4月9日，上汽零束SOA平台开发者大会揭幕，在此次大会现场，上汽集团正式宣布了十四五期间关于智能汽车的最新规划。

据悉，上汽将在2025年以前围绕智能电动领域投入3000亿元，助力集团成功实现转型升级。而这3000亿的投向，主要针对的是面向未来的新一代智能汽车架构、软件系统以及自动驾驶相关的L2-L4级别的布局。

在开发者大会结束以后，《汽车公社》作者拜访了上汽集团副总裁兼总工程师祖似杰、上汽零束软件分公司首席执行官李君以及上汽集团公共关系部总经理管熠中。在此，我们整理了拜访的部分精华内容，以飨读者。

【问】

现在大家对汽车软实力越来越重视，您认为传统车企软件转型优势有哪些？跟互联网汽车厂商相比如何？

【答】

传统车企向软件定义汽车转变，不言而喻是一个挑战。不过车本身基本功能没有变，变化的是从机电一体化汽车向未来智能车的转变。车本身这些系统，基础功底，包括造车基本功底是传统汽车独有的优势。另外一个就是规模优势，因为任何汽车一定要达到规模，才能把所有成本进行分摊，这是传统汽车目前最大的优势。而新势力造车比较难做到就是规模优势。

互联网汽车更关注用户体验，这是互联网造车的一个优势。但是，我们现在进入一个智能车的时代，软件定义汽车，根子上有几件事情我们要解决的问题。我们优势在于知道怎么样能够打造软件定义汽车，经过“十三五”我们已经把相关的到软件定义汽车进行了梳理，在整体架构理念上也已经做了比较完整的布局。

另外，通过智能化的手段，传统汽车把新的工具，包括SOA，新的技术应用，使我们能够把更好触达到用户。这一点做到之后，它的后劲比新势力，或者互联网汽车力度更大。

传统企业另一个挑战是怎么样把更多的生态嫁接到汽车。生态进入手机相对比较容易，因为它没有安全的问题。但是生态进入汽车，我们要解决安全问题，包括功能安全，网络安全。在这点上，我们传统汽车接受互联网汽车，包括引入更多生态，最后就看谁跑得快，谁做得规模最大，谁的生态更丰满。

【问】

我们看到讲的是R品牌和智己品牌，这两个品牌分工和定位怎么定位？

【答】

智己是上汽集团和阿里巴巴、张江高科成立的一个合资企业，作为中国高端品牌的电动车，会有最新的科技和最新的硬件应用，而且还会做适合中国场景，所以价位是比较高的。

R标，我们叫“国家队的新势力”，我们定位在20万以上到30万这个区间。在这个价位上，我们认为是电动车量比较大，而且大家比较接受。我们实际上是两个品牌，都瞄准未来智能，而且是纯电动这样一个细分市场。但它们面对的客户群不一样，它们对个性的需求，还有一些场景的要求也会有些不一样。

【问】

智能汽车数据工厂怎么定义智能汽车数据，它主要包含哪几类，是智能座舱，用户交互体验？还是用于自动驾驶，系统训练的数据？

【答】

智能车数据工厂，某种程度上基于SOA之后，把智能车厂所有的智能传感器，智能的这些机构，以及与汽车相联的一些IoT的设备，都可以通过SOA平台进行标准化接口，我们智能工厂得到的数据，也是根据场景需要，通过OTA对接口进行修改之后，按需把数据传向我们智能车数据工厂。

整车数据工厂，包括自动驾驶、智能座舱等每个工厂数据，可以理解为身体的器官，这个概念我们叫“整车数据工厂”。

现在所有核心技术是人工智能技术，AI深度学习就要大量数据，我们通过SOA把每一个下面系统数据串起来，进行不断的学习。过去我们造一辆物理车，现在我们造一辆物理车的同时造了一辆虚拟车。一辆实体，一辆虚拟，还没有从实体车出来的时候，这个数据已经在产生，一直到生命结束，这个数据不断在学习、变更和迭代，因为数据跟软件是相互孪生的。某种程度上，数据工厂将来可能比我们一个物理工厂更重要。这点就是您刚才说的投资投到哪去了，这就是很大一块投资。

【问】

智己挖矿这种模式，只有上汽体系内的车能玩得起来？还是其他的品牌如果也觉得这个模式挺好，他们也能玩？这个东西有没有一定的技术门槛，或者是服务、生态门槛存在？

【答】

智己汽车挖矿是用户股权这方面，背后是用的区块链技术，也是比较创新的模式，当然背后也有SOA技术的支持。智己尊重用户在使用智能汽车的过程中产生的数据对产品服务迭代的价值，所以智己用了区块链的技术，创造了挖矿这么一个玩法。

数据成为一种新的生产资料，有些数据可能对品牌非常有用，但是有些数据经过处理之后，还可以给别的品牌用。通过区块链，数据经过处理之后，将来是可以交换的。举一个例子，我们的员工座椅可以感知你的重量，调整到你最适合的舒适度的，这个也是用到深度学习，也需要很多数据。这些数据要看你的体重，你的身体范围，所有这些数据只要用到深度学习，原理都是一样的。这方面数据是可以交换的，甚至数据可以从这辆车转移到另外一辆车上，这个也是SOA的魅力。数据串起来之后，车可以自身用，跨车用，甚至跨品牌使用，当然这些数据要进行处理。

我们讲数据可用不可见，这个数据不跟特定人捆绑，因为这涉及个人隐私问题，还有数据安全问题。从这点来说，在数据处理上我们认为数据实际上就是一种新的生产资料，人工智能系统新的生产力，所以我们新的组织模式就是一种新的生产关系，在这种形式下，它是一个互相滚动使用的过程。

当然，在这个过程中，包括数据的处理，它一定是一个渐进的过程，包括SOA也是在探索过程中，因为现在没有人能讲清楚到底怎么做，但是方向一定是这样的。