自動駕駛、萬物互聯……未來汽車的模樣一再被業內討論，不少技術已經實現落地，智能化趨勢看起來已經勢不可擋。對於車企來説，未來汽車是機遇，也是挑戰。
打造未來出行，比拼的不僅僅是硬件，更是由智能軟件系統建構起來的用户體驗。智能軟件與基礎駕控的結合，才是開啓未來出行的鑰匙。
01、軟件定義汽車的智能圖景在科技激發的車界新勢力浪潮中，不僅有傳統車企積極應對的身影，更有着科技企業和軟件供應鏈企業的紛紛加碼入局。
11月20日，“奧迪e-tron體驗季”深圳站的活動現場中，自動駕駛計算平台及解決方案公司黑芝麻智能科技牛國浩在課程分享環節中表示，我們已經進入軟件定義汽車時代，汽車作為一個通用的硬件載體，預置了多種傳感和控制單元，可以通過軟件的持續迭代，實現諸多功能的升級。
例如城市路況下的智能駕駛功能，車輛即使自帶攝像頭、雷達等傳感單元，但車主如果沒有購買軟件升級服務，那麼基礎功能以外的升級功能就無法被激活。這也就意味着，車的硬件部分在出廠時已經確定，但車的軟件部分可以千差萬別。因此，在硬件性能足夠的前提下，由軟件定義汽車的功能和使用體驗。
在包含了駕駛員監控、電子後視鏡、高速公路引導、城市路況自動識別、代客泊車等功能在內的軟件賦能功能的背後，需要的正是底層的芯片技術。換言之，芯片技術支撐起“軟件定義汽車”的基礎架構。
那麼如何判斷芯片的功能性？牛國浩指出，芯片的評判一般有三個維度：算力、功耗和符合車規級標準。在芯片技術領域，相較於主打CPU或者主打GPU的通用芯片技術企業，黑芝麻智能科技的優勢在於：避開了通用芯片領域的競爭，專注於自動駕駛這個細分領域，無論在成本、功耗還是算力都實現最優化並逐步實現量產，成為國內唯一具備技術實力對標英偉達和特斯拉的芯片公司。
在賦能汽車更多功能以外，軟件還將進行基於卷積神經網絡的深度學習。深度學習作為機器學習的一種，使用人工神經網絡來模仿人腦的複雜功能，進而實現在沒有任何人工干預的情況下，對識別對象進行準確地分類。目前基於深度學習的算法在汽車出行領域的應用主要集中在照片、交通標誌等的識別，深度學習準確地對不同對象進行分類的能力可以解決自動駕駛汽車面臨的一些主要挑戰。
下一個階段將實現語義分割等更加複雜的深度學習，將涉及到對感知、計算內容的預測。類似的算法一旦成熟，也就意味着自動駕駛在算法層面上得以實現。
02、智能化的同時要做好基本功在這個行業新舊勢能轉換、全球疫情餘威猶存、汽車行業決勝下一輪競爭的關鍵節點上，無論是供應商還是車企都在摩拳擦掌。
已經有越來越多的人意識到，未來車企將會與科技公司、供應鏈企業一起實現拼圖式合作，打造開放智能的駕駛生態。不少行業專家也表示，未來汽車IT與互聯網之間的耦合關係將帶來商業形態創新，汽車產業面臨着自其誕生以來變化最為劇烈的十年。這種變化需要研發大量新技術，完成大量的開發任務，這種變化甚至可能重構汽車產業生態。
這也是各個車企都在積極打造汽車生態，佈局未來汽車的原因之一。
作為國內豪華車市場的領軍者之一，有着百年造車經驗的奧迪在新一輪的較量中也表現出色。在奧迪看來，一款面向未來的合格汽車不僅要有“智能”技術加持，更重要的是做好基本功。
作為一款純電豪華中大型SUV，奧迪e-tron量產於具有悠久歷史的比利時首都布魯塞爾工廠，其生產團隊平均生產經驗將近20年。
每一輛汽車完成之後會在內部場地進行數次測試，測試將模擬每一種駕駛狀況，並進行相當嚴苛的電機測試。在確認整車性能完好之後，車輛將被開到實際道路進行進一步測試。
為保證近乎完美的駕駛體驗，奧迪e-tron派出250台e-tron進行道路測試，橫跨四大洲，共計行駛8萬5千小時，橫跨500萬公里，精心打磨每一道工序，完成每一項測試，旨在為每一個客户都交付一輛完美可靠的奧迪e-tron。
2019年，奧迪e-tron獲得IIHS最高安全評級電動車，其電池組採用鋁製綜合緩衝結構以及鋁製外殼，從內到外對電池安全提供全方位保障，保證車體時刻處於最佳狀態。
在越來越多的車企開始將重心轉向“智能化”、“無人化”等技術的時候，奧迪用紮實的測試保證了汽車的基礎駕控體驗，正如一汽-大眾官網所説，“作為奧迪品牌的首款純電動車型，我們將長達110年的造車工藝傾注於每一個細節，在賦予它電能的同時，更賦予它所能抵達的每一個不可能。”
外觀、內飾、性能……智能化趨勢之外，未來汽車同樣需要紮紮實實的基本功，才能構建起全方位的用户體驗。