對於車企來說，AI時代，需要什麼樣的產品經理？

作者｜王欣

編輯｜趙健、王博

「不要把大模型當成一個殺手鐧去看待。」

說出這句話時，長城汽車AI Lab負責人楊繼峰很堅定。

9月13日上午，在長城汽車哈弗技術中心3層的一間會議室里，「甲子光年」及少數媒體與楊繼峰進行了長達3個小時的閉門深度對話。

在這3個小時里，楊繼峰談到了人工智慧（AI）在車端的應用、傳統車企的智能化轉型、長城汽車的組織架構變革以及長城汽車董事長魏建軍的風格變化。

AI Lab是長城汽車近期新成立的部門，它將構建起長城汽車全鏈路AI技術體系，以算力、算法、大模型能力建設為基礎，將動力、底盤、造型、上車身等組織拉通，為長城提供技術、產品開發在內的人工智慧技術底座，即大模型通用化的解決方案。

AI Lab來自長城內部團隊成員的整合，包括負責過研發全鏈路語音、視覺推薦算法、自動駕駛等業務線的成員。楊繼峰對於長城AI大模型技術平台的定義，是整合成一個包含了數據能力、計算能力、體系能力和模塊化能力的AI技術前台+中台。

楊繼峰本科畢業於華中科技大學，隨後在新加坡國立大學獲得機械工程研究生學位。翻開他的工作履歷，畢業後在一汽大眾奧迪研發ADAS、負責過戰略項目，後來又在深圳易成自動駕駛、中國電動汽車百人會創新中心。2021年，他加入長城汽車，出任長城智能化研發平台總監的職務，負責沙龍品牌智能駕駛、智能座艙等智能化研發。

在對談過程中，楊繼峰既坦誠又務實。「儘管長城已經造車30年，但現在我們仍面臨全新的問題和挑戰。在AI時代里，什麼叫汽車、在AI時代里，什麼又能被稱為車企？這兩個問題的答案還需要時間去回答。」

而對於「怎麼把技術轉換成可落地的用戶價值？」「車型設計如何改良？」 這樣直擊靈魂的問題，楊繼峰並不避諱去談：「品牌要基於企業自身現實情況、調整周期做出改變。」

楊繼峰在另一場活動上也談到了與AI相關的觀點，他認為AI的變革還未到來：

• 大模型帶來的雲端E2E模型已經開始廣泛應用，智駕的研發速度顯著增加。
• 城市NOH面臨範式拐點，重感知+輕地圖+大模型範式雖然交付難度更大，但具備更長時間、更多場景的疊代機會。
• 大模型的認知湧現，能否有效解決複雜多樣場景的泛化問題，是大模型範式能力的下一個重要的智能駕駛問題。

而在這次閉門深度對話中，楊繼峰每回答與AI有關問題，就滔滔不絕。長城汽車智能化副總裁吳會肖也在現場打趣他：「和團隊成員討論技術問題時也會面紅耳赤，他太上頭。」

1.不要高估大模型

從宏觀角度來講，楊繼峰認為，大模型不是一個產品，大模型本質上是一個「範式變革」，它顛覆的是底層技術本身，而不是產品形態。「當下不要把大模型當成一個殺手鐧去看待，大模型規模化地應用在整車上還需要時間，因為它的產品安全性、可能性拐點還未到來。」

楊繼峰舉了一個例子：今天的能量管理，被動安全，性能管理等等這些功能是基於標準工況和標準場景標定得到的，是一種特徵數值的仿真過程。但不代表AI不能用另外一種方式來嘗試，比如數據驅動的能量管理，千人千面的碰撞安全，針對實時路況和駕駛狀態的NVH（Noise、Vibration和Harshness）優化，這些在AI時代下都是有機會去探索的。但是AI在沒有達到可證明的安全之前，很多應用不能輕易上車的（比如通過用戶的駕駛姿態自動調節氣囊參數）。

「但在可能性拐點到來之後，我們會用全新的方式去管理能耗、管理性能、管理安全、管理駕駛性等。」楊繼峰說。

直到今天，楊繼峰以及長城的智能化團隊並非以始為終的去看待「產品形態」，而是以始為終的去看待「技術棧」。

楊繼峰很坦白地講到：「從造車的角度來講，至少在今年，我們只能讓用戶感受到AI到底是什麼東西，本質上這個技術還不是一個產品。」

他經常向內部講的話是，不要覺得大模型已經合格，大模型還早著呢，我們今天能想到的所有模型輕量化範式、模型SMT，不過也就6個月而已。

長城智能化團隊高管們會向團隊們調侃自己營銷理念不夠，根本不懂賣車。「最近我們公開場合講大模型講得很多，實際上並不是在召開一場車型討論會，本質上是對我們自己認知的刷新和疊代，讓我們去重新思考，在這個時代下，該如何去做策略、數據、結構、代碼又該怎麼寫。」楊繼峰說。

在過去的一段時間裡，長城汽車處於轉型智能化的波折橋段，楊繼峰和團隊們也意識到走了一些彎路，哪裡做的不夠好，哪裡做的還不錯，至少在他們看來，這是逐漸顛覆他們對自己認知的過程。

2.傳統車企轉型智能化：先深蹲、再躍起

身為一家傳統車企，長城汽車一直在智能化轉型的路上攀登，其智能化團隊的感悟是，傳統車企的產品矩陣、產品疊代、用戶以及交付，跟新勢力有著明顯區別。

譬如談到長城的坦克400越野車時，智能化團隊認為越野車沒有那麼簡單。在他們看來，長城很多年前就做皮卡了，但是皮卡車型能做到50%的市占率就很不容易。如今坦克的車主對於越野的喜好變成了車主對於駕駛模式的變革，坦克的車主更願意理解成：「我在某一個路段上是不是應該改變我的駕駛模式？」

後來長城內部在想，是不是有一些更智能的軟硬體結合的方式，能更好地讓用戶理解越野車到底如何駕駛？

楊繼峰指出，長城上一個產品創新周期是在2019-2021年初，當時處於典型的產品平台。智能駕駛上，長城推送了城市NOH、記憶泊車、SR導航等功能、以及AR HUD多聯屏等消費電子生態、還有預測性的雲端診斷來保證車輛功能的可用性與可靠性。

自動駕駛是車輛的賣點，也是車輛的溢價點。當下產品溢價在降低、自動駕駛系統架構成本在大幅提高，這讓自動駕駛行業成為了一片紅海。談到自動駕駛的下一個產品創新周期何時到來時，楊繼峰想得很明確——城市NOH智能輔助駕駛系統。

從2021年到2023年8月期間，長城在不遺餘力的布局城市NOH，完成了自動駕駛的整個系統架構的升級。最早，長城第一代高速NOH都是用Mobileye為主，到後來2020年，長城自研的高速NOH實現首次搭載在了燃油車摩卡上，這讓楊繼峰及團隊感到十分驕傲。

想要打贏下一場戰役， 就要認清自動駕駛的下一個拐點機遇。楊繼峰認為，「第一大拐點是城市的NOH要做到用戶可用；第二個是泊車的拐點，做到『泊車自由』；第三大拐點是基於前兩大拐點都滿足之上，將SR導航和AR HUD的交互形式做的更精進。」如他所說的那樣，智能化趨勢大潮之下，AR-HUD將成為最終形態。

座艙智能化也正引發著交互革命。楊繼峰認為當下的智能座艙到了一個瓶頸期，正如他前面所說，大模型所賦予的產品形態還並未到來真正的拐點時刻，正如今天所看到的——用戶在座艙里的使用行為習慣、交互行為習慣還並沒有改變。

「雖然產品形態不同，新勢力企業產品序列少，長城序列多。」但是，楊繼峰很肯定有一點不變的是——當企業的技術能力能夠從上層干到元件再干到OS的時候，技術轉換成用戶價值的成效，就會看到變化。

他承認，在過去，長城內部犯了一些錯誤，有一段時間他們圍繞「一車一品牌」進行激烈討論，希望每個車能切到正確的細分市場，針對細分的用戶人群。但楊繼峰和團隊成員也在質疑自己，譬如這一細分人群是否就固定喜歡這麼大的螢幕、這些特定的應用以及特定的交互方式？

他堅信一個道理，相比人類，自己會更願意相信數據。「如果你今天去找哈弗的產品經理，他或許會給你講『我們是如何嘗試著用數據去理解用戶更習慣、更喜歡的交互形式是什麼』的真實故事，我們一直倡導用數據去做決策。」

楊繼峰認為，一個優秀的產品經理是要具備如何做到讓用戶們去接受自己行為習慣變化過程的能力，讓用戶們逐步意識到車輛會有更好的交互方式，並期待這一天的到來。

3.組織架構呼應產品形態

談到成立AI Lab的初衷時，楊繼峰提到了組織變革要歷經的三個時代——

第一個時代即以車型交付為目的的開發時代。每個車型SOP的那一天意味著研發工作幾乎結束，可以直接向用戶交付。在這個時代，最典型的組織架構是每個車有一個開發團隊和項目團隊。

第二個時代，大部分用戶意識到了「OTA」重要性的時代。把車交付給用戶意味著，要以OTA的形式持續長期服務用戶，交付不是結束而是新的開始。組織架構的變化從單個團隊服務一款新車型，到變成多個平台服務不同車型。

第三個時代，數據驅動整車的時代。在這個時代下該思考整車的數據採集、數據清洗、數據挖掘、數據標註如何支撐整車一體化，比如艙駕一體、計算架構一體。在這個時代下，數據計算問題、渲染問題、CPU計算資源的問題以及安全問題成為車企主要面臨問題。

楊繼峰希望，在第三個時代能把計算架構、數據體系、基礎設施這些不同系統之間建立起聯繫組織，這也是長城成立AI Lab的初衷。

至於長城整體的研發體系和組織架構，智能化團隊很看重「凝聚力」，內部會鼓勵創新，提出更好的解決方案，再放到平台化的方案中來，而不是困在定製好的平台化中。

目前，長城擁有一個完整的團隊來給所有車型布局智能駕駛和智能座艙。過去，長城會根據不同開發能力的團隊，分別成立工作室執行工作，但後來楊繼峰發現，這會造成長城品牌的差異化，核心組件過於零散的問題。

「組織架構沒有好壞之分，但什麼樣的組織架構就會交付出什麼樣的產品形態，這一點很重要。」

楊繼峰坦承，時至今日，長城並沒有選擇讓一個團隊集中精力All in在一款車型上做高速疊代，這是做得不太好的地方，但在努力改進。

智能化時代，車輛里的所有配置都要不斷疊代升級，至於策略，長城目前在思考怎麼給每一個車型都做高速油耗，但這個系統需要綜合組織的集體資源才能做到。

因此，具體到執行層面，楊繼峰透露：「長城會給每一個車型鎖定一個項目交付團隊，這個交付團隊會在車型的支架、座艙、AI等架構上去保證技術主線的統一性。」

長城選擇通過軟體和硬體結合，來協同應對挑戰。首先，軟體平台化開發上，長城有「主線疊代+工程支線」做車型適配，主線軟體會按照全量開發，並保障快速疊代。硬體平台化開發上，比如螢幕、音響、主機等，來讓項目交付團隊對軟硬體集成和系統性能負責，比如車型音區不同，麥克風位置不同，DMS、OM位置，有無副駕屏等進行軟硬體的集成適配。

「最關鍵的一點在於，交付團隊員工的獎金和績效不會因為『多款車型』而圈住，而是來自單款車型上市之後真實銷量的反饋。」

如果一定要對世界上最酷的人工智慧企業做個標準和定義，楊繼峰的觀點是，必須是具備同一個算法框架的實力，所以他很欣賞特斯拉。

4.「魏總思維方式其實很AI」

長城的戰略方向正發生著變化。

被AI和大模型席捲的時代下，很多老闆會誤以為這是可以「共享資源」的時代，恰恰相反，這代表公司要花大錢。因此，長城智能化團隊高管會經常向董事長魏建軍解釋道：「GPT的興起並不代表企業可以免費獲得很多資源，這意味著咱們要花更多錢了。」

長城固有的「傳統」標籤，高管們心裡都很明白，但正因為此，他們會驚訝如今長城對AI的理念認知升級、轉型的速度之快。

「甲子光年」在閉門交流環節中聽到的一段評價便可以佐證，「魏總是一個很傳統的車企企業家，這是大家有目共睹的，但他現在投入了很多精力在AI上。魏總在長城員工眼裡，是一個很合格的、可以走向下一個人工智慧企業的領導人角色。」

現在，魏建軍會要求長城高管至少每周一次要和產業鏈中布局AI的企業深入交流，「魏總看AI學術論文的次數越來越多，魏總的思維方式其實很AI。」這是楊繼峰及其團隊和魏建軍開例會時觀察到的變化。

在他們內部需要集體碰面討論問題時，魏建軍曾提出的建議是：「有問題，啪！放到一起討論，有必要再私下發簡訊打電話溝通。」

現在，他們和魏建軍會圍繞公司在AI轉型上的戰略和思考作為每周探討主題。內部團隊也承認，「長城不是在產品體驗上做的最好的企業，但時代才剛剛開始，下一個創新周期到來時，長城一定要做到一些事情。 」

在他們內部理解看來，長城遵循的是「反省文化」，從不避諱自己的問題。「希望聽見外部更多建議聲音，希望長城有所改變。」這是他們對長城的期許。

而長城接下來的目標和未來願景，如楊繼峰所說那樣：「希望能把全公司的數據都搞定、把超算都搞定、把一個真正酷的算法體系變成真正酷的下一代產品 。」

（封面圖來源：受訪者提供）