来源：雷科技 AI 硬件组 | 编辑：失魂引 | 排版：YYangqqi
当地时间 2024 年 2 月 26 日，MWC 2024 在巴塞罗那正式开幕，雷科技报道团已经来到现场。展会现场聚集大量大家耳熟能详的硬件、软件与行业供应商，参展商也不负众望，先后在 MWC 上为大家带来站在移动产业最尖端的产品。
与往年不同，MWC24 大会汽车相关展馆可能是历届世界移动通信大会中噱头最少、猛料最多的一次，NVIDIA、华为、Aerv 等行业巨头齐聚一堂，纷纷亮出了硬实力。
今年企业没有执着于展示自家自动驾驶技术多么先进，而是用产品和理念阐述对未来自动驾驶的看法。由此也能看出，自动驾驶距离商用越来越近，车企、供应链企业从宣传造势吸引投资，转为秀实力，用硬实力征服消费者、吸引合作伙伴。
正因如此，本届 MWC 大会车企与供应商没有那么多吸引眼球的夸大宣传，而是满满的「干货」。
芯片是实现自动驾驶的基础之一，2022 年 9 月 NVIDIA 发布了算力高达 2000TOPS，把其他所有竞品远远甩在身后的自动驾驶芯片「Thor」，结果直到今天，我们仍未在任何汽车上看到该芯片，反而是许多车企证明了，无需如此夸张的算力，亦可实现高阶辅助驾驶乃至自动驾驶。
MWC24 大会上，雷科技报道团看到了 NVIDIA、Intel、AMD、高通等企业推出的新款自动驾驶芯片，也注意到他们没有再强调算力，而是着重宣传驾舱融合、软件定义汽车两大理念。
大家对于高通 8155 和 8295 应该不陌生，目前国内中、高端车型普遍采用这两款芯片，但高通 8155 和 8295 只负责车机功能，并不参与自动驾驶。理想、比亚迪等车企不少车所使用的自动驾驶芯片，来自地平线公司研发的征程系列。
英伟达 DRIVE Thor、高通 Snapdragon Ride Flex、Intel Chiplet 平台等，都着力于实现将自动驾驶与智能座舱芯片融合。
过去驾舱融合主要是将自动驾驶芯片与车机芯片焊接在一起，共享算力，车机芯片可以为自动驾驶提供算力冗余，自动驾驶芯片强大的算力则可以为其娱乐功能提供更强的性能基础。如今企业则更倾向于将二者融合到一颗芯片，让其成为一颗可以处理汽车所有问题的大脑。
驾舱融合有助于提高汽车集成度，降低硬件占用的空间与重量，减少通讯延迟，有利于整体功能开发与调度，从而实现降低成本，是未来智驾与智能座舱芯片发展的主要方向之一，也是实现「软件定义汽车」的关键因素。
软件定义汽车即发挥软件在汽车上的作用，通过智驾解放驾驶员与乘客，令其可以在车内休闲娱乐，汽车提供如同手机、电脑一般的娱乐服务。
软硬件分离是实现软件定义汽车的重要一步，车企无需为汽车适配软件，只需开放接口即可。国内部分车企已支持安装第三方软件，但距离真正实现软件定义汽车，依然有较长距离。
传感器同样是实现自动驾驶的基础硬件，除了少部分对于自家算法极度自信的车企，选择纯视觉方案，目前绝大多数支持高阶智驾的汽车依然会配备雷达。
MWC 大会上，Aeva 推出了全球首款车规级 4D 激光雷达，除了 3D 位置信息，还能检测物体的速度。May Mobility 下一代自主运输车辆已确定，将配备该雷达。
国外企业追求数据丰富度，国内企业则倾向于提升精度、降低成本。禾赛科技此前宣传的 AT512 激光雷达也现身 MWC24，该雷达能够发射 512 线束，成像轮廓更清晰，并且拥有更高的安全冗余，探测距离也提升到了 300 米 ~400 米。一径科技推出的 ZVISION EZ6 激光雷达则通过简化架构的方案，将成本降低至 2000 元左右。
激光雷达价格从几十万元一颗到 2000 元一颗，MWC 现场的雷科技报道团小伙伴无不感慨万分。
激光雷达成本飞速下降，但依然有许多企业认为激光雷达成本更高，摄像头或 4D 毫米波雷达才是更好的解决方案。行易道、木牛科技、Arbe 等国内外企业，纷纷推出了 4D 毫米波雷达。
4D 毫米波雷达成本 500 元 ~1000 元，远低于激光雷达，效果则能达到 16 线 ~40 线激光雷达的水平。摄像头安全性有待考证，激光雷达成本太高，4D 毫米波雷达则属于折中选择。
现阶段国内已有不少 15 万元左右的汽车配备普通毫米波雷达，激光雷达成本偏高，短时间难以覆盖中低端车型，表现良好且成本偏低的 4D 毫米波雷达，无疑是中低端车型普及高阶智驾的希望。
成本与安全性的权衡，一直是车企设计汽车时的难点，时至今日，某些汽车仍只有最基础的主副驾安全气囊。纯视觉方案确实成本最低，可摄像头容易受到环境因素影响，保留少量雷达以提升安全性很有必要。
哪怕是特斯拉，也暴露出了重拾雷达的迹象。未来行业很可能形成高端豪车配备激光雷达，中端车型摄像头加少量激光雷达，10 万元左右的低端车型使用纯视觉方案的情况，全面普及自动驾驶。
若问自动驾驶分级中，哪个级别最没必要，毫无疑问是 L3（条件级自动驾驶）。L3 的定义是汽车基本可以做到自动驾驶，但仍需驾驶员时刻保持注意。严格来说，华为、小鹏等头部企业的 L2+ 级自动驾驶，已经实现了这一步。
有趣的是，2020 年之前，车企们公布的研发计划不少选择跳过 L3，直奔 L4，苹果甚至打算一步到位开发 L5 级自动驾驶车辆，砍掉方向盘和刹车踏板。或许是看到了实现 L4 级自动驾驶的难度，近几年车企又在加紧 L3 级自动驾驶研发，但百度 CEO 李彦宏却在 2022 年世界人工智能大会开幕式上表示，L3 级别的自动驾驶不好搞，可能 L2 后就是 L4，没有 L3 这一档了。
本届 MWC 大会华为联合 Tolly Group 发布了 L4 数据中心自动驾驶网络方案测试报告，该方案得分 4.02 分，是 Tolly 目前唯一评估通过的 L4 级自动驾驶数据中心网络解决方案。
华为智驾水平国内首屈一指，更是国内唯一一个跳过城市覆盖，直接实现全国无图智驾的车企。华为认为，大模型是从 L3 迈向 L4 的关键技术，能够帮助车辆在特定模式下自动做出决策。
大模型能够提供更全面的数据感知和分析能力，融合各种数据，精准识别和分析道路环境，作出精准且正确的决策。大模型时代的来临，无疑将加速自动驾驶迈向成熟。国内各种法律法规正在制定，车企陆续拿到路测牌照，最快 2030 年左右，国内或许就将开放自动驾驶。
小通认为，李彦宏的言论很正确，自动驾驶还要驾驶员随时接管，将责任推给消费者，显然没人愿意接受。而 L3 与 L4 的理论差别不大，考验的只是车企与车内乘客的胆量，等到自动驾驶真的开放，恐怕没有车企愿意承认自己是 L3。
近几年车企疯狂往车内塞游戏、生成式 AI，如高通推出的骁龙智能座舱，便与生成式 AI 结合。联发科等企业则致力于端侧 AI 研发，相较于云端 AI，端侧 AI 无需联网，拥有更高的信息安全性与更低的延迟。
生成式 AI 的主要意义在于为用户提供更加智能、连贯的语音助手，能够准确理解用户指令的含义并进行操作。其次，如今生成式 AI 遍布各行各业，已经成为许多人办公的得力助手。汽车普及生成式 AI，可以令汽车成为移动办公室。
生成式 AI 与车载游戏只是软件定义汽车的一部分，而车内乘客放心体验这一切的基础，则是足够安全的自动驾驶。
MWC24 大会上，我们看到了车企与供应商为实现自动驾驶做出的努力，他们不再好高骛远，而是脚踏实地一步步推动自动驾驶走向成熟与商用落地。
可以预见的是，两三年内 L3 级及以上自动驾驶依然只是奢望，但小通坚信，十年内，L4 级自动驾驶就能落地商用。
至于不愿接受现实，硬着头皮研发 L5 级自动驾驶的企业，苹果汽车部门已成为了他们的「榜样」。
2 月 26 日 -2 月 29 日，MWC（世界移动通信大会） 2024 盛大开幕，荣耀、小米、华为、OPPO、一加、传音、Nothing、联想、联发科、高通、中国移动等科技大厂均有新品发布。此外，今年的 MWC 还有一大看点是 AI 硬件，AI 与手机、PC、汽车、XR、可穿戴设备加速融合将碰撞出全新火花。由 " 庄天明 " 和 " 定西 " 领衔的雷科技 MWC 2024 报道团正在现场进行全程追踪报道，敬请关注雷科技一起期待。
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