L4自動(dòng)駕駛公司降維做L2前裝量產(chǎn)，前景如何？

之前九章發(fā)過一篇文章《Robotaxi公司做L2前裝量產(chǎn)，機(jī)遇與挑戰(zhàn)并存》，近兩年來，L4自動(dòng)駕駛公司做L2逐漸為一個(gè)趨勢(shì)，主要是過去這段時(shí)間內(nèi)，Momenta實(shí)在是太火了。

2021年，Momenta完成兩輪融資，累計(jì)金額超10億美元，投資方也非常豪華，頭部車企有上汽、通用、豐田、奔馳等，還有博世這樣的國(guó)際Tier 1巨頭，也接連拿到多個(gè)智能駕駛量產(chǎn)項(xiàng)目，這可把苦苦掙扎于商業(yè)化落地的L4公司“饞哭了”。

5月18日，輕舟智航官宣進(jìn)入前裝量產(chǎn)方向，還有幾家L4公司，雖然沒有官宣，也已經(jīng)在密切地和車企接觸，據(jù)說有些還拿到了量產(chǎn)項(xiàng)目訂單。

世事就是如此讓人難以預(yù)料。

這邊廂，L2賽道，曾因?yàn)?a class="article-link" target="_blank" href="/tag/%E4%BC%A0%E6%84%9F%E5%99%A8/">傳感器數(shù)據(jù)質(zhì)量不好（缺少激光雷達(dá)）和算力不足（只有幾Tops），被L4 公司“看不上”，不過隨著近兩年硬件水平的迅猛發(fā)展，情況已大為改觀。一方面，新車型開始搭載激光雷達(dá)，攝像頭數(shù)量也越來越多；另一方面，隨著像Orin、地平線J5這樣的高算力芯片出現(xiàn)，算力已不再是瓶頸。近年來各車企也紛紛宣稱，要用L4的技術(shù)架構(gòu)和“硬件預(yù)埋”去實(shí)現(xiàn)L2+的功能。

那邊廂，Robotaxi公司商業(yè)化遇阻，技術(shù)、成本、政策都限制了規(guī)模的擴(kuò)張，規(guī)模不足不僅不能獲取足夠多的數(shù)據(jù)，也限制了成本進(jìn)一步下降。

有Momenta“珠玉在前”，于是這些L4玩家準(zhǔn)備進(jìn)軍L2市場(chǎng)，一方面通過商業(yè)化獲得營(yíng)收，另一方面也能獲取更多數(shù)據(jù)。

這些從L4“降維”的玩家和堅(jiān)持做L2“升維”的玩家相比，其優(yōu)勢(shì)和短板是什么？整個(gè)自動(dòng)駕駛軟件行業(yè)現(xiàn)在又遇到了什么問題？如何解決敏感的數(shù)據(jù)問題？會(huì)不會(huì)在車企自研成功后被“卸磨殺驢”？行業(yè)終局究竟會(huì)是怎樣？ 

帶著這些疑問，九章智駕采訪了元戎啟行CEO周光、福瑞泰克CTO沈駿強(qiáng)、輕舟智航CTO侯聰、Momenta等一些行業(yè)內(nèi)專家。

談到對(duì)L4公司做L2的思考時(shí)，輕舟智航CTO侯聰說道：

“像Robotaxi這種開放道路L4場(chǎng)景，離最終商業(yè)化落地還有一定的距離，所以L4公司也一直在‍‍探索落地場(chǎng)景。隨著這些年乘用車電動(dòng)化、智能化的趨勢(shì)越來越清晰，ADAS也開始往更復(fù)雜的城區(qū)道路場(chǎng)景發(fā)展，現(xiàn)在城區(qū)NOA的場(chǎng)景其實(shí)和L4已經(jīng)非常接近了。

“硬件上也取得了很大的進(jìn)展，從‍‍發(fā)展角度來看，L2和L4在趨同，這意味著L4公司去做傳統(tǒng)L2業(yè)務(wù)，‍‍盡管可能在某些開發(fā)路線或功能定義上會(huì)有些差異，但在城區(qū)NOA場(chǎng)景下，功能相同點(diǎn)比差異點(diǎn)會(huì)更多一些，背后的‍‍研發(fā)體系、組織架構(gòu)和測(cè)試開發(fā)方式也是‍‍高度重合的。”

除了上述原因外，還有一個(gè)原因是，Robotaxi的場(chǎng)景和L2的場(chǎng)景相同，算法復(fù)用成本低。“Robotaxi是城市道路，包含高速場(chǎng)景，這部分場(chǎng)景和L2場(chǎng)景是相同的，也是我們熟悉和擅長(zhǎng)的，雖然適配有難度，但場(chǎng)景不變，適配工作量不會(huì)很大，”元戎啟行CEO周光介紹道。

綜上可以發(fā)現(xiàn)，L2的硬件的快速突破，加上L4和L2的場(chǎng)景趨同、數(shù)據(jù)可復(fù)用，也是L4公司進(jìn)軍L2的重要考慮因素之一。

一、L4公司的優(yōu)勢(shì)

一位自動(dòng)駕駛測(cè)試專家說：“L4公司的算法能力肯定更強(qiáng)，特別是規(guī)控算法。”

業(yè)內(nèi)也普遍認(rèn)為這些L4公司的算法能力更強(qiáng)一些，畢竟L4的場(chǎng)景要比L2的場(chǎng)景復(fù)雜得多。

在降維做L2場(chǎng)景時(shí)，除了算法能力強(qiáng)，L4公司還有以下優(yōu)勢(shì)：

01數(shù)據(jù)閉環(huán)能力更強(qiáng)

L4的場(chǎng)景中遇到的問題，比L2要復(fù)雜得多，這也要求L4公司要更好地利用數(shù)據(jù)閉環(huán)，挖掘長(zhǎng)尾場(chǎng)景，迭代算法能力。

此外，在幾年前，L4公司在認(rèn)知和思維上也領(lǐng)先L2公司，L2公司創(chuàng)始人中硬件背景的較多，軟件思維較弱，缺少數(shù)據(jù)思維，而L4公司的創(chuàng)始人普遍是算法背景，數(shù)據(jù)思維強(qiáng)大，從一開始就注重?cái)?shù)據(jù)閉環(huán)，有先發(fā)優(yōu)勢(shì)。

一位算法專家也認(rèn)為：“L4公司的優(yōu)勢(shì)，是通過數(shù)據(jù)迭代深度學(xué)習(xí)算法的能力，這一點(diǎn)，比那些基于規(guī)則的算法公司的能力要強(qiáng)很多。在未來數(shù)據(jù)量爆炸時(shí)候，L4公司的算法表現(xiàn)會(huì)更快地和友商拉開差距。”  

輕舟智航侯聰說：“L4公司在數(shù)據(jù)閉環(huán)和數(shù)據(jù)鏈路上投入的資源更多一些，而L2公司則較少，這是L4公司的優(yōu)勢(shì)。輕舟打造的仿真系統(tǒng)，對(duì)于數(shù)據(jù)的使用則更加高效，可以更多地‘榨取’數(shù)據(jù)價(jià)值。”

02系統(tǒng)流暢性更好

當(dāng)前量產(chǎn)和在開發(fā)的L2+算法架構(gòu)中，普遍是通過狀態(tài)機(jī)的切換來確定當(dāng)前的智能駕駛功能是L2及以下功能（如ACC、AEB、LKA等）還是L2+功能（如高速NOA），在行駛過程中，系統(tǒng)需持續(xù)監(jiān)測(cè)當(dāng)前車輛的狀態(tài)和周邊環(huán)境，來決定當(dāng)前的狀態(tài)機(jī)，所以中間會(huì)涉及到不同系統(tǒng)之間的持續(xù)性切換。

一位自動(dòng)駕駛公司項(xiàng)目管理專家認(rèn)為：“如果L2和L2+的系統(tǒng)是幾家供應(yīng)商合作開發(fā)，那么狀態(tài)機(jī)切換其實(shí)是雙方合作完成，甚至是三方合作完成，無論是邏輯的合理性，還是運(yùn)作的流暢性，都是不足的。而如果L2和L2+的系統(tǒng)全都交給一家L4公司來做，整套系統(tǒng)能夠運(yùn)轉(zhuǎn)得更加流暢。”

03性能天花板更高

L4系統(tǒng)的架構(gòu)相比于傳統(tǒng)L2的架構(gòu)，更能適應(yīng)城區(qū)的復(fù)雜工況，性能的天花板也更高。

元戎啟行周光說：“L4公司做L2，有兩種做法：第一種是依靠獨(dú)立的團(tuán)隊(duì)和獨(dú)立的代碼，實(shí)現(xiàn)L2的具體細(xì)分功能，不過這會(huì)讓L4的技術(shù)積累用不太上；第二種，就是降低L4級(jí)軟件系統(tǒng)對(duì)傳感器和算力的需求，把L4軟件系統(tǒng)塞到 L2的硬件里面。不過第二種做法也是很難的，因?yàn)長(zhǎng)4自動(dòng)駕駛系統(tǒng)算力和功耗都很高，要放在車規(guī)級(jí)算力平臺(tái)上，只有對(duì)算力和功耗優(yōu)化特別好的公司才能做到。

“這樣做雖然難，但是有很多好處，最大的好處是L4架構(gòu)，其性能天花板和L2系統(tǒng)是不一樣的。主機(jī)廠能夠以一套L2的硬件成本，讓用戶可以以同樣的價(jià)格，買到更加優(yōu)質(zhì)的服務(wù)，這就是元戎啟行的優(yōu)勢(shì)。” 

二、L4公司工程能力的短板

誠(chéng)然，L4公司在算法能力、數(shù)據(jù)閉環(huán)能力、系統(tǒng)流暢性和技術(shù)架構(gòu)上限上占據(jù)了一些優(yōu)勢(shì)，但是也并不是全然沒有短板，他們的集成能力和供應(yīng)鏈管理相對(duì)較弱，不過最突出的短板還是工程能力。

2.1工程能力的定義

行業(yè)內(nèi)普遍認(rèn)為L(zhǎng)4公司量產(chǎn)經(jīng)驗(yàn)少，工程能力較弱。那么，大家所謂的“工程能力”具體是指什么？

筆者查閱了很多資料，也和很多位行業(yè)專家交流，總結(jié)下來，在智能駕駛行業(yè)內(nèi)，大家提到的“工程能力”，具體是指以下三點(diǎn)：

滿足車規(guī)級(jí)要求，如安全性、穩(wěn)定性、可靠性等；

能夠滿足功耗成本等目標(biāo)；

滿足1和2的基礎(chǔ)上最優(yōu)化算法功能和用戶體驗(yàn)。

在這方面，不少L4自動(dòng)駕駛公司是算法優(yōu)先，追求算法的先進(jìn)性，靠打榜或者發(fā)Paper來證明自己多牛，對(duì)算力功耗等考慮的較少；而L2公司則是工程優(yōu)先，面向量產(chǎn)，要解決的問題也要繁瑣得多，如成本、功耗和算力限制等，也有很多安全性、可靠性和流程上的要求。

一位細(xì)分賽道自動(dòng)駕駛公司技術(shù)副總裁提到“工程化的理解”時(shí)說道，在技術(shù)驗(yàn)證階段，一般會(huì)為了達(dá)到某些性能指標(biāo)而不惜一切代價(jià)堆資源，“一顆orin不行上兩顆，兩顆不行上四顆”，而不用考慮方案的可量產(chǎn)性；但在考慮商業(yè)化落地時(shí)不能這么干，激光雷達(dá)的感知距離就那么長(zhǎng)，芯片的算力就那么大，硬件肯定會(huì)不停地迭代，但落地預(yù)期在那擺著，來不及等新硬件出來，能做的只能是將現(xiàn)有資源的性能“吃干榨凈”，將其價(jià)值充分發(fā)揮出來。

元戎啟行周光也承認(rèn)這一點(diǎn)：“‍‍整體來說，L4自動(dòng)駕駛公司，工程能力會(huì)偏弱一些，傳統(tǒng)L2起家的公司工程能力‍‍會(huì)強(qiáng)一些。”

這一點(diǎn)，可以從很多L4自動(dòng)駕駛工程師的光鮮的職業(yè)履歷上找到原因，他們普遍名校畢業(yè)后，加入知名的互聯(lián)網(wǎng)公司或明星自動(dòng)駕駛公司，在此之前和車幾乎沒打過交道。他們自認(rèn)為是“摘星星的人”，對(duì)于工程化的“臟苦累”的活，是有點(diǎn)瞧不上的，也不屑于去做。曾有人向九章智駕吐槽：“很多算法工程師，真的只懂算法，但車是一個(gè)工程，是一個(gè)產(chǎn)品，畢竟車能上路跑起來，不是只靠算法。”  

2.2L4公司或?qū)⒈还こ棠芰ν侠郏?/h3>

那么，工程能力的重要性具體體現(xiàn)在哪些方面呢？

一位資深從業(yè)者曾舉過一個(gè)例子說明工程能力的重要性，他說：“純視覺AEB功能，雖然看起來簡(jiǎn)單，但卻是所有ADAS功能里（‍‍除城區(qū)NOA外）最難實(shí)現(xiàn)的。”

“純視覺AEB最難解決的問題是誤識(shí)別。當(dāng)前面沒有東西而出現(xiàn)‘幽靈剎車’時(shí)，用戶體驗(yàn)是極差的，甚至?xí)?dǎo)致被后車追尾。”

“誤識(shí)別主要因?yàn)楦兄惴ú荒茏龅?00%準(zhǔn)確，為了優(yōu)化體驗(yàn)，就‍‍需要在后面‘打補(bǔ)丁’，加一些判斷條件。比如在拐彎或者一些特殊場(chǎng)景下，加一些場(chǎng)景判斷，把容易產(chǎn)生誤識(shí)別的場(chǎng)景識(shí)別出來，剔除出去，從而避免誤剎車現(xiàn)象。”

“舉個(gè)例子，拐彎的時(shí)候，路邊站著個(gè)人，這個(gè)人在圖像上（自車坐標(biāo)系下）是從左到右運(yùn)動(dòng)的，算法判斷這個(gè)人有橫向速度，跟自車行駛軌跡要重合了，就要?jiǎng)x車，‍‍但實(shí)際上他是靜止的，是不能剎車的，就需要把這個(gè)場(chǎng)景排除掉。這些場(chǎng)景需要通過大量的路試去積累經(jīng)驗(yàn)和Know-how，這就是工程能力的體現(xiàn)。”  

一位CTO認(rèn)為算法和技術(shù)遠(yuǎn)沒有想象中的重要，甚至可能50%的分量都不到，其他則需要依靠工程經(jīng)驗(yàn)。

在進(jìn)一步解釋工程經(jīng)驗(yàn)的重要性，他說：“首先是系統(tǒng)穩(wěn)定性，大規(guī)模量產(chǎn)時(shí)，和幾百輛車時(shí)出現(xiàn)的問題是不一樣的。如果樣本數(shù)量不夠，很多問題根本并不會(huì)出現(xiàn)。

“其次是成本，目前很多L4公司更多側(cè)重算法開發(fā)，對(duì)成本考慮較少。”

“第三是安全性，這里面涉及到功能安全、信息安全等，‍‍L4公司考慮較少。”  

按照上述說法，工程能力與工程經(jīng)驗(yàn)是強(qiáng)相關(guān)的，一位資深項(xiàng)目管理專家也表達(dá)了類似的看法：“在汽車行業(yè)，工程能力更多取決于自身過去經(jīng)驗(yàn)的積累，短時(shí)間很難去彌補(bǔ)，只能靠量產(chǎn)項(xiàng)目去堆。”

不過，元戎啟行周光則認(rèn)為過往L2的工程經(jīng)驗(yàn)未必能完全復(fù)用到L2+上去，他的理由是：“傳統(tǒng)L2是由很多獨(dú)立功能構(gòu)成，而城區(qū)NOA都在往L4技術(shù)架構(gòu)發(fā)展了，L4是中心化架構(gòu)，用一套軟件算法解決所有問題，軟件架構(gòu)大不相同。” 

雖然，隨著技術(shù)架構(gòu)的變化，工程能力未必能夠完全遷移，但是工程能力的重要性是毋庸置疑的。

2.3L4公司也在補(bǔ)工程能力短板

不過，L4公司工程能力弱，并不代表他們?cè)诠こ棠芰Ψ矫婢蜎]有積累，就像一位行業(yè)專家說的“L4的公司不一定沒有工程能力，工程能力和L幾沒關(guān)系”。 

很多L4公司都向九章智駕表示，在過往的項(xiàng)目中“一直非常重視工程化”，在把算法往嵌入式平臺(tái)上遷移時(shí)，也積累了不少工程能力和工程經(jīng)驗(yàn)，輕舟智航侯聰介紹說：

“一方面，當(dāng)一些L4公司還在使用多核工控機(jī)的時(shí)候，輕舟已經(jīng)著眼于未來，基于可量產(chǎn)的計(jì)算平臺(tái)去做算法開發(fā)，在相對(duì)低算力平臺(tái)的倒逼下，我們?cè)谘邪l(fā)過程中不得不關(guān)注工程化和性能問題。”

“另一方面，工程化過程中需要的工具鏈和流程，輕舟也很早就開發(fā)完成了。現(xiàn)在我們有一整套性能優(yōu)化工具鏈和流程，可以快速將軟件遷移到嵌入式平臺(tái)上去。” 

在安全性方面，輕舟也有很多積累，侯聰介紹道：

“我們也針對(duì)安全做了很多冗余設(shè)計(jì)，比如硬件冗余和軟件冗余。硬件上有兩套傳感器，域控制器部分，有主計(jì)算單元和備份計(jì)算單元，還有個(gè)單獨(dú)的控制器，可以在單點(diǎn)失效或多點(diǎn)失效下保證車輛安全，如靠邊停車或剎停等。”

“這些是L4的做法，對(duì)于L2++來說會(huì)做一些調(diào)整，但整體思路是高度一致的。為了保證安全，內(nèi)部也有工程質(zhì)量團(tuán)隊(duì)，對(duì)工程質(zhì)量高標(biāo)準(zhǔn)嚴(yán)要求，使系統(tǒng)更安全、更穩(wěn)定。”

雖然L2做不到L4那么多的硬件冗余，但也說明像輕舟這樣的L4公司已經(jīng)在考慮功能安全了，在這方面也有一定的積累。

元戎啟行對(duì)于工程化也有一些積累，據(jù)周光介紹：“元戎很早就把L4算法架構(gòu)放在低功耗的量產(chǎn)芯片上跑，也在按照ISO26262功能安全要求開發(fā)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)，ASPICE也在認(rèn)證過程中。”

看上去L4公司在工程化上也在補(bǔ)工程能力的短板，相信后續(xù)可以慢慢通過量產(chǎn)項(xiàng)目積累的經(jīng)驗(yàn)去不斷加強(qiáng)。 

三、挑戰(zhàn)：定制化程度高，不同項(xiàng)目間軟件如何復(fù)用？

在采訪L4公司過程中，筆者發(fā)現(xiàn)一些L4公司人員對(duì)“降維”進(jìn)入L2賽道持高度樂觀的態(tài)度。當(dāng)然，在進(jìn)入一個(gè)新領(lǐng)域時(shí)，適度的樂觀是必要的，正如距離產(chǎn)生美。

不過當(dāng)近距離觀察當(dāng)前L2面臨的現(xiàn)狀和問題時(shí)，一旦關(guān)掉美顏濾鏡后，再去看自動(dòng)駕駛量產(chǎn)軟件開發(fā)的前景，也許會(huì)發(fā)現(xiàn)并不如想象中那么“美好”。

很多行業(yè)高管在和九章智駕交流時(shí)都提到，現(xiàn)在行業(yè)極度缺人，尤其是開發(fā)崗位。究其原因，在適配不同車企、不同車型平臺(tái)的項(xiàng)目時(shí)，軟件的定制化程度太高，可復(fù)制性很差，“每拿到一個(gè)車廠量產(chǎn)項(xiàng)目，都要鋪一堆人去做，現(xiàn)在都不太敢拿項(xiàng)目了，怕項(xiàng)目拿到后，人招不上來，影響交付” ，一位L2軟件公司高管曾對(duì)九章智駕訴苦道。

如果定制化很高，軟件復(fù)用性差的問題遲遲不能解決的話，那么令L4公司所向往的“降維”故事，也許就不那么“性感”了，甚至有人開玩笑說，“某自動(dòng)駕駛公司可能會(huì)淪為一個(gè)軟件外包公司。”

在進(jìn)一步討論這個(gè)問題的解決方案之前，我們先來探討下軟件可復(fù)制性差的背后原因。

3.1 為什么需要高度定制化？

在和行業(yè)專家交流時(shí)，不少人認(rèn)為，其實(shí)真正算法層的適配成本并不高，反而在其他方面的定制化，要耗費(fèi)大量的人力和物力，具體可以把原因匯總為：

3.1.1 電子電氣架構(gòu)不同

不同的車企，有不同的電子電氣架構(gòu)，所配置的傳感器、域控制器和執(zhí)行器也不同，稍有不同，就涉及到很多開發(fā)工作量，如通訊信號(hào)匹配、傳感器適配、計(jì)算平臺(tái)的適配、集成調(diào)試等。

最復(fù)雜的是匹配通訊信號(hào)。要做好整個(gè)智駕功能的閉環(huán)，就需要把信號(hào)從傳感器到域控制器，再到最后的執(zhí)行器，所有信號(hào)全部做好適配，開發(fā)工作量巨大。“在一個(gè)平臺(tái)上能很方便地獲取某個(gè)信號(hào)，到了另外一個(gè)平臺(tái)上，可能要花很多周折才能獲取，”一位專家介紹說。

同樣，每新增一個(gè)傳感器，也需要做大量適配。“如果新增一個(gè)相機(jī)，開發(fā)驅(qū)動(dòng)，時(shí)間同步、圖像大小、幀率穩(wěn)定問題，這些都要重新搞一遍，” 

各家使用的算力平臺(tái)不同，也需要做適配，“同樣的算法模型，在華為MDC上運(yùn)行和在Orin上運(yùn)行也是不同的。 ”

除了算法模型外，不同的計(jì)算平臺(tái)的底層軟件也是不同的，底層軟件不同，上層的中間件、通信框架和算法等，也都要做相應(yīng)的適配。“華為MDC給不同廠商的底層軟件可能是不同的，不同的域控廠家集成Orin時(shí)集成電路不同，對(duì)應(yīng)的適配環(huán)境也有區(qū)別，要基于環(huán)境開發(fā)集成調(diào)測(cè)臺(tái)架和發(fā)版環(huán)境，其實(shí)也很花時(shí)間，”上述專家說。   

Momenta相關(guān)人員也告訴九章智駕：“定制化程度高的主要原因是每家的車型、傳感器的配置、芯片都不一樣，算法接口不統(tǒng)一，數(shù)據(jù)和技術(shù)流通受阻。”

3.1.2 產(chǎn)品功能定義不同

不同功能的切換，涉及到狀態(tài)機(jī)的定義和判斷。狀態(tài)機(jī)的數(shù)量、定義、更新頻率以及切換策略等，都有完整的控制邏輯，這些是由車企產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)定義。

不同車企對(duì)智駕功能有不同的理解，狀態(tài)機(jī)的定義也不同，在實(shí)際功能開發(fā)過程中也不太一樣。

Momenta相關(guān)人員告訴九章智駕，每家客戶的功能需求也有差異，如果缺乏良好設(shè)計(jì)，就會(huì)造成大量重復(fù)工作。

造成上述兩個(gè)現(xiàn)象的原因，福瑞泰克CTO沈駿強(qiáng)認(rèn)為和汽車行業(yè)的歷史有關(guān)，他說：“和IT行業(yè)相比，汽車行業(yè)還是比較封閉的，各家都有一套標(biāo)準(zhǔn)，按照自己的想法定義系統(tǒng)，要求供應(yīng)商按照自己定義的系統(tǒng)開發(fā)零部件。”  

3.2更省事的標(biāo)準(zhǔn)化方案是否行得通？

既然車企的差異化如此之大，那么Tier 1是否有更省事的方法，那就是建議或推動(dòng)車企和其他合作伙伴采用一套標(biāo)準(zhǔn)化解決方案呢？

這取決于Tier 1自身的影響力。

國(guó)際Tier 1巨頭依靠自身的供應(yīng)鏈管理能力和自身影響力，對(duì)上游（如其他傳感器供應(yīng)商）和下游（車企的需求定義）的話語(yǔ)權(quán)要強(qiáng)得多，能減少不少定制化開發(fā)的工作量。

“我們對(duì)于主機(jī)廠的電子電氣架構(gòu)有很大的話語(yǔ)權(quán)，對(duì)其他接口不一致的硬件，我們也可以推動(dòng)他們?nèi)ジ模?rdquo;一位在某國(guó)際Tier 1巨頭任職軟件管理的專家說。

話語(yǔ)權(quán)依靠公司本身巨大的體量支持，這對(duì)于L4公司是很難的。

“電子電氣架構(gòu)和狀態(tài)機(jī)的定義，雖然我們也會(huì)建議主機(jī)廠去修改，有些能改，不過大多數(shù)都是不能改的。”一位國(guó)內(nèi)自動(dòng)駕駛軟件公司從業(yè)者說。

要想提高話語(yǔ)權(quán)，L4公司還需要通過量產(chǎn)項(xiàng)目不斷積累經(jīng)驗(yàn)，才能贏得車企的信任，否則也很難推廣自己的標(biāo)準(zhǔn)化方案，“就算我們想去推標(biāo)準(zhǔn)方案，客戶也得相信才行”，上述從業(yè)者說。

3.3如何提高軟件的可遷移性？

那么，既然現(xiàn)階段推進(jìn)標(biāo)準(zhǔn)化方案比較困難，那么怎么才能提高軟件的可遷移性呢？

其實(shí)，車企在傳感器和芯片的選型上也正在走向趨同，這個(gè)趨勢(shì)對(duì)于提升軟件可遷移性是非常有利的，輕舟智航侯聰說：“在城市復(fù)雜場(chǎng)景下，方案其實(shí)在趨同，無論傳感器選型還是芯片選型，都沒有太多的選擇，都傾向于使用目前驗(yàn)證過的硬件組合。”

除了上述趨勢(shì)外，Tier 1也采取了很多積極主動(dòng)的措施，他們的思路是，既然不能要求上下游去按照自己的方案去改，那就修煉“內(nèi)功”，讓自己可以更靈活地適配上下游。

行業(yè)普遍認(rèn)為，優(yōu)化軟件架構(gòu)，對(duì)硬件進(jìn)行“抽象”，可以提升軟件的可遷移性。

當(dāng)前很多公司的軟件架構(gòu)優(yōu)化得并不好，一位自動(dòng)駕駛工程師說：“軟件設(shè)計(jì)領(lǐng)域一直有‘先定架構(gòu)后開發(fā)’，還是‘先開發(fā)，然后迭代出一個(gè)更好的架構(gòu)’的爭(zhēng)論。每一家公司都說自己是‘先定架構(gòu)后開發(fā)’的，因?yàn)槿绻贿@樣說，會(huì)顯得決策層很low，但現(xiàn)實(shí)往往是‘時(shí)間緊，任務(wù)重’‘你先給我出個(gè)版本，以后有時(shí)間再去優(yōu)化’，架子沒搭起來就開始考慮客戶的量產(chǎn)交付了。”

這位自動(dòng)駕駛工程師認(rèn)為，通過做好硬件抽象可以解決這個(gè)問題：“硬件抽象可以類比于模型的Inference框架，只需要開發(fā)一套算法，通過這個(gè)框架，可以在不同的硬件平臺(tái)上跑。”

侯聰也認(rèn)為應(yīng)該通過“硬件抽象+參數(shù)配置”的方式來適配不同的平臺(tái)，他說：“拿操作系統(tǒng)舉個(gè)例子，為了能夠讓自己接入更多硬件，需要對(duì)系統(tǒng)大量的功能模塊進(jìn)行抽象實(shí)現(xiàn)，如線程等這些概念就是對(duì)硬件抽象后形成的。

我們會(huì)對(duì)基本的算法模塊、基本的功能定義，做一些抽象。這樣在適配不同車型時(shí)，就變成了參數(shù)配置。”

除了優(yōu)化架構(gòu)外，還有一個(gè)方法，就是通過和上下游接口統(tǒng)一，形成行業(yè)共識(shí)或行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，從而降低適配成本。  

一些行業(yè)聯(lián)盟正在牽頭制定標(biāo)準(zhǔn)化軟硬件接口的定義，沈駿強(qiáng)介紹說：“一些行業(yè)聯(lián)盟‍‍也在逐漸形成，比如歐洲的AUTOSAR聯(lián)盟，中國(guó)汽車基礎(chǔ)軟件生態(tài)委員會(huì)（AUTOSEMO）聯(lián)盟和中汽協(xié)軟件定義汽車（SDV）工作組。‍‍這些行業(yè)聯(lián)盟，特別是SDV工作組，在各個(gè)層面進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)的軟硬件接口的‍‍定義。‍‍基于這些標(biāo)準(zhǔn)接口，再加上SOA架構(gòu)（面向服務(wù)的架構(gòu)），復(fù)制成本高的問題會(huì)慢慢改善。

“SOA架構(gòu)其實(shí)最早是計(jì)算機(jī)行業(yè)里‘面向?qū)ο?rsquo;的概念，強(qiáng)調(diào)的是保留一個(gè)數(shù)據(jù)接口，把內(nèi)部的功能實(shí)現(xiàn)后，封裝起來，基于這樣的數(shù)據(jù)接口，形成可以被行業(yè)普遍認(rèn)同和廣泛接受的標(biāo)準(zhǔn)。目前福瑞泰克面向新的E/E架構(gòu)下SOA分布式中間件開發(fā)架構(gòu)，通過搭積木式的方案推出平臺(tái)化的軟件模塊，增強(qiáng)了平臺(tái)的可拓展性以及提升用戶體驗(yàn)。”

相信隨著軟件架構(gòu)的優(yōu)化和軟硬件接口的逐漸統(tǒng)一，可遷移性會(huì)逐漸提高，從而真的實(shí)現(xiàn)“軟硬件解耦”。

四、敏感問題：數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)如何實(shí)現(xiàn)

除了上面提到的復(fù)制性差、遷移成本高的問題外，還有一個(gè)很關(guān)鍵也很敏感的問題，那就是數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)的價(jià)值就無需贅述了，所有自動(dòng)駕駛公司都稱自己是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，如Momenta宣稱自己是“基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的飛輪技術(shù)洞察，以及量產(chǎn)自動(dòng)駕駛和完全無人駕駛相結(jié)合的‘兩條腿’產(chǎn)品戰(zhàn)略”，L4公司參與到L2中來，一方面也是看到L2海量數(shù)據(jù)的價(jià)值。

那么，現(xiàn)在就面臨一個(gè)問題：車企愿不愿意分享數(shù)據(jù)給這些自動(dòng)駕駛公司？

這就涉及到自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)歸屬權(quán)的問題了。

在量產(chǎn)車輛行駛過程中，傳感器采集的數(shù)據(jù)、車輛的行為數(shù)據(jù)和底層數(shù)據(jù)，雖然目前國(guó)內(nèi)法規(guī)還沒有明確界定數(shù)據(jù)的歸屬權(quán)，不過2018年，歐盟已經(jīng)通過相關(guān)法律認(rèn)定，判定自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)歸屬于車企，相信國(guó)內(nèi)在制定相關(guān)法規(guī)時(shí)，也會(huì)參考?xì)W盟。目前行業(yè)里也默認(rèn)數(shù)據(jù)屬于車企。

不過現(xiàn)狀是，車企也已經(jīng)意識(shí)到數(shù)據(jù)的重要性了，尤其對(duì)于國(guó)營(yíng)車企，他們甚至為了數(shù)據(jù)安全，不惜花重金自建私有云，對(duì)這些企業(yè)而言，數(shù)據(jù)問題一定程度上具有政治敏感性，如果處理不好就容易出問題，這是原則，是底線。

那么，既然車企這么“寶貝”這些數(shù)據(jù)，Tier 1能否從車企處獲得想要的數(shù)據(jù)呢？車企是否愿意“無私”地分享數(shù)據(jù)給Tier 1？Tier 1和車企又是什么樣的合作模式呢？

對(duì)此，行業(yè)普遍認(rèn)為“數(shù)據(jù)所有權(quán)”和“數(shù)據(jù)使用權(quán)”分離是當(dāng)前的主流做法。

一方面，車企雖然擁有量產(chǎn)車輛回傳數(shù)據(jù)的所有權(quán)，但是這些數(shù)據(jù)中，有價(jià)值的數(shù)據(jù)會(huì)被淹沒在大量無用數(shù)據(jù)中，要高效準(zhǔn)確地進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘才能最大化地發(fā)揮數(shù)據(jù)價(jià)值。目前很多車企并不具備這樣的技術(shù)實(shí)力，相當(dāng)于空有一座金礦而自己又不會(huì)挖礦;另一方面，Tier 1雖然有這個(gè)技術(shù)實(shí)力，也希望利用這些數(shù)據(jù)去迭代自己的算法，但苦于沒有數(shù)據(jù)所有權(quán)，最后，車企還要依賴Tier 1利用這些數(shù)據(jù)持續(xù)迭代算法功能，OTA到量產(chǎn)車上。

雙方都有意愿最大化地把數(shù)據(jù)利用起來，于是一拍即合，達(dá)成了一個(gè)默契：數(shù)據(jù)所有權(quán)還歸車企所有，但是開放數(shù)據(jù)使用權(quán)給Tier 1。這基本已成為行業(yè)的通用做法，一位Tier 1工程師甚至提到，如果車企特別‘寶貝’數(shù)據(jù)而不愿意分享使用權(quán)，他們會(huì)認(rèn)為合作價(jià)值不高而放棄合作。

不過這就出現(xiàn)了一個(gè)問題，比如一家Tier 1有不止一家車企客戶，如果A車企有30萬(wàn)輛車，B車企有10萬(wàn)輛，假設(shè)這兩家車企都同意把數(shù)據(jù)開放給這家Tier 1使用，或者是A車企車上配置的傳感器、芯片配置更高從而數(shù)據(jù)質(zhì)量更好，那么，A車企是不愿意Tier 1把用他們的數(shù)據(jù)訓(xùn)練出來的算法賣給B車企的，即希望"你用我的數(shù)據(jù)迭代的算法只能為我服務(wù)"。但在實(shí)踐中又如何管控呢？

筆者在和車企的工程師交流后發(fā)現(xiàn)，車企的心態(tài)是比較矛盾的：既希望Tier 1能把其他車企的新特性和corner case同步到自己家，又不希望Tier 1把用自己家的數(shù)據(jù)訓(xùn)練的算法開放給其他車企使用。

由于這種矛盾心理的存在，車企們的做法也比較多元化，盡管還沒有形成共識(shí)，不過可以根據(jù)車企技術(shù)能力的高低大致分成兩類：

如果車企的開發(fā)能力很強(qiáng)，那就把自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)放到車企指定的云上，后續(xù)的數(shù)據(jù)挖掘、模型訓(xùn)練等算法迭代流程都是車企用Tier 1提供的開發(fā)工具鏈來操作，這樣就能保證：1.數(shù)據(jù)只能自己用；2.訓(xùn)練出的算法，也只能給該車企自己用。

如果車企自身的開發(fā)能力不強(qiáng)，就可能沒有那么多約束和要求，就會(huì)把數(shù)據(jù)挖掘和算法迭代全交給Tier 1來負(fù)責(zé)，不過這樣就很難限制“A車企的數(shù)據(jù)迭代的算法只能給A使用”了。

不過為了能夠有差異化的功能體驗(yàn)，也會(huì)有話語(yǔ)權(quán)大的車企要求 “功能優(yōu)先發(fā)布權(quán)”，即Tier 1的某個(gè)新功能要在自家車型上OTA優(yōu)先發(fā)布，而其他車企的車型要稍晚一些發(fā)布，這有點(diǎn)類似于前幾年的Mobileye的芯片在某款車型上首發(fā)一樣。

五、風(fēng)險(xiǎn)：傳統(tǒng)車企自研成功后會(huì)不會(huì)“卸磨殺驢”？

不過即使Tier 1可以從車廠拿到數(shù)據(jù)的使用權(quán)，也不代表就可以高枕無憂了，因?yàn)檫€面臨一個(gè)巨大的風(fēng)險(xiǎn)，那就是“車企自研”。

頭部造車新勢(shì)力如蔚小理，堅(jiān)定地以特斯拉為榜樣，走全棧自研路線，而傳統(tǒng)車企里，不僅長(zhǎng)城、吉利這些民營(yíng)車企在自研方面大力投入，國(guó)營(yíng)車企，如上汽、一汽也投入了很多資源。

那么這些Tier 1的客戶是誰(shuí)呢？

目前Tier 1合作的客戶還是以自研能力沒那么強(qiáng)的車企為主，甚至某Tier 1市場(chǎng)部人員曾對(duì)九章智駕直言：“我們的客戶，就是不要‘靈魂’的車企”。 

不少車企工程師在和九章智駕交流時(shí)，紛紛透露內(nèi)部是“兩條腿走路”：一方面和外部供應(yīng)商合作，不過只是階段性的，是為了銷量，是“眼前的茍且”；一方面大力投入自研，甚至不惜重金去采購(gòu)“白盒”算法，同時(shí)在和供應(yīng)商合作的時(shí)候，也能邊做邊學(xué)，這是為了“詩(shī)和遠(yuǎn)方”，一旦“師傅領(lǐng)進(jìn)門”，車企的自研能力成熟后，肯定就不需要這些“師傅”了。 

5.1傳統(tǒng)車企自研自動(dòng)駕駛能否成功

不過，筆者有一個(gè)疑問：傳統(tǒng)車企自研，能成功嗎？

誠(chéng)然，傳統(tǒng)車企自研遇到的阻力和問題并不少。

首先是人才，因?yàn)樾匠瓴粔蚋?、團(tuán)隊(duì)里缺少技術(shù)牛人，傳統(tǒng)車企很難招到合適的人，有些技術(shù)團(tuán)隊(duì)的領(lǐng)導(dǎo)不懂技術(shù)，又想掌控，于是出現(xiàn)“外行領(lǐng)導(dǎo)內(nèi)行”，讓研發(fā)效率大打折扣。

此外，組織架構(gòu)也會(huì)影響自研效率，比如雖然行泊一體是趨勢(shì)，但很多傳統(tǒng)車企因?yàn)樾胁词莾蓚€(gè)部門負(fù)責(zé)，推進(jìn)起來也很困難。

不過，更深層次的原因，還是企業(yè)文化或者“基因”。自研成功的新勢(shì)力車企都是有互聯(lián)網(wǎng)基因的，而傳統(tǒng)車企還是生產(chǎn)導(dǎo)向型的企業(yè)文化，注重流程，太注重流程就會(huì)影響自研的效率，在這一點(diǎn)上，為了自研，要做大量的內(nèi)部變革，才能形成新的企業(yè)文化和組織形式，這個(gè)過程很痛苦，也很艱難。

不過車企有錢，有時(shí)候?yàn)榱思涌熳匝羞M(jìn)度，或者為了向上面“交差”，也會(huì)買現(xiàn)成的白盒方案，基于白盒方案去開發(fā)。那么實(shí)際上這個(gè)方法是否可行呢？

筆者就這個(gè)問題和行業(yè)專家交流看法時(shí)，一些專家持悲觀態(tài)度，“白盒買了，沒人會(huì)用啊，被忽悠了”“算法迭代很快，買的白盒算法很快就過時(shí)了”。

5.2傳統(tǒng)車企有沒有必要自研

誠(chéng)然，傳統(tǒng)主機(jī)廠自研，存著諸多人才、制度和企業(yè)文化上的阻力，不過相比于討論“傳統(tǒng)車企能否自研成功”這個(gè)話題，Tier 1更愿意從行業(yè)分工、差異化體驗(yàn)等角度來討論另一個(gè)話題，那就是——傳統(tǒng)車企到底有沒有必要自研？

他們的邏輯是，車企依靠銷量生存，做的一切也都是為了銷量，為了車能夠賣得好，就必須要自己的產(chǎn)品有競(jìng)爭(zhēng)力，尤其需要在用戶體驗(yàn)上有足夠的差異化體驗(yàn)。在消費(fèi)者高度看重的智能駕駛功能方面，表現(xiàn)不能太“拉胯”。只要Tier 1的能力始終領(lǐng)先車企一步，就不用太擔(dān)心。而德勤在主題為“汽車工程邁入軟件領(lǐng)航的新時(shí)代”的報(bào)告中也顯示，供應(yīng)商在應(yīng)對(duì)產(chǎn)品開發(fā)趨勢(shì)方面領(lǐng)先主機(jī)廠一步。

換句話說，并不是車企的自研體系建起來了，算法能跑通了，就可以把量產(chǎn)車輛上切換成自研方案了，而是要做到在體驗(yàn)上能夠媲美切換之前Tier 1的水平，否則切換后功能表現(xiàn)會(huì)有落差，可能會(huì)引起用戶投訴，甚至帶來安全風(fēng)險(xiǎn)。

元戎啟行周光給筆者舉了一個(gè)例子：“如果其他車企的智能駕駛做到100分的水平，那么你至少要做到90分才可以。如果自研只能做到70分，還要去切換的話，就會(huì)影響車的銷量，動(dòng)了車企根基。”

事實(shí)上，特斯拉在切換自研的自動(dòng)駕駛算法后，AEB功能曾缺席了好幾個(gè)月。同樣的遭遇，在國(guó)內(nèi)某頭部造車新勢(shì)力身上也發(fā)生過。

不過這個(gè)邏輯，車企未必會(huì)同意，或者說那些認(rèn)為車企沒必要自研的Tier 1們，可能低估了車企自研的決心。

在一次和趙福全公開對(duì)話時(shí)，蔚來汽車的李斌提到自研自動(dòng)駕駛的邏輯：“越是涉及產(chǎn)品及時(shí)迭代、改進(jìn)和反饋的部分，就越應(yīng)該由車企自己來做。因?yàn)檎嚻髽I(yè)比供應(yīng)商離用戶更近，當(dāng)用戶反饋意見之后，車企可以及時(shí)改進(jìn)并回應(yīng)。如果要通過供應(yīng)商才能處理，就等于增加了一個(gè)環(huán)節(jié)，會(huì)變得很麻煩和低效。”所以蔚來選擇自動(dòng)駕駛?cè)珬Ｗ匝?，用李斌的話說是“自動(dòng)駕駛系統(tǒng)，除了芯片外，其余都是自己研發(fā)的。”

這些造車新勢(shì)力之所以堅(jiān)定的選擇自研，一方面是為了更好的用戶體驗(yàn)，他們想把自動(dòng)駕駛打造成自己的核心競(jìng)爭(zhēng)力；還有一方面就是軟件付費(fèi)的商業(yè)模式，國(guó)產(chǎn)版特斯拉 Model 3標(biāo)準(zhǔn)續(xù)航版本售價(jià)為27.99 萬(wàn)元（不含補(bǔ)貼），駕駛輔助軟件FSD一次性付費(fèi)購(gòu)買價(jià)格高達(dá)64000元，占車輛售價(jià)的23%，且隨著FSD功能的不斷強(qiáng)大，購(gòu)買價(jià)格也在不斷提升中，蔚來、小鵬等也有類似的軟件付費(fèi)購(gòu)買業(yè)務(wù)。

不僅造車新勢(shì)力，傳統(tǒng)車企們也意識(shí)到了這一點(diǎn)，上汽集團(tuán)董事長(zhǎng)陳虹曾在股東大會(huì)上，公開拒絕采用華為全棧自動(dòng)駕駛技術(shù)，稱“靈魂要握在自己手里”，上汽集團(tuán)總裁王曉秋也曾公開說過“任何一家汽車公司不做自動(dòng)駕駛，就是死”。

看上去，很多車企已經(jīng)把自動(dòng)駕駛上升到了“靈魂”和“生死”的高度，可見他們對(duì)自動(dòng)駕駛的重視程度。

一位自動(dòng)駕駛Tier 1公司創(chuàng)始人也是類似的觀點(diǎn)，按照他的說法，可以站在車企的角度，把所有業(yè)務(wù)按照兩個(gè)維度分成4部分，一個(gè)維度‍‍是車企實(shí)現(xiàn)的技術(shù)難度大小，另一個(gè)維度是對(duì)用戶的價(jià)值高低，該價(jià)值高低取決于車企能夠形成多少差異化的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

‍‍第一部分，技術(shù)難度大，差異化價(jià)值也高，車企會(huì)優(yōu)先選擇自研或者收購(gòu)，比如自動(dòng)駕駛系統(tǒng)。

第二部分，‍‍技術(shù)難度小，‍‍差異化價(jià)值高，該部分‍‍車企會(huì)選擇自研，比如智能座艙的車載信息娛樂系統(tǒng)。

第三部分，技術(shù)難度不大，差異化價(jià)值也不高，比如底層驅(qū)動(dòng)軟件等，可以大量通過外包等方式交給合作伙伴。

第四部分，技術(shù)難度高，差異化價(jià)值不高，‍‍比如操作系統(tǒng)、中間件、芯片等，車企就沒必要自研了。”

按照上述的分類，有能力的車企都會(huì)選擇自研自動(dòng)駕駛。

不過，自研需要雄厚的資金和巨大的體量來支持，也許并不是所有的車企都適合自研，尤其是那些“家底不那么厚實(shí)”的車企。

也有人認(rèn)為，比如主機(jī)廠掌握適度自研能力是合理的，但是沒必要全棧自研，只需要掌握如控制算法等即可，這些功能對(duì)舒適性、操控等影響較大，至于其他如感知等算法則選擇和外部供應(yīng)商合作。一方面，這些算法研發(fā)難度大，研發(fā)投入也大，經(jīng)濟(jì)賬算不過來，另一方面，這些功能對(duì)于終端用戶的差異化體驗(yàn)貢獻(xiàn)也相對(duì)較弱。

其實(shí)車企不管是自研還是外部合作，一方面在探索自己的能力邊界，另一方面也是在找和外部合作伙伴的最佳合作模式。背后隱藏的訴求，無非是希望在自動(dòng)駕駛時(shí)代，能夠獲得更高的話語(yǔ)權(quán)，得到“安全感”。

5.3車企自研方面的動(dòng)作及進(jìn)展

也正因?yàn)橹匾曌詣?dòng)駕駛，傳統(tǒng)車企在自研方面做出了很多努力。

在團(tuán)隊(duì)搭建方面，傳統(tǒng)車企除了體系內(nèi)自建自動(dòng)駕駛團(tuán)隊(duì)外，有些還選擇在體系外搭建了團(tuán)隊(duì)，比如上汽的零束、長(zhǎng)城的毫末、吉利的億咖通。這些體系外的獨(dú)立公司，既可以擺脫傳統(tǒng)車企體制的束縛，在吸引人才和企業(yè)文化建設(shè)上，也能夠更加靈活和開放，更有利于自動(dòng)駕駛技術(shù)自研。

除自研外，車企通過投資和業(yè)務(wù)合作等方式進(jìn)行布局的腳步也一直沒有停下。 

長(zhǎng)安、一汽等傳統(tǒng)車企紛紛與百度、華為、地平線新等企業(yè)以投資、建立合資公司等方式進(jìn)行合作。

上汽去年兩次投資Momenta，搭載Momenta泊車、高速、城區(qū)等場(chǎng)景的自動(dòng)輔助駕駛功能的首款車型智己L7也預(yù)計(jì)將于近期開始交付。

廣汽也不例外，今年3月，獨(dú)家投資了禾多科技，搭載禾多科技行車、泊車功能車型也將于2022年上市。此外，廣汽還成為華為智能汽車“HUAWEI Inside”模式的合作方之一，雙方將于2023年推出合作開發(fā)的車型。

一位傳統(tǒng)車企工程師曾說：“目前技術(shù)基礎(chǔ)薄弱，還要依靠供應(yīng)商幫助，跟著供應(yīng)商做一個(gè)項(xiàng)目，再加上供參考學(xué)習(xí)的白盒方案，慢慢地建立起自研能力。”  

這位工程師還提到，等到自研能力成熟了，量產(chǎn)方案切換時(shí)，也會(huì)穩(wěn)妥優(yōu)先，“一開始先在某款銷量不大的車型上試點(diǎn)，等成功了再慢慢拓展。”

按照這位車企工程師的思路，雖然車企切自研短期內(nèi)會(huì)付出一定的代價(jià)，不過只要自研能力建立起來了，長(zhǎng)期來看功能迭代一定會(huì)慢慢跟上，這就需要車企在“短期利益”和“長(zhǎng)期利益”中間做一個(gè)權(quán)衡。

為更好地實(shí)現(xiàn)自研，傳統(tǒng)車企選擇供應(yīng)商的方式也在發(fā)生變化——他們開始擯棄過去“所有自動(dòng)駕駛軟硬件全部打包給一家Tier 1來解決”的“交鑰匙方案”，逐漸走向“精細(xì)化管理”，即把系統(tǒng)軟硬件按照功能拆分得很細(xì)，分開招標(biāo)定點(diǎn)，以此來加強(qiáng)自己的掌控力，也能借此機(jī)會(huì)向供應(yīng)商近距離學(xué)習(xí)，可以逐步接觸更核心的部分。 

六、行業(yè)終局是什么？

筆者在和很多從業(yè)者在私下交流的時(shí)候，都會(huì)聊到一個(gè)話題，自動(dòng)駕駛的行業(yè)終局是什么。思考終局能夠讓我們更好地“以終為始”地做決策。

上述討論的“主機(jī)廠有沒有必要自研”，取決于車企的價(jià)值判斷，這也決定了主機(jī)廠自研的投入力度和持久度，也很大程度上影響了行業(yè)終局。

一位自動(dòng)駕駛Tier 1公司的副總裁告訴九章智駕，行業(yè)終局會(huì)形成三種格局。

第一種，特斯拉模式，全棧自研，從軟件到芯片，垂直一體化。

‍‍第二種，類似于PC行業(yè)芯片（英特爾）+操作系統(tǒng)（微軟），可能會(huì)出現(xiàn)自動(dòng)駕駛芯片廠商‍‍和操作系統(tǒng)廠商為主導(dǎo)、OEM只做簡(jiǎn)單開發(fā)的格局。

不過自動(dòng)駕駛系統(tǒng)要想成為操作系統(tǒng)，一方面，算法要實(shí)現(xiàn)和下層硬件的解耦，另一方面，算法要和上層應(yīng)用也要隔離，比如，把和用戶體驗(yàn)強(qiáng)相關(guān)的、能夠體現(xiàn)差異化的定義接口開放給車企，這樣方便車企根據(jù)用戶需求來進(jìn)行定義。

‍‍‍‍第三種，和現(xiàn)狀差不多，以主機(jī)廠為主，和上游合作伙伴做行業(yè)分工。

“這三種格局，有可能并存，或者哪一種勝出，現(xiàn)在還沒有完全定論。不過按目前演進(jìn)的路線，第一種和第二種的概率會(huì)更大一些，”上述副總裁說。

目前看下來，蔚小理等頭部造車新勢(shì)力堅(jiān)定地走特斯拉全棧自研模式，長(zhǎng)城、吉利、一汽、上汽、廣汽等傳統(tǒng)車企，也在往這條路上走，還有車企打算自己做芯片。該模式難度高，投入大，風(fēng)險(xiǎn)也高，如果能成功，那么產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力和收益也是最大的。

從終局看，最終只會(huì)有幾家頭部的車企在該模式下能跑出來，畢竟不管是自研自動(dòng)駕駛系統(tǒng)還是芯片，都是需要重資金和人才投入的，這樣的投入恐怕只有頭部的車企才能養(yǎng)活得起，也只有頭部的車企，才有足夠的銷量去分?jǐn)偝杀?、形成?jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，否則反而成了累贅。

第二種，對(duì)于資金沒那么雄厚、體量沒那么大的車企來說，是個(gè)“高性價(jià)比”的選擇，在控制投入的前提下，還能共享產(chǎn)出。以某幾個(gè)頭部自動(dòng)駕駛軟件公司和芯片廠商為核心，形成一個(gè)開放的生態(tài)圈，既能讓芯片形成規(guī)模效應(yīng)，也能共享算法解決方案和自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)，以此來抗衡特斯拉模式。

不少人認(rèn)為，在獨(dú)立的自動(dòng)駕駛軟件公司這個(gè)賽道，最后很可能只有幾家頭部的公司才能活下來，其他的大概率會(huì)被并購(gòu)，就像小米收購(gòu)DeepMotion（深度科技）一樣。

李斌在對(duì)話趙福全時(shí)，也提到自動(dòng)駕駛行業(yè)終局，他認(rèn)為最終也會(huì)形成幾個(gè)聯(lián)盟，不過和上述的“強(qiáng)Tier 1+弱OEM”不同，他認(rèn)為車企之間會(huì)相互聯(lián)盟，每個(gè)公司獨(dú)立運(yùn)營(yíng)，但加入某個(gè)聯(lián)盟來共享資源，比如傳感器布局、算力平臺(tái)、基礎(chǔ)算法、算法數(shù)據(jù)等，既合作又競(jìng)爭(zhēng)。 

其實(shí)車企之間“強(qiáng)OEM+弱OEM”的“抱團(tuán)”的趨勢(shì)也已經(jīng)在發(fā)生了，2019年，大眾集團(tuán)和福特對(duì)外宣稱共同投資Argo AI公司，共同分?jǐn)侫rgo AI研發(fā)自動(dòng)駕駛汽車技術(shù)的費(fèi)用。

2018年，本田通過投資7.5億美元，獲得通用汽車收購(gòu)的Cruise 5.7%的股權(quán)，并在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域和通用繼續(xù)加深合作，于2021年和通用、Cruise一起合作開發(fā)出了無人駕駛車輛平臺(tái)Origin。

至于上述提到的第三種維持行業(yè)現(xiàn)狀的路線，更像是個(gè)演變進(jìn)程中的過渡狀態(tài)，目前傳統(tǒng)界限分明、分工明確的Tier 1、Tier 2，也已經(jīng)開始慢慢模糊，開始出現(xiàn)Tier 0.5和Tier 1.5這樣的角色。Tier 1也在不斷調(diào)整自己的角色定位，“‍‍對(duì)福瑞泰克來講，新型Tier 1作為主機(jī)廠最緊密的合作伙伴，對(duì)整個(gè)系統(tǒng)開發(fā)負(fù)責(zé)，我們也會(huì)更多站在‍‍用戶的角度去思考功能的定義和開發(fā)，不僅提供最終產(chǎn)品的供應(yīng)，更重要的是幫助客戶一起完成產(chǎn)品的定義和論證，供應(yīng)商的管理。”沈駿強(qiáng)說。

市場(chǎng)風(fēng)向在不斷調(diào)整，車企的關(guān)注點(diǎn)也在不斷調(diào)整，而且往往是在兩個(gè)極端之間搖擺。

五六年前，車企對(duì)智能化的關(guān)注點(diǎn)還更多是在智能座艙上，2016年號(hào)稱“全球首款量產(chǎn)互聯(lián)網(wǎng)汽車”的榮威RX5發(fā)布，一上市中控大屏就驚艷了市場(chǎng)，而那時(shí)候智能駕駛領(lǐng)域還在被Mobileye壟斷市場(chǎng)，車企都還在用EyeQ系列芯片。

不過市場(chǎng)變化很快，隨著智能座艙的同質(zhì)化，和特斯拉智能駕駛功能FSD的火爆，讓用戶購(gòu)車時(shí)更多關(guān)注智能駕駛功能上了，智能駕駛又成為了車企關(guān)注的焦點(diǎn)。

對(duì)軟件的態(tài)度也是如此。傳統(tǒng)模式下的產(chǎn)業(yè)鏈分工，車企幾乎不做軟件開發(fā)，由Tier 1將軟件封裝在ECU里軟硬件一起交付，對(duì)軟件的重要性認(rèn)識(shí)也不夠，一位自動(dòng)駕駛公司創(chuàng)始人說：“四五年前，在和車企交流時(shí)提到軟件定義汽車，車企覺得‘軟件沒你說的這么重要’‘還是踏踏實(shí)實(shí)搞硬件’‘消費(fèi)者不關(guān)心軟件’，在提到特斯拉時(shí)，也是用鄙視和調(diào)侃的語(yǔ)氣。”

隨著這幾年“軟件定義汽車”的大火，風(fēng)向完全逆轉(zhuǎn)了過來，車企都在大規(guī)模招聘軟件人才，組建軟件研發(fā)團(tuán)隊(duì)。

在產(chǎn)業(yè)鏈分工上也是如此，從傳統(tǒng)的Tier 1、Tier 2的分工模式，形勢(shì)完全逆轉(zhuǎn)，車企紛紛模仿特斯拉做全棧自研，甚至芯片也要自己造，就像手機(jī)行業(yè)里的蘋果的封閉生態(tài)一樣。

不過，并不是所有的車企都能成為特斯拉，就像不是所有的手機(jī)廠商都能成為蘋果一樣。最后行業(yè)的終局，一定會(huì)出現(xiàn)類似于手機(jī)行業(yè)里安卓那樣的開放生態(tài)，車企借助上游合作伙伴的力量，一起抗衡蘋果模式的車企。

最終兩個(gè)生態(tài)相互競(jìng)爭(zhēng)，互為補(bǔ)充，持續(xù)共存，這是自動(dòng)駕駛行業(yè)最有可能的終局。

參考資料：

1.趙福全對(duì)話李斌（下）：解讀汽車產(chǎn)業(yè)價(jià)值轉(zhuǎn)移https://auto.ifeng.com/pinglun/20210119/1526989.shtml