当前"有争议"的话题包括当前的硬件军备竞赛，Robotaxi热潮中的商业思维，以及当前"数百家竞争"汽车公司下的路线之争。
基于此，我们和小鹏汽车黄鑫，众多新出行网民齐聚一堂新出行，开启了关于智能的"新出行开课"。
围绕硬件军备竞赛的讨论、小鹏对激光雷达路线的看法、城市NGP发展的难点等，争论激烈而富有成效。
现在，让我们来见证吧！
<h1级""pgc-h-right-arrow"数据轨道""5">，硬件军备竞赛不重要吗？</h1>
新市场 我们看到超过1000个TOPS计算芯片的公布，包括新势力和传统车企。
如何看待当前日趋激烈的"硬件军备竞赛"，黄鑫提到：硬件军备竞赛才刚刚开始，第二轮和第三轮军备竞赛将更加激烈。
在"重不重要"的话题上，黄鑫从"算力"和"软硬件"两点谈到了当前硬件的竞争。
< h1级""pgc-h-right-arrow"数据轨道""9">1，"计算力"</h1>
"对于自动驾驶来说，车辆需要一个好的计算平台。
黄鑫首先"确认"了计算平台的重要性。
在"平台计算"方面，黄鑫认为，"200 TOPS的计算能力与800TOPS的计算能力之间的差异不会太大，但200 TOPS和2.5TOPS之间的差异会更加明显。"
黄鑫认为，算术不是简单的数数累积，在较低的计算力下突破第一级是最困难的，而在第二级中实际上已经解决了大部分问题。对于800TOPS或更多，大多数当前的计算并没有真正利用盈余。
目前，"软件计算力"的成本核心在于如何处理具有"最低"计算值的场景，而大多数车企都宣布1000TOPS计算力"即将上车"，事实上，计算力的分配还没有实质性的应用，硬件军备竞赛将明显失去意义。
黄鑫在现场表示："在现有芯片的基础上做优化算法。
高计算并不意味着更多的处理能力，添加新功能并不意味着您只需要增加计算量。
相反，有必要优化芯片的当前计算，计算功率真正"用完"。
< h1级""pgc-h-right-arrow"数据轨道""18">2，"硬件服务软件"</h1>
黄鑫的观点与今天许多工程师的观点相似。
计算力大小数是最容易抓住的"用户"来衡量芯片的性能，但事实并非如此。
例如，对于智能驾驶、驾驶舱芯片开发人员来说，芯片并不是通用的、成本高昂的芯片，而是要最大限度地提高芯片的能效，并考虑如何适应未来客户的软件需求。
对于汽车制造商或L4无人驾驶汽车技术公司来说，"自学路线"，为他们选择合适的芯片，而不是高计算芯片，也很重要，包括算法和解决高成本的能力。
这样做的逻辑是，硬件是附加到软件上，芯片围绕着软件系统，算法要求自己去设计，而通过了解市场需求也需要在未来几年做前瞻性的布局，确保芯片市场不会面临淘汰。
<h1级"pgc-h-right-arrow"数据轨道"24">二、自动驾驶的核心竞争力：操控短板</h1>
"桶效应"
黄鑫提到，自动驾驶是一个系统化工程，车企需要克服"短板"的桶效应，一个"短板"的存在，会让整个系统跑不起来。
显然，目前市场还习惯于更具吸引力的"长板"。
这也又回到了小鹏之前坚持的"整体系统架构设计"问题，传感器和算力之间的不平衡，其中之一就是缺陷或短板会让系统"失去一切"。
而小鹏也采用了积极的"系统架构设计"，为了有针对性地解决中国复杂的特殊场景，如加瑟、跨界等，成为自己独特的优势。
<对Robotahxi商业化的看法>h1级""pgc-h-right-arrow"data-track.>。</h1>
黄鑫认为，未来L4无人车企业将呈现两极分化。
未来这个领域会有少数的领头球员，当然需要更多的资金和资源投入。另一部分玩家将做对主机厂的支持，实现商业化。
Robotaxi的去中心化也将产生一个新的难题，即消费者端的需求和商业端的需求之间的"矛盾关系"。
黄鑫提到，机器人出租车的商业端可以向城市的一条小巷敞开，但消费端布局遍布全国，个别道路需求是不同的。
<H1级"pgc-h-right-arrow"数据轨道"35">华为的出现配套，没有非自研、半自研的汽车企业还会有新的优势吗？</h1>
作为话题延伸，华为不做无人驾驶汽车，但我们也看到了华为在智能驾驶方面的支撑观点，以及车企是否有可能基于此获得新的优势？
黄鑫举了一个"爬楼梯"的例子，挺生动的。
市场上的自研团队从一楼领导到二楼，而后续团队可能能够使用梯子，绳索和其他工具爬到二楼。
但两者的区别在于"时间"和"发展速度"。
在"时间维度"上，车企的进入与参观者的时间节点不同，在"分秒赛跑"的智能赛道上，后者的速度较慢。
在"发展速度"上，前者具有自学能力的产品在下半年会带来更强的差异，比如二楼到三楼，而这种差异随着楼梯的越高，甚至突破天花板都在越来越大。
"飞机先生"试图得出这样的结论：1到2层是0-1的突破，这种情况所有车企带出来的驱动系统肯定足够"惊艳"，但实际上从2-3层及更高楼层来看，是基于一套前进的系统架构进行进一步发展，而不仅仅是硬件军备竞赛。随着自学的深入，迭代速度加快，那么车企显然会落后。
<h1级"pgc-h-right-arrow"数据轨道"43">5，小鹏认为二楼以上有什么困境？</h1>
<实现"产品价值"的能力>h1级"pgc-h-right-arrow"数据轨道"。44".</h1>
在突破下一层时，黄鑫提到，新的挑战不仅是基于技术问题可以解决，而且来自许多方面。
"你发布的一些功能没有人使用。
比如在城市场景中，最重要的是如何真正解决产品的价值能力。
黄鑫提到了"垃圾时间"。
在城市群众堵车场景中，此刻的"效率"没有任何作用，无论是"辅助驾驶"还是"人工驾驶"都没有作用，而此时如果"辅助驾驶"能够释放时间，那就是最好的项目，这也是黄鑫提到的"价值"。
另一个"价值"来自决策。城市遇到与高速路段不同的场景，例如高速系统只需要捕获有关下一个低速端口的信息，其中NGP只需要找到正确的变道时间即可完成下一个高速动作。
在城市的 NGP 中到达目的地需要许多"不可预测的"紧急环境，包括较小的车道变换、右转或转弯车道以及车道中的交通拥堵。
城市的逻辑需要包括如何"避开障碍物"和"预测"，包括城市道路交叉口、专用车道、转弯等，而这个决定不是"机械决定"。
小鹏的发展逻辑是以技术为"基础"，具备产品价值的思维能力，这直接决定了这款产品的使用频率高不高，好坏。
因此，城市到城市的NGP系统不仅会产生强烈的感知，并不意味着添加"激光雷达"将解决任何问题。
<h1级"pgc-h-arrow-right"data-track""55">2，遇到了突如其来的一幕。</h1>
黄鑫提到，对于城市思维来说，系统的发展逻辑是基于交通规则的，但在现实生活中却有很多突如其来的场景，比如出现了"非法交通规则"的人群。
虽然出现这种情况的概率相对较低，但情况复杂，包括交叉车道行人，在左侧车道上有直达车辆、故障和违章车辆停放的场景，特别是在我国复杂的工作条件下存在很大的不确定性。
<h1级"pgc-h-right-arrow"数据轨道"58">6，小鹏在城市NGP的发展中如何解决这些问题？</h1>
<h1级"pgc-h-right-arrow"数据跟踪"59">1，城市NGP系统开发标签上是人性化的。</h1>
这里的标杆，并不是说在体系中安装了一套针对驾驶员的培训体系，而是在理念的开发中，小鹏以"人"的驾驶行为、思维、决策能力为决策参考。
"司机就像一个金矿，可以给你很多有趣，令人兴奋的事情，你可以做。
如果没有基于"人类"思维方式解决场景，此功能将没有用处。
显然，这印证了黄鑫所表达的"产品价值"问题。
"我们的产品不必只是一个没有汽车的凌晨2点的城市，如果你做这样的产品，那就是失败。
< h1级"pgc-h-right-arrow"数据轨道"65">2，"一定要学会做场景分割"</h1>
面对大部分城市"突如其来的场面"，黄鑫提到，最重要的是要做到如何分割场景，发挥"人"思维模式。
"当人们开车时，他们不必只考虑你的眼睛看到了什么。您可能已经预料到哪条车道会更快地改变车道以及如何改变车道。"
小鹏通过现场拆分，不断推送，拆分出新数据，完成新升级，以达到类似"人"的决策能力。
这也要归功于小鹏的全链路自学算法。系统识别后，系统将预测物体是否对自己的行进轨迹有任何影响，并确定自己的规划和控制，包括为中国多样化的场景避开障碍的能力。
从识别、融合算法、行进轨迹预测、规划、控制等，这个环节针对不同的场景做出决策，如果沿途有短板，也可能导致系统"失败"。
< h1级"pgc-h-right-arrow"数据轨道""71">3，激光雷达优先</h1>
黄鑫提到，激光雷达可以弥补数据在中短期内的优势是无法比拟的，但目前每个传感器都在不断进步。
黄鑫强调，激光雷达确实很重要，但激光雷达一旦当场就不是"好事"。
但在中国如此复杂的路况下，很难在中短期内单枪匹马地抛弃激光雷达。
< h1级"pgc-h-arrow right-right"data-track""75" >7， "Mr. Aircraft"视图摘要：</h1>
无论是小鹏、理想还是蔚来等新势力车企，单纯从基本的AP到自动变灯等功能，实际解决方案都只是单一功能，基于L2，不断优化或改变用户体验，这是1-2层玩家。
但随着爬楼甚至达到了目前智能驾驶的天花板，用简单的硬件、计算堆叠，其实会遇到一个尴尬的局面，那就是硬件和计算力都没用到实处，而只是用于单一的功能，这在后半段的后续竞争几乎为零。
而开创了全套自学能力的汽车公司将在新赛道上占据优势。
中国市场正开始迎来新的转型，个性化对用户的需求逐渐去中心化，其中不同的技术路线也"盛开"。但纯粹的视觉还是激光雷达、高精度地图路线依然是一场"纠结"的战斗，但不可否认的是，自动驾驶之路不止一条，但获胜的方式从来都不是硬件之战，包括算力，而是算法的优化、思维，所有的竞争力都将回归到系统基础设施上， 用户体验，最终实现产品价值。
随着P5的到来和城市NGP的落地，小鹏再次继续在中国智能电路上横冲直撞。