K：我的观点的核心支撑是一个标准化的安全体系，如果你的解决方案与主流的标准完全不同，那么你的解决方案则更容易受到攻击。所以我们希望能够以一个平行的观念去看待自动驾驶的各个环节，这样才能够让我们的解决方案获得最强的鲁棒性。

　　比如我们在与一个中国 OEM 的合作中遇到了一个特殊的驾驶场景，那我们就可以将这个场景所产生的数据应用到我们的平台当中，让所有使用我们平台的客户都能从这个数据中受益。这会是自动驾驶的发展方向。

　　G：谈起标准化和共享，目前地图领域进展良好，但是驾驶数据才是最核心的驱动力。有车厂希望将自己的驾驶数据只能为己所用。大陆集团如何看待驾驶数据?会和其它的合作伙伴分享吗?

　　K：这个问题我很难给出一个明确的答案和观点。因为这部分取决于具体的合作。我觉得更重要的还是要结合具体的例子来看。如果在道路或者高速路上的某一个位置发生了问题或事故，那么这个问题是应该只让某一个 OEM 知道，还是应该让所有人都知道呢?

　　所以如果从道德角度出发，那么我认为在未来，数据一定是要越来越共享的。从商业角度出发，我认为企业的核心竞争力应该是如何更好的使用这些共享的数据，而不是如何隐藏或者独占数据。因为数据才是驱动整个自动驾驶发展的关键。

　　关于芯片商的爆发

　　G：您如何看待芯片的重要性，例如 Nvidia 和 Intel 的发力?大陆集团自己也有 ADCU 的多域控制器，在这个方案中，你们使用的是什么芯片?

　　K：我们刚才谈到了行业内的不同平台，而不同平台所用的芯片也有所不同。作为一家供应商，我们经常会面对这样的问题：在一方面，有多种芯片解决方案可供选择对我们来说是一件好事，因为我们总可以去选更好的。但是在另一方面，如果我们要用某一个芯片方案去负责整套系统的处理与控制的话，那么一旦这个芯片方案的提供者出现了问题，我们该如何应对?

　　所以在芯片上，我们必须要去平衡这个选择。目前业内主要有 3 类芯片解决方案，Intel 和 Nvidia 是其中的两个阵营，还有一些其它的芯片商例如瑞萨，也和我们保持着紧密的联系。这 3 类方案各不相同，也各有千秋。这对我们这样的供应商来讲是一种转变，我们需要保证我们的软件系统能够在不同芯片解决方案上都具备足够的鲁棒性。

　　你之前可能有听说过 AUTOSAR(汽车开放系统架构)，它的作用就是联合行业内 OEM、供应商、半导体芯片商、软件服务商等，共同为汽车工业开发一个开放的、标准化的软件架构。这能够帮助我们的软件体系在一定程度上不再受不同硬件的制约。(类似于 CUDA 对于 Nvidia 不同 GPU 的作用)

　　G：Nvidia 和 Intel 已经开始和 OEM 与互联网公司直接合作了，在未来，这些芯片厂商是否有可能在自动驾驶发展过程中赶超 Tier 1 在汽车供应链中的重要性?

　　K：我无法去预测他们的商业规划。例如他们是否真的希望去自己打造一套汽车安全系统?问题的关键在于未来到底是谁去做方案的最终整合。在这点上我们这几年一直都在讨论，目前来看，客户购买的是整套计算系统，而不仅仅是芯片，所以最终还是需要有人去做整合。

　　芯片公司在近年的技术创新有目共睹。不过我昨天还看到了一个 Nvidia 的关于数据增长以及他们如何用数据来驱动深度学习的视频，他们已经意识到了数据量的重要性。我认为他们并不会以自我为中心来构建一个封闭生态系统，而是会将这个生态开放给更多的合作伙伴。

　　所以现在的问题就变成谁将在这个生态里面提供硬件，包括 ECU、以太网链接模块、HMI、传感器等等。从这个层面上来说，整合的工作还是十分复杂的。

　　关于大陆集团的定位与规划

　　G：在传统的供应体系中，OEM 会把各个零部件进行拆分，然后分给不同的供应商来做。但是在自动驾驶领域，现在各阵营的思路都是提供「端到端」的完整解决方案，大陆集团是否也在打造自己的「端到端」方案?

　　K：是的，我们自己也在开发「端到端」的方案，只是我们并没有像其它公司那样做宣传。不过当你说起「端到端」这个概念时，应该要很小心。「端到端」是指用户端和功能端，这种链接固然非常好，但是它可能只是单一或少数几个功能模块的链接。完整的「端到端」方案需要覆盖越来越多的功能模块，所以还有很多的功能与服务都可以加入到这个「端到端」方案中。