新浪科技讯 9月22日下午消息，由新浪科技、新浪5G联合主办的“Refresh Your Life”新浪5G Open Day 于9月21日-22日线上启幕。蔚来联合创始人、总裁秦力洪在未来出行论坛演讲中阐述了他对5G之于智能驾驶落地的思考。他表示，通信是实现智能驾驶的新基础设施，也是必要的基础设施。从4G到5G是一个巨大的进步，一定会带来自动驾驶一个革命性的变化。
秦力洪认为，当汽车变得越来越智能的时候，它就从机械架构的复杂机器，变成了一个可以移动的智能终端。那么4G网络的覆盖就会赋予车更多的功能。比如，蔚来当下正在大规模做FOTA，以远程推送更新的方式来进行车辆底层固件和软件性能系统的迭代，可以将传统汽车解决一个使用问题的周期从几个月缩短为几秒。
“（汽车领域的）远程迭代不是一个很常有的事情。我们习惯了用苹果手机，觉得远程升级很常见。但是在汽车行业的FOTA，全世界只有两家公司能做，一家是蔚来，一家是特斯拉。”秦力洪表示，这甚至会成为未来的一个趋势，因为在5到10年以后，不支持远程迭代的车是卖不掉的。
秦力洪认为，以远程迭代为开始，智能汽车行业将从自动辅助驾驶向全自动驾驶过渡，但是，车辆的本地计算对于新能源汽车行业来说尚不现实，所以更多是以来的云端计算。这也就决定，不论是自动辅助驾驶还是全自动驾驶，都离不开四个步骤——感知、传输、计算决策和控制。而传输与计算决策环节就与通信息息相关。而在下一个智能驾驶的阶段，通信是实现智能驾驶的新基础设施，也是必要的基础设施。“从4G到5G无疑是一个巨大的一个进步。但到了一定程度，可能5G都是不够的。”秦力洪表示。
而在全自动驾驶阶段，秦力洪认为作为基础设施的道路也需要智能化，和智能汽车成为全自动驾驶中的关键环节。他以大海中的沙丁鱼群作为例子，一个沙丁鱼群有超过20万条沙丁鱼组成，但是他们在转向的时候动作方向统一，没有相互碰撞，这是未来全自动驾驶值得学习的仿生原理。
秦力洪表示是，现在的网络形态是从电信升级得来的，有基站、电脑、光纤、信号。那么下一步通过神经网络，生物模仿，能不能够训练和培养出能够自学习、自判断的新一代网络，这就是一个高级的车路协同网络，当一个事故或者一个情况出现的时候，这个道路的交通标识和信号系统会向行驶在这道路上的100台、1000台车同时发出信号，做一个同样的避让或者停车的动作。
“（自动驾驶）对于通信的依赖是高强度的。从4G到5G一定会带来自动驾驶一个革命性的变化，那么我们还可以期待6G、7G带来更加快捷、安全、有保障的通信方式，直到推动像汽车这样的交通工具实现完全程度的无人驾驶。”秦力洪说。
欢迎持续关注新浪5G Open Day，与中国工程院院士邬贺铨，国际电信协会(ITS)常务理事、北京邮电大学教授吕廷杰，中国传媒大学新媒体研究院院长、白杨学者赵子忠，高通中国区董事长孟璞，蔚来联合创始人、总裁秦力洪、文远知行创始人兼CEO韩旭，小冰公司CEO李笛等院士专家、领军企业高管共话5G新机遇。（花子健）
以下为演讲全文：
我是蔚来联合创始人、总裁秦力洪，从2014年开始和创始人、 CEO李斌一起创办了这家公司，现在我在负责蔚来日常的综合运营，更多的精力花在品牌和市场服务这一段。
今天非常高兴能够来参加这么一个互动。那么我也希望通过今天有限的时间，结合咱们智能网联发展的趋势和蔚来一些粗浅的实践，给大家讲一讲我们对这些领域的一些思考。
当汽车变得越来越智能的时候，它就从一个简单机械架构的复杂机器，变成了一个可以移动的智能终端。那么在这个时候，像4G网络的覆盖就会赋予车更多的功能。
我就举个例子，像我们蔚来就在大规模做FOTA，远程的来进行车辆底层固件和软件性能系统的迭代。包括车主可以通过车载语音助手跟NOMI机器人终端直接对话，就把你对车辆使用和质量的反馈，几秒钟的时间直达我们质量工程师的后台。
在传统的这个流程里，反馈一个质量问题和使用问题可能是几个月的周期。那么在今天的车上，我们就能做到几秒钟的响应。这些都是4G的通信网络给我们带来的优点。
我再讲一下刚才我说的FOTA。远程迭代有两种，一种叫OTA，一个叫FOTA，带不带F关系非常大。OTA通常就是我们对车辆的中央信息娱乐系统进行迭代，导航、音乐、互动，这FOTA通常代表车的一些底层构件，包括一些网关系统、操作系统等等。
举个例子，在2个月前3个月前，我们蔚来通过我们叫做NIO OS 2.6.1的版本，远程对所有车辆底盘悬架的软硬进行了调整。 他会整个来调整这个底盘的状态， 这个是FOTA能够实现的。那么蔚来的FOTA从2018年10月开始上线以来，经过了35次迭代，给我们的用户带来了接近100项全新功能，并且修复了两三百项问题。
而用户对我们车辆的反馈只需要对我们车载的终端的智能机器人NOMI直接说“Hi NOMI，我要反映问题”，就能把各种建议以几秒钟的时间到达我们的产品和质量团队。这样用户的建议同时也构成了我们下一次FOTA的这个内容之一。
我觉得我们通过这种智能互通和非常友好的界面，让车辆、厂家、用户三者之间可以进行高密度、高频度的互动，并且共同推动这个车辆性能往更好的方面去发展。这就是一个很好的一个应用的场景。
那么在此，我也预告一下，不久以后我们蔚来的又一个重大的FOTA的里程碑的产品2.7.0版本也即将推送。这一次我们做得更加极致，我们会招募少数的用户率先体验，寻找更多的场景，希望在远程迭代的时候能够一步到位。
可能很多朋友觉得远程迭代不是一个很常有的事情，可能我们习惯了用包括像苹果在智能手机，觉得远程升级很常见。但是我要告诉大家的是，在汽车行业的FOTA，全世界只有两家公司能做，一家是蔚来，一家是特斯拉。而且我们是100%的用自己的力量完全In House的开发的这个系统，是属于我们自己知识产权自己掌握整个体系的这么一套系统。
有很多的汽车的这个OTA不是FOTA，是通过第三方来做的，并且并不能触达车辆，上升到三电管理、动力管理、悬架管理、网关管理这么一些根本问题。所以这个事情是整个汽车行业刚刚出现的一个趋势，我非常非常相信，5到10年以后，但凡是个车就一定能FOTA，而且不FOTA的车就卖不掉，这就叫趋势。
说到车和汽车企业，大家通常想到的都是奔跑在路上的车辆和规模宏大的工厂。其实在今天， 我们谈到整个汽车企业的制造和运营的时候，还有一条看不见的战线，我觉得我们需要注意，就是云端，整个物理的车和工厂的背后是一整套基于物联网和移动互联网交互的云端系统。
我用我们蔚来的实践来简单的举个例子，比如说现在在我们公司内部，就在用户使用的场景，我们在后台运行着的是有四个网络系统。
第一个我们叫它GRID，就是网格，这是一个路径规划系统。那么当用户开电动车出门的时候，大家很关心的是如果我这次出门的距离比较长，路线比较复杂，我在什么地方可以充电，什么地方可以换电，大家除了做导航选路径的这个方向规划之外，大家还要做一个补能规划，那么这个补能规划能不能很轻松的完成就很关键。
我们开燃油车很少思考这个问题，因为你朝任何一个方向走，在不远处总会有加油站的，这是中石油中石化干了70年的活干出来的一个网络。那么电动车作为一个新兴行业，国家电网也好，像我们蔚来这样的主机厂也好，像新兴特来电这样第三方充电机构也好，我们做这个事情的时间都不长。所以资源的丰富性不太足的情况下，路径规划变得特别重要。
如果朋友们感兴趣的话，可以在我们蔚来的App里面寻找有一个功能叫充电地图，它就是把第三方和我们蔚来自己提供的充换电场站、设施和你要去的导航，充分地结合到一起。然后计算机会告诉你可以在什么地方停下来充电。在需要预约的充电场站，它会帮你提前预约或者提醒你去做预约，会帮你计算最优化的路线，帮你预估可能什么时间你会疲劳，然后停下来充点电，人也顺便休息一下，是一个最佳的一个方案。
那么这一套规划系统还是一个双向的系统。那么当你使用了这个规划的这个地图以后，我们也希望用户能够把体验和评价记下来，更多的用户的实际体验会对公共的充电桩形成一个事实上的点评。这个点评的密度和口碑的好坏也会来帮助电脑，来为我们的用户判断选择什么样的桩群是效率最高、速度最快、故障概率最低的这么一个选择。那么在我们蔚来的App里面的充电地图是提供了这么一个选项。它是一个公益产品，除了给我们蔚来汽车的用户提供帮助以外，还给各个品牌的电动汽车用户提供帮助。
另外我们还有一个独立的APpp，它的名字叫加电，就是过去我们叫加油用燃油车，现在我们叫加电。这个加电App大家用得越多，这套App系统它就会越加更加的智能，背后的GRID系统就会为更多的用户更好的规划更多的出行，这是我们的第一个方面的这个系统。
第二个我要介绍一下我们有一个系统叫OSS，这是英文Operation Supporting System的缩写，就是一个运营辅助、运营支持的这么一个体系。我记得在2017年底，我们的第一届NIO Day，董事长李斌讲过我们的每一台车、每一个桩、每一台设备、每一位员工都是高度联网的。
那么当地有问题的时候，相当于你触动了一个全网反应，整个公司会调集最优化的资源和最近的资源来帮助你，那么这就是一套庞大的物联网系统，我们叫OSS系统，它是把我们全国所有的服务设施、服务车辆、车辆技师、服务人员、道路上的小哥和我们的场站和后台的调度系统都联系起来。
我举个例子，当一位用户如果在东四环的某个地方发生了一次小事故，需要帮助的时候，我们全网会来计算这是一个什么级别的问题，哪个服务站、哪个技师离他最近，用什么样的方法来救援，并且怎么来通知到这个用户。同时，这个服务场站救援车辆需要做好准备。
这就是一个案例，在用户端觉得平淡无奇，觉得很顺畅地就接受了一个最优化的服务方案。但是背后其实是物联网系统和算法支持的一个结果，那么这套算法不光是接通了蔚来自有的所有的资源，和我们合作的第三方资源也会进一步接通。
下一步，我们还想发起一个群众帮助群众的做法。当一个用户需要帮助的时候，大部分问题可能离他最近的是另外一位车主，这个车主可以给他提供帮助，他会比我们的服务人员到得更快。如果我们有进一步的升级这个系统，我想我们就会出现这个车主帮助车主，群众帮助群众，从而更加的敏捷，更加的高效的这么一套OSS系统。
第三个系统我要介绍的是叫雅典娜，我们用智慧女神的名字来命名它。雅典娜是我们一套整个蔚来能源、资源分布和规划的后台系统，它有两个作用：第一个它在真实环境下可以来模拟随着我们保有量的增长、用户动线的变化和用户居住地的地理位置的变化，我们在同样资源的投入下怎么来匹配我们的车、站、桩、人和云，就我们的移动充电车，换电站，快慢充电桩和云端的调度，地面的道路服务人员怎么样配置会更加方便，会更加经济、更加高效。
第二个作用，雅典娜系统可以帮助我们的团队来进行沙盘推演。我们早在交付第一台蔚来汽车之前，我们已经进行过上百次针对不同城市、不同保有量状况下的沙盘推演。就打个比方，我们在北京的第一年投入了10个换电站，这10个换电站应该怎么布局最优。如果用户的保有量和分布式情况有A、B、C、D、E不同的情况下，它会怎么分布达到最优解。
那么我们寻找这个交集后，就进入到地面上的商务工作。因为你心目中最优的地方你未必能够获得，未必能够谈判下来，所以有最优解、次优解等等，当一个点位落到了次优答案的时候，其他点位要发生相应的变动，让整个的网格布局达到最优的状态。
这个雅典娜系统都是会动态地来计算，它会不断地来指导我们来做最好的规划，非常好玩。 在沙盘推演的时候非常类似于一个获取资源、建基地的游戏，你会有无限多的选项，最后你会决定一个更实际的一个选项，把它付诸在工作当中。
那么最后我要给大家介绍一下我们的电池护盾，它是一套电磁安全管理和远程监控的系统。众所周知，电动车是代表着科技发展方向的新生事物，不可避免的说短时间电池安全是一个很大的问题。那么对于电池安全的问题，我们一直觉得事后施救不如提前防范，因为电池它除了是一个化学产品以外，它其实也是一个高度电子化的通讯产品。
今天的高性能的电池包，整包每个模组和每个电芯都是可以具备通信能力的，那么无数次的试验表明，每一次电池，打个比方，比如说燃烧事故，在之前的若干时间都会有前兆出现，一个电压的突然变化，不同模组之间电压的数据出现大的偏差，电池温度的急剧变化等等，这些先兆的数据按照高性能的三元锂电池来说会提前几十秒到几分钟不等。
那么这个几十秒到几分钟的时间，对我们来说可能就意味着烧与不烧，或者说意味着人员是否会受到伤害。那么我们就在自己研发的基础之上，跟我们的合作伙伴广泛的合作，有了这个系统给蔚来服务，现在也给行业里面其他的部分厂家在提供服务。
我们大概率的能够抓取到这个电池在真正出现事故之前的微小变化，尤其是在电池满充静置和快速充电两个高发事故频段出现的一些微小变化。这个变化一旦出现的时候，和我们前面讲到的比如说OSS系统会发生关联，侦测到异常情况就会立即通知最近的技术人员去检查。那么检查下来，我们目前来看来超过90%的情况都是虚惊。但是我们在电池安全这个事儿上，就是宁可错杀一千，不可放过一个。
那么在大部分由于外界温度、颠簸等等电流的变化的状况下发生的这些特征的变化，给我们带来虽然是虚惊，但是我们也相信在很多很多次的这种提前预防过程中，我们基本上是防控住了电池的恶性突然燃烧等等这样的一些事故。
那么我也相信，随着技术的进步，我们最后能够做到百分之百的去预测、预防和控制电池的燃烧事故，也就在不远的将来。以上就是在整个的智能互联方面，车和工厂以外，我们看不见的这条战线，蔚来在物联网、移动互联和智能互通方面做的一些实践。
汽车的智能驾驶从今天的自动辅助驾驶会逐步地过渡到将来的全自动驾驶，但是不管怎么样，它有一个基本的过程是它的原理，这个这个基本的过程是由4步来决定自动驾驶能不能做。第一步就是就感知咱们有摄像头、毫米波雷达、激光雷达等等这些传感器，用不同的方法来感知周围的环境。
第二步就是传输，就咱们把感知到的这些信号以极快的速度传输到云端。因为自动驾驶在车辆的本地计算目前看来是不现实的，这个空间布局，包括发热、算力、能耗等方方面面都不太支持本地计算。所以自动驾驶注定是一个云计算。
那么在云端，第三个步骤就是计算和决策，我们面临一个什么样的场景，我们需要做什么。第四步就是控制，把这个信号传回到车辆，车辆实施控制、加速、减速、刹车、变道、避让等等，所以你不管多么神奇的自动驾驶，它归根结底就是由这四个步骤来构成的。
所以我们注意到没有，这中间的两步和通讯，和4G、5G是密切相关的，就是传输和决策， 摄像头等感知设备、传感器是车辆本身固有的它会越来越好，越来越高精度。另外一个就是最后对车辆的控制，你的刹车好不好，如果人踩死了刹不下来，电脑控制它也刹不下来。这另外一个问题。所以中间这种智能互联的作用是非常大的。
还有一个看不见的战线就是高精地图。高精地图是以厘米来记录我们城市的道路地图，我们现在大部分所熟悉的这个导航地图是以米来记的偏差，可能有很多数学比我好的朋友， 你可以算一下当一个车辆在高速公路上以时速120公里跑的时候，如果这个地图的偏差是以米来计的，而这个反应的速度是以秒来计的，那这个算下来实际的比如说一次急刹车，它的刹车距离的偏差可能就会非常大。这个中间带来可能就是一个生与死的区别。
所以以厘米来计的高清地图是自动驾驶的一个基础设施。就像我们开车要有路一样，以后到高级的自动驾驶开车， 除了有路还得有高精地图。 另外一个还有一个就我们叫做车路协同，你的高智能的车，但是道路上的这些交通标志、 信号灯和其他车辆的协同，如果不智能配置做不到的。
但是我讲的这个从感知、传输、计算、决策、控制这个链条是车本身的智能化，那么一个车跑在一个实体的公路和虚拟的高精地图上，这是它存在的环境。那么进一步的车路协同是实现交通出行全方位智能化一个必要的条件。
我记得好多年前我去日本，在丰田汽车总部的博物馆看到一个想象未来的科技片，这个片子我印象特别深，它讲的是大海里的沙丁鱼，一个沙丁鱼群一般是20到50万条沙丁鱼，组成一个非常庞大的鱼群。这个鱼群有一个很神奇的特点，有的时候所有的沙丁鱼转方向会在一刹那所有的鱼同时转的方向，谁和谁都不碰上。
天上的鸟群也有这个特点，当他非常密集的鸟群在飞的时候，突然变向是所有的鸟同步在变向。当时技术没有今天那么发达，那么丰田提出了一个问题，这个问题很值得我们思考，就说在生物界是什么样的力量在驱动这些智商并不如人类的低等级生物在行动路线的统一上如此一致。
咱们都知道中国的国庆阅兵，我们的战士们和仪仗队把步伐走齐是件很了不起的事情。 而咱们的战士把步伐走齐和20万条沙丁鱼同时转让谁都不碰上来比，可能还差得很多。所以我觉得这就谈到一个新的话题，就是这种生物模拟的运动。
现在的网络形态是从电信升级得来的，有基站、电脑、光纤、信号。那么下一步我们通过神经网络，生物模仿，能不能够训练和培养出能够自学习、自判断的新一代网络。它会存在一个高级的车路协同网络，当一个事故或者一个情况出现的时候，这个道路的交通标识和信号系统会向行驶在这道路上的100台、1000台车同时发出信号，做一个同样的避让或者停车的动作。
这个情况可能会比较罕见，但是我想它一旦出现的时候，它会给车主的生命财产，包括事故的规避方方面面带来巨大的价值。而所有这一切听起来很遥远，但是我们的判断在未来的10到20年它是一定会出现的。
对于我们的智能驾驶的下一步来说，我觉得可能不同的公司会做不同的模式，V2V、V2X等等，我从来都相信整个汽车和出行行业会百花齐放的， 就像今天的车有私家车、 有运营车、乘用车、商用车等，但是我们今天的车辆要上路，都得有统一的基础设施，它的名字叫公路。铺装的公路，从城市道路到高等级道路，到封闭的高速公路，那么公路越好，汽车行业就越发达，汽车的性能要求也越高。
在下一个智能驾驶的阶段，我认为有一个新的基础设施会加入到这个必要的基础设施的名单里来。它就是通信，从4G到5G无疑是一个巨大的一个进步。但是我相信到了一定程度，可能5G都是不够的。
我们想象一下，像刚才讲到这个车辆本地处理，比如说以视觉识别为主的本地处理，在蔚来的车前面有一组叫三目摄像头，就把3个焦距的摄像头合成一个大的仪器，它会分别看清前方几米到十几米、几十米到一百米，甚至几百米3个不同焦距的范围的这个图像。我们思考一下，当这些图像以每秒钟多少帧，完了还要乘以3（3个摄像头），就这一个一个感知传感器，它每秒钟需要往云端输送多么大的一个数据量。
而且这些图片一定都是高清的，它能够肯定变成它能够看清阴影，能够看清道路上微小的障碍物。那么电脑需要进行在云端进行计算，完了再把这些信号给传回来。所有的这些地方可能都需要在几百分之一秒，就是几十毫秒之间发生，而我们觉得几十毫秒可能都是一个还不够的要求，最好能够在几毫秒里面发生整个过程。
所以（自动驾驶）对于通信的依赖是高强度的。我觉得从4G到5G一定会带来自动驾驶一个革命性的变化，那么我们还会期待接下来的6G、7G更加快捷、安全、有保障的通信方式，直到推动像汽车这样的交通工具实现完全程度的无人驾驶。
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