对于中国汽车产业而言，一个不容忽视的当务之急是要着手对“卡脖子”技术的攻关。其中，以汽车操作系统为代表的基础软件，是近年来行业内所讨论的汽车产业“卡脖子”技术的核心领域。
“在国内汽车行业中，大家都在‘卷’应用、‘卷’服务、‘卷’功能，但是很少会‘卷’到底层基础软件。”中国汽车工业协会技术部主任兼软件分会执行秘书长尤强在零观汽车特别节目——由中国汽车工业协会汽车纵横全媒体、《中国经营报》、中经传媒智库联合举办的直播中接受《中国经营报》记者专访时表示，人有人脑，车有车“脑”，底层基础软件就是车“脑”最为核心的部分，车“脑”发育得好不好，由底层基础软件决定。“我们只有建立了自己的软件技术，开发国产操作系统以及基础软件，才算为智能网联汽车的发展打好了地基，也才能在地基的基础之上去建高楼。”
汽车操作系统是智能汽车的“灵魂”。奇瑞汽车股份有限公司副总经理、大卓智能科技有限公司总经理谷俊丽向记者表示：“目前，智能汽车已经进入产业化时期，产业化是一定要讲究生态的，而芯片和操作系统是生态的核心。”
当前，新能源汽车的发展已经进入智能化“下半场”，智能汽车已经进入规模化量产的实质性比拼阶段。
中国电子科技集团有限公司总师召集人、首席科学家饶志宏告诉记者，近几年，中国在智能网联汽车方面获得了快速发展。我们要看到，安全与发展是“两个并重”的问题，发展越快我们越要注意相关安全问题，尤其是网联化方面的问题。智能网联汽车是相当复杂的“一张网”，汽车只是整个网络中的一条边，或者说是端上面的一个节点，我们要系统性地考虑这张网涉及的相关安全问题，车、路、云、网、图这五个方面相关的安全问题都要成体系地考虑进去，尤其是在智能化应用带来了更多风险的背景下。
开源模式呼声高
在中国智能网联汽车技术快速发展的背景下，关键核心技术层面的诸多困难和挑战如影随形，操作系统、大算力芯片技术等领域均存在短板。
汽车操作系统近两年来在行业内备受关注。普华基础软件股份有限公司总经理助理王琴用较为通俗的表达解释了何为汽车操作系统，以及操作系统对汽车的意义和作用。
“操作系统在车上的作用是，对下，它要承接芯片的一些功能，把芯片的作用发挥出来。如果没有操作系统以及基础软件，芯片造得再好它的作用也没法体现；对上，它要承接丰富的应用。我们可以把汽车操作系统理解为汽车上面的一个‘数字化底座’。”王琴说道。
近年来，业界关于重视基础软件的自主创新和研发，建设智能网联汽车自主可控的操作系统的呼声越来越高。业内认为，对以汽车操作系统为代表的基础软件相关技术的攻克，将直接关乎中国在全球汽车产业转型中扮演怎样的角色。
目前，行业内一个较为普遍的认知是，开源将是开发操作系统以及基础软件最有效率的一种方式。
这是基于现实的考虑。在中国一汽基础软件工作组组长李岩看来，操作系统业务本身开发难度大、周期长、投入人员多。对于这样一个底层、共用的基础软件，需要产业链上的多家企业共同推动，这其中包括操作系统供应商、基础软件中间件供应商、芯片供应商和算法供应商联合研发和共同推进。因此，开源是一个很好的解决问题的方式。“一个闭源的操作系统可能需要某一方或者说某一个供应商持续对它进行投入并运营。但是，开源操作系统如果由整个行业去共同维护和治理，它就能够更快地成长起来。”
“在基础软件领域，我国一直在加快追赶的步伐，一直在强调‘强基固魂’。之前，我国主机厂很多都经历过自研基础软件的阶段，但是大家最后发现，仅靠一家企业很难做出能够满足自身需求的底层基础软件。从建立生态的角度来看，我们需要有一个统一的底层核心共性技术基础平台。业内认为，用开源共建的方式，大家一起来开发底层基础软件平台和操作系统，才能在尽可能短的时间内把这块短板补齐，这是我们未来的发力点。希望国家在这方面能提供更多的政策支持。”尤强表示，对于底层核心技术尤其是操作系统来说，各个企业纷纷涌入赛道参与竞争是一场灾难。操作系统需要有一个强大的生态去支撑，如果大家都去开发各自的操作系统，未来的生态就会变得七零八落。从底层核心技术的角度来看，汽车芯片也会随之变得无所适从。
王琴亦持类似的观点。她认为，汽车操作系统是共性底层技术，投入周期长，成本高，可以通过开源的方式进行解决，通过开源共建，建立信任，将行业的力量集聚起来共同开发维护，不需要大家重复地投入，这样可以节省整个行业的成本。
值得关注的是，国内首个规模化、量产级的开源安全车控操作系统——“小满”在近日正式启动。“小满”的发布意味着，我国汽车操作系统开源已进入新征程。
湖北芯擎科技有限公司副总裁兼产品规划部总经理蒋汉平告诉记者，作为芯片设计行业的“老兵”，芯擎科技对开源非常看重。芯擎科技设计的高算力的芯片，都能够为“小满”这样的开源社区提供一个强大的算力底座，让更多参与者在这个社区中发挥自己的优势。同时，“小满”也可以为芯片行业提供新的思路，促进行业不断地迭代。
大模型“上车”既是突破也是新契机
除了操作系统以及基础软件外，大模型“上车”也是当下汽车行业颇为关注的话题，行业内正在探索用端到端大模型实现高阶智能驾驶。
智能驾驶系统目前普遍分为感知、预测、规划三个模块，端到端模型将三个模块融为一体，从感知端输入信息，在执行端直接输出结果，因此叫“端到端”。
汽车公社总编辑石劼告诉记者，“端到端”技术路径虽然是在今年大火的，但实际上它并不是今年才出现的一个名词和概念，特斯拉也并非“第一个吃螃蟹”的企业，丰田汽车在很早以前就已尝试过走“端到端”技术路径。
“在智能驾驶中，传统的做法是，很多模块涉及的规则需要我们单独地去进行人为的定义，但‘端到端’是让系统自我习得、训练和构建规则，大模型是在深度学习之上又往前行进了一步。‘端到端’有优点也有短板。优点是我们没有必要再采用更复杂的介入方式，效率会更高。但短板是，这个系统必须要经过大量的自我习得、自我训练，投入和成本会很高。”石劼认为，“端到端”技术的发展还需要对成本、时间以及技术难度等方面进行综合考量。
在谷俊丽看来，大模型既是智能车发展的一大突破，也是一个新的契机。大模型代表的是产业的一种积累，一种新的跃迁、新的技术形态、新的数据形态、新的算力形态。未来两三年，很多车载算法或许会用上大模型。
不过，谷俊丽认为，大模型不是一个“轻飘飘”的技术，它很“烧钱”，非常考验企业的实力。据悉，特斯拉今年要投入100亿美元到大模型，OpenAI每年也要投入上百亿美元。“大模型不是一家企业找几个人就可以做，它需要企业整体科研投入、技术高度、基础设施都要匹配得上，所以大模型对企业一把手是个考验。”
谷俊丽告诉记者，国内应用科技的发展步伐向来走得比较快。“希望应用科技能够牵引大模型走得越来越深入，我国未来在特定的领域也能出现自己创建的一些大模型。在智驾层面，我们对于AI Model的驾控其实已经不亚于美国，虽然跟特斯拉比还有一定差距。对于我国汽车产业而言，要以应用为牵引，充分发挥我们的优势。我相信，大模型将对智能汽车的演进起到很大的助推作用。”
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