蔚來王啓研：汽車將成AI智能體，需要整車OS底座｜36氪專訪

文丨李安琪

編輯丨李勤

“把命運放在供應商手上，是很嚇人的。”

這是2020年，王啓研最深刻的體會之一。當時蔚來已經賣車2年多，但是汽車聯網模塊仍存在用戶抱怨的情況，甚至上升爲“CEO工程”。公司創始人李斌給當時負責數字網關的王啓研下了死命令，“這個問題必須解決好！”

覆盤下來，王啓研發現，問題根源出在通信模塊上，這是從一家歐洲供應商採購而來的黑盒方案，蔚來內部只能看到模塊出現異常，但很難定位到具體漏洞。

最後是李斌親自打電話給供應商CEO，蔚來中美團隊與供應商歐洲團隊隔天開一次會，在大量用戶數據測試下，才幫供應商找到問題根源。“但如果是我們自己的代碼，可能兩天就解決了。”

這讓蔚來堅定了，掌控汽車底層軟件技術的想法。

即便因爲投入巨資而受到爭議，蔚來沒有放棄構建他們的智能電動汽車技術版圖：從最上層的智能應用，深入至智能駕駛芯片，甚至是更底層的整車操作系統。

最近科技日上，蔚來就全量發佈了整車全域操作系統——天樞SkyOS。

事實上，車企涉獵操作系統不算罕見，但基本服務於智能駕駛、智能座艙等領域，而蔚來自研的天樞SkyOS操作系統的目標是——整車全域，覆蓋智能駕駛、車控、車聯、數字座艙等，相當廣泛。

蔚來甚至還會深入到自研芯片的底層軟件。“我們爲神璣芯片提供一整套底層軟件的能力，包括仿真、虛擬化、OS、中間件、工具鏈等。”王啓研說。

搭建整車操作系統件並非易事。手機、電腦等操作系統管理的硬件不超過10個，而智能汽車的整車電子零部件上百個，要協調的硬件數量與軟件複雜度都急劇上升，對系統的數據吞吐量、低時延、安全以及穩定性，有相當高要求。

天樞SkyOS是過去四年時間裡，王啓研與團隊300多人凝心聚力的成果。

具體來看，SkyOS有一個虛擬化平臺、4個操作系統內核，以及N箇中間件工具鏈等。據王啓研介紹，最底層虛擬化平臺的作用其實是整合與再分配，給不同類型的應用提供共享的資源池。

在虛擬平臺之上，蔚來4個操作系統內核覆蓋了智能駕駛、車控、車聯、數字座艙等領域。比如SkyOS-R操作內核可以部署智能駕駛域的大部分功能，該內核有高性能、高實時性等特性。

近日在與36氪的交談中，王啓研分享了蔚來必須做整車操作系統的理由。

“未來的汽車將成爲一個由AI驅動的智能體。”王啓研多次強調這一觀點。科技日上，CEO李斌也史無前例地肯定了AI的重要性：一個成功的智能電動汽車公司，一定是一家成功的AI公司。

王啓研認爲，汽車未來將會有越來越多的智能化融合，而非單點數字化升級。比如蔚來的天行全主動智能底盤，即便在車前蓋疊放香檳高腳杯，路過連續起伏的路面時，也能如履平地。這個底盤功能的實現，就需要從智駕芯片平臺調用算力來實現，是典型跨域應用。

尤其是當汽車的電子電氣架構，從分佈式轉向跨域融合，再到中央集成式後，車輛的電子功能實現交給了數個甚至一個計算平臺。屆時，汽車也將成爲由AI驅動的智能體，可以充分調動整車所有能力，拉高智能天花板。

“所以當全新電子電氣架構誕生的時候，需要相應的OS來支持集中式中央計算、AI大算力、高吞吐、複雜調用的需求。”王啓研說道。

按照蔚來的規劃，蔚來的天樞SkyOS下一步，還將更加深入支持自研的神璣芯片落地、艙駕融合、以及車內的AI原生應用體驗等。

王啓研認爲，AI大模型參數量非常大，對車端算力和內存要求很高，同時AI模型本地化部署會是明顯趨勢。“但我們不希望本地資源光跑模型，把車端算力資源用完了。所以資源的優化、精緻使用將是一個長期主題。”

以下是36氪汽車與蔚來數字系統副總裁王啓研的對話，經編輯：

36氪汽車：現在車企大多在應用層的智能座艙、智能駕駛做系統，蔚來做整車操作系統，希望能發揮出什麼樣的效果？

王啓研：從若干層面來看，第一，有了整車全域操作系統底座後，可以讓一些原本不太可能的智能功能變得可能。比如蔚來天行智能底盤，它涵蓋了智能駕駛、底盤、網關、雲端、手機端的東西，還有通信，數據分享，是一個非常複雜的體系。

如果每個軟件棧獨立存在，沒有相互打通，在實現這個功能時，會發現延時很高，根本沒有辦法及時響應，或者沒法做很複雜的算法。拉通軟件平臺，可以實現更復雜的功能。

另一個維度是，智能汽車已經發展了快10年時間，整個生命週期的軟件產品維護，會是個更加顯著的問題。能不能在全生命週期內，給用戶提供最新的體驗？對一個有多品牌、多產品線、多車型，多地區運營，未來有百萬用戶羣體的車企來說，要做到這件事情本身非常難。

舉個例子，一款車大概50-60個ECU，每個ECU有不同版本，整車有上百個大功能，幾百個小功能，如果要做一次軟件更新，這麼多硬件版本，整體測試工作量可以想象有多大。所以一定要有個平臺，能分層解耦，才能在不斷推出新車型時，保持軟件更新的效率。隨着車輛保有量越來越大，體系化能力的底座發揮的作用會更加明顯。

36氪汽車：提到操作系統，大家會想起Windows、安卓、iOS，蔚來SkyOS基於什麼開發？有開源的部分嗎？

王啓研：我們不會依賴外部廠商或者合作伙伴，因爲這個能力未來可能不只服務於我們自己，還可能服務行業其他友商，這決定了我們設計操作系統時的一些決策。

我們的操作系統沒有一樣東西是依賴於外部的，絕大多數都是我們工程師設計和開發的，有一小部分基於開源，就像安卓也是基於Linux內核長出來的體系。我們希望藉助一些開源項目以及自研，實現自主可控。

36氪汽車：可以不可以總結爲，誰家到底信不信仰智能汽車，就看誰幹不幹整車OS？

王啓研：可以這麼說，大家對智能電動汽車形態的理解，決定了如何佈局技術。我們覺得將來的汽車一定是以AI爲驅動的智能體，把整車能力充分調動起來，所以需要一個底層平臺拉通車內與外界、車端雲端整合在一起。

36氪汽車：做爲先行者，你覺得開發過程中比較大的難題是什麼？有哪些技術攻堅？

王啓研：我跟一些朋友聊，他們往往遇到第一個問題是戰略。下定決心幹這個事，是需要足夠魄力的，要想的足夠清楚，這可能是第一個坎。然後纔是怎麼設計，需要什麼供應鏈。好在，斌哥有很強的前瞻性，給了大量支持，我們第一個難題基本沒有遇到，直接進入執行階段。

技術攻堅方面，可能要分階段分步驟，比如NT2.0階段，我們先找了一個最剛需的領域，先把能力建立起來，後面不斷優化。我們不一定面面俱到，但一定要滿足特有需求。比如新架構下支持大算力、資源調度、通信延遲、可靠性等，我們要用最少的資源最少的時間把這個事幹好。

36氪汽車：你們做整車OS的邊界是什麼，芯片的底軟涉及嗎？

王啓研：一些芯片廠商確實會對底層軟件有限制。這個可能要根據公司的策略來選擇，比如智駕現在都是英偉達的芯片，後面我們也會有自己的神璣芯片，我們爲神璣芯片提供一整套底層軟件的能力，包括仿真、虛擬化、OS、中間件、工具鏈等。

36氪汽車：SkyOS能給用戶最直觀的價值和體驗是什麼？

王啓研：比如天行底盤就借智駕Orin的算力。這個是通過硬件虛擬化，就是給不同類型的應用提供共享的資源池，這是一個典型的虛擬化動作。還有我們體系化的底層支持，可以實現更好的安全性可靠性，比如AEB剎停時間減少50%。

我們在NT3.0會有神璣和Orin兩種智駕芯片配置，我們在神璣上有整套SkyOS戰略；英偉達實際是對底軟這塊是有要求的，但我們不是說不能跑，但確實有些限制。

36氪汽車：小鵬、理想需要的OS跟蔚來的需求，會有不一樣的地方嗎？

王啓研：新勢力在智能電動汽車產品的規劃上基本還是一致的，只是大家在具體路徑、策略、節奏上可能不太一樣。我們更看長期一點的佈局，不是6個月就能做完的東西。很多車型的維護成本、效率難題會慢慢體現出現，我們預知的早一些，大概2020年就看到了。

36氪汽車：鴻蒙OS也用在車上，跟蔚來SkyOS有什麼差異嗎？

王啓研：鴻蒙OS主要面向座艙領域，但我們在最早設計時，就把整車融合的訴求都考慮進去了。我們是主機廠，還是有先天優勢。

在一代平臺或者是早期研發過程中，我們也積累了很多的經驗，也有一些教訓，所以我們知道想要全生命週期的維護，需要一個什麼樣的OS支持，跟只覆蓋座艙還是有些區別。

36氪汽車：整車操作系統出來後，組織內部的開發方式都發生變化了嗎？

王啓研：我們確實進入到了多品牌、多車型快速增長的階段。如果還按照原來的車型節奏，沒辦法同時推進這麼多車型。我們作爲中間的標準平臺，可以提供標準接口，他們可以在不同的硬件配置上同時開發，而且模塊可以分享，共享率達到90%以上。

另外，大家可能比較容易忽略的是工具鏈。OS開發都需要有趁手的工具鏈。在AUTOASAR的年代，可能配套的是達芬奇工具鏈，但那個平臺本身有侷限性。現階段造車需要共同合作，快速迭代、隨時測試，所以我們也是花了很大精力打造了一整套工具鏈，從設計、開發、集成、測試、仿真、調試等，這是SkyOS能迭代效率更快、更多複用，真正發揮能力的關鍵。

36氪汽車：以前AUTOSAR是面向零部件供應商的軟件協議，有了天樞SkyOS，你們跟供應商的合作關係會發生變化嗎？供應商零部件的價值會降低？

王啓研：在汽車架構技術升級過程中，供應商的角色調整是一個不可避免的事情。我們原來車上有很多小黑盒子，功能怎麼實現我不知道。但有了天樞後，我們可以把功能集成在域控制器，可以節省大量成本，也提高了整車生命週期的效率和降低迭代成本。

這個過程中，供應商怎麼辦呢？供應商能做的就是深耕功能，積累know-how，與OEM探索新的合作模式，比如在我們的平臺上開發的功能。其實整車OS並不是唯一推動供應商角色轉變的因素。整個汽車技術架構的變化，就會造成合作方式的改變。

我們也開發了一些小工具，能把AUTOSAR的代碼轉化成兼容我們操作系統的東西。但AUTOSAR是20年前的架構，非常老舊，設計有先天不足，可以把AUTOSAR轉化、適配我們的接口，但可能沒有辦法最優使用我們的系統資源。

36氪汽車：蔚來會部署艙駕一體嗎，SkyOS對於艙駕融合的支持怎麼樣？

王啓研：車上的硬件資源其實可以歸類，比如高安全性、低延時、高可靠性這些，主要是把應用所需的運行環境進行分類。但算力資源的模塊劃分不一定是按照物理的芯片SoC硬件來劃分，而是通過虛擬化技術來實現資源劃分。

虛擬化其實在雲端系統已經是20年的行業標準了。如果每個應用都有自己的服務器，服務器絕大多數時間的資源利用可能是10%，90%是浪費的，所以要把資源能共享給多個用戶，利用率會高很多。

車上，智駕和座艙的算力需求都蠻大的，但無非是CPU、GPU、NPU、ISP，如果歸類然後組合，通過隔離虛擬化的技術，保證資源模塊相互之間沒有影響，可以實現更高算力應用，也就是更低bom成本。

比如共享攝像頭數據，以前可能要走以太網傳輸，佔用大量帶寬，還有兩邊存儲的CPU資源，但如果放在一個硬件上，通過共享內存的方式來分享，資源消耗率基本上是很低，這也是跨域融合的好處。

艙駕融合的目標，也在我們的規劃裡，我們的芯片會支持。

36氪汽車：也就是說會看到神璣“1託N”的局面，大概在什麼時間？

王啓研：在NT3上就會有。神璣是一個巨大的資源池，我們要把它充分的利用起來，不光是座艙分享，其他智能應用都可以使用。

36氪汽車：SkyOS未來3~5年的中長期目標會是什麼？

王啓研：主要的方向是更加深入支持AI原生應用的體驗。我覺得未來汽車會成爲一個AI綜合能力很強的智能體。現在機器人領域最火的是具身智能，但車是應用更廣泛、數量更大的機器人。這個產品形態下，硬件架構和OS都會有新的訴求。

36氪汽車：像大語言模型或者視覺語言模型上車，對整車操作系統有什麼挑戰？

王啓研：AI大模型的參數量非常大，對算力和內存的要求有很大，我們要能最高效支持AI大模型的部署，包括異構算力的使用，也要更加高效。

我們有神璣這樣的集中式資源池，也有高通座艙芯片的算力，需要把異構硬件整合利用起來，車端和雲端的整合都需要優化。

我們應該是車企中最早使用邊緣雲技術的，車與雲之間可以做到非常低的延時，給用戶提供低延時的服務。在大算力大模型時代，如果想給大模型提供公共資源，一個好的辦法就是，利用5g邊緣雲的低延時能力，端上和雲上就可以做實時交流。

AI模型本地化部署的確是個很明顯的趨勢，但我們不希望本地資源光跑模型，把車端算力資源用完了。所以資源的優化、精緻使用是一個長期主題。