【GIVC干货私享会007期】湖北十方科创、武汉理工大学汽车工程学院 杨胜兵《智能汽车域控制器与看不见的大数据》
【主题分享环节】
杨老师：各位朋友大家好，今天晚上我就《智能汽车域控制器与看不见的大数据》为主题为大家做一个分享。
今晚分享的主要内容有：智能汽车全栈技术生态、智能汽车域控制器及研究平台、域控制器与云平台大数据实例分析。
【重点问题解答环节】
问题1：智能汽车产业风云巨变，最重要的是什么？
杨老师：这个问题，我的看法是：不管汽车行业怎么变化，人才是摆在第一位的。不管是特斯拉公司、国内的互联网造车公司、整车厂或者传统汽车与互联网公司合作基地，都在寻找人才。放眼国际也是同样的，不管是政治、资本还是市场，国际产业分工中，人才是摆在第一位的。
问题2：智能汽车产业技术综合性强，应该重视什么？
杨老师：我觉得在智能汽车这个产业里面，也就是今天在主题分享中介绍了介绍了关于大数据、人工智能以及无形的网这样的研究手段。正因为它的技术性是越来越强，大家应该重视相互的合作和交流，利用产业的力量让思想和观念达成一致，从而促进产业的共同进步。
在公司的协作上，大公司一定要明确自身产业发展的方向，才能带领小公司一起在这个产业站住脚跟。
问题3：您对智能汽车专业培养人才模式的建议是什么？
杨老师：在主题分享中介绍了汽车产业从传统的机械到电子电气，计算机出现后进而出现了控制算法，网络、大数据、人工智能，汽车产业实际上是属于实践性特别强的产业。也就是说，除了理论学习之外，最重要的，就是动手去实践。
这个实践是要有条件的实践，但也不能是蛮干，如果是蛮干，那不如不干。汽车产业是一个大产业，所以要整合好汽车产业的资源啊，特别是利用好现在的技术的相对优势，只有在技术上有相对优势，才能去整合其他的资源。因为从我国的资本、政治等方面的资源来说，技术是摆在首位的。这里讲的技术不仅仅包含发明创造性的，技术的推进对社会、人类的进步，把现有的科学技术用好，用到极致，也是一种进步。
大家知道汽车是我们现代文明的结晶啊，也就是汽车产品的高科技含量是肉眼可见的。不管哪个国家，只要稍微有一定的主权，一定是要注重汽车产业的，因为汽车产业是他们整个检验整个国家、民族所有生产力的一个最综合的一个表现。
问题4：国内智能汽车产业与L5差距大吗？该如何发展呢？
杨老师：就目前来看，咱们国家L2.5啊，或者是L3级别应该慢慢是会有的，但是咱们与全世界摆在第一位的示范运营的这些公司的产业化相比，咱们还稍需要走的走得多一点，稳一点。
放眼全球，全世界都在探索L4和L5并没有说哪一家哪个国家，或者是哪一个实验室，或者是哪一个公司走在最前面。比如特斯拉，高速公路上撞车等事故会暴露出它很多动力系统的问题。特斯拉用信息化、大数据、人工智能这些手段分析起来，其整个架构也没有健全。
整个智能汽车行业，特斯拉应该是标杆，但它也还有很多技术没有做起来，近几年的进展也不大。但是我有信心中国的智能汽车产业可以去探索到L4/5的理想的级别，并且很快能做到。
问题5：您是怎么看待软件定义汽车的？
杨老师：用软件定义汽车在现在的市场上比较火，但从我们的角度来看的话，现在整个架构，包括车载端的架构、网络端架构都没有定型的情况下，如果这个时候盲目去做软件定义定义汽车，为时太早。
不是我们努力不够，而是整个世界变化太快，如果说没有一定的这个前瞻性，在前面做一些顶层架构的设计和规划，一味的去做软件定义汽车，可能这个还没有定义出来你就落伍了。
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