关于芯片商的爆发
M：您如何看待芯片的重要性，例如 Nvidia 和 Intel 的发力？大陆集团自己也有 ADCU 的多域控制器，在这个方案中，你们使用的是什么芯片？
K：我们刚才谈到了行业内的不同平台，而不同平台所用的芯片也有所不同。作为一家供应商，我们经常会面对这样的问题：在一方面，有多种芯片解决方案可供选择对我们来说是一件好事，因为我们总可以去选更好的。但是在另一方面，如果我们要用某一个芯片方案去负责整套系统的处理与控制的话，那么一旦这个芯片方案的提供者出现了问题，我们该如何应对？
所以在芯片上，我们必须要去平衡这个选择。目前业内主要有 3 类芯片解决方案，Intel 和 Nvidia 是其中的两个阵营，还有一些其它的芯片商例如瑞萨，也和我们保持着紧密的联系。这 3 类方案各不相同，也各有千秋。这对我们这样的供应商来讲是一种转变，我们需要保证我们的软件系统能够在不同芯片解决方案上都具备足够的鲁棒性。
你之前可能有听说过 AUTOSAR（汽车开放系统架构），它的作用就是联合行业内 OEM、供应商、半导体芯片商、软件服务商等，共同为汽车工业开发一个开放的、标准化的软件架构。这能够帮助我们的软件体系在一定程度上不再受不同硬件的制约。（类似于 CUDA 对于 Nvidia 不同 GPU 的作用）
M：Nvidia 和 Intel 已经开始和 OEM 与互联网公司直接合作了，在未来，这些芯片厂商是否有可能在自动驾驶发展过程中赶超 Tier 1 在汽车供应链中的重要性？
K：我无法去预测他们的商业规划。例如他们是否真的希望去自己打造一套汽车安全系统？问题的关键在于未来到底是谁去做方案的最终整合。在这点上我们这几年一直都在讨论，目前来看，客户购买的是整套计算系统，而不仅仅是芯片，所以最终还是需要有人去做整合。
芯片公司在近年的技术创新有目共睹。不过我昨天还看到了一个 Nvidia 的关于数据增长以及他们如何用数据来驱动深度学习的视频，他们已经意识到了数据量的重要性。我认为他们并不会以自我为中心来构建一个封闭生态系统，而是会将这个生态开放给更多的合作伙伴。
所以现在的问题就变成谁将在这个生态里面提供硬件，包括 ECU、以太网链接模块、HMI、传感器等等。从这个层面上来说，整合的工作还是十分复杂的。
关于大陆集团的定位与规划
M：在传统的供应体系中，OEM 会把各个零部件进行拆分，然后分给不同的供应商来做。但是在自动驾驶领域，现在各阵营的思路都是提供端到端的完整解决方案，大陆集团是否也在打造自己的端到端方案？
K：是的，我们自己也在开发端到端的方案，只是我们并没有像其它公司那样做宣传。不过当你说起端到端这个概念时，应该要很小心。端到端是指用户端和功能端，这种链接固然非常好，但是它可能只是单一或少数几个功能模块的链接。完整的端到端方案需要覆盖越来越多的功能模块，所以还有很多的功能与服务都可以加入到这个端到端方案中。
例如一家 OEM 打造了一个端到端的方案，而我们则以一个供应商的身份去提供这个方案当中的某一个模块或服务，或许是 Cyber Security，或许是刹车系统等等。在端到端方案之上又会有云端，不同的模块可能有不同的云端，但是最后还是需要整合在一个共同的主云端之中。
在这么复杂的体系下，究竟端到端指代的是什么？这个词现在被用的太多了，我们必须对它的定义格外小心。行业内大部分谈论端到端的人还是指代后台与终端车辆的互联能力：终端车辆产生数据，数据被上传至云端后台，云端对数据进行处理并优化软件系统，最后再将优化后的新系统传回到终端车辆。这个体系当中不管是横向和纵向，对行业内的各公司来说都有着很大的可参与空间。
M：在这个更复杂的体系中，大陆集团的优势在什么地方？
K：作为一个传统供应商，我们自然有自己的「传统」：我们十分注重安全，我们了解如何整合各个产品去实现更好的功能。更重要的是我们还有生产的能力，在保证效率、质量的前提下，以合理的成本将产品生产出来是很困难的一件事。而这正是我们所擅长的。
我们很清楚现在行业的趋势已经逐渐转移到出行服务、车身电子化、云端互联等等方向，但是这些方向最终还要落在产品上，好的产品是需要高效地生产出来的。
很多人提到了一方负责提供方案，一方负责生产的代工模式，但是这种方式其实并不高效。了解整个产品垂直整合的过程以及其中各部件的研发逻辑才能够最大程度的优化最终生产的效率，这个从研发到整合再到生产的「端到端」流程才是我们这样的工业企业成功的关键。
M：可否分享一下大陆集团在 AI 以及云端领域的进展？这两个环节貌似在未来的整车架构中会越来越重要。
K：驱动自动驾驶发展的不仅仅是软件或者算法这样的技术问题，还有很多其他的元素，比如说企业的人力资源体系，比如说财务体系，比如说工业 4.0。在这众多元素中，AI 都可以带来优化。所以说我们对于 AI 的看法是，它不仅仅会在车辆控制中发挥作用，也会在我们整个生产及运营体系中赋能。只要是能够产生数据的地方，AI 都会有一定的作用。
至于云端，大陆集团有一套自主研发的用于内部使用的云端系统，叫做 Continental.cloud。我们正在研发的一些服务也会与这个云端相连。但是就像我之前所说的，我们的云端最终在行业内会是怎样的地位还很难讲。因为现在每个公司都在建立自己的云端，各个云端所收集的数据都会变成各公司的竞争优势。
总结：一个 Tier 1 的自动驾驶观
相互依赖，共生共存。这或许是目前所有从事自动驾驶相关业务的公司的生存法则。在整个行业还没发展成熟的过程中，相互联合把技术先做好是大家的共识。但在合作的背后，各方也在默默稳固自己核心竞争力的同时，期望着能够学到更多合作伙伴的核心竞争力。
因为在整个自动驾驶行业成熟后，还是需要一个主流化的体系，而这个体系究竟由谁来主导？想必不管是车厂，供应商，互联网企业还是 IT 企业，都有着自己的打算和野心。就像我们文中所探讨的那样：虽然目前的自动驾驶产业结构已经越来越平行了，可最终落地时，还是需要有一方来做整合。
Tier 1 能够整合生产，但是科技与互联网公司擅长的云端，和软件服务上，他们又会处在什么地位？这可能是所有人都在思考的问题。
