傊磥砥嚠a(chǎn)業(yè)必將走向基于專業(yè)化分工的協(xié)同創(chuàng)新的全新發(fā)展模式。
吳曉如：確實如此。而這一切的前提是，整供雙方都抱有長期持續(xù)合作的意愿和心態(tài)。如果還是把合作視為一次性的，那無論是資本綁定，還是技術(shù)融合，都難以一直奏效。我認為，至少在人工智能領(lǐng)域，整車企業(yè)一定要有長期合作的考慮：必須認真篩選人工智能領(lǐng)域的核心供應(yīng)商，然后努力強化與之的技術(shù)合作、標準協(xié)同等。老實說，為此車企可能要投入遠超傳統(tǒng)買賣關(guān)系下的資源，或者說要支付遠高于采購成本本身的代價，但這卻是讓產(chǎn)品持續(xù)保持競爭力的唯一途徑。當然，AI科技公司也同樣如此，我們要與車企深化協(xié)同共創(chuàng)的長期合作。而在具體實踐中，選擇理念契合且實力強大的合作伙伴，是保障協(xié)同共創(chuàng)模式獲得成功的關(guān)鍵所在。
趙福全：也就是說，今后整車企業(yè)在選擇供應(yīng)商伙伴時，不能只看交付價格、質(zhì)量以及速度等硬性指標；這些指標依然重要，但從長期協(xié)同共創(chuàng)的訴求出發(fā)，車企必須更新合作伙伴的選擇標準——除了關(guān)注供應(yīng)商的技術(shù)能力、成本控制能力和供貨保障能力之外，更重要的是看對方有沒有協(xié)同共創(chuàng)、長期合作的意愿，或者說有沒有構(gòu)建命運共同體的認識。不久前我在主持學會年會的巔峰對話時，地平線創(chuàng)始人余凱就提到了價值觀共識的重要性。比如說，如果整車企業(yè)和供應(yīng)商都認為，企業(yè)必須追求長久的發(fā)展，為此要把產(chǎn)品安全乃至企業(yè)經(jīng)營安全作為品牌的底線與基本的價值觀，那么這樣的整供車企就具有了價值觀共識，就更容易成為長期的戰(zhàn)略合作伙伴。展望未來，如果車企只是從成本優(yōu)勢或供貨能力的角度來選擇或者更換供應(yīng)商，這在本質(zhì)上仍是傳統(tǒng)買賣思維的延續(xù)，很難確保持續(xù)成功；而如果車企秉持共進退、共迭代、共享有的理念，與供應(yīng)商共創(chuàng)技術(shù)、共享成果，才有可能實現(xiàn)長期的共同發(fā)展。至于那種以長期供貨為由向供應(yīng)商漫天壓價，或者依托銷量規(guī)模要求供應(yīng)商極限降價的做法，完全不符合新汽車時代的要求，根本無法真正建立可持續(xù)的整供合作關(guān)系。
吳曉如：我覺得，有兩種不健康的合作形式尤其不可取。一是車企以“隨時替換”為籌碼逼迫供應(yīng)商不停地降價，這會大幅壓縮供應(yīng)商的生存空間，使之無力繼續(xù)投入研發(fā)；二是供應(yīng)商憑借技術(shù)或資源優(yōu)勢而抬高供貨價格，這會增加汽車產(chǎn)品的成本，降低車企的競爭力，進而影響產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的進程。正如我前面所講的，健康的整供關(guān)系應(yīng)該是雙方圍繞著“為用戶提供更好的產(chǎn)品”這一共同目標，實現(xiàn)合理的利潤共享。這樣雙方才有能力、也有互信，能夠進行持續(xù)的協(xié)同創(chuàng)新，從而既能使車企不斷提升產(chǎn)品競爭力，又能使供應(yīng)商不斷提升技術(shù)能力，形成一個良性的循環(huán)。
趙福全：實際上，整供車企緊密合作可以共同提升競爭力的底層邏輯一直沒有改變。在傳統(tǒng)汽車時代，最典型的案例就是豐田的整供合作模式——豐田汽車對核心供應(yīng)商給予了大力支持，包括幫助其培養(yǎng)能力、改進質(zhì)量、提升效率、降低成本等，確保這些供應(yīng)商有能力不斷導入新技術(shù)，始終跟得上不斷進步的豐田，并且能夠與豐田一起進行全球化布局。而在新汽車時代，整供車企的緊密合作正變得更加重要，并且具有了全新的內(nèi)涵。因為在AI定義汽車的前景下，多元數(shù)據(jù)的積累與應(yīng)用必將成為企業(yè)的核心競爭力。而整車企業(yè)和各類供應(yīng)商分別掌握的全產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)據(jù)，如整車及系統(tǒng)的開發(fā)數(shù)據(jù)、成本數(shù)據(jù)、質(zhì)量數(shù)據(jù)和應(yīng)用數(shù)據(jù)等，都是提升AI能力的重要支撐。顯然，整供車企如果沒有共享互利的緊密合作，是不可能把各自的數(shù)據(jù)有效打通，并充分發(fā)揮其作用的。
總之，今后仍然秉持“一家獨大”理念的整車企業(yè)，終將陷入孤立境地，難以兼顧各個關(guān)鍵領(lǐng)域；而試圖憑借自身優(yōu)勢拿捏車企、“客大欺店”的供應(yīng)商，也不可能真正獲得車企的信任，無法建立長期受益的伙伴關(guān)系。
突破數(shù)據(jù)應(yīng)用瓶頸：數(shù)據(jù)脫敏、數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)合規(guī)、利益一致
趙福全：吳總，我們都知道，數(shù)據(jù)、算法和算力是人工智能的三大要素。前面我們圍繞著算法，也即AI模型，談了很多。接下來，我想與您探討一下數(shù)據(jù)的相關(guān)問題。說起來，數(shù)據(jù)最突出的痛點就是難以打通和共享：一方面，企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)由于部門壁壘而不易打通；另一方面，企業(yè)之間的數(shù)據(jù)共享機制就更難建立起來了。例如，供應(yīng)商開發(fā)各種系統(tǒng)需要的大量相關(guān)數(shù)據(jù)，都分別存儲在不同車企的系統(tǒng)內(nèi)。這些數(shù)據(jù)究竟怎樣才能實現(xiàn)跨主體的高效共享，這是行業(yè)普遍感到困惑的難題。
那么，您認為數(shù)據(jù)作為新生產(chǎn)要素，要如何實現(xiàn)順暢流動和充分打通呢？企業(yè)層面、行業(yè)層面、國家層面分別需要采取哪些措施？特別是，您能否從汽車行業(yè)的角度談?wù)劸唧w的落地路徑？
吳曉如：數(shù)據(jù)確實是核心問題之一。當前數(shù)據(jù)可謂無處不在，且數(shù)量日益增多，但要提取可利用的高質(zhì)量數(shù)據(jù)，并真正發(fā)揮其作用，仍面臨諸多挑戰(zhàn)。我認為，破解數(shù)據(jù)應(yīng)用瓶頸，需要解決以下主要問題。
一是數(shù)據(jù)脫敏，這是數(shù)據(jù)應(yīng)用的前提。以智能駕駛的數(shù)據(jù)為例，因為車輛在行駛過程中會采集到一些敏感信息和隱私信息，所以必須先進行精準過濾和處理，然后才能使用這些數(shù)據(jù)。這是行業(yè)必須攻克的難題之一。
二是數(shù)據(jù)質(zhì)量，這是數(shù)據(jù)應(yīng)用的保障。一般來說，數(shù)據(jù)應(yīng)用需要兩步：第一步是實現(xiàn)數(shù)據(jù)可用，這涉及到數(shù)據(jù)采集、傳輸、存儲和預(yù)處理等技術(shù)能力。目前數(shù)據(jù)雖然看起來很多，但多數(shù)尚未有效結(jié)構(gòu)化，且存儲分散、標準不一，遠沒有實現(xiàn)有效的集中管理，導致很多數(shù)據(jù)無法使用。從零散的不可用數(shù)據(jù)到結(jié)構(gòu)化的可用數(shù)據(jù)，這是一個需要長期技術(shù)攻關(guān)的課題。第二步是把可用數(shù)據(jù)變成高質(zhì)量數(shù)據(jù)，這涉及到對數(shù)據(jù)更精細的優(yōu)化處理能力。最終企業(yè)只有基于高質(zhì)量數(shù)據(jù)，才能充分挖掘數(shù)據(jù)的價值，顯著提升AI的效能。這同樣需要長期的持續(xù)攻關(guān)，包括科技公司、整車企業(yè)等都要為之努力。事實上，如果沒有高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)共享的意義將大打折扣。
三是數(shù)據(jù)合規(guī)，這是數(shù)據(jù)應(yīng)用的底線。當前國家針對數(shù)據(jù)安全、隱私保護等出臺了一系列法律法規(guī)，數(shù)據(jù)采集、使用和共享的全流程都必須嚴格遵守這些要求。這一點至關(guān)重要，否則數(shù)據(jù)應(yīng)用根本無從談起。
四是利益一致，這是數(shù)據(jù)應(yīng)用的動力。以汽車產(chǎn)業(yè)為例，各方都可以從數(shù)據(jù)共享和使用中獲利才行。一方面，整車企業(yè)必須清楚，供應(yīng)商伙伴使用相關(guān)數(shù)據(jù)，最終還是為了給車企賦能，即基于數(shù)據(jù)持續(xù)優(yōu)化和提升汽車產(chǎn)品的用戶體驗。供應(yīng)商并不是單純想獲取數(shù)據(jù)資源，而不履行相應(yīng)的責任。只要供應(yīng)商在合法合規(guī)的情況下使用數(shù)據(jù)，最后為車企提供了增值服務(wù)，整車企業(yè)就應(yīng)該與其共享數(shù)據(jù)。另一方面，供應(yīng)商基于整車企業(yè)提供的數(shù)據(jù)，提升了自身的基礎(chǔ)能力，也就更有動力投入額外的資源為車企提供更好的服務(wù)。由此出發(fā)，雙方應(yīng)該相向而行，積極構(gòu)建長效性的數(shù)據(jù)共享模式，以合法合規(guī)與隱私保護為底線，以共同的利益為目標，一起推動數(shù)據(jù)共享的常態(tài)化落地。
趙福全：請您再具體談?wù)?，為了實現(xiàn)數(shù)據(jù)的可用，科大訊飛內(nèi)部在標準規(guī)范等方面都做了哪些工作？同時，在與整車企業(yè)以及其他供應(yīng)商等合作時，又采取了哪些舉措？
吳曉如：由于數(shù)據(jù)體量龐大，不可能全部采集和標注處理，所以我們分三個層面來確保數(shù)據(jù)的可用性：第一層是建立基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的采集規(guī)范，明確數(shù)據(jù)采集的范圍、取舍的標準以及合規(guī)的底線——哪些數(shù)據(jù)需要采集、哪些數(shù)據(jù)不需要采集、哪些數(shù)據(jù)不允許采集，都規(guī)定得清清楚楚。在此基礎(chǔ)上，第二層是搭建并完善數(shù)據(jù)的脫敏與標注體系，把采集來的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)榭捎玫臄?shù)據(jù)。一般來說，每家企業(yè)都有自己的數(shù)據(jù)脫敏與標注體系。至于數(shù)據(jù)脫敏及標注工作到底是在車企開展，還是在供應(yīng)商開展，需要雙方通過協(xié)議明確約定。最后，第三層當然就是數(shù)據(jù)的使用，即基于可用數(shù)據(jù)來優(yōu)化相關(guān)模型及服務(wù)，為車企主導的OTA升級以及AI模型的訓練提供有力支撐。
實際上，數(shù)據(jù)從采集到脫敏、標注，再到最終應(yīng)用，整個過程的投入非常大。以科大訊飛為例，我們每年的研發(fā)經(jīng)費中約有1/4都用在了數(shù)據(jù)方面。因此，企業(yè)必須制定清晰的數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，確保將資源集中投入到高價值的數(shù)據(jù)上，以提高數(shù)據(jù)方面的投入產(chǎn)出比。
整供企業(yè)應(yīng)明確數(shù)據(jù)歸屬、統(tǒng)一數(shù)據(jù)標準，確保數(shù)據(jù)共享落地
趙福全：那么圍繞數(shù)據(jù)共享，您覺得整車企業(yè)和供應(yīng)商各自需要采取哪些有針對性的舉措？您剛才談到了數(shù)據(jù)的可用性和高質(zhì)量，強調(diào)先要明確數(shù)據(jù)是否有用或者說價值的高低，比如哪些數(shù)據(jù)是金礦、哪些是鐵礦、哪些則是沒有開采價值的貧礦。那么對于那些可用的高質(zhì)量數(shù)據(jù)，要如何推動其流通、共享并應(yīng)用起來呢？除了國家層面的行動之外，整供企業(yè)之間應(yīng)該如何從不同維度發(fā)力？怎樣才能真正實現(xiàn)數(shù)據(jù)的高效互通與多方復(fù)用呢？
吳曉如：我個人覺得，相較于其他行業(yè)，汽車行業(yè)可能更容易在數(shù)據(jù)共享上達成共識、確定目標。核心原因在于，整車企業(yè)是直接面對用戶、為用戶提供產(chǎn)品及服務(wù)的主體，所以很多數(shù)據(jù)都掌握在車企手上，而車企往往有強烈的意愿，想通過數(shù)據(jù)來優(yōu)化自身產(chǎn)品及服務(wù)；與此同時，作為供應(yīng)商的科技公司則聚焦于幫助車企挖掘數(shù)據(jù)價值。雙方的目標是高度契合的。
具體來說，科大訊飛與車企圍繞數(shù)據(jù)的合作是這樣展開的：一是明確數(shù)據(jù)歸屬。核心數(shù)據(jù)基本上都歸車企所有，因為最有價值的數(shù)據(jù)往往產(chǎn)生于車輛實際使用的過程中，然后雙方再基于需求進行協(xié)作、調(diào)用相關(guān)數(shù)據(jù)。二是統(tǒng)一數(shù)據(jù)標準。包括數(shù)據(jù)采集、加工和應(yīng)用的標準體系，都要提前約定、確保一致。我們知道，為了后續(xù)能夠更有效地采集數(shù)據(jù)，需要提前進行埋點，而埋點必須依據(jù)相同的標準；同樣，在獲取數(shù)據(jù)之后，加工和使用這些數(shù)據(jù)也必須依據(jù)相同的標準。如果科技公司與車企的標準不同，那么各自的數(shù)據(jù)就無法相互共享和二次應(yīng)用。所以，提前統(tǒng)一標準是雙方可以使用彼此數(shù)據(jù)的前提。三是優(yōu)化數(shù)據(jù)加工。車企與科技公司都要基于自身需求和能力分別加工數(shù)據(jù)，并不斷迭代優(yōu)化，再將各自的應(yīng)用成果融合起來。
總之，整供企業(yè)應(yīng)該在確保合規(guī)底線和統(tǒng)一技術(shù)標準的前提下，提前明確數(shù)據(jù)共享與使用的范圍和方式，然后各自加工相關(guān)數(shù)據(jù)，進而融合雙方的數(shù)據(jù)應(yīng)用成果，以實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值的最大化。
趙福全：在此，我對數(shù)據(jù)這部分的交流做個簡單梳理。實際上，現(xiàn)在幾乎所有企業(yè)都在講數(shù)字化轉(zhuǎn)型，都在講數(shù)據(jù)的重要性，但真正做到位的企業(yè)卻并不多。而我認為，吳總剛才談的觀點對汽車行業(yè)具有很強的指導意義。
首先，高價值的數(shù)據(jù)至關(guān)重要。所謂“數(shù)據(jù)是黃金”，并不是指所有的數(shù)據(jù)，有些數(shù)據(jù)的含金量有限，挖掘的性價比太低。所以，企業(yè)必須明確各類數(shù)據(jù)的價值，這是首要任務(wù)，然后再選擇其中高價值的數(shù)據(jù)進行重點采集、加工和應(yīng)用。我想強調(diào)的是，此前大家更關(guān)注數(shù)據(jù)的數(shù)量，畢竟大模型就是基于大數(shù)據(jù)涌現(xiàn)出來的；不過今后我們可能更要重視數(shù)據(jù)的質(zhì)量，真正可用、能用、好用的高質(zhì)量數(shù)據(jù)，是提升AI能力的有力支撐和必備基礎(chǔ)。反之，即便數(shù)據(jù)的數(shù)量非常龐大，但如果質(zhì)量很低，還是無法有效訓練AI模型，甚至會產(chǎn)生負面效果。
其次，無論是整車企業(yè)，還是各類供應(yīng)商，都應(yīng)該建立自身的數(shù)據(jù)采集、加工及應(yīng)用體系，并不斷提升其能力。
最后，整供企業(yè)之間還需要進行數(shù)據(jù)共享和共用，以支撐產(chǎn)品競爭力的持續(xù)提升。為此，雙方先要通過協(xié)議明確數(shù)據(jù)的歸屬與共享的規(guī)則。我認為，數(shù)據(jù)歸屬應(yīng)結(jié)合開發(fā)主體及業(yè)務(wù)場景來界定，并不是說整車企業(yè)就應(yīng)該獨占全部數(shù)據(jù)。例如，供應(yīng)商圍繞自身核心技術(shù)及產(chǎn)品開發(fā)而產(chǎn)生的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)理應(yīng)歸其所有，即便這是為某家車企來開發(fā)的。顯然，這部分數(shù)據(jù)如果供應(yīng)商不共享給車企，后續(xù)整車產(chǎn)品就難以改進。但是如果整車企業(yè)基于這些數(shù)據(jù)進行了二次開發(fā)，用于其他車型或功能，甚至分享給其他供應(yīng)商，那就會挫傷原供應(yīng)商共享數(shù)據(jù)的積極性。所以，雙方必須提前約定授權(quán)范圍和使用邊界。反過來，整車企業(yè)也應(yīng)將用戶偏好、功能使用情況等數(shù)據(jù)共享給相關(guān)供應(yīng)商，否則只靠自己是無法做好各個系統(tǒng)、各項功能的迭代優(yōu)化的。這同樣需要以明確的協(xié)議規(guī)定數(shù)據(jù)的使用權(quán)限，畢竟供應(yīng)商通常都是為多家車企服務(wù)的。
當前企業(yè)普遍重視數(shù)據(jù)的產(chǎn)生、存儲、加工及應(yīng)用等環(huán)節(jié)，卻往往忽視了數(shù)據(jù)治理架構(gòu)和共享機制的建設(shè)。而我認為，后者其實更為關(guān)鍵。為了實現(xiàn)數(shù)據(jù)的有效共享，既要打通企業(yè)內(nèi)部壁壘，也要規(guī)范企業(yè)外部協(xié)同。這是涉及到法律法規(guī)、商業(yè)協(xié)議以及相互信任、利益分配等多重維度的復(fù)雜問題，各類主體都要為之共同努力。
車企算力布局策略：自建滿足“最小需求”、外購滿足“最大需求”
趙福全：吳總，下面我們再來聊聊算力的話題。當前企業(yè)對算力的爭奪猶如“軍備競賽”般激烈，甚至有觀點認為，企業(yè)擁有顯卡的數(shù)量決定其AI的發(fā)展水平。那么，您如何看待整車企業(yè)的AI算力布局？是應(yīng)該以自建算力為主，還是應(yīng)該以利用社會資源為主？
吳曉如：我認為，整車企業(yè)的算力布局應(yīng)當遵循“最小需求”原則，其核心在于圍繞實際業(yè)務(wù)需求來配置資源。舉例來說，車企如果想要自主開發(fā)完整的智能駕駛技術(shù)，那算力的需求就很大；而如果只是聚集在應(yīng)用層面、不涉及底層模型的研發(fā)，那算力的需求就會大幅縮減。所以，車企先要明確自身的目標，再據(jù)此評估出內(nèi)部使用算力的最小需求。整體而言，對于企業(yè)需要經(jīng)常使用的基本算力，或者說支撐關(guān)鍵數(shù)據(jù)存儲和使用的算力基礎(chǔ)設(shè)施，建議以自建為主，以保障核心業(yè)務(wù)的穩(wěn)定性與安全性。
但是企業(yè)也不應(yīng)盲目囤積算力。一方面，當前算力技術(shù)迭代迅速，新架構(gòu)不斷涌現(xiàn)；另一方面，算力的價格變化很大，一般來說，未來算力的性價比只會越來越高。所以，企業(yè)并沒有超前大規(guī)模自建算力的必要性。同時，目前商業(yè)化的數(shù)據(jù)中心及算力服務(wù)已經(jīng)很成熟了，整車企業(yè)在自建算力滿足“最小需求”之外，完全可以通過外購第三方的算力來滿足“最大需求”。我覺得，這種組合模式既能應(yīng)對算力價格可能的波動，又能降低算力系統(tǒng)的建設(shè)、運營和管理等成本，是更具經(jīng)濟性的合理選擇。
趙福全：有些車企高層曾向我表達過這樣一種擔憂——未來隨著AI技術(shù)的爆發(fā)式增長，會不會出現(xiàn)公共算力資源供不應(yīng)求以至于影響車企AI發(fā)展的情況？也就是說，車企會不會陷入兩難的困境：如果以自建算力為主，需要高昂投入，且利用率偏低；而如果以外購算力為主，又擔心資源不足、不敷使用。
吳曉如：我認為大可不必擔憂。汽車行業(yè)所需的算力規(guī)模，在全社會的算力供給中占比是很小的。而且汽車企業(yè)通常不會自行訓練大規(guī)模的通用AI模型底座，而是更多聚焦于應(yīng)用層面的專業(yè)模型，后者的算力需求是遠遠低于前者的。從供需角度來看，未來公共算力資源完全能夠滿足車企幾千張到幾萬張顯卡的算力需求，不會出現(xiàn)算力短缺、供不應(yīng)求的問題。
趙福全：吳總的這個判斷非常重要。算力是發(fā)展AI的三大要素之一，而且訓練AI基礎(chǔ)模型的算力需求堪稱巨大。不過整車企業(yè)作為應(yīng)用方，無需也不宜以此為標準來規(guī)劃自建算力的規(guī)模，否則就會導致算力利用率低下、資源嚴重浪費。
而吳總提出的“最小需求”原則，我認為是適合車企的算力布局策略。說起來，我在清華上課時曾經(jīng)專門講授過“研發(fā)經(jīng)濟學”的理論：通常研發(fā)核心能力中的70%需要自投自建，以支撐自主創(chuàng)新；而其余的30%，特別是所需投入很大、使用頻率較低的業(yè)務(wù)能力，則始終應(yīng)該依靠外部資源。這種基于經(jīng)濟性考量的選擇模式是一種共性規(guī)律，車企在算力布局時也可以參考。從本質(zhì)上講，車企必須對自建算力和使用公共資源進行經(jīng)濟效益的準確評估及有效權(quán)衡。比如車企自建算力固然可以規(guī)避公共算力價格波動的影響，但其投入非常巨大，而且后續(xù)還可能要面對算法結(jié)構(gòu)變化、技術(shù)迭代優(yōu)化引發(fā)舊算力被淘汰的風險。車企一定要算好這筆經(jīng)濟賬，切不可盲目擴大算力規(guī)模。
