目前"有争議"的話題包括目前的硬體軍備競賽，Robotaxi熱潮中的商業思維，以及目前"數百家競争"汽車公司下的路線之争。
基于此，我們和小鵬汽車黃鑫，衆多新出行網民齊聚一堂新出行，開啟了關于智能的"新出行開課"。
圍繞硬體軍備競賽的讨論、小鵬對雷射雷達路線的看法、城市NGP發展的難點等，争論激烈而富有成效。
現在，讓我們來見證吧！
<h1級""pgc-h-right-arrow"資料軌道""5">，硬體軍備競賽不重要嗎？</h1>
新市場 我們看到超過1000個TOPS計算晶片的公布，包括新勢力和傳統車企。
如何看待目前日趨激烈的"硬體軍備競賽"，黃鑫提到：硬體軍備競賽才剛剛開始，第二輪和第三輪軍備競賽将更加激烈。
在"重不重要"的話題上，黃鑫從"算力"和"軟硬體"兩點談到了目前硬體的競争。
< h1級""pgc-h-right-arrow"資料軌道""9">1，"計算力"</h1>
"對于自動駕駛來說，車輛需要一個好的計算平台。
黃鑫首先"确認"了計算平台的重要性。
在"平台計算"方面，黃鑫認為，"200 TOPS的計算能力與800TOPS的計算能力之間的差異不會太大，但200 TOPS和2.5TOPS之間的差異會更加明顯。"
黃鑫認為，算術不是簡單的數數累積，在較低的計算力下突破第一級是最困難的，而在第二級中實際上已經解決了大部分問題。對于800TOPS或更多，大多數目前的計算并沒有真正利用盈餘。
目前，"軟體計算力"的成本核心在于如何處理具有"最低"計算值的場景，而大多數車企都宣布1000TOPS計算力"即将上車"，事實上，計算力的配置設定還沒有實質性的應用，硬體軍備競賽将明顯失去意義。
黃鑫在現場表示："在現有晶片的基礎上做優化算法。
高計算并不意味着更多的處理能力，添加新功能并不意味着您隻需要增加計算量。
相反，有必要優化晶片的目前計算，計算功率真正"用完"。
< h1級""pgc-h-right-arrow"資料軌道""18">2，"硬體服務軟體"</h1>
黃鑫的觀點與今天許多工程師的觀點相似。
計算力大小數是最容易抓住的"使用者"來衡量晶片的性能，但事實并非如此。
例如，對于智能駕駛、駕駛艙晶片開發人員來說，晶片并不是通用的、成本高昂的晶片，而是要最大限度地提高晶片的能效，并考慮如何适應未來客戶的軟體需求。
對于汽車制造商或L4無人駕駛汽車技術公司來說，"自學路線"，為他們選擇合适的晶片，而不是高計算晶片，也很重要，包括算法和解決高成本的能力。
這樣做的邏輯是，硬體是附加到軟體上，晶片圍繞着軟體系統，算法要求自己去設計，而通過了解市場需求也需要在未來幾年做前瞻性的布局，確定晶片市場不會面臨淘汰。
<h1級"pgc-h-right-arrow"資料軌道"24">二、自動駕駛的核心競争力：操控短闆</h1>
"桶效應"
黃鑫提到，自動駕駛是一個系統化工程，車企需要克服"短闆"的桶效應，一個"短闆"的存在，會讓整個系統跑不起來。
顯然，目前市場還習慣于更具吸引力的"長闆"。
這也又回到了小鵬之前堅持的"整體系統架構設計"問題，傳感器和算力之間的不平衡，其中之一就是缺陷或短闆會讓系統"失去一切"。
而小鵬也采用了積極的"系統架構設計"，為了有針對性地解決中國複雜的特殊場景，如加瑟、跨界等，成為自己獨特的優勢。
<對Robotahxi商業化的看法>h1級""pgc-h-right-arrow"data-track.>。</h1>
黃鑫認為，未來L4無人車企業将呈現兩極分化。
未來這個領域會有少數的領頭球員，當然需要更多的資金和資源投入。另一部分玩家将做對主機廠的支援，實作商業化。
Robotaxi的去中心化也将産生一個新的難題，即消費者端的需求和商業端的需求之間的"沖突關系"。
黃鑫提到，機器人計程車的商業端可以向城市的一條小巷敞開，但消費端布局遍布全國，個别道路需求是不同的。
<H1級"pgc-h-right-arrow"資料軌道"35">華為的出現配套，沒有非自研、半自研的汽車企業還會有新的優勢嗎？</h1>
作為話題延伸，華為不做無人駕駛汽車，但我們也看到了華為在智能駕駛方面的支撐觀點，以及車企是否有可能基于此獲得新的優勢？
黃鑫舉了一個"爬樓梯"的例子，挺生動的。
市場上的自研團隊從一樓上司到二樓，而後續團隊可能能夠使用梯子，繩索和其他工具爬到二樓。
但兩者的差別在于"時間"和"發展速度"。
在"時間次元"上，車企的進入與參觀者的時間節點不同，在"分秒賽跑"的智能賽道上，後者的速度較慢。
在"發展速度"上，前者具有自學能力的産品在下半年會帶來更強的差異，比如二樓到三樓，而這種差異随着樓梯的越高，甚至突破天花闆都在越來越大。
"飛機先生"試圖得出這樣的結論：1到2層是0-1的突破，這種情況所有車企帶出來的驅動系統肯定足夠"驚豔"，但實際上從2-3層及更高樓層來看，是基于一套前進的系統架構進行進一步發展，而不僅僅是硬體軍備競賽。随着自學的深入，疊代速度加快，那麼車企顯然會落後。
<h1級"pgc-h-right-arrow"資料軌道"43">5，小鵬認為二樓以上有什麼困境？</h1>
<實作"産品價值"的能力>h1級"pgc-h-right-arrow"資料軌道"。44".</h1>
在突破下一層時，黃鑫提到，新的挑戰不僅是基于技術問題可以解決，而且來自許多方面。
"你釋出的一些功能沒有人使用。
比如在城市場景中，最重要的是如何真正解決産品的價值能力。
黃鑫提到了"垃圾時間"。
在城市群衆堵車場景中，此刻的"效率"沒有任何作用，無論是"輔助駕駛"還是"人工駕駛"都沒有作用，而此時如果"輔助駕駛"能夠釋放時間，那就是最好的項目，這也是黃鑫提到的"價值"。
另一個"價值"來自決策。城市遇到與高速路段不同的場景，例如高速系統隻需要捕獲有關下一個低速端口的資訊，其中NGP隻需要找到正确的變道時間即可完成下一個高速動作。
在城市的 NGP 中到達目的地需要許多"不可預測的"緊急環境，包括較小的車道變換、右轉或轉彎車道以及車道中的交通擁堵。
城市的邏輯需要包括如何"避開障礙物"和"預測"，包括城市道路交叉口、專用車道、轉彎等，而這個決定不是"機械決定"。
小鵬的發展邏輯是以技術為"基礎"，具備産品價值的思維能力，這直接決定了這款産品的使用頻率高不高，好壞。
是以，城市到城市的NGP系統不僅會産生強烈的感覺，并不意味着添加"雷射雷達"将解決任何問題。
<h1級"pgc-h-arrow-right"data-track""55">2，遇到了突如其來的一幕。</h1>
黃鑫提到，對于城市思維來說，系統的發展邏輯是基于交通規則的，但在現實生活中卻有很多突如其來的場景，比如出現了"非法交通規則"的人群。
雖然出現這種情況的機率相對較低，但情況複雜，包括交叉車道行人，在左側車道上有直達車輛、故障和違章車輛停放的場景，特别是在我國複雜的工作條件下存在很大的不确定性。
<h1級"pgc-h-right-arrow"資料軌道"58">6，小鵬在城市NGP的發展中如何解決這些問題？</h1>
<h1級"pgc-h-right-arrow"資料跟蹤"59">1，城市NGP系統開發标簽上是人性化的。</h1>
這裡的标杆，并不是說在體系中安裝了一套針對駕駛員的教育訓練體系，而是在理念的開發中，小鵬以"人"的駕駛行為、思維、決策能力為決策參考。
"司機就像一個金礦，可以給你很多有趣，令人興奮的事情，你可以做。
如果沒有基于"人類"思維方式解決場景，此功能将沒有用處。
顯然，這印證了黃鑫所表達的"産品價值"問題。
"我們的産品不必隻是一個沒有汽車的淩晨2點的城市，如果你做這樣的産品，那就是失敗。
< h1級"pgc-h-right-arrow"資料軌道"65">2，"一定要學會做場景分割"</h1>
面對大部分城市"突如其來的場面"，黃鑫提到，最重要的是要做到如何分割場景，發揮"人"思維模式。
"當人們開車時，他們不必隻考慮你的眼睛看到了什麼。您可能已經預料到哪條車道會更快地改變車道以及如何改變車道。"
小鵬通過現場拆分，不斷推送，拆分出新資料，完成新更新，以達到類似"人"的決策能力。
這也要歸功于小鵬的全鍊路自學算法。系統識别後，系統将預測物體是否對自己的行進軌迹有任何影響，并确定自己的規劃和控制，包括為中國多樣化的場景避開障礙的能力。
從識别、融合算法、行進軌迹預測、規劃、控制等，這個環節針對不同的場景做出決策，如果沿途有短闆，也可能導緻系統"失敗"。
< h1級"pgc-h-right-arrow"資料軌道""71">3，雷射雷達優先</h1>
黃鑫提到，雷射雷達可以彌補資料在中短期内的優勢是無法比拟的，但目前每個傳感器都在不斷進步。
黃鑫強調，雷射雷達确實很重要，但雷射雷達一旦當場就不是"好事"。
但在中國如此複雜的路況下，很難在中短期内單槍匹馬地抛棄雷射雷達。
< h1級"pgc-h-arrow right-right"data-track""75" >7， "Mr. Aircraft"視圖摘要：</h1>
無論是小鵬、理想還是蔚來等新勢力車企，單純從基本的AP到自動變燈等功能，實際解決方案都隻是單一功能，基于L2，不斷優化或改變使用者體驗，這是1-2層玩家。
但随着爬樓甚至達到了目前智能駕駛的天花闆，用簡單的硬體、計算堆疊，其實會遇到一個尴尬的局面，那就是硬體和計算力都沒用到實處，而隻是用于單一的功能，這在後半段的後續競争幾乎為零。
而開創了全套自學能力的汽車公司将在新賽道上占據優勢。
中國市場正開始迎來新的轉型，個性化對使用者的需求逐漸去中心化，其中不同的技術路線也"盛開"。但純粹的視覺還是雷射雷達、高精度地圖路線依然是一場"糾結"的戰鬥，但不可否認的是，自動駕駛之路不止一條，但獲勝的方式從來都不是硬體之戰，包括算力，而是算法的優化、思維，所有的競争力都将回歸到系統基礎設施上， 使用者體驗，最終實作産品價值。
随着P5的到來和城市NGP的落地，小鵬再次繼續在中國智能電路上橫沖直撞。