2020 年 7 月，長城汽車釋出三大技術平臺，宣佈全面向科技出行公司轉型；2021 年 6 月，長城汽車科技節三大技術品牌全面升級，以自動駕駛、智慧座艙為核心的智慧化水平上了新臺階。

從 2020 年 7 - 2021 年 12 月，長城汽車用了約 545 天，展現了轉型全球化智慧科技公司的言出必行。

從智慧電動汽車在中國市場的滲透增速來看，消費者對於智慧電動車的接受程度明顯高於預期，在這樣的背景之下加速品牌智慧化轉型，實現大批次智慧化終端量產落地，才是拿到下一階段門票的關鍵。

看兩組資料：

目前，長城汽車 90% 車型已實現 L2 級智慧輔助駕駛功能，新上市的車輛已實現 100% 車聯網功能；

長城汽車 2021 年銷售新車超過 128 萬輛，其中海外交付 14。27 萬輛、新能源車交付 13。69 萬輛。

也就是說，長城汽車有超百萬級別的智慧產品已經交付使用者，這樣的基礎將會是長城轉型最大的底氣。都說巨頭轉型難，而長城汽車對智慧化的實踐結果讓我們看到了，對於智慧化勢在必行是一種什麼態度。

今天我們就來盤點一下，長城汽車為什麼能達到這樣的成績。

重金打造的「技術生態」

何為技術生態？

我們都知道汽車智慧化是一個非常廣泛的概念，但如果做拆解歸類，就可以總結成我們常說的底層架構、軟體、硬體。

對於智慧汽車時代的車企技術構成，不再是供應商提供的模式，而變成了由主機廠掌握核心軟硬體能力，然後整合供應商得到一套解決方案。

簡單說就是，

「智慧」汽車靠買技術是不成立的，即使初期可以快速整合出量產產品，但未來產品的迭代也會有大問題。

所以我們能看到，長城汽車基於自研技術構建了咖啡智慧技術品牌，並在2021年6月，完成了咖啡智慧 2。0的全面升級。

咖啡智慧 2。0 包括：

1 個智慧中樞：全新的電子電氣架構；

3 大智慧升級：智慧座艙、智慧駕駛、智慧服務；

1 個強大基石：智慧線控底盤。

正是這些，組成了長城汽車面向智慧化轉型的技術生態。

下面，我們主要圍繞電子電氣架構、智慧座艙與自動駕駛來展開聊聊長城汽車的技術能力。

全新電子電氣架構

整車電子電氣架構的定義是：為了把汽車中的各類感測器、ECU、線束拓撲和電子電氣分配系統完美地整合在一起，完成運算、動力和能量的分配。

傳統的電子電氣架構是根據汽車的不同功能劃分不同模組的分散式架構，如動力總成、資訊娛樂、底盤、車身等，隨著車輛功能的增加，模組越來越多，ECU數量也隨之增加，各模組之間策略互動愈發複雜，容易出現問題。傳統電子電氣架構越來越難以承載。

而智慧化的發展，就是向中央整合發展，將電子電氣架構打造成整車功能的中樞，一切自動駕駛、智慧座艙都基於這套架構。將繁多的模組集中到幾個域控制器來控制，最終發展成為整車中央計算平臺控制。

關於電子電氣架構，長城汽車目前已經實現多域控制的能力，而基於「中央計算 + 區域控制」的 GEEP 4。0 架構的開發將於 2022 年落地。同時，基於中央大腦的 GEEP 5。0 架構也已經立項開發，預計在 2024 搭載車型量產。

同時，長城汽車各類控制域、車機應用等介面將全部開放，透過「雲管端」與「車控域」的介面打通，實現智慧座艙、智慧駕駛、各個車控域的真正銜接，於 2022 年，形成完善的、開源的、可拓展的整車作業系統。

軟體能力

長城汽車圍繞智慧駕駛、智慧座艙、智慧服務構建起了自研的軟體能力。如今，長城汽車擁有了產品數字化中心、毫末智行、仙豆智慧、諾創科技 4 個智慧化組織，擁有超過 3000 人的軟體團隊。

首先是「智慧座艙」

長城汽車在智慧座艙方面用 1 + 2 + N 的架構，展現了長城汽車對智慧座艙的思考。

所謂 1 + 2 + N 是：

1 個「人機互動設計體系」為設計思維；

2 個基礎，「可擴充套件算力中樞 + 自研智慧軟體」；

N 個智慧應用場景服務。

從硬體架構上來看，長城汽車率先採用高通 8155 晶片打造專屬智慧座艙平臺，實現在全球範圍內領先量產。新一代系統相比上一代 CPU 運算能力提升 2。5 倍以上，GPU 影象處理能力提升 3。5 倍以上。

軟體層面，長城汽車已經形成座艙 OS、自研語音、等全鏈路軟體自研能力。長城汽車釋出了咖啡智慧首個座艙 OS — GC - OS，其具有 1 個獨立開發的自研框架層、2 個自研統一介面（App 統一介面 + HAL 統一介面）、可適配不同平臺化與品牌、相容長城汽車旗下所有車型，具備快交付、可成長、可插拔、生態互換、軟硬體相容等特點。

簡單理解就是，

長城汽車用市面最強的高通 8155 車載智慧座艙晶片，驅動自研的座艙系統，實現娛樂層的技術完全自主化，而且 GC - OS 並不是簡單的車機 UI 系統，它是整個娛樂中樞的控制系統，並且除了自研還有一個關鍵詞就是「開放」，長城汽車把這套系統的介面對外開放後，開發者可以快速並且低成本的實現車機應用層的搭建。

GC - OS 的研發週期只有 10 - 12 個月，迭代週期 3 - 6 個月。現在長城汽車內部已經開啟了第四代智慧座艙的預研。

長城汽車表示，還會在 GC-OS 這個系統能力上不斷去開放能力介面，以及主題眾創模板的迭代，同時在上層將會搭建 APP 應用商城以及主題商城這兩個商城，對眾創商品進行一個可持續性的更新和維護。

這樣一來，使用者就可以體驗到更多的定製化功能。

長城汽車是以智慧座艙域對整車訪問能力為基礎，比如，它能夠訪問車機設定、智慧駕駛、車身底盤任何一個領域，在這個領域的基礎上，還可以對車機設定、智慧駕駛的方向輔助、車道輔助、側後輔助等等這一系列控制，還有車窗、門窗、內外燈的監控、安全帶狀態以及空氣質量、發動機、變速箱等一系列能力的介面，都將會逐步進行開放。

其次是「自動駕駛」

對於一家將智慧化作為核心能力的汽車品牌，長城汽車軟硬體兼施，自研演算法和自研智慧駕駛計算平臺。

長城汽車基於 Mobileye EyeQ4 感知晶片和英飛凌 TC 397 控制器晶片打造了 NOH 智慧領航輔助駕駛系統，如果按量產裝車來看，魏牌摩卡的NOH 功能是全球第四家前裝。

特斯拉中國量產 NOA，北美可實現 FSD Beta（城市領航輔助駕駛）；

小鵬汽車量產 NGP（高速領航輔助駕駛）；

蔚來汽車量產 NOP （高速領航輔助駕駛）；

長城汽車量產 NOH（智慧領航輔助駕駛系統）；

理想汽車 2021 款理想 ONE 量產 NOA（高速領航輔助駕駛）。

雖然華為、智己、百度等都有乘用車的領航輔助駕駛技術演示的 Demo，但能夠實現乘用車智慧駕駛產品交付的卻並不多。

基於 Mobileye EyeQ4 只是長城汽車打造高階智慧輔助駕駛的開始，透過 NOH 系統的驗證，長城汽車正在推進城市領航輔助駕駛系統的量產。

高階智慧輔助駕駛系統實現量產並不簡單，想要實現基於規則的演算法轉變到加入時間序的自主學習演算法，不是簡單的演算法重寫，而是需要挖掘出更有價值的資料，將海量資料標定訓練最佳化演算法實現對現實世界的深度感知。

因此，「收集資料、標定資料」很重要。

收集資料比較簡單，2021 年，長城汽車 90% 車型已實現 L2 級智慧輔助駕駛功能，新車已實現 100% 車聯網功能。按長城汽車每年百萬級別新車銷量，這就是真實的駕駛資料來源。

而為了標定資料，長城汽車旗下毫末智行打造了一個 AI 資料體系「雪湖（MANA）」。

MANA 是一個完整的智慧駕駛資料智慧體系，打通了長城汽車在自動駕駛領域中從資料探勘、知識再到車端應用的能力，把此前相對獨立的點串聯了起來。

MANA 包含四個子系統：

LUCAS 是對演算法在應用場景上的實踐，包括高效能計算、診斷、驗證、轉化等核心能力；

TARS 主要是車端能力，包含計算的核心演算法原型，用於感知、認知、車端建圖、驗證及實踐；

VENUS 是資料視覺化系統，展示軟體和演算法執行情況，對場景進行還原；

BASE 基礎層，負責資料的獲取、傳輸、儲存、計算，以及新資料分析。

MANA的突破在於實現了演算法「後融合」到「前融合」的變化。透過加入時序演算法，解決後融合無法高效利用多感測器配合的核心問題。

在長城汽車的開發邏輯下，智慧輔助駕駛演算法基於 Transformer 框架的多模態模型融合，把從視覺和雷達感知的結果對映到演算法模型的張量空間中，然後加入時序特徵，用 RNN 和 SLAM 網路演算法進行空間演算法融合，得到了一個「3D + 時序」的演算法模型，透過計算可以得到決策推理結果。

透過前融合方法，從相機、點雲上提取的特徵在張量層次被拼接到俯檢視視角的一張圖上，在 3D 維度上檢測車道線，道路和車輛、行人等物體，該方法有效提高了障礙物，車道線檢測的能力，讓機器可以更準確地刻畫現實世界。

這種演算法可以融合多感測器，配合模擬模型可以得到更真實的現實世界資訊，這樣為高階智慧輔助就帶來了自動駕駛可以處理更多場景的能力。

硬體平臺

基於高通Snapdragon Ride 平臺，長城汽車自研了目前市場上能效比最高的智慧輔助駕駛計算平臺 —— IDC 3。0。

IDC 3。0 具體的效能架構為：

基於高通（

8540 + 9000

）晶片設計；

單板算力達到 360 TOPS，可 4 片疊加至 1440 TOPS；

支援 6 路千兆乙太網，板間資料傳輸能力達到 6 Gbps；

全球首個採用高通 7 nm 自動駕駛晶片的自動駕駛計算平臺；

計算平臺搭載 PCIE 4。0 介面，感測器部分支援 14 路 800 萬畫素攝像頭，8 顆毫米波雷達以及 6 顆固態鐳射雷達。

如果看 IDC 3。0 自動駕駛計算平臺就會發現，這個平臺裡的核心晶片選用的是高通的方案，從目前效能上講，8540 + 9000 組合，算力為 360 TOPS，已經處於自動駕駛晶片領域絕對的第一梯隊。

IDC 3。0 平臺的架構中，Int8 的算力有效率超過 50%，單卡 144M 的快取記憶體可以大幅加快 AI 計算速度，也可以同時支撐多個高解析度的影片流進行實時感知推斷，端到端的時延已經低於 30ms。

長城汽車在高通晶片上也做了很多小模型，主幹網是經過最佳化後的 Resnet50。基於這個主幹，長城汽車做了一層多特徵融合層，這樣後續的車道線和障礙物識別等任務就可以基於共同的特徵要素進行，提高了識別效率，降低多次特徵計算所產生的負擔。

在感知輸出方面，仍採用先判斷後融合的松耦合方式，但其要求單張圖片也探測到深度資訊，有助於提升整體的感知能力。

綜上所述，我們可以看到，長城其實已經脫離車企的定義，它更像是一家科技公司，我們可以看到的是長城是自研的電子電氣架構、基於高通自研的自動駕駛計算平臺、自研的智慧座艙作業系統、自研的自動駕駛作業系統、感知演算法。

長城汽車是目前車企裡很少見的，具備從底層硬體到上層軟體的全面研發能力的汽車科技公司。

技術為「人」

長城汽車善於佈局，而且善於布「活局」。

阿里總參謀長曾鳴教授在寫《智慧商業》相關文章時，曾提到一個非常有趣的洞察：

「過去 20 年，所有企業的價值源泉是「網路效應」。網路效應簡單說就是使用的人越多，這個網路的價值越大。

但到了今天，網路效應已經無法再帶動巨大的社會價值創新，能帶來價值創新的新遊戲規則就是

「協同效應」

。它是一種全新的競爭機制，未來網路要創造更大的價值，就要去創造更復雜的協同。」

協同效應的本質是，將整個社會用一種多角色、大規模、實時的社會化協同的方式基於網路來創造新的價值。

長城汽車的「協同效應」= 各個汽車子品牌搭載的客戶網路效應 + 生態技術公司搭建的技術網路效應 + 毫末、蜂巢、仙豆等搭建的供應鏈網路效應。

也正是因為有這樣的協同模式，長城才能在各個階段，不同產品上交付相同的功能。

總結長城汽車在智慧化上的佈局，可以簡單概括為自研軟體、選擇高效能硬體、構建自己的生態技術模型。

從某種意義上來講，長城汽車把整個智慧化形成三層：

一，硬體和底層軟體：長城汽車對外開放工具層，應用層由長城汽車主導，構建一個生態聯盟為消費者帶來體驗。

二，從未來互動：主機廠必須掌握兩個核心能力：第一個互動，所謂 AI、AR 等多互動能力；另一個是手勢，長城汽車會以視覺和語音為主，手勢為輔的多能互動。

三，互動式模式：互動是主機廠必備的核心競爭力，基於AI 在自動駕駛這個領域上的應用，長城必須要有軟實力，再者就是智慧座艙馬上進入全新 AI 時代，服務將是沉浸式的這會給基於物理形態的互動模式發生改變。

長城汽車的策略算是照顧到了各個階段的使用者，比如現階段使用者就可以體驗到便捷的座艙體驗，以及 NOH 功能，而長城汽車建立起來的技術棧可以讓使用者體驗到更高階的功能。

目前，自研座艙作業系統 GC-OS 已搭載在哈弗神獸、哈弗 H6S 兩款車型上市銷售，咖啡智駕也成功助力魏牌摩卡、拿鐵、哈弗神獸等多款車型的智慧輔助駕駛功能進階。

相比目前，長城汽車接下來的成長可能會更加出乎意料。依託整個長城集團百萬級別的新車銷量而產生的使用者資料，長城汽車的智慧座艙和智慧駕駛系統可以得到最快速的迭代，同時，大量的真實場景資料可以最大程度覆蓋場景，從而改善智慧駕駛的長尾問題。而這一步，

正是長城汽車一直在強調的實現「認知智慧」最重要的表現。

主流主機廠的轉型並不容易，

長城汽車核心技術自研 + 自主構建智慧化體系的佈局思路，為大型車企提供了一個效仿範本；相信在 2022 年，長城汽車將以更加矯健的姿態在智慧化方面為我們帶來更多驚喜。