对话 | 盖世汽车CEO、盖世汽车资讯部总编 周晓莺

撰文 | 盖世汽车编辑 熊薇

近年来，汽车行业在“新四化”浪潮驱动下，正经历一场前所未有的深度变革与创新融合，不仅传统汽车产业生态被全面重塑，也让众多跨界玩家进场成为可能，联想便是其中之一。

“但对于汽车业务，联想有非常明确的定调：联想不造车，因为这件事情已经有人做了。联想的目标是，把过去的技术和产品架构结合起来，赋能汽车智能化。”近日，联想集团副总裁、车计算业务负责人唐心悦在接受盖世汽车CEO周晓莺采访时如是说。

更具体一点，联想致力于将其天然的计算基因，以及在异构计算和人工智能技术上的积累，与汽车智能化需求相结合，赋能智能汽车产业转型升级，并为此在2022年专门成立了联想车计算业务。

目前来看，伴随着汽车从传统代步工具向智能移动终端演进，甚至最终成为万物互联的一个重要端口，必然将产生大量的计算和算力需求。甚至可以大胆预测，未来社会计算将无处不在，对于汽车同样如此。

“联想内部做过一个测算，大概到2030年左右，汽车行业相关算力水平和规模有望与PC、手机和超算看齐。”唐心悦指出，这也是联想布局汽车业务多年，最终选择从车计算切入的原因。

据唐心悦介绍，面向汽车行业，联想车计算主要专注两大业务方向：第一，车内智能，包括智能驾驶、智能座舱，以及车辆其他各方面控制的智能化。在该领域，目前联想车计算已经推出了覆盖多级别自动驾驶需求的域控平台、智能座舱域控制器、面向智能座舱的异构中间件，以及基于生成式AI的车载助手等多项解决方案及产品。

第二，车外智能，众所周知，当车辆实现智能化后，会产生很多数据，也会消耗大量数据，而跟无线网络连接之后，汽车又和边缘计算、云计算和存储连在了一起，形成一个更大的智能化场景，这也是联想车计算布局的重点。

“换言之，我们一方面致力于把新的智能化技术带入汽车，另一方面，则是聚焦联想原有‘端边云网智’的产品和技术架构，打造一套完整的汽车智能化解决方案。”唐心悦表示。

但如果就行业定位而言，联想车计算并不想把自己限定在传统Tier1的位置上。

“因为随着汽车复杂度提高，没办法继续存在很多Tier1从上到下把所有事情做完，并且都很专业。我觉得IT和汽车行业的融合，会带来产品、技术，甚至包括整个产业链、价值链的重新分布”。谈及背后的思考逻辑，唐心悦进一步解释道。

那么，当前汽车智能化变革，对计算和算力究竟提出了哪些新需求？对此联想车计算又是如何应对的？对于AI在智能汽车领域的应用和发展，联想车计算有何思考？伴随着智能汽车赛道竞争日益激烈，又如何构建护城河？详细内容请见视频。

以下为采访实录：

“未来社会，计算将无处不在”

周晓莺：在汽车领域，其实联想很早就有布局，为什么最终选择以车计算为切入点？

唐心悦：联想内部做过一个测算，大概到2030年左右，汽车行业相关算力水平和规模有望与PC、手机和超算看齐。计算，一方面能推动汽车数字化、智能化进程，另一方面市场空间广阔——如今这样大规模的运算机会在全球已经不多了，因此联想一定会做，并且一定要做好。

周晓莺：对于算力在智能汽车领域的应用和发展，能否具体谈谈您的看法？

唐心悦：算力非常重要，它将会变为社会和人类运行的基础。过去，人类运行基础是食物、能源和水。未来，世界上很多东西都需要依靠计算自动化控制和运行，计算将存在于我们生活的方方面面。

对汽车行业也一样，不管汽车智能化运行，还是交通体系的智能规划和管理，都需要大量算力。但算力也不是唯一，如何更加高效地利用算力同样关键。所以在我们的产品规划中，不仅提供算力平台，还包括大量中间件，用于推进系统级开发和优化，比如基于相同的算力，能不能达到更高计算效率，这也是我们追求的目标。

而且真正的人工智能时代还在发展当中，如果人工智能真的实现了，无论算力还是计算的软件数据和模型，都将是驱动人类社会运行的最基本元素。我真的相信，未来计算将无处不在，变成一个推动世界运行的机制和方法。现在我们看到车里面的智能驾驶和智能座舱都是显性的，将来一定会有非常多隐性的方式支配这个行业运行。

周晓莺：在车计算业务中，您主要负责研发，对吧？

唐心悦：对，所有的研发业务都是我负责。我觉得任何一家企业都有两种模式：业务驱动和技术驱动。业务驱动很简单，就是什么赚钱做什么，有需求我们就做。另外一种是技术驱动，或者说愿景驱动，就是你看到了什么，或者说相信什么，就朝着那个方向走。

我在联想更想做的事情是，我看到了什么——未来算力毫无疑问会变成汽车行业的核心。而谈到计算，全球真正比较领先的公司屈指可数，最后这个产业真正成熟的时候，也只有最顶层的那几家公司存在。

周晓莺：那在您看来这个窗口期还有多长？

唐心悦：非常难判断，因为所有行业都是波浪式前进的，会有各种各样的变化，很难判断究竟什么时候突然就爆发了。

周晓莺：自动驾驶也很明显，包括人工智能，发展很多年了一直在找新的场景。

唐心悦：可能在大众消费者眼里，联想是一家笔记本公司，但其实在场景计算和AI领域，联想都已布局多年。场景计算的意思是，我们不仅提供计算机，还包括相关软件和系统化解决方案，针对银行、教育、保险等各种工业企业，汽车也是其中一个非常好的应用场景。

周晓莺：所以您刚刚讲的场景，其实就是行业概念？

唐心悦：场景可能比行业小，也可能比行业大，并且一个行业可能有多个场景。假设两个行业有相同的场景，我们可以用一套方案来覆盖。

周晓莺：联想作为陪伴我们成长的一个品牌，在PC时代很强大，但其实现在也拓展了很多其他领域的相关能力，比如汽车。

唐心悦：我们过去有一句广告语，叫 “人类失去联想，世界将会怎样”，其实真的可以做这样一种假设，如果没有联想40年前的创业，在计算机行业把产品做成今天的品质，如此普惠的价格，计算机在行行业业的应用和推广，是不是就没有今天这样的速度和广度，我觉得很难讲。

周晓莺：科技平权带来的普惠价值极其巨大。

唐心悦：是的，所以今天我们也希望把这些技术和产品带到汽车行业，实现相同效果。

“IT+汽车，将带来产业链和价值链的重新分布”

周晓莺：在车计算领域，咱们整体布局策略是怎样的？

唐心悦：关于车计算，我们认为应该包括两个方面：第一，车内智能，涉及智能驾驶、智能座舱，及车辆其他各方面控制的智能化；第二，车外智能，当车辆实现智能化后，会产生很多数据，也会消耗大量数据，而跟无线网络连接之后，汽车又和边缘计算、云计算和存储连在了一起，形成一个更大的智能化场景，这两个领域都是联想车计算布局的重点。

换言之，我们一方面致力于把新的智能化技术带入汽车，另一方面，则是聚焦联想原有“端边云网智”的产品和技术架构，打造一套完整的汽车智能化解决方案。

但从行业定位来讲，我们不太想把自己限制在Tier1上，Tier1传统的概念是从硬件到软件完全包揽，并且整体相对封闭，跟IT行业概念完全不一样，IT行业的软件和硬件生态是开放的。所以从我们进入这个行业开始，就觉得汽车行业的整体供应商结构，包括技术的分解，未来也一定会进行，由专业的人做专业的事。

周晓莺：就是颗粒度会很细？

唐心悦：汽车其实和笔记本很像，笔记本就是一个硬件加一个操作系统，车计算底层也是域控器硬件加上基础软件，并且中间件和应用软件也可以拆分。未来随着汽车复杂度提高，没办法继续存在很多Tier1，从上到下把所有事情做完，并且都很专业。所以我觉得IT和汽车行业的融合，其实是产品、技术，甚至包括整个产业链、价值链的重新分布。

周晓莺：能否具体介绍一下车计算的产品？

唐心悦：联想车计算的智能化解决方案包括两大产品线：第一，智能座舱，包括智能座舱域控制器、面向智能座舱的异构中间件等，另外还有基于生成式AI的车载助手。我们看过去两年智能座舱的发展，更多是改变了车和人之间的交互方式，比如把按键改为触屏、把旋钮改成语音，但最终仍然是指令驱动。

而未来的汽车座舱，我们认为将具备两个重要特质：主动智能感知能力，能够判断驾乘人员的需求，并主动响应；车内外信息和场景的联通，即车辆可以结合车内车外的场景进行思考判断，并做出决策，这两个方向都是我们的布局重点。

第二，毫无疑问是智能驾驶，比如我们有覆盖多级别自动驾驶需求的域控平台、入门级ADAS智能前视一体机等。无论是L2、L2+级别的ADAS，还是更高级别的L4和L5，过去几年都取得了不错发展。这两项技术不管在算力平台，还是整体性能的调优集成上，都需要非常多的能力，这些能力都可以依靠联想以及联想车计算过去的积累来提供。

周晓莺：您刚才讲的这一点我特别感同身受，我们看现在的汽车就是一个数字空间，叠加移动属性，变成了一个新的智能空间，这和联想通过端边云赋能不同行业是相通的。

唐心悦：我们今天更希望把车看成是一个空间，所以我们把空间计算概念引入了车内。过去讲智能座舱更多是指舱内的智能，但其实未来座舱与舱外的各种环境变化都会结合起来，所以空间计算以及未来各种各样的计算技术，都会在车内或者说汽车与交通行业里面反复应用和论证。而且ICT技术和汽车行业的结合一定会越来越紧密，目前汽车行业的迭代节奏，已经越来越像ICT了。

周晓莺：自2022年底发布车计算战略到现在，联想车计算正式加入智能汽车赛道已经一年多的时间了，目前相关业务的推进及落地进展如何？

唐心悦：我们已经找到了一个很关键的平衡点，在“联想怎么看待汽车行业”和“汽车行业怎么看待联想”之间。因为要开展汽车业务，一方面我们要清楚联想究竟有哪些技术、哪些基础可以在汽车行业广泛推广和应用，另一方面联想也希望真实了解汽车行业的需求是什么，在这两件事情上我们花了很多精力。就是给自己一个定位，我们进入汽车行业后应该做什么，优先做什么。

周晓莺：就是认知同频，然后共同做出战略选择？

唐心悦：是的，第二件事是让更多汽车行业的人重新认识联想，这点也非常重要。联想不仅仅是一家笔记本公司，我们还有超过40%的收入来自CPC业务，并且在各种行业场景中进行了技术和产品落地，包括汽车。

周晓莺：现在很多新车发布会上，都会将算力作为衡量整车性能的重要标准，算力越大真的就越好吗？

唐心悦：我认为把算力最大化应用，才是最好的方式，因为算力每增加一分，涉及的产品成本和消费者购买价格也会同步增加。所以，我们一方面强调在产品层次上最大化利用算力，但同时也会紧跟行业趋势。

可以看到，伴随着汽车智能化发展，目前整个行业对算力的要求正越来越高，无论现在讲软件定义汽车，还是数据驱动汽车，最终一定会变成智能驱动汽车。真正到那个时候，如果基于我们现在已经看到的大模型、端到端模型，对算力的需求毫无疑问会更高。而更高的算力，同样是联想所擅长的，所以我们也愿意把原有的技术、产品以及生态链带入汽车行业。

周晓莺：确实，现在智能汽车对算力要求越来越高，在这个过程中间怎么把算力用足也非常重要。

唐心悦：从战略上，算力确实越来越高，但在战术上，在某一个时间点、某一款车型上，大家追求的一定是最好的性价比。

周晓莺：谈到计算，我们看到头部车企在下一代计算平台选择上，纷纷转向了英伟达最新一代 DRIVE Thor ，您如何看待这一趋势？

唐心悦：可以看到的是，信息技术或者消费电子和汽车行业的融合越来越紧密了。如果回看10年前，当时汽车芯片供应商就是主要聚焦汽车行业应用，比如瑞萨、TI，但是今天，像高通、AMD、英特尔、NVIDIA都进来了，这是因为汽车和IT行业对大规模复杂运算、人工智能等的技术需求正越来越趋同。联想从一家计算和通信领域的公司跨界到汽车行业，也是一样的道理。

不仅如此，伴随着越来越多的通信技术被引入汽车行业，对行业整体的技术进步以及降本，都有重要驱动作用。因为消费、通信和计算机行业，本身发展速度和体量都十分可观，可以给汽车行业带来很多价值。

周晓莺：去年联想车计算也宣布基于 Thor研发新一代域控平台，目前进展如何？

唐心悦：DRIVE Thor是当前汽车行业算力最高的车规芯片，在不久前的NVIDIA GTC 2024上，我们和NVIDIA、文远知行共同宣布了一项新的合作，基于DRIVE Thor打造L4级无人驾驶出租车，我非常希望能在中国甚至全球的马路上，看到基于我们三方合作的Robotaxi跑起来。

同时，由于DRIVE Thor具备出色的算力，在L2、L2++甚至L3级自动驾驶领域，也有可能带来出色表现，比如因为运算能力的大幅提升，可以实现更好的场景适应性，和更高的安全性。

周晓莺：这个迭代速度是不是越来越快，这一代刚发布，下一代是什么时候？

唐心悦：这个行业的运行速度毫无疑问越来越快，因此通过和英伟达及其他一些企业的合作，我们还会陆续推出新的产品，比如今年4月，我们会发布人工智能方向新的产品。

“联想不造车，聚焦赋能汽车智能化”

周晓莺：注意到您在讲车计算产品的时候，从座舱和智驾两个大赛道的底层到产品，联想都有很强能力，那么整个联想集团对车计算业务的支持如何？

唐心悦：对于汽车业务，联想做过非常清楚的探讨，并有非常明确的定调：联想不造车，因为这件事情已经有人做了。联想的目标是，把过去的技术和产品架构结合起来，赋能汽车智能化。

这一方面跟联想集团的大战略目标相吻合——聚焦不同场景下的智能化应用，另一方面，我们也看到过去几年越来越多的IT技术、消费技术和通信技术进入车内，这些都是联想过去所具有的。而且联想又是一家全球化公司，我们具备全球范围内的研发、生产、交付和服务能力，这些能力融合之后，也高度契合汽车行业对技术和产品的要求。

比如车机，就是一个嵌入式系统，以安卓为主，搭配各种各样的软件生态，这正是联想擅长的。联想的Pad全球出货量第三，手机全球出货量第五，我们对于整个嵌入式安卓系统的开发，包括应用软件生态、游戏生态都具备很深的积淀，能够支撑把这些技术应用到汽车里面，而且联想的产品都是全球化销售的。

当然我们也有很多要学的，包括了解汽车行业的运行规律，洞察客户真实需求，但这和联想进入任何一个行业和领域做场景化计算其实都是一样的。

周晓莺：所以对于自主品牌出海，联想是不是也可以提供相关的支持？

唐心悦：我们其实跟国内几家车企在洽谈出海软件架构，同时也在帮助一些海外车企了解中国市场，开发基于本土需求的产品。联想的产品技术生态是贯穿中外的，这也是我们的一个优势。

周晓莺：我们看到联想也提出了AI for All 战略，从计算和AI这两个维度，能否介绍下这一战略？

唐心悦：Computing和AI，是联想前几年就规划好，目前正在执行的两大基石技术。刚才谈完了计算，其实AI对世界的改变也非常深度。

我当时看到ChatGPT出现的时候，非常激动。因为过去计算机之于人类更多是一个工具，比如用计算机替代打字机，当然也包括其他一些复杂工作，但归根结底计算机就是一个工具。

而有了大模型、生成式AI之后，可以清楚地看到计算机或者计算的人工智能技术，已经悄悄发生了改变，从原本的工具逐渐趋于和人类“平起平坐”——可能今天还没有平起平坐，但会逐渐变成类似助手的存在，这对行业的改变可能是革命性的。

回到汽车行业，从车辆的设计、生产交付，到上路运行，给终端用户提供各种服务，这其中包含的场景非常复杂，如果引入AI技术，所创造的价值将非常巨大。正因为如此，我们在车内智能和车外智能上，都开展了深入布局，开发了一系列的人工智能技术。其中在自动驾驶领域，我们和很多企业，包括清华大学人工智能学院，都有相关的合作。而在车外智能方面，我们也在积极规划和开发相关产品，希望能够赋能汽车设计、生产制造甚至交付。

周晓莺：在汽车行业，对于人工智能的进入和应用，大家还是非常期待的，而且也在持续做很多创新尝试，联想的优势您觉得主要在哪些方面？

唐心悦：在这个领域，联想有几个显著优势：第一，计算。因为人工智能是基于计算产生的，从最初开发，比如训练和仿真，就需要在专门的环境中运行，而这还要具备相关的软硬件基础。在这个方向联想可以提供大量支持，我们有很多软件产品和工具链，以及成功案例与经验。

第二，联想本身就有一个很大的AI Lab，这支持我们在AI方面积累了大量基础和经验。去年联想推出AI for All 战略，接下来我们陆续会有AI PC、 AI Phone、AI Tablet 、AI Server等各种基于AI场景的产品出现。

周晓莺：联想车计算真正进入汽车行业是在2022年，但我们看到过去两年汽车行业的竞争形势十分严峻，咱们会觉得压力很大吗？

唐心悦：内外部压力都有，一方面，我们从计算机或者信息通信技术领域跨界到汽车行业，现在是一个非常好的机会，我们十分希望能够抓住这次机会，把信息技术和汽车很好地结合起来。

另一方面，刚才也提到现在整个汽车行业越来越卷，竞争十分激烈，但这对于像联想这样的IT企业来讲，其实习以为常，关键是怎么找到一条独特路径给用户创造更好的价值，更高的性价比，让整个行业回归健康发展。我相信未来，智能化、电动化虽然会让行业竞争越来越激烈，但最后一定会形成一个相对稳定的行业局面，类似于过去IT行业的发展，从服务器、PC到手机再到平板的演变。

周晓莺：刚刚在看联想车计算产品的时候，发现有些产品性价比其实很高，咱们是如何做到的？

唐心悦：可以从两个维度看，第一，从计算机的角度看智能化，计算机强调的是本身架构的合理性和系统级优化能力，从这一点上来讲，联想车计算可以为汽车行业带来不同的思路，包括技术架构的精简和模型压缩等。第二，在消费电子领域，联想无论在供应链管理，还是成本管控方面，都具备坚实的基础，可以在产品制造和管理环节实现更高性价比。

周晓莺：您提到了很多次团队，能否介绍下目前团队的整体情况？

唐心悦：在我加入联想之前，公司其实就有一个团队在从事汽车行业相关探索，我加入之后，除了原有IT背景团队，还从汽车行业招聘了大量人才。目前，我们团队里超过80%的人是来自汽车行业。

在区域分布上，车计算总部在上海，但在北京、武汉和合肥都设有分部，我们希望通过这样的配合，能更贴近用户需求，给客户提供更好的技术和产品。

周晓莺：作为联想大集团内部孵化的新业务，车计算以后会考虑外部融资吗？

唐心悦：我们是开放态度，钱当然是非常重要的一个方面，但同时我们也看到，产业融合还需要有更多的人，对产业有更深入的理解，在联想的基础上，能够孵化出更好的技术和产品，跟汽车行业有更紧密的结合。

周晓莺：我们注意到，联想的生态布局很全面，现在汽车行业也在讲生态，这方面是否会给车计算一些协同？

唐心悦：在IT行业其实很早就有生态建设概念，联想也开展了很多布局，包括在汽车行业，从整车到芯片、算法等环节，联想陆续投资了很多企业。比如在整车方面，我们先后投资了蔚来汽车、路特斯，还有一些做电动卡车的公司；芯片公司方面，和芯驰等企业建立了紧密联系；算法方面，和Linux相关组织、QNX、安卓等合作深入，整体已经构建了比较丰富的生态链，并仍在持续扩大生态阵容。

周晓莺：朋友多了路好走。

唐心悦：对，在我们的概念里，IT技术和信息技术不应该是封闭的，而应该是开放的。我们非常希望把生态圈建设好，每个人用最高效的方式做自己最擅长的工作，把整个行业建设得更好。

周晓莺：未来三年，您对联想车计算有什么样的期待？

唐心悦：今年我们开了一个好头，不管在自动驾驶还是智能座舱领域，都取得了不错的收获。未来三年我们团队的目标是，实现从产品孵化向业务孵化转型。同时也可以看到，越来越多的信息技术开始在汽车行业广泛应用，我们也希望能够闯出联想车计算的一片天地，和众多国内外合作伙伴共同开发更多更好的产品，这是我们未来三年两个重要的追求。