对于车企来说，AI时代，需要什么样的产品经理？
作者｜王欣
编辑｜赵健、王博
“不要把大模型当成一个杀手锏去看待。”
说出这句话时，长城汽车AI Lab负责人杨继峰很坚定。
9月13日上午，在长城汽车哈弗技术中心3层的一间会议室里，「甲子光年」及少数媒体与杨继峰进行了长达3个小时的闭门深度对话。
在这3个小时里，杨继峰谈到了人工智能（AI）在车端的应用、传统车企的智能化转型、长城汽车的组织架构变革以及长城汽车董事长魏建军的风格变化。
AI Lab是长城汽车近期新成立的部门，它将构建起长城汽车全链路AI技术体系，以算力、算法、大模型能力建设为基础，将动力、底盘、造型、上车身等组织拉通，为长城提供技术、产品开发在内的人工智能技术底座，即大模型通用化的解决方案。
AI Lab来自长城内部团队成员的整合，包括负责过研发全链路语音、视觉推荐算法、自动驾驶等业务线的成员。杨继峰对于长城AI大模型技术平台的定义，是整合成一个包含了数据能力、计算能力、体系能力和模块化能力的AI技术前台+中台。
杨继峰本科毕业于华中科技大学，随后在新加坡国立大学获得机械工程研究生学位。翻开他的工作履历，毕业后在一汽大众奥迪研发ADAS、负责过战略项目，后来又在深圳易成自动驾驶、中国电动汽车百人会创新中心。2021年，他加入长城汽车，出任长城智能化研发平台总监的职务，负责沙龙品牌智能驾驶、智能座舱等智能化研发。
在对谈过程中，杨继峰既坦诚又务实。“尽管长城已经造车30年，但现在我们仍面临全新的问题和挑战。在AI时代里，什么叫汽车、在AI时代里，什么又能被称为车企？这两个问题的答案还需要时间去回答。”
而对于“怎么把技术转换成可落地的用户价值？”“车型设计如何改良？” 这样直击灵魂的问题，杨继峰并不避讳去谈：“品牌要基于企业自身现实情况、调整周期做出改变。”
杨继峰在另一场活动上也谈到了与AI相关的观点，他认为AI的变革还未到来：
  • 大模型带来的云端E2E模型已经开始广泛应用，智驾的研发速度显著增加。
  • 城市NOH面临范式拐点，重感知+轻地图+大模型范式虽然交付难度更大，但具备更长时间、更多场景的迭代机会。
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  • 大模型的认知涌现，能否有效解决复杂多样场景的泛化问题，是大模型范式能力的下一个重要的智能驾驶问题。
而在这次闭门深度对话中，杨继峰每回答与AI有关问题，就滔滔不绝。长城汽车智能化副总裁吴会肖也在现场打趣他：“和团队成员讨论技术问题时也会面红耳赤，他太上头。”

1.不要高估大模型

从宏观角度来讲，杨继峰认为，大模型不是一个产品，大模型本质上是一个「范式变革」，它颠覆的是底层技术本身，而不是产品形态。“当下不要把大模型当成一个杀手锏去看待，大模型规模化地应用在整车上还需要时间，因为它的产品安全性、可能性拐点还未到来。”
杨继峰举了一个例子：今天的能量管理，被动安全，性能管理等等这些功能是基于标准工况和标准场景标定得到的，是一种特征数值的仿真过程。但不代表AI不能用另外一种方式来尝试，比如数据驱动的能量管理，千人千面的碰撞安全，针对实时路况和驾驶状态的NVH（Noise、Vibration和Harshness）优化，这些在AI时代下都是有机会去探索的。但是AI在没有达到可证明的安全之前，很多应用不能轻易上车的（比如通过用户的驾驶姿态自动调节气囊参数）。
“但在可能性拐点到来之后，我们会用全新的方式去管理能耗、管理性能、管理安全、管理驾驶性等。”杨继峰说。
直到今天，杨继峰以及长城的智能化团队并非以始为终的去看待「产品形态」，而是以始为终的去看待「技术栈」。
杨继峰很坦白地讲到：“从造车的角度来讲，至少在今年，我们只能让用户感受到AI到底是什么东西，本质上这个技术还不是一个产品。”
他经常向内部讲的话是，不要觉得大模型已经合格，大模型还早着呢，我们今天能想到的所有模型轻量化范式、模型SMT，不过也就6个月而已。
长城智能化团队高管们会向团队们调侃自己营销理念不够，根本不懂卖车。“最近我们公开场合讲大模型讲得很多，实际上并不是在召开一场车型讨论会，本质上是对我们自己认知的刷新和迭代，让我们去重新思考，在这个时代下，该如何去做策略、数据、结构、代码又该怎么写。”杨继峰说。
在过去的一段时间里，长城汽车处于转型智能化的波折桥段，杨继峰和团队们也意识到走了一些弯路，哪里做的不够好，哪里做的还不错，至少在他们看来，这是逐渐颠覆他们对自己认知的过程。

2.传统车企转型智能化：先深蹲、再跃起

身为一家传统车企，长城汽车一直在智能化转型的路上攀登，其智能化团队的感悟是，传统车企的产品矩阵、产品迭代、用户以及交付，跟新势力有着明显区别。
譬如谈到长城的坦克400越野车时，智能化团队认为越野车没有那么简单。在他们看来，长城很多年前就做皮卡了，但是皮卡车型能做到50%的市占率就很不容易。如今坦克的车主对于越野的喜好变成了车主对于驾驶模式的变革，坦克的车主更愿意理解成：“我在某一个路段上是不是应该改变我的驾驶模式？”
后来长城内部在想，是不是有一些更智能的软硬件结合的方式，能更好地让用户理解越野车到底如何驾驶？
杨继峰指出，长城上一个产品创新周期是在2019-2021年初，当时处于典型的产品平台。智能驾驶上，长城推送了城市NOH、记忆泊车、SR导航等功能、以及AR HUD多联屏等消费电子生态、还有预测性的云端诊断来保证车辆功能的可用性与可靠性。
自动驾驶是车辆的卖点，也是车辆的溢价点。当下产品溢价在降低、自动驾驶系统架构成本在大幅提高，这让自动驾驶行业成为了一片红海。谈到自动驾驶的下一个产品创新周期何时到来时，杨继峰想得很明确——城市NOH智能辅助驾驶系统。
从2021年到2023年8月期间，长城在不遗余力的布局城市NOH，完成了自动驾驶的整个系统架构的升级。最早，长城第一代高速NOH都是用Mobileye为主，到后来2020年，长城自研的高速NOH实现首次搭载在了燃油车摩卡上，这让杨继峰及团队感到十分骄傲。
想要打赢下一场战役， 就要认清自动驾驶的下一个拐点机遇。杨继峰认为，“第一大拐点是城市的NOH要做到用户可用；第二个是泊车的拐点，做到‘泊车自由’；第三大拐点是基于前两大拐点都满足之上，将SR导航和AR HUD的交互形式做的更精进。”如他所说的那样，智能化趋势大潮之下，AR-HUD将成为最终形态。
座舱智能化也正引发着交互革命。杨继峰认为当下的智能座舱到了一个瓶颈期，正如他前面所说，大模型所赋予的产品形态还并未到来真正的拐点时刻，正如今天所看到的——用户在座舱里的使用行为习惯、交互行为习惯还并没有改变。
“虽然产品形态不同，新势力企业产品序列少，长城序列多。”但是，杨继峰很肯定有一点不变的是——当企业的技术能力能够从上层干到元件再干到OS的时候，技术转换成用户价值的成效，就会看到变化。
他承认，在过去，长城内部犯了一些错误，有一段时间他们围绕“一车一品牌”进行激烈讨论，希望每个车能切到正确的细分市场，针对细分的用户人群。但杨继峰和团队成员也在质疑自己，譬如这一细分人群是否就固定喜欢这么大的屏幕、这些特定的应用以及特定的交互方式？
他坚信一个道理，相比人类，自己会更愿意相信数据。“如果你今天去找哈弗的产品经理，他或许会给你讲‘我们是如何尝试着用数据去理解用户更习惯、更喜欢的交互形式是什么’的真实故事，我们一直倡导用数据去做决策。”
杨继峰认为，一个优秀的产品经理是要具备如何做到让用户们去接受自己行为习惯变化过程的能力，让用户们逐步意识到车辆会有更好的交互方式，并期待这一天的到来。

3.组织架构呼应产品形态

谈到成立AI Lab的初衷时，杨继峰提到了组织变革要历经的三个时代——
第一个时代即以车型交付为目的的开发时代。每个车型SOP的那一天意味着研发工作几乎结束，可以直接向用户交付。在这个时代，最典型的组织架构是每个车有一个开发团队和项目团队。
第二个时代，大部分用户意识到了“OTA”重要性的时代。把车交付给用户意味着，要以OTA的形式持续长期服务用户，交付不是结束而是新的开始。组织架构的变化从单个团队服务一款新车型，到变成多个平台服务不同车型。
第三个时代，数据驱动整车的时代。在这个时代下该思考整车的数据采集、数据清洗、数据挖掘、数据标注如何支撑整车一体化，比如舱驾一体、计算架构一体。在这个时代下，数据计算问题、渲染问题、CPU计算资源的问题以及安全问题成为车企主要面临问题。
杨继峰希望，在第三个时代能把计算架构、数据体系、基础设施这些不同系统之间建立起联系组织，这也是长城成立AI Lab的初衷。
长城汽车技术中心AI Lab（Technology Center Ai Lab）组织平台，图片来源：长城汽车
至于长城整体的研发体系和组织架构，智能化团队很看重“凝聚力”，内部会鼓励创新，提出更好的解决方案，再放到平台化的方案中来，而不是困在定制好的平台化中。
目前，长城拥有一个完整的团队来给所有车型布局智能驾驶和智能座舱。过去，长城会根据不同开发能力的团队，分别成立工作室执行工作，但后来杨继峰发现，这会造成长城品牌的差异化，核心组件过于零散的问题。
“组织架构没有好坏之分，但什么样的组织架构就会交付出什么样的产品形态，这一点很重要。”
杨继峰坦承，时至今日，长城并没有选择让一个团队集中精力All in在一款车型上做高速迭代，这是做得不太好的地方，但在努力改进。
智能化时代，车辆里的所有配置都要不断迭代升级，至于策略，长城目前在思考怎么给每一个车型都做高速油耗，但这个系统需要综合组织的集体资源才能做到。
因此，具体到执行层面，杨继峰透露：“长城会给每一个车型锁定一个项目交付团队，这个交付团队会在车型的支架、座舱、AI等架构上去保证技术主线的统一性。”
长城选择通过软件和硬件结合，来协同应对挑战。首先，软件平台化开发上，长城有“主线迭代+工程支线”做车型适配，主线软件会按照全量开发，并保障快速迭代。硬件平台化开发上，比如屏幕、音响、主机等，来让项目交付团队对软硬件集成和系统性能负责，比如车型音区不同，麦克风位置不同，DMS、OM位置，有无副驾屏等进行软硬件的集成适配。
“最关键的一点在于，交付团队员工的奖金和绩效不会因为‘多款车型’而圈住，而是来自单款车型上市之后真实销量的反馈。”
如果一定要对世界上最酷的人工智能企业做个标准和定义，杨继峰的观点是，必须是具备同一个算法框架的实力，所以他很欣赏特斯拉。

4.“魏总思维方式其实很AI”

长城的战略方向正发生着变化。
被AI和大模型席卷的时代下，很多老板会误以为这是可以“共享资源”的时代，恰恰相反，这代表公司要花大钱。因此，长城智能化团队高管会经常向董事长魏建军解释道：“GPT的兴起并不代表企业可以免费获得很多资源，这意味着咱们要花更多钱了。”
长城固有的“传统”标签，高管们心里都很明白，但正因为此，他们会惊讶如今长城对AI的理念认知升级、转型的速度之快。
「甲子光年」在闭门交流环节中听到的一段评价便可以佐证，“魏总是一个很传统的车企企业家，这是大家有目共睹的，但他现在投入了很多精力在AI上。魏总在长城员工眼里，是一个很合格的、可以走向下一个人工智能企业的领导人角色。”
现在，魏建军会要求长城高管至少每周一次要和产业链中布局AI的企业深入交流，“魏总看AI学术论文的次数越来越多，魏总的思维方式其实很AI。”这是杨继峰及其团队和魏建军开例会时观察到的变化。
在他们内部需要集体碰面讨论问题时，魏建军曾提出的建议是：“有问题，啪！放到一起讨论，有必要再私下发短信打电话沟通。”
现在，他们和魏建军会围绕公司在AI转型上的战略和思考作为每周探讨主题。内部团队也承认，“长城不是在产品体验上做的最好的企业，但时代才刚刚开始，下一个创新周期到来时，长城一定要做到一些事情。 ”
在他们内部理解看来，长城遵循的是「反省文化」，从不避讳自己的问题。“希望听见外部更多建议声音，希望长城有所改变。”这是他们对长城的期许。
而长城接下来的目标和未来愿景，如杨继峰所说那样：“希望能把全公司的数据都搞定、把超算都搞定、把一个真正酷的算法体系变成真正酷的下一代产品 。”
（封面图来源：受访者提供）
END.
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