常年依赖进口的汽车芯片成为疫情下汽车供应链中最为薄弱的环节，断供、涨价等案例比比皆是，国产替代便成为疫情 “后”时代关键措施。全球第三家、国内第一家实现车规级AI芯片的地平线，又将面临怎样的机遇和挑战？车规级AI芯片将如何助力中国智能汽车的发展？日前，在第十六届泰达汽车论坛举办期间张玉峰接受了媒体采访。
   记者：智能驾驶的安全问题行业还是比较重视的。从芯片的安全来说，有哪些机遇和挑战？
   张玉峰：我觉得从安全问题上来讲，在芯片这个层面，可以从多个纬度去讲。首先我觉得最基础的层面是车规级在宽温湿度的这样一个范围内要表现它的一致性、可靠性，这是比较基础的。第二点就是在功能安全这一块，确实行业对于这个Functionsafety还是非常看重的。我们最近也是在功能安全这一块取得了一些突破性的进展，可能在月底会跟大家分享。
   第三个层面是现在正在讨论的预期功能安全，就在芯片上面去做开发，叫SOTIF，ISO21448怎么去定义确保软件的这个行为是可预期的，或者不可预期到什么样的程度。还有一个层面是网络安全，在过往两三年的时间，我们跟所有的全球供应商沟通过程中，他们极为关注的一项是芯片的要求。所以我们在芯片本身这几代的迭代中也加入了越来越多的在网络安全上能够支持芯片上面的操作系统和软件，实现足够高等级的网络安全。
   对于地平线来讲，还是一直比较看重这一块的，无论是功能安全还是网络安全，或是技术性的一些特性，我们的人员，从功能安全的团队到预期功能安全到网络安全，还是超配的。所以我们也在积极地参与标准工作组，我们在功能安全的国标里面还是扮演比较重要的角色。
   自动驾驶对于车企的吸引力十足，但研发的过程异常艰辛。要达成自动驾驶的芯片目标，需要很高的算力并满足车规的要求，同时还要有足够低的成本和功耗。实际上国内在控制芯片上面临着巨大的挑战，而这一挑战会直接影响到其商业化。某种程度上讲，芯片商业化的滞缓会影响到自动驾驶的发展。从目前市场来看，宣传达到L3级别的车其实更多还是在L2.5或者是L2+的水平上。L2级别跨越到L3级别还面临着法律法规和人机交互等多重挑战。真正的L3级别自动驾驶的量产还是要往后推迟3年左右，大约在2022年左右。
   从芯片研发的角度，想要实现这一跨越，需要芯片的感知能力可以提供足够的算力和功能的覆盖，人机交互更聪明，可以正确地处理法律法规的责任等诸多问题，目前来看这些问题仍需时日解决。
   整个级别更新的过程是漫长的。在整个业界来看，L4、L5还是面临很多技术挑战的，例如很多常规的场景和安全性都是挑战。我认为在L4这个领域，一定还是以限定性的共享出行方式逐渐落地，因为它一定要积累足够多的里程才能验证这个方案是不是足够安全可靠，能否达到量产的要求。
   对于地平线而言，我们拿到了5个国家客户的前装定点，在后装也有一定的覆盖，帮助包括网约车、 “两客一危”等运营车队在监测司机危险行为的同时，关注车内乘客的安全，未来将提供更多的交互和体验。
   记者：今年疫情，所以国家在供应链这一块更希望实现一个国产化替代，在芯片这一块，作为技术发展的一个大趋势，您怎么看待目前国内车规级芯片发展的现状，如果想要实现自给自足的情况，我们还有哪些瓶颈需要突破？
   张玉峰：现在这个国内主机厂也包括海外主机厂对于中国市场芯片的采购，芯片的使用还是非常关注国产化这一块的，有一些是当作政治任务来做的，有些也确实是在作为战略任务来做，这对于我们来讲，确实也是很好的机会，现在我们在国内也属于真正第一家实现智慧AI芯片量产的企业，全球来看，目前还只有三家实现车规级的AI芯片，那就是英特尔、英伟达和地平线，我们是今年3月份量产，被长安UNI-T应用，它是五六月份正式交到消费者手中。
   从产业来看的话，芯片这个行业其实上下游产业链确实还有很多关键的环节和玩家，包括EDA的设计工具，包括晶圆厂、封装厂，其实我们还是有很多需要补齐的，像现在国内能够做到的制程比海外还是有差距的。车规级这一块又强调可靠性、一致性、稳定性，其实这一块也是需要一定的时间才能够把车规级的这些流片打磨得比较稳定。
   记者：美国对华为和中兴的这种打压，对中国车路协同目标的实现有遏制的影响吗？
   张玉峰：确实车路系统也需要。我们去年在长沙的智能化区域也跟德国大陆集团合作，把我们的感知芯片和算法放到它的路测单元中，跟它的雷达融合，共同去理解道路上的交通信息，车、人等。它对于芯片在车里，在路侧端的影响其实是一样的，只不过是路侧端对功耗、对算力的限制更少一些，可以放工业级的芯片进去，不需要放车规级的，可以放小型服务器，通过稳定的电源供应来保证它的工作，它的限制会更少一些。
（本版稿件除署名外，由祁晓玲整理）